医学图像融合技术及其应用研究概况

随着医学及计算机技术的发展 ,医学影像学为临床提供了Ｘ线、ＣＴ、ＭＲＩ、ＤＳＡ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等多种模态影像信息。不同的医学影像可以提供人体相关脏器和组织的不同信息 ,如ＣＴ和ＭＲＩ以较高的空间分辨率提供了人体脏器和组织的解剖结构信息 ,而ＰＥＴ和ＳＰＥＣＴ虽然空间分辨率较差 ,却可提供它们的功能信息。由此可见不同成像技术对人体同一解剖结构所得到的形态和功能信息是互为差异、互为补充的 ,因此对不同影像信息进行适当的集成便成为临床医生诊断和治疗疾病的迫切需要。如果能将解剖结构图像与功能图像有机结合起来 ,…     

医学图像融合技术的临床应用

医学图像融合术是医学影像处理中一个颇具特色的应用领域。经过十几年的研究,图像融合技术已经应用于临床,例如临床影像学诊断、病变的精确定位、放疗计划的设计、外科手术方案的制定及疗效评估,对提高疾病的诊断和治疗水平,提高疗效、减少并发症均取得可喜成绩。在研究机体代谢、血流变化及受体分布等方面亦有不俗的表现。目前主要应用于以下几方面。     

医学图像融合

医学图像融合是医学图像后处理的研究热点,它充分利用多模式图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善,本介绍了融合的三大关键技术,即转换、对位和信息提取,对常用的各类对位方法,尤其是内部特征法的多种算法进行了介绍和对比分析,并且展望了融合的发展趋势。     

医学图像融合

医学图像融合是医学图像后处理的研究热点,它充分利用多模式图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善。本文介绍了融合的三大关键技术,即转换、对位和信息提取,对常用的各类对位方法,尤其是内部特征法的多种算法进行了介绍和对比分析,并且展望了融合的发展趋势。     

核医学图像融合技术

功能成像方式的核医学图像与解剖成像方式的图像融合，改善了核医学图像的质量，获得日益广泛的应用。而图像融合的关键是空间匹配，包括图像的定位和转换。本文重点介绍核医学图像融合的两种主要技术方法：外部定位装置方法和人体固有标记定位方法，以及这些方法的类别、原理、特点和应用。     

信息融合技术的一个热点：医学图像融合

信息融合是建立在多源信息系统之上的横向信息综合应用处理技术，医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域，其意义在于从多源信息如ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ等综合应用处理中获得新信息，为现代医学临床诊断带来新的思维。由于不同医学成像设备的成像机理不同，图像采集常规也有一定差异，因此要实现医学图像的协同，图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和数据理解是关键技术。     

信息融合技术的一个热点:医学图像融合

信息融合是建立在多源信息系统之上的横向信息综合应用处理技术,医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域,其意义在于从多源信息如CT、MRI、SPECT、PET等综合应用处理中获得新信息,为现代医学临床诊断带来新的思维。由于不同医学成像设备的成像机理不同,图像采集常规也有一定差异,因此要实现医学图像的协同,图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和数据理解是关键技术。     

基于各向异性扩散的超声医学图像滤波方法

目的将各向异性扩散方法应用于超声医学图像的去噪处理。方法采用基于各向异性扩散的偏微分方程，其初始值为输入图像，转化为差分格式迭代求解滤波结果，并通过修改方程中的噪声比例函数使方程更加适用于超声医学图像的滤波。结果通过与其他3种传统滤波方法比较，修正系数后的各向异性扩散滤波方法能够较好地平滑图像的噪声，并且图像的边缘和细节部分依然清晰可见。结论各向异性扩散方法是一种去除超声图像Speckle噪声的有效方法，为超声医学图像的滤波开辟了一条新途径。     

医学图像融合的临床应用价值

综观医学影像学的百年发展史，宏观上可以将其大致划分为：从1895年伦琴发现X线至20世纪60年代计算机体层摄影(computed tomography，CT)问世和CT问世以后至今两个阶段。医学影像学技术也从单一X线成像发展成为包括普通X线检查、X线血管造影、CT、超声(ultrasound，US)、正电子发射计算机体层摄影(positron emission tomography，PET)、单光     

基于拼接技术的医学X光片全景成像

目的提出一种基于特征检测、特征匹配、空间坐标变换和图像混合等4个步骤的图像拼接技术,用于脊椎和长骨等X线图像的自动且无需标尺的全景成像。方法通过Haar小波分解和Sobel算子检测图像特征点,使用归一化互相关和一致性条件来实现特征点之间的匹配,根据匹配的特征点信息估计仿射变换模型参数,最后将重叠区域的像素通过加权求和实现合成。结果经开放式X线图像数据库和同济大学附属同济医院临床骨科X光图像数据的实验,结果显示对重叠面积在50％以上的X光图像,系统能够自动进行拼接。主观问卷调查中86．7％的被访者接收系统的拼接结果。结论该方法能够有效应用于连续X光片全景成像。     

SPMVIF方法的种子策略及其在医学图像处理中的应用

目的:探讨SPMVIF方法的种子策略在医学图像处理中的应用。材料和方法:提出一个基于控制分割层数的四叉树种子策略,并且通过对于骨髓细胞图像的处理证实此分割检测法的有效性。结果:SPMVIF方法具有种子定位精确、搜索速度快以及整个算法执行效果对选取参数的依赖性不强等特点。结论:该种子策略适合于SPMVIF方法的种子点选取。     

