医学图像处理绪论new课件

合集下载

《医学图象处理》课件

程度，制定更有效的治疗方案。
降低医疗成本
03
数字化处理可以减少对纸质影像的需求，降低存储和管理成本
，同时方便远程医疗和会诊。
医学图象处理的应用领域
01
CT、MRI等影像的获取和处理
通过对CT、MRI等影像的数字化处理，医生可以更清晰地观察病变组织
和器官。
02
医学影像的定量分析
通过数字化处理，可以对医学影像进行定量分析，评估病变的性质和程
《医学图象处理》ppt课件
目录
• 医学图象处理概述 • 医学图象处理基础知识 • 医学图象增强技术 • 医学图象分割技术 • 医学图象识别技术 • 医学图象处理的发展趋势和挑战
01
医学图象处理概述
医学图象处理定义
医学图象处理
指利用计算机技术对医学影像进行数字化处理和分析，以提取有用的信息，辅助医生进行诊断和治疗。
直方图拉伸
通过拉伸像素值的直方图，扩展对比度范围，提高图像的对比度。
局部对比度增强
针对图像的局部区域进行对比度调整，突出显示感兴趣的区域。
动态范围压缩
将图像的动态范围压缩到一个较小的范围，提高对比度。
直方图均衡化
直方图均衡化
通过重新分配像素值，使图像的灰度级分布更加均匀。
灰度级映射
将原始图像的灰度级映射到新的灰度级范围，实现图像的亮度调整。
区域的定位精度。
深度学习技术还应用于医学图像生成，如根据CT图像生成MRI 图像，为医学影像研究提供了新
的思路。
医学图象处理面临的挑战和未来发展方向
医学图像处理面临的主要挑战包括图像质量、数据标注和模型泛
化能力等。
为了提高医学图像处理的性能，需要进一步探索新型算法和技术，如自监督学习、无监督学习等

医学图像处理课件

频率域滤波
低通滤波
通过抑制图像的高频成分来平滑图像并减少噪声。
高通滤波
通过抑制图像的低频成分来增强图像的边缘和细节。
带通滤波
仅通过图像的一定频率范围，以提取特定频率成分或消除噪声。
小波变换
一维小波变换
将图像分解成多个小波系数，以多尺度分析图像并保留不同
尺度的信息。
二维小波变换
将图像进行二维小波变换，以多尺度分解图像并保留不同尺
医学影像辅助诊断
利用医学影像处理技术，提取图像中的特征信息，辅助医生进行
疾病判断。
医学影像自动识别技术，包括病灶检测、分割和量化等，提高医
生工作效率。
医学影像配准技术，实现不同模态医学图像之间的精确比对，提
高诊断准确性。
医学影像预测疾病
基于医学影像的数据挖掘技术，发现疾病与影像特征之间的
基于模型的分割
利用图像中的边缘信息，检测边缘并分割出不同的对象。常见的算法包括Canny边缘检测、Sobel边缘检测等。
利用数学模型（如高斯分布、混合模型等）对图像进行分割，常用的算法包括Kmeans聚类、GMM聚类等。
04
医学图像分析技术
定量分析
灰度定量分析
通过计算像素的灰度值，定量描述图像的明暗程度和对比度
基于边缘的图像分割算法
边缘检测算法通过检测图像边缘像素的强度和方向，确定目标区域的边界，用于目标检测和识别。
基于模型的图像分割算法
建模算法通过建立数学模型，拟合目标区域形状和纹理特征，进行目标检测和识别，用于精确分割目标区域。
03
医学图像预处理技术
图像增强
灰度增强
通过调整图像的对比度和亮度，增强图像的对比度，使图像中的组织结构更加清晰可辨。

