2022《图像处理在医学影像中的应用》学习报告.docx

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1、图像处理在医学影像中的应用在互联网时代，随着人们生活水平的提高和移动医疗改革的深入,医务人员的临床诊断已经形成了新的标准和要求。现代医学追求尽可能快速，准确地确定人类疾病的部位，进而有针对性地进行有效的治疗。在实践中，为了降低医疗事故发生的概率，提高医生诊断的准确性，迫切需要在医疗临床诊断中引入先进的医疗仪器，设备和技术。其中，医学影像技术日益成为医生快速，直观，无创的诊断疾病的关键基础。但是由于医学影像设备，人体操作控制和自然环境的影响，在实际医学工作中，捕捉到的数字影像图像或多或少存在诸如噪声，边缘不清晰，对比度不强等问题，这给乐队的专家诊断准确性是困难的。计算机数字图像处理技术在医学成像

2、技术中的应用可以消除影响数字成像的不利因素。因此探索医学影像的数字图像处理方法具有重要的临床实践意义。 / 刖三随着科学技术的飞速发展和生活质量的提高，健康问题已成为人们关注的焦点。然而，由于生活环境的污染，饮食结构的不健康和长期处于现代工作场所的高压之下，许多人都有亚健康的身体状况：头痛，胸闷，失眠等困扰白领的健康问题在现代工作场所。在很长一段时间内，这种疾病是随之而来的。面对这种情况，早期发现，早期治疗既可以减轻患者的痛苦，改善预后，又可以降低患者的财务费用。因此，疾病的早期诊断已成为国内外医学界关注的热点。但由于医患交流和以往医学影像学不清楚，监护等问题，始终制约着精准医学的发展。目前

3、随着科学技术的进步和互联网技术的飞速发展，成像技术越来越多地应用于各种疾病的检测。医生读片，成为医生重要的诊断手段，难以被低估，不可替代。同时，影像学科也成为一门发展迅速的综合性学科。通信，计算机，医学交叉等多门课程为医务人员提供了准确，准确的诊断和治疗方法，将是未来影像学科的可持续发展的重要方面。在日常生活中，我们通常选择数字线摄影，核磁共振，超声三维诊断等治疗方法对体内外血细胞和器官组织进行无损检测。这些电影类型的诊断方法可以看出，它不仅生动地补充了书中人体的正常组织和病变组织的解剖，而且在图像指导下的教学，检查，穿刺和操作中起着重要的作用。然而，由于信号本身的干扰，信号传输的衰减，医疗设

4、备的成像原理，光线和显示屏等等，医学图像的产生往往不够清晰，感兴趣的内容往往不够清晰突出的还是不适合人体观察或机器理解的分析，而医学影像本身也具有较低的图像分辨率，导致图像模糊或没有明显的边缘，噪声过大，缺乏结构信息问题，由此产生的图像不能准确定位病变和病变的临床诊断性质面临着各种困难。如果有办法处理生成的医学图像数据以提高图像的清晰度，则提高医学图像分辨率的可读性。临床医生可以结合病灶组织的解剖学和生理学进行针对性的观察和诊断，这将大大提高临床诊断的准确性。因此，医学图像数字化在医学研究，信息技术，生物科学等学科领域，在理论和临床应用上都起着关键的作用。这是人们认识和准确诊断疾病的重要一步。

5、这是一个适用性强，长期发展的课题。1医学影像的发展及意义1.1 国内外医学影像的背景及对其图像处理的意义1895年德国物理学家WK.伦琴在实验室拍摄了妻子的手指和图像。从那时起，“X射线”被发现，并通过成像逐渐引入医学领域。经过三十多年的研究和应用，医学影像发生了巨大的变化。随着计算机技术的引入和广泛应用，影像学科的特点是跨度大，知识密集型。目前，基于计算机算法的图像处理技术已经成为医学成像领域迅速发展的领域之一。1971年，英国科学家汉斯根据计算机技术原理设计了第一台X-CT机。这项发明在医学领域引起了巨大的轰动。此后，医学影像数字成像技术的研究开始兴起。各种医疗器械也已经开发出来。数字X线