基于像素间相关性的医学MRI图像无损压缩方法

目的针对医学图像所具有的特殊性,提出一种基于像素间相关性的医学磁共振成像图像无损压缩方法。方法首先根据原始医学MRI图像数据中像素间的相关性生成4个相应的数组,去除原始图像冗余,然后对每个生成的数组进行相应的算术编码,实现压缩后进行保存或传输。结果采用真实医学MRI图像对此方法进行验证表明,该方法简单易行,不需要被压缩图像的先验信息,可以得到较好的压缩比。结论与现有国内外相关的医学MRI图像无损压缩算法相比,该方法充分利用了像素间的相关性,压缩比有较大的提高。     

医学X线图像配准技术研究进展及其存在的问题

医学X线图像受到探测器面积大小的限制,成像范围有限,对较大器官的扫描无法一次完成.在观察病变部位时,医生需要结合多幅图像来进行诊断或治疗,因此需要对多张影像进行拼接处理.作为图像拼接技术的核心,图像配准技术已被广泛应用于医学成像中,将那些从扫描中获得的多类型信息进行配准从而得到更详细的信息.首先,本文重点综述了目前面向X线图像的比较主流和新兴的配准技术,如基于互信息的配准法,基于特征的配准法和基于变换域的配准法.其次,指出了X线图像配准中存在的影像漂移问题、拍摄角度的限制、非刚性配准仍未成熟、没有绝对的配准评价标准等问题.最后,总结了基于FPGA等硬件的医学图像配准、采用超分辨率重建技术以获取更高质量的待配准图像从而提高图像配准的精度和速度等发展趋势与研究前景.     

基于DCMTK实现DICOM医学影像文件与常见格式的转换

目的 使用简单快捷的方法实现DICOM图像格式向常用图像格式转换.方法 采用面向对象的思想解析DICOM文件,参考和使用DCMTK工具包对DICOM图像进行转换.结果 建立VC++项目,基于DCMTK工具包,实现DICOM医学影像向几种常见格式的转换.结论 这种方法简单快捷地实现了几种格式转换,转换后的图像完全达到了使用标准,并极大地方便后续处理和操作.     

基于神经网络的压缩后医学图像的质量评估

目的研究如何对压缩后的医学图像的质量进行客观的评估。方法针对用单个客观参数(如均方差)对压缩后的医学图像进行质量评估效果很差的问题,本文先应用神经网络进行参数优化,从众多的客观参数中选择出若干参数,然后作为误差反传神经网络(BPNN)的输入,再采用神经网络来拟合医生的主观评估,实现压缩后的医学图像的质量评估。结果实验结果表明,该方法对肺窗和纵膈窗的测试准确率平均达到84．72％和85．49％,而且具有很强的适应性。结论所提出的用神经网络评估压缩后的医学图像总体质量的方法,能实现图像的按质量自动归类和比较客观的质量评估。     

基于Curvelet变换和SPIHT算法的医学图像感兴趣区压缩

目的：提出基于Curvelet变换和多级树集合分裂排序（SPIHT）算法的图像感兴趣区（ROI）压缩方法,并应用于医学图像压缩。资料与方法算法流程首先对图像ROI进行提取,保留ROI不压缩,对背景区域进行Curvelet变换,采用SPIHT算法对Curvelet系数进行编码;然后进行Curvelet逆变换得到有损压缩后的图像;最后将ROI区域与背景区域叠加,得到压缩后的完整图像。采用峰值信噪比作为评价指标,比较ROI压缩和整体压缩的效果,以及小波变换和Curvelet变换用于图像压缩的效果差异。结果分别对测试图像和医学图像的压缩结果进行比较,采用ROI压缩的视觉效果优于整体压缩的效果,更能突出ROI;而采用Curvelet变换压缩的峰值信噪比高于小波变换压缩,相同比例的压缩图像也更清晰。结论基于Curvelet变换和SPIHT算法的ROI压缩可在保证不丢失重要诊断信息的前提下实现图像的高效压缩,符合医学图像压缩的高精度、高质量要求。     

基于体表定位的PET/CT/MRI"二机三维"图像融合的数字化对照

目的:尝试一种基于体表定位的二维图像配准方法,逐一实现PET、MRI和CT异机图像之间的精确三维融合.方法:输入PET/CT/MRI原始数据后采用数字化格式转换,设计"9点3面"立体定位法进行配准,在实时工作站Mimics按照信息交互自动融合模式,通过讯号叠加技术完成图像融合.结果:以肺癌患者的头、胸、膝为实例交叉试验CT+MRI、PET+MRI和PET+CT立体图像的异机融合,生成了分辨软、硬组织病变性质和位置的清晰互补影像.结论:这种先进的数字化融合算法对提高早期诊断和鉴别诊断具有临床意义,虽然异机融合工序目前尚未像PET+CT的同机融合那样完全成熟,但这一实验将为医学成像厂家进一步研制CT+MRI或PET+MRI同机融合设备提供经验借鉴.     

基于梯度矢量流与粒子群优化算法的多模态医学图像配准

目的研究用梯度矢量流与粒子群优化算法实现多模态医学图像配准,提高配准的精度。方法算法对图像配准的特征空间、相似性测度、搜索策略3个方面进行改进：先由原始图像产生梯度矢量流场,作为配准的特征空间;然后提出并计算3种基于梯度矢量流场的相似性测度;最后使用结合了遗传算法交叉机制的粒子群优化算法找到两幅图像的最优变换。结果对仿真及实际医学图像的54次配准实验,表明该方法配准精度优于基于像素的粒子群优化方法和Walsh变换法。结论基于梯度矢量流与粒子群优化算法的图像配准方法能有效地实现多模态医学图像的配准。