[课件]第2次课医学图像处理技术概论PPT

⑥图像隐藏
是指媒体信息的相互隐藏
• 数字水印 • 图像的信息伪装
（3）医学图像处理的主要研究内容
⑦医学图像压缩
原始图像是高度相关的，图像内的相邻像素之间具有相似性，序列图像的前后帧具有相关性，消除这些冗余信
息就可以实现图像的压缩。
图像压缩分为无损压缩和有损压缩。无损压缩又称可逆压缩，指解压还原后的图像和原始图像是完全相同的，没有任何信息的丢失，一般压缩比不高。有损压缩，指图像压缩后通过解压无法完全恢复原始图像，但压缩比较高。用于诊断的医学图像通常采用无损压缩。
医学图像研究的层次
图像处理: 将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是图像到图像的过程图像分析: 将一幅图像转化为一种非图像表示，如属性等图像理解: 将一幅图像转化为一种一个判断(识别)等
第2章医学图像处理概论 2.1 医学图像处理的主要研究内容
2.4 数字图像的表达 2.5 图像的代数运算
2.4数字图像的表达
（2）图像像素的邻域
2.4数字图像的表达
（3）图像的直方图直方图用来表示灰度图像中各种灰度的像素出现的频次。利用直方图可以在一定程度上改善图像
的视觉效果。
Matlab中使用函数imhist( )生成图像文件的直
方Hale Waihona Puke 。2.4数字图像的表达（3）图像的直方图 imhist( )
行图像的代数操作，图像必须是同种数据类型，否则要转换。MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值矩阵的算术操作的函数集合。
2.5图像的代数运算
（1）图像的数据类
像素的坐标是整数，但像素值本身并不都是整数。Matlab中所有的数值计算都可用double类进行，它是图像处理应用最常使用的数据类。表示一个数字，

医学图像处理和分析讲义

医学图像处理和分析第一章绪论1. 医学图像处理和分析的意义和由来2. 医学图像处理与分析的研究内容、研究方法3. 医学图像的成像系统和成像原理 CT (Computerized Tomography) 研究内容图像增强，滤波图像配准、图像分割、图像显示、图像辅助治疗图像引导手术、医学虚拟环境 CT 成像基本原理d in oute I I ∆-=μd ∆为X 射线在生物体内传播距离μ为衰减系数。

穿过一组不同物质时)(2211i i d d d in out e I I ∆+∆+∆-=μμμCT原理示意图常用影像技术优缺点结构成像：X、CT、MRI、Ultrasound功能成像: f MRI、PET、SPECT1895年X射线机1969年英国工程师Hoopsfield设计成功第一台断层摄影装置CT 1972年应用于临床，获得第一幅脑肿瘤图像。

1979年Hoopsfield获诺贝尔奖螺旋CT 1987年出现于专利文献特点：数据无任何时间和空间间隔CT 连续两次扫描有一段间隔，螺旋CT没有，且空间分辨率更高。

MRI1946年Bloch and Purcell发现核磁共振NMR现象1952年获诺贝尔奖1973年第一幅核磁共振图像，纽约州立大学，两个充水式管1980年第一幅人体核磁共振图像。

