應用于數(shù)字化診斷的若干醫(yī)學圖像分析方法研究.pdf

1、近年來，在臨床醫(yī)院配置的現(xiàn)代大型醫(yī)療設(shè)備越來越多，醫(yī)學影像技術(shù)在臨床診斷與醫(yī)學研究中扮演了愈來愈重要的地位。醫(yī)學影像呈現(xiàn)出實時化、海量化、功能化的趨勢。為了輔助醫(yī)生臨床診斷及臨床研究，海量的醫(yī)學影像信息必須借助于計算機分析的手段加工處理，有效地整合、加工與挖掘，才能發(fā)揮更大的作用。這使醫(yī)學影像數(shù)字化分析技術(shù)變成了臨床輔助診斷的重要技術(shù)，成為實現(xiàn)精確診斷的必需。所以，醫(yī)學圖像數(shù)字化分析技術(shù)與日益提高的臨床診斷要求的結(jié)合非常重要。目前，對兩

2、者如何更好結(jié)合進行研究的重要性主要表現(xiàn)為以下兩個方面。 首先，現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備很短時間內(nèi)產(chǎn)生的大量高分辨率圖像分析受到臨床有限的人力資源約束，使醫(yī)學圖像后處理技術(shù)成為臨床應用的必需。例如，與傳統(tǒng)單排CT相比，多排CT一次成像的層厚更薄、層數(shù)更多、細節(jié)分辨率更好而且數(shù)據(jù)量大。但是，醫(yī)院臨床放射科的醫(yī)生人數(shù)受到行政編制及培養(yǎng)時間的限制，所以只有依靠高級計算機后處理技術(shù)的輔助，才能更好更快地從海量的信息中提取更多有用的診斷信息，避免耽誤或

3、遺漏。 其次，新的成像技術(shù)促使新的數(shù)字化分析技術(shù)從檢查科室向臨床醫(yī)生普及。例如，現(xiàn)在的動態(tài)三維(4D)能讓醫(yī)生和母親看到未出生胎兒的臉部特征和在子宮內(nèi)的運動。這是因為三維超聲能探測、采樣、數(shù)字化存儲三維的回聲信號，并能渲染繪制出活靈活現(xiàn)的未出生胎兒的圖像。四維超聲還能實時地接收和顯示這種三維圖像，幫助醫(yī)生研究胎兒的移動與活動規(guī)律。對臨床醫(yī)生來說，利用四維超聲能觀察胎兒健康狀況和微小的移動，可以在屏幕上對未出生的胎兒做從頭到腳的健

4、康評估，就象兒科醫(yī)生直接面對已出生的嬰兒一樣。通過這樣對未出生嬰兒的體位變化以及呼吸的觀察，醫(yī)生能更容易診斷。但是，受到醫(yī)院信息化的限制及醫(yī)學影像處理軟件普及的限制，上述功能還只能在檢查科室的工作站上完成，而不能在臨床醫(yī)生工作站上實現(xiàn)，這極大限制了醫(yī)學影像新技術(shù)的普及和新技術(shù)對臨床輔助診斷的效果。 為此，結(jié)合本人在醫(yī)院設(shè)備科，醫(yī)工結(jié)合一線工作十余年的經(jīng)驗，本文主要是針對臨床環(huán)境的醫(yī)學影響新技術(shù)的應用作了有針對性的研究，其主要內(nèi)容

5、如下： 第一、提出利用基于廣義模糊算子(GFO)的邊緣檢測算法來改進標記點分水嶺分割。傳統(tǒng)的分水嶺分割一般是在原始圖像中根據(jù)邊緣檢測算子所得的邊緣圖進行計算，常規(guī)的邊緣檢測算子并沒有引入圖像的先驗信息或形狀約束。由于病理改變以及醫(yī)學影像數(shù)據(jù)內(nèi)在的模糊性，常規(guī)邊緣檢測算子很難引導分水嶺算法收斂到正確的目標輪廓，由此導致傳統(tǒng)分水嶺算法容易受到圖像噪聲的干擾而“過分割”。在此情況下，提出利用基于廣義模糊算子(GFO)的邊緣檢測算法來改