6、摄影(DR),数字X线计算机断层扫描(X-CT),磁共振成像(MR),超声波成像，光纤内窥镜成像，磁共振血管造影，MRA,数字减影血管造影(DSA),单光子发射计算机断层扫描(SPELLED),正电子发射断层扫描(PET),脑电图脑电图，脑电图脑磁图，光学内源成像。1.2 医学影像常用的诊断方法目前我们经常用超声，MRL X-CT等设备生成医学影像作为诊断方法。其中：超声波是一种利用声波来检测病变并产生平面图像的诊断方法。由于其定向性好，穿透力强，声能集中，操作简便，能反映人体组织的灰色形态和结构的优点，被成像部门广泛使用。超声B型超声平面成像后，超声屏显示周围有明显回声区不同程度的病灶,呈现

7、亮点，结合解剖生理学知识，可以确定高光区和病变的黑暗区性质。而且价格低廉，诊断快速，但缺点是对于1-2厘米的小块肿块诊断准确率并不会达到48%。核磁共振（MRI）是一种诊断组织病理学变化的新方法。通过切片选择，频率编码和相位编码，可以实现对接收到的人体电磁信号的精确定位。根据接收到的电磁信号的频率和相位差分成像，完成对器官组织的检测。例如：原发性肝癌的核磁共振检查通常表现为信号改变，T1W1弛豫时间为低信号，T2W2加权图像为高信号。病变的特征性影像表现为大量的引流或血管信号，信号提示肝动脉结节短路。但缺点是检查费用昂贵，MRI设备在我国渗透率低，小块肿块诊断的准确性要低1-2厘米。X线CT是

8、利用X线断层成像的器官组织，然后由计算机由于分辨率高，图像清晰，可以扫描到较小肿瘤的早期发展，从而早期诊断患者，尽早治疗无延误具有重要意义。例如，X-CT肝癌的出现与一般病理改变一致。大部分病灶密度低，少数病灶密度相同或混合密度低。不规则肝癌外观呈球形或结节状，边界模糊。对于低密度区域增强的扫描性能略有下降，领域变得更加清晰。肿瘤的中心常由于肿瘤组织坏死形成囊肿形成密度很低的区域。研究表明，X-CT的检测率高达88%,用于检测1-2厘米的小块。目前，X-CT已成为各种疑难杂症最重要的诊断手段。1.3 对医学影像进行数字图像处理的可行性及意义在实际的图像信号生成和传输过程中，由于医疗设备本身的干

9、扰,人为的操作控制和自然噪声，或多或少会出现模糊细节，对比度，噪声或者存在伪像等问题，影响到画面质量。而成像是用灰度的亮度表示的，加之病变早期的空间变化通常比较小，电影很难观察到拍摄的电影，误诊和漏诊的情况也会发生，导致诊断准确性下降，医务人员的工作效率也难以体现。因此，有必要运用适当的技术和方法对医学图像进行处理和分析，提高图像质量，有助于减少误诊率和漏诊率,提高诊断的准确性。因此，研究医学影像技术和数字图像处理技术的计算机辅助诊断技术具有重要的意义和实用价值。数字成像在医学成像领域有一个共同的原理：基于计算机的图像采集，显示，存储和传输成为独立的部分，图像信息的每个部分都进行了数字化，我们

10、后来每个功能模块的共同性就是便于实现数字图像信息的后续处理。以X-CT成像为例，对图像进行预处理，可以滤除对图像的不良影响，处理无用的信息，保留或恢复有价值的信息。通过滤除不利因素，加强病灶信息的可读性，突出感兴趣的部位，消除各种干扰，同时保留拍摄图像的形态和边缘，有效地提高了图像的视觉效果，并为医生会诊的基础，方便，达到了图像处理的目的。2数字图像处理在医学影像中的具体应用图像处理又称医学图像处理，是指利用计算机将医学图像转换成数字信号后进行处理和分析的技术，为提高和提高医生的图像质量进行有效的诊断。人们将目标设定为目标，将图像设定为目标，输入低质量的图像，输入改进后的高质量图像，当图像满足