1991年Ernst获诺贝尔化学奖在NMR中引入了Fourier变换超声成像光纤内窥镜成像。

MRA磁共振血管造影技术MagneticResonance Angiography正电子放射断层成像 PET (Position Emission Tomography) 单光子放射断层成像 SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography)DSA 数字减影血管造影术 Digital Subtraction Angiography 参考书籍医学影像处理和分析, 田捷等编著, 电子工业出版社, 2003. 3D Imaging Medicine, J.K. Udupa, G .T. He4rman, CRC Press, 2000.第二章图像的预处理1．直方图NN p ii =1,,1,0-=k i 110=∑-=k i ipN Nk i i=∑-=1直方图变换，拉伸和压缩)(r T s = )1,0(-∈L r线性变换⎪⎩⎪⎨⎧-+-+-+=322121121111)()()(tr r t r r t r t r r t r rt s 102211-≤<≤<≤≤L r r r r r r r321,,t t t 是变换系数直方图均衡化10<≤r(a) 在10<≤r ,)(r T 为单调增加 (b)例．假定一幅6464⨯．８个灰度级．分布如下．44.025.019.0)()()()(19.0)()()(1011100000=+=+=======∑∑==r p r p r p r T s r p r pr r T s r r j j r r j j2s =0.653s =0.81 4s =0.845s =0.956s =0.987s =1.00重新定义710≈s 731≈s 752≈s 763≈s 14≈s0s 790 1s 1023 2s 850 3s 985 4s 448总体显示直方图统计，直方图均衡化，直方图分割滤波中值滤波高斯滤波参考文献：1.J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast discrete W transforms via computat ionof moments”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no.2, pp.654-659, 2005.2.J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast DCT-I, DCT-III, and DCT-IV viamoments”,EURASIP Applied Signal Processing, no.12, pp.1902-1909, 2005. 3.J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and George S. K. Fung,“Moment-based fast discrete Hartley transform”, Signal Processing, vol. 83, no. 8, pp. 1749-1757, 2003.4.J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “Moment-based fast discretesine transforms”, IEEE Signal Processing Letters, vol. 7, no. 8, pp. 227-229, 2000.5.J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “A novel approach to fastcalculation of moments of 3D gray level images”, Parallel Computing, vol. 26, no.6, pp. 805-815, 2000.6.J. G .Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “A novel approach to fastdiscrete Fourier transform”, Journal of Parallel and Distributed computing, vol.54, pp. 48-58, 1998.7.J. G. Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “Fast discrete cosine transformvia com putation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol. 19, no. 2, pp. 257-268, 1998.8.. F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and J. G. Liu, “An all adder systolic structurefor fast computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol.12, no.2, pp. 159-175, 1996.矩和不变矩Since moment invariants were proposed by Hu in 1962, moment invariants, by virtue of invariance properties under translation, scaling and rotation, have played an important role in image analysis and pattern recognition. However, computing moment invariants directly is relatively expensive because of the large number of multiplications it requires and this weakness limits its extensive real-time applications. So fast computation of moment invariants has received considerable attention and many efforts have been made to solve it.Let f(x,y) be the image intensity function. The (p+q) order moments are defined aspq p q m x y f(x,y)dxdy =-∞+∞-∞+∞⎰⎰where p, q ∈{,,,...}012. Their discrete forms arem i j f pq p q i j j ni n===∑∑ 11where n n ⨯ is the image size and the size of a pixel is taken as the unit, f i j =f(i, j)The central moments of f(x, y) are defined asνpq p q x x y y f x y dxdy =---∞+∞-∞+∞⎰⎰()()(,) where x m m y m m ==10001000/,/ , with their discrete forms asνpq j ni n p q i i m m j m m f =--==∑∑(/)(/)1000110100 jThe central moment of order up to 3 are ,23 22 22 023 0 01202030301020201220112121102020102021*********2203030101011110000m y m y m m y m m x m y m x m m x m m y m x m y m m x m x m m y m m +-=-=+--=-=+--==+-==-==ννννννννννIn order to obtain moment invariants, transformation of the above moments is necessary,μνpq pq p q m =++/()/0012p, q={0, 1, 2, 3, ......