医学图像融合技术及其应用

医学图像融合技术在临床诊断和治疗、计算机辅助诊断、远程医疗、放射治疗及制定手术计划等方面有着广泛的应用前景,本文详细介绍了医学图像融合的意义、融合技术的内涵、分类、主要方法和步骤以及应用发展概况,并在此基础上分析了医学图像融合的技术难点和目前亟需解决的问题,最后对医学图像融合技术的发展前景作了展望.     

超声图像分割研究现状

目前,医学图像作为临床检测以及放疗引导的重要参考依据,在医学的发展中起着关键作用。医学图像主要包括计算机断层扫描（CT）、核磁共振（MRI）、X射线、超声（US）等,超声相对前三者价格较低,对软组织成像效果较好且对人体基本无伤害,在现阶段应用已越来越广泛。超声图像分割对后期图像分析有很大的作用,可以给临床诊断及放疗摆位等提供一定的参考,本文就超声图像的分割的传统方法、基于形变模型的分割方法和结合深度学习方法的研究情况进行阐述。     

基于小波变换的医学图像融合技术

医学图像融合作为信息融合技术的一个重要领域，在90年代受到学术界的广泛重视。现代医学影像成像系统的应用，为临床诊断提供了不同模态的图像，它们可提供的医学信息各有其特点，如CT骨窗图像骨骼成像非常清晰，分辨率极高，可为病灶的定位起到良好的参照，MRI图像分辨率不及CT，但软组织成像清晰，可用于病灶范围的确定，PET图像提供了人体的功能信息，但图像模糊，分辨率低。如果我们能够把这些信息综合显示，就能够为临床诊断提供更加充分的信息。     

医学图像合成方法研究进展

医学图像具有重要临床作用，但同时采集多模态图像存在困难，医学图像合成应运而生。图像合成指将某种变换作用于一组给定的输入图像，生成与真实图像足够接近的新图像，其方法主要有基于地图集配准方法、基于强度变换方法、基于学习和基于深度学习方法。本研究针对医学图像合成方法、存在问题及发展方向进行综述。     

建立反映心脏内部各腔室结构的数字化三维模型

背景：心脏内部各腔室精细结构的数字化三维模型,不仅能够加强对心脏生理的认识,还能为心脏电生理仿真与心内膜电生理标测导航的研究提供重要的基础医学数据。目的：建立符合心腔实际解剖结构的三维数据,建立反映心脏内部各腔室结构的数字化三维模型。方法：在 MATLAB软件环境下完成图像分割,首先对医学人体断层数据集中心脏切片图像进行自动配准,再运用聚类法根据图像的颜色特征对图像中各组织与成分进行分类,随后经区域生长法处理实现心腔及相关连通区域的图像分割与提取。所得图像导入专用医学图像处理软件,完成心腔三维模型重建。结果和结论：所提出的方法能够重建出较为精细的心腔结构三维模型。此模型中左右心房、心室结构明晰,能清楚地观察到主动脉、上腔静脉等血管,三尖瓣与二尖瓣等微细结构也有所体现。结果说明,重建的三维模型能够准确地反映出人体心腔解剖学结构特征,为心脏电生理方面的仿真和标测研究提供基础的医学数据支持。     

动态三维超声心动图成像方法学

动态三维超声心动图成像方法学胡纲王新房李治安近年来，随着计算机图像处理技术和研制水平的提高，三维超声图像重建也由实验室向临床应用过渡且日臻成熟，成为超声医学领域内的一项新的诊断技术，因其能客观再现心脏的立体结构而引起人们的兴趣与重视。我院近时开展了动...     