6、進標記點分水嶺分割。從實驗結(jié)果看，本文所提出的方法非常適合應用于臨床醫(yī)學圖像分割。 第二、提出了利用Gibbs距離圖(DM)Snake模型分割醫(yī)學圖像的算法。利用Gibbs距離圖(DM)Snake模型分割醫(yī)學圖像能克服醫(yī)學圖像固有的噪聲和偽邊緣干擾，收斂到正確的目標輪廓。該方法首先推導Gibbs形態(tài)學梯度，然后提出基于Gibbs形態(tài)學梯度的距離圖Snake模型的醫(yī)學圖像分割方法。實驗結(jié)果表明，本文所提出的算法克服了傳統(tǒng)距離圖Sn

7、ake模型的上述缺點。本文所提出的方法分割結(jié)果魯棒性好，分割過程無須人工干預，適合應用于臨床醫(yī)學圖像分割。 第三、提出了對醫(yī)學圖像進行分區(qū)顯示和增強的新方法。對醫(yī)學圖像進行分區(qū)顯示和增強具有顯著的意義。為了改善臨床醫(yī)學圖像的顯示質(zhì)量，增強灰度顯示范圍，把圖像劃分為不同的區(qū)域灰度增強顯示具有實際的意義?？紤]到人體同一類組織往往是相鄰的，不同的組織之間往往可以通過分割方法分隔開，采用基于分區(qū)的灰度映射方法可以針對各種組織的灰度特性建

8、立灰度映射關(guān)系，這樣雖然人肉眼能看到的灰度分辨率仍然只有256級，但是從圖像上實際能看到的遠遠超過了256級?；诜謪^(qū)的圖像增強同樣具有很好的改善圖像顯示質(zhì)量的效果，文中也對這個內(nèi)容進行了討論。 第四、針對在內(nèi)容三中提出的方法，為了提高顯示速度，達到實時，滿足臨床的實際需要。我們還提出了基于GPU加速的算法：算法改進的加速性在于由片元作色器并行執(zhí)行的逐點計算，取代了CPU串行執(zhí)行的逐點計算，大大減小了CPU的負載，效率高于單獨采

9、用CPU的處理效率，運算接近實時，大大提高了算法在臨床的實用性。 伴隨著成像技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學影像數(shù)字化分析技術(shù)與臨床的實際需求結(jié)合已從熱門的研究領(lǐng)域，逐步發(fā)展成實現(xiàn)精確診斷必需的過程。 為此，本論文研究的意義如下： 提高臨床人力資源工作效率的需要：成像設(shè)備采集的海量影像信息，如不整合、加工與處理，信息仍然是孤立的、低質(zhì)的，如此繁雜無序的信息往往使得臨床醫(yī)生感覺盲然無措，這不利于臨床診斷，不利于病因的有效與定量分析

10、，不利于對疾病的新發(fā)展與新認識。目前，醫(yī)學影像分析技術(shù)與臨床的實際結(jié)合正成為生物醫(yī)學工程研究的熱點。但是，目前的方法與臨床的實際使用的需求還有一定的差距，自動化與時間上還需提升。若想進一步提高診斷質(zhì)量，有賴于諸如圖像配準、信息融合、病灶分割、運動估計及其可視化等技術(shù)在臨床的真正普及應用。 符合醫(yī)院數(shù)字化建設(shè)的需要：數(shù)字化醫(yī)院是將最先進的IT技術(shù)充分應用于醫(yī)療，其核心是通過寬帶網(wǎng)絡把數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備、數(shù)字化醫(yī)學影像系統(tǒng)和數(shù)字化醫(yī)療信

11、息系統(tǒng)等全部臨床作業(yè)過程納入到數(shù)字化網(wǎng)絡中，實現(xiàn)臨床作業(yè)的無紙化和無片化運行。醫(yī)學圖像通信與歸檔系統(tǒng)(PACS)是數(shù)字化醫(yī)院的主要組成之一，PACS系統(tǒng)完成了醫(yī)學影像的存儲、通信功能，從而實現(xiàn)了數(shù)字影像的共享，打破了數(shù)字影像只由影像科獨占的局面，但當前醫(yī)學影像的數(shù)字化分析技術(shù)并沒有實現(xiàn)共享，臨床醫(yī)生在PACS看到的只是由設(shè)備采集的原始二維圖像數(shù)據(jù)，若欲進行進一步的分析，需要到影像科室由設(shè)備廠家提供的為數(shù)不多工作站上進行，而這些工作站的使