} Seven functions of the second- and the third-order moments were first derived in 1961. These functions are known as Hu's moment invariants as follows,])()(3)[)(3( ])(3)()[()3())((4+ ])()()[(])()(3)[)(3(+ ])(3))[()(3()()()3()3(4)(221032301221033012203212123012300321721031230112032121230022062210323012210303212032121230123030125203212301242032121230321120220202201μμμμμμμμμμμμμμμμφμμμμμμμμμμμφμμμμμμμμμμμμμμμμφμμμμφμμμμφμμμφμμφ+-++-++-++-=+++-+-=+-++-+-++-=+++=-+-=++=+=They are invariant to image translation, rotation and scaling invariants and are expressed in terms of the ordinary moments m pq . In a direct computation of m pq , n 2 additions and n 2(p+q) multiplications are required. Obviously, for large values of n, the process will take a long time.Computation complexity O(n 2) .3. SYSTOLIC ARRAY FOR COMPUTING MOMENT INV ARIANTS We introduce the array generated the ordinary moments briefly here [2, 3].The p-network shown in Fig. 1 represents a map of transforming the vector (1, x, x 2, ...... x p-1, x p) into (1, (1+x), (1+x)2, ...... (1+x)p-1, (1+x)p). It is denoted by F p , i. e.F p (1, x, x 2, ...... x p-1, x p)=(1, (1+x), (1+x)2, ...... (1+x)p-1, (1+x)p)The equations below follow immediately.F p (1, 1, 1, ...... 1, 1)=(1, 2, 4, ......2p-1, 2p)F p (a, a, a, ...... a, a)=(a, 2a, 4a, ......2p-1a, 2pa)The equations below can then be verified by inputting data into the p-network.F p (a, ax, ax 2, ...... ax p-1, ax p)=(a, a(1+x), a(1+x)2, ...... a(1+x)p-1, a(1+x)p) F p (a+b, a+b, a+b, ...... a+b, a+b)=F p (a, a, a, ...... a, a)+F p (b, b, b, ...... b, b)F p2(1, x, x2, ...... x p-1, x p)=F p(F p(1, x, x2, ...... x p-1, x p))=F p(1, (1+x), (1+x)2, ...... (1+x)p-1, (1+x)p)=(1,(2+x), (2+x)2, ...... (2+x)p-1, (2+x)p)Fig. 1.The p-network.and in general,F p n-1(1, x, x2, ...... x p-1, x p)=F p(......F p(1, x, x2, ...... x p-1, x p)......)=(1, (n-1+x), (n-1+x)2, ...... (n-1+x)p-1, (n-1+x)p)By substitution,F p n-1(1, 1, 1, ......, 1, 1)=F p(......F p(1, 1, 1, ......, 1, 1)......)=(1, n, n2, ......, n p-1, n p)andF p n-1(a, a, a, ......, a, a)=(a, na, n2a, ......, n p-1a, n p a)Let a i=(a i, a i, a i,...... a i), i=1, 2, 3, ......, n, and a i is a (p+1)-dimensional vector, thenF p (F p (a n )+a n-1)=F p (F p (a n ))+F p (a n-1)=F p 2(a n )+F p (a n-1)Generally,F p (F p ......(F p (F p (F p (a n )+a n-1)+a n-2)+......a 2)+a 1=F p n-1(a n )+F p n-2(a n-1)+F p n-3(a n-1)+......+F p 2(a 3)+F p (a 2)+a 1=(, , ...... , , , 1112111i a ia i a i a a p ni i p ni in i i n i in i i∑∑∑∑∑=-====)The equation above can be proved by mathematical induction. These components of the resultant vector are known as 1-D moments. To compute these 1-D moments, F p is used (n-1) times in the iteration procedure except for the (n-1) additions of (p+1)-dimensional vectors.The ordinary moments of a discrete 2-D image, m pq (p, q = 0, 1, 2, .......), can be calculated by the following equation.m i j f jif pq pj n i n qij qj npi nij ======∑∑∑∑1111Let kj ki nij g if ==∑1( k=0, 1, 2, 3, ......, p, ......, )such that pq qpj j nm jg ==∑1It shows the computation of 2-D ordinary moments could be analyzed into two computation of 1-D moments .Without loss of generality, p ≥q is assumed. The systolic array for computing moments is shown in Fig. 2 [2, 3]. The systolic array consist of (n-1) p-network with someadders and proper feedbacks. In Fig. 2, data are pipelined from left to right at the speed of one cell per clock tick. At the same time, the correspondent input latches (denoted by squares in Fig.1) or adder-latches (denoted by circles) moved to their respective outputs. To retime the network, additional latches must be inserted between some nodes of the network. For simplicity, these latches are not explicitly drawn in Figure 2 but are represented by numbers enclosed in square brackets that are beside vertical and skew line.Fig. 2. The systolic array for computing the 2-D ordinary moments.By analyzing the schedule, the processing time for deriving all m r,s ( r=0, 1, 2, ......, p; s=0, 1, 2, ......q. ) is given byT=[(p+1)+(n-2)(p+1)]+1+[(q+1)+(n-1)(q+1)] =(p+q+2)nThe term [(p+1)+(n-2)(p+1)] is for calculating g 0,n , followed by a clock cycle to pass through the bridge cell, and the term [(q+1)+(n-1)(q+1)] is used in the second phase. Finally p cycles are needed to collect all the results. Altogether the number of additions performed is given by [(p+1)(p+2)(n-1)n/2+(q+1)(q+2)(n-1)(p+1)/2].在基于矩的算法中，要计算一种常系数的线性矩组合，算法中存余的浮点乘法就是常系数与矩的相乘，我们准备采用移位、累加方法将全部浮点乘法转化为定点整数加法。