经食管三维超声心动图系统的成像显示方法

经食管三维超声心动图作为一种新的影像技术，进行了心脏结构的立体重建，本文对我院研制的经食管三维超声心动图系统中设置的成像方式，显示方法及设计原理进行了介绍，临床应用表明，本系统设计的成像显示方法能清晰显示各种正常和异常心脏结构的三维图像，为心脏形态学研究和临床心脏病诊断提供了帮助。     

计算机辅助诊断技术中图像纹理研究的主要方法及其应用

目的:综合分析目前图像纹理研究的主要方法以及在医学图像分析中的应用.资料来源:英文文献的检索时间为1983/2009;中文文献的检索时间为2004/2009.以"medical image,texture research,image analysis,application" 检索英文文献;"医学图像,纹理研究,图像分析,应用"检索中文文献.检索数据库包括PubMed数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrezl),ScienceDirecr数据库(http://www.sciencedirect.comn及中国知网数据库(http://www.cnki.net/. 资料选择:纳入具有原创性的研究论文,及观点明确、资料充分、结论可靠的综述文章,排除重复性研究及与课题相关性较弱的文献.结局评价指标:初检得到104篇文献,包括中文10篇,英文94篇.阅读标题和摘要进行初筛,排除研究目的与课题相关性较弱的33篇,重复性研究18篇,保留53篇中英文文献进一步分析.结果:常用的纹理分析方法包括结构法、统计法、基于模型和基于变换的方法.结构法从纹理的基元形态及其分布规则视角分析规则纹理;统计法主要针对平滑度和粗糙度的纹理特征分析;基于模型的方法以构建图像模型为基础,它不仅可被用于描述纹理,而且还能用于合成纹理;基于变换的方法利用变换域信号处理方法分析纹理的数字特征.纹理研究在医学图像分析中发挥着重要作用,受到广泛关注.结论:由于医学图像及其纹理的特殊性和复杂性,不是所有的纹理测度都能用于医学图像分析.医学图像纹理研究的发展方向之一是如何整合和发挥不同方法的优势,充分提取纹理特征,更准确地表征医学图像纹理及其改变与病理状态的关系,使之成为计算机辅助诊断算法的重要组成部分.     

图像分割在医学图像中的研究方法及应用

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一.医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是一个经典难题.本文从应用的特定角度,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行综述,并简要讨论了每类分割方法的特点及应用.     

眼底图像融合

图像融合是近十年来医学图像处理的研究热点，其目的是使得多幅图像的空间几何位置匹配并且可视化。通过对多幅图像或者多种模式图像的信息综合获取，弥补信息不准确和不完整的缺陷，增加信息量，使得临床诊断和治疗更加全面和精确。图像融合在眼科具有非常重要的临床意义。     

医学图像三维重建系统的关键技术研究与设计

背景:医学影像三维可视化技术将二维断层图像转化为三维图像,有利于提高医疗规划的准确性,是当今医学领域研究的热点,在诊断医学、手术规划、模拟仿真等领域都有重要的应用.目的:利用二维医学图像序列重建出三维模型的关键技术,对可视化系统进行总体设计.方法;首先研究现有三维重建技术,包括预处理技术,图像分割和配准可视化算法.其次给出了系统体系结构设计图,各模块中应用到各种三维重建关键技术.结果与结论:根据现有关键技术的研究,选用OpenGL作为可视化开发工具,设计了一种基于PC机的三维医学图像可视化系统.     

PACS系统综述

ＰＡＣＳ（ｐｉｃｔｕｒｅａｒｃｈｉｖｉｎｇａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ）即图像存储与通信系统,是医院用于管理医疗设备如ＣＴ,ＭＲ等产生的医学图像的信息系统。医学图像诊断在现代医疗活动中占有极为重要的地位。随着可视化技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息,医学图像在临床诊断、教学科研等方面正发挥着极其重要的作用。ＰＡＣＳ是实现医学图像信息管理的重要条件,它对医学图像的采集、显示、储存、交换和输出进行数字化处理,最终实现图像的数字化储存和传送。ＰＡＣＳ的目标是实现医…     

谈医学影像的融合

科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，     

平均光密度在医学图像分析中的定量

近年来,由于图像分析系统的发展和不断完善,它已成为对医学图像进行定量分析的一个强有力的工具。医学图像分析系统（ｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｓｙｓｔｅｍ）是医学、光学、电子学、图像图形学和现代计算机技术结合的产物,它可用于对医学图像进行定量分析及图像处理...     