11、人类视觉效果为最终目的时。图像处理方法通常具有图像增强，恢复，编码，压缩等等。本文将着重于医学成像技术中的图像去噪，增强，分割。2.1 图像去噪图像的生成和传输经常受到各种声音的干扰，导致图像质量下降。正如我们在日常生活中交谈中的其他声音所感到的不安一样，我们听不到对方的语言中的声音，是一个非常清晰的图像，因为机器本身,电子元件，外部噪音等干扰引起各种各样的斑点或条纹，图像变得模糊，这是图像的噪音。噪声的存在将不可避免地影响后续的图像分割和理解分析，因此图像去噪是预处理的重要步骤之一。有很多方法去噪声。结合图像特征，噪声统计特征和频谱分布规律，采用常用的平均滤波，中值滤波和低通滤波算法对图像进

12、行平滑处理。2.2 图像增强图像增强是数字图像处理领域的一个重要分支。成像增强和修复的目的是提高医学图像的质量，消除干扰，降低噪声，通过增强锐度，对比度，边缘锐化，假彩色等来提高图像质量，或者转化为更适合的人。观察或机器识别模式。与图像噪声不同，图像降级通常不会考虑图像降解的原因。它不需要反映实际的原始图像，只需要突出显示图像中感兴趣的内容即可。但是，我们必须了解退化的原因，并根据退化的原因建立“退化模型”。然后，通过各种滤波方法和变换增强背景与图像中的感兴趣区域之间的对比度，例如增加图像的高频分量,根据人体组织变得清晰的轮廓细节特征明显;增加低频成分，可以有效降低噪声干扰，最终达到增强图像清

13、晰度的目的。图像增强可以根据不同的空间分为基于空间域的增强方法和基于频域的增强方法。基于空间域的增强方法是直接对图像中每个像素的灰度值进行处理，该算法具有直方图均衡化和直方图指定等功能。基于频域的增强方法不是直接处理，而是傅里叶变换该算法将空间域转换到频域，在频域进行频谱处理，然后利用傅里叶逆变换回空间域,实现低通滤波，高通滤波，同态滤波。2.3 图像分割图像分割是数字图像处理领域的关键技术之一。图像分割的目的是从背景中去除有意义和有趣的内容，并将其划分为不相互交叉的区域。有意义的，有趣的内容通常是指图像区域，图像边缘等。分割是后续图像理解分析和识别的前提和基础。目前，很多边缘检测和区域分割算

14、法已经被开发出来，但是没有一种算法对于各种图像处理是有效的。因此，图像分割的研究将不断深化，长久以后，将永远是一个热门话题。图像分割方法主要分为基于区域内灰度相似度的分割和基于灰度值区域间灰度不连续性的分割。2.3.1 基于区域内部灰度相似性的分割基于区域内灰度相似度的分割是为了确定每个像素的所有权面积（同一区域内的像素是相似的），从而形成一组区域来分割图像。常用的算法有I值分割，形态分割，区域增长法，分割合并法等。2.3.2 基于区域之间灰度不连续的分割基于区域间灰度不连续性的分割是指区域边界的第一次提取和由边界限定的区域的确定。由于图像的边缘部分通常是跳跃区域的灰度级，根据像素灰度的不连续性，找到点，线，边，最后确定边。常用的算法有边缘检测分割方法，如Hough变换。结束语本文讨论了医学影像的起源和发展，以及互联网时代医学影像对移动医疗的深远影响。但是，在图像生成过程中，受成像设备，人体操作控制，外界环境噪声干扰等因素的影响是不可避免的。所呈现的图像或多或少如噪声，边缘不清，重点不清,对比度不强等问题，影响专科医师的诊断。计算机数字图像处理技术在医学成像技术中的应用，可以准确地消除这些影响数字成像的不利因素。因此，对医学图像数字图像处理方法具有实际的应用意义，并讨论了如何对图像进行预处理的方法。