医学图像处理课件-图像处理1绪论

• 量子化（Quantitization）: 每个测量值都是整数.
❖ 将连续数值变换到离散单元 ❖ 用整数表示
数字图像处理
• 对比度（Contrast）: 图像中灰度值的差异. • 解像度（Resolution）:单位图像内所包含的像
素点数. • 采样密度（Sampling density）: 像素间距 • 放大率（Magnification）:图像中的物体和它在
Discussion
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发可以解读自然场景内容的系统.
计算机图形
数字图像处理
• 计算机图形学（Computer Graphics）：
图像处理技术讲座（1） Digital Image Processing (1)
INTRODUCTION
简介
2006.2.24
Lixu Gu @ 2005 copyright reserved
为什么开设医学图像处理？
随着医学影像技术的日益成熟以及各种各样的医学影像设备在医院中的广泛使用，可以便捷无损的获取到人体内部组织信息图像，如何通过图像处理技术对这些信息进行有效的处理，用于辅助医生的诊断甚至进行手术规划等，具有重大的社会效益和广泛的应用前景。正式在这种形势下，结合生物医学工程专业开设了《医学图像处理》课程。
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发可以解读自然场景内容的系统.

医学图像处理第1章医学图像处理绪论15 本章课件

（2）通过医学图像处理的学习，使学生掌握医学图像处理的基本方法，逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理论和实践问题的能力。
学时安排及考试方式
48学时：30理论，18实验 • 平时成绩（20%）：根据实验、考勤等情况而定。 • 期末考试（80%）：闭卷笔试，以教师讲授的内容为主要考试内容范围。
教材及参考书
医学图像处理
Medical Image Processing
课程简介
医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学。是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。
医学图像处理的地位
现代医学（影像）设备一般都配有图像工作站，这些工作站具有丰富的图像处理与分析功能，作为生物医学工程或相关专业的学生应该了解图像处理的相关内容；
理解和掌握医学图像处理的相关内容，对于充分开发和利用医学影像设备的功能为临床服务至关重要；
理解和掌握医学图像处理的相关内容，也可以为开发出高性能的图像处理软件奠定基础;
医学图像处理是生物医学工程专业的核心课程。
教学目的
（1）通过课程的学习，使学生掌握医学图像处理的基本概念、基本原理，并在此基础上掌握医学图像处理的整体结构框架。
PET在研究人体生理、病理、肿瘤成因、代谢机制、药物动力学及脑科学方面都有十分重要的价值。
原理：放射性同位素注入人体，释放的正电子与体内存在的电子发生湮灭时发射伽马射线，经检测器阵列接收，根据接收强度成像。
它反映活体靶组织在某一时刻的血流灌注、糖／氨基酸／核酸／氧代谢或受体的分布及其活性状况，可同时给出相应的活性生理功能参数
PET

最新医学成像的基本原理第一章绪论讲学课件

Single Photon Emission Computed Tomography 磁共振成像 MRI Magnetic resonance imaging 数字减影血管造影 DSA Digital Subtraction Angiography 红外成像 Infrared Imaging
现代医学成像系统类型
珀赛尔 (Edward Purcell)
Related Nobel Prize
英国EMI公司的电子工程师洪斯菲尔得 (G.H.Hounsfield)在美国物理学家柯马克 (ack)1963年发表的数据重建图像数学方法的基础上，发明了X－CT，使医学影像技术发生重大变革。获得1979年诺贝尔医学和生理学奖。
世界卫生组织（WHO）在1999年末公报上披露的20世纪医学十大里程碑式的成就中，X 线的发现及应用名列第二位。可见医学影像在延长人类生命、提高生命质量方面所起的重要作用。
医学影像学研究领域
医学成像技术
主要指各类医学图像形成的过程，包括成像机理、成像设备、成像系统的分析等。
医学图像处理
振技术测定溶液中生物大分子三维结构的方法”获得2002年诺贝尔化学奖。
Paul
Peter
2003年诺贝尔医学奖 :美国科学家保罗·劳特布尔 (Paul Lauterbur)和英国科学家彼得·曼斯菲尔德(Peter Mansfield ) 在如何用核磁共振技术拍摄不同结构的图像上获得了关键性
发现。这些发现导致了在临床诊断和医学研究上获得突破的核磁共振成像仪的出现。
X线成像：测量穿过人体的X线强度；电子显微镜成像：是以电子束作为影像信息载体
来成像的。磁共振成像：测量构成人体组织的元素的原子核
的磁共振信号；核医学成像：有选择地测量摄入体内的放射性药