怎样做一名合格的超声专业医师

随着医学影像学的飞速发展，医学影像学已经成为一门具有临床特色的独立学科，其临床应用的范围得到不断拓展。虽然超声诊断现已成为重要的影像学检查手段，但也有它的不足之处，如：操作手法及识别图像的水平差异较大；图像的整体性不如CT及MRI规范，临床医师尚难独立阅读超声图像。因此，超声诊断水平除设备因素外，还较多依赖于操作者的操作手法、经验等，临床医师也主要依赖于超声医师所下的结论。因而，超声医师的诊断水平在诊疗中的作用越发明显。     

超声与CT/MRI图像融合技术的临床应用

将几种医学成像设备获取的图像，经过必要的变换处理，达到空间坐标上的匹配，叠加后获取互补信息，可弥补单一模式成像的某些不足。图像融合不仅使临床诊断和治疗更加准确和完善，而且在肿瘤物理治疗、立体定向放射外科、图像引导的手术导航系统、医学图像的归档与通信系统及远程医学中有着重要意义。     

神经网络技术及其在医学图像处理中的应用

神经网络技术是模拟生物神经系统的原理而构成的一种新型智能信息处理技术,已成功应用于疾病预报、方剂配伍等医学领域。近年来,在医学图像处理与分析领域,神经网络技术也得到了广泛应用。本文就神经网络技术在医学图像分割、医学图像配准以及基于医学图像的计算机辅助诊断技术等方面的应用及其研究进展进行综述,阐述具有代表性的技术和算法。     

海马结构的磁共振图像分割方法

1 海马结构MR图像分割的目的和意义 图像分割(image segmentation)是指根据区域的相似性以及区域间的不同,将一幅图像分割成若干互不交迭区域的过程.海马结构的图像分割就是在图像上把海马结构的边界找出来,使其成为一个连通、闭合区域的过程.海马结构体积测量(volume measurement)在颞叶癫痫、老年性痴呆、遗忘综合征、精神分裂症等神经系统疾病的临床诊断、治疗、疗效评价及计算机辅助诊断(CAD)等方面有重要的应用价值[1].海马结构(hippocampal formation)的图像分割是海马结构体积测量、三维重建的关键和基础.因此,海马结构的图像分割在临床上具有重要意义.临床上使用的分割方法主要还是以人工分割为主,因此研究适用于海马结构MR图像分割的方法有很广的临床应用价值[2,3].     

超声心动图定量测值与经验判断回声强度的比照研究

用自制的“ＤＦＹ－Ⅰ型超声图像定量分析诊断仪”测定心脏组织超声图像的分贝（ｄＢ）、灰阶（ＧＳ）值，并与当前运用的“强、高、等、低、弱、无回声”的经验判断的六级分类法进行了比照研究，检测分析了正常及异常受检者主动脉壁、室间隔、二尖瓣及主动脉瓣等心脏组织。认为，对超声图像进行定量检测，检诊结果更为客观、准确，有利于对超声组织特性的研究     

基于MATLAB编辑的电生理图像数值转换算法

背景:许多文献报道的电生理原始实验记录均具有进一步研究的价值,但是这些原始实验记录往往是曲线记录图形,由于病例特殊或实验设备及实验成本的限制,使得重复该实验的难度加大,因此将曲线记录图形精确转换为数值,成为医学信号处理领域获得原始数据的一个方法.目的:利用MATLAB编程,实现将各种类型电生理图像文件转换成数值文件,以便进一步分析、比对与研究保存.方法:在分析心脏电生理图像特点的基础上,实现将各种典型的心脏电生理图像文件经去噪、信号提取、插值、数值对应等处理,最后转换为与实际图像大小相符的数值文件,将该算法应用于各种典型的心脏电生理图像验证该算法的可行性,最后将原图像和用该算法得到的数值进行比较,校验其准确度.结果与结论:经该算法得到的数值与原图数值比较可知,该算法准确度较高,各种电生理图像均能利用该算法读成数值形式.该算法在电生理图像的转换中是很可靠的工具,可以将电生理图像精确转换成数值形式并保存下来,为继续科研,尤其是对于复杂罕见的心脏离子通道疾病研究做了很有意义的准备.