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

肌肉关节系统
– MRI已成为肌肉、肌腱、韧带、软骨病变影像检查的主要手段之一。对于关节周围病变、股骨头缺血性坏死，半月板损伤、松质骨细微结构的破坏，骨小梁骨折（骨挫伤）以及骨髓腔内病变均具有重要的诊断价值。电影MRI技术还可进行关节功能检查。
fMRI功能成像研究脑功能
2020/4对/17肺、密质骨，如四肢长骨、胃肠道疾病不如CT 89
图像在计算机中是以图像文件的形式存储的。存储的格式有多种，较常用的有 BMP,GIF,JPEG,TIFF,PCX，dicom等
BMP图像文件的结构分三部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据
– 文件头：文件类型、大小和打印信息 – 位图信息数据： – 图像数据
2020/4/17
31
数字图像处理的范畴
2020/4/17
75
CT计算机体层摄影（computed tomography,
CT）扫描仪
利用X线对人体某一范围进行逐层的横断扫描，取得信息，经计算机处理后获得重建的图像。获得的图像为人体的横断解剖图，并可通过计算机处理得到三维的重建图像。
（X射线断层扫描影像装置）
2020/4/17
76
军事应用隐形飞机、定位轰炸
军事应用
2020/4/17
64
军事应用
2020/4/17
65
2020/4/17
交通监控自动驾驶
66
图像处理在医学中的应用
医学图像处理和分析是近几年兴起的新兴交叉学科，正方兴未艾。
1。借助图像处理技术的有力手段，医学影像的质量和显示方式得到了极大的改善，从而借助于医学图像处理与分析手段使得诊疗水平大大提高。
中枢神经系统
– MR已成为颅颈交界区，颅底、后颅窝及椎管内病变的最佳检查方法。
– 该技术对脑肿瘤、脑部炎症、脑血管病、脑发育不全、脑变性病与白质脑病有良好的诊断价值
– 对颅脑损伤与癫痫的诊断起辅助诊断作用
对脊柱与椎管内病变有重要诊断意义
– 如脊管肿瘤、脊柱炎症病变、脊柱先天畸形、退行性病变、脊柱外伤手术与手术后改变等应用
2020/4/17
52
计算机合成图像
计算机合成图像
广告设计
影视
点击按钮
播放视频
2020/4/17
56
动画
2020/4/17
57
网页设计
2020/4/17
58
网页设计
2020/4/17
点击图片播放FLASH
59
Wallpaper
娱乐
2020/4/17
61
军事应用目标跟踪
2020/4/17
69
医学影像设备
目前常见的医学影像
– B超扫描图像、彩色多普勒超声图像、核磁共振图像、CT图像、PET图像、SPECT 图像、数字X光机（DX）图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像，显微镜下病理切片图像等。
2020/4/17
70
伦琴因发现X射线获得首届诺贝尔物理学奖。
5. 与传统血管造影相比，它最大的优点是无创性，无需使用对比剂，可直接显示心脏和血管结构，即磁共振血管成像，从图像质量来看，目前它至少可以显示大血管及各主要脏器的一、二级分支血管。
6. 无骨伪影干扰，后颅凹病变清晰可辨。
7. 可进行功能、组织化学和生物化学方面的研究。
2020/4/17
88
临床应用
图像处理（低级处理）：便于处理对图像信息进行改进，比如降低噪声，对比度的增强和图像锐化等。特点：输入图像，输出图像。
图像分析（中级处理）涉及分割，及特征提取。输入是图像，输出为图像的特征
计算机视觉（高级处理）：涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的行为
2020/4/17
钙值 80～300 脾脏 35～60
血块 64～84 胰腺 30～55
脑白质 25～34 肾脏 25～50
脑灰质 28～44 肌肉 40～55
脑脊液 3～8 胆囊 10～30
血液 13～32 甲状腺 50～90
血浆 3～14 脂肪－20～－100
渗出液
2020/4/17
＞15
水
0
79
CT的密度
分析CT图像，一方面是观察解剖结构，另一方面是了解密度改变。后者可通过测定CT值而知，亦可与周围组织的密度对比观察。
CT工作原理
2020/4/17
77
某物质的CT值等于该物质的衰减系数与水的吸收系数
之差再与水的衰减系数相比之后乘以1000。其单位名称
为HU。
ＣＴ值水＝0ＨＵ
ＣＴ值空气＝－1000ＨＵ
ＣＴ值骨＝＋1000ＨＵ
3）常见人体组织的ＣＴ值ＨＵ）
组织ＣＴ值组织ＣＴ值
骨组织＞400 肝脏 50～70
▪ 生物医学： CT ， NMR ， PET ， SPECT ， DSA，X射线成象，B超，红外图象，显微图象。
▪ 工业生产：产品质量检测，生产过程控制， CAD，CAM。
2020/4/17
42
应用领域：
▪ 军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。
▪ 公安：现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。
数字图像处理及医学中的应用
2020/4/17
1
(医学影像处理及分析)
主讲教师：计算机教研室王静办公室电话： 82802408 Email: wang_
办公室地址：逸夫楼819
2020/4/17
2
上课安排
6：30-7：30 上课 7：30-9：30 上机
2020/4/17
– 图象增强技术 – 图象分割技术 – 图像配准技术 – 图象融合技术 – 图像三维可视化技术 – 对象识别技术
2020/4/17
68
医学图像成像技术（Medical Imaging）
主要研究如何将实际人体信息转换为计算机的二进制数据的问题。经过一定的重建算法把这些数据转换成与二维图像像素或三维体数据对应的原始图像数据集
CT扫描用造影剂可分两大类：一类为用于空腔脏器的造影剂，另一类为静脉注射用造影剂（偶尔也通过动脉注射造影剂）。
2020/4/17
81
近20年来，由于CT装置、成像软件及扫描技术的不断更新和改进，出现了 CT电影，CT血管造影，超高速CT，高分辨率CT，螺旋CT等技术，使得CT技术在临床的许多领域得到应用，提高了诊断的准确性和可信度。CT是当今影像技术中不可缺少的手段
Asymmetry of Auditory Regions in Musicians with Perfect Pitch
管有许多优越性，但也有其局限性，只有与
其他设备，其他诊断手段相配合，才能充分
发挥其作用。
2020/4/17
84
MRI—核磁共振成像
把病人放在强磁场中，并使无线电短脉冲通过病人身体，每个脉冲将导致一个有病人组织发射的无线电响应脉冲，这些信号发生的位置和强度由计算机确定，从而产生一个病人的横截面图像
2020/4/17
71
伦琴开创了人体图像的先河
X射线成像基于待成像物体各部分的密度不同，对x射线的吸收不同，透射X射线强度不同，从而在胶片上成像的。
X光图片是X射线在通路上物体对射线吸收的积分效果。
X光图片不能反映组织或病灶的三维空间位置
2020/4/17
72
Hounsfield和Cormack因发明CT获得 1979年诺贝尔医学和生理学奖。
2020/4/17
12
数字图像
连续图象离散化数字图象
目的：便于计算机处理。
C
2020/4/R17
13
数字图像
离散化：
空间采样： 512X512 象素 Pixel 分辨率 Resolution
幅值量化：256级, 28级, 8bit, 灰度级 Grey level
2020/4/17
15
分辨率不同的图象比较
2。为医学培训、医学研究与教学、计算机辅助临床外科手术等提供数字实现手段，为医学的研究与发展提供坚实的基础，具有不可估量的价值
2020/4/17
67
医学图像处理研究的内容
医学图像成像技术（Medical Imaging）医学图像处理和分析（医学图像后处理post-
processing）
MRI可以在任何平面产生图像
2020/4/17
85
MRI
2020/4/17
86
MRI
2020/4/17
87
MRI的优点
1. 无电离辐射危害，是一种安全的检查的方法。
2. 多参数成像，可以提供丰富的诊断信息。
3. 高对比度成像，在所有医学影像技术中，MRI 的软组织对比分辨力最高。
4. 具有任意方向断层的能力，能够从不同角度直视地观察分析组织结构及其病变。
人体内肿瘤组织因部位、代谢、生长及伴随情况不同，其密度变化各异。CT 对组织的密度分辨率较高，且为横断面扫描，提高了肿瘤诊断的准确率。
2020/4/17
80
造影剂的应用
虽然CT较普通X线摄影有更高的密度分辨率，但有些病变与正常组织间的密度差异很小，需要利用造影剂使上述密度差异加大，以帮助诊断。
数字图像处理
Image Processing
2020/4/17
10
百闻不如一见
One picture is worth more than ten thousand words.
Anonymous
2020/4/17
11