医学图像处理 第1章 绪论
1第一章医学图像处理概述1
模拟图像和模拟图像处理
• 模拟图像:指用连续变化的电信号来表征且能直接用模拟 监视器显示的图像。在数学模型上可归于空间位置连续系 统。 • 若系统的输入图像和输出图像都是空间位置的连续信号， 则称此系统为空间位置连续系统。其相应的数学模型为连 续函数。可用数学解析方法进行分析。 • 人类最早的图像处理是光学的处理，如放大、缩小、显 微等，这些都属于模拟图像的处理。这种处理从本质看是 属于连续信号的并行处理的范畴，其最明显的特点是处理 速度快。
医学影像系
螺旋CT的结肠镜扫描
天津医科大学
螺旋扫描
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
乳腺造影术
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–登月、火星照片处理
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–飞机遥感、卫星遥感
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
应用范围
• 放射治疗
在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据 影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位, 从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要 的放射性照射。
• 手术教学训练
通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维 切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够 获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手 术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外, 能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要 的应用前景。
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
数字图像处理第1章 绪论
1.4 人类的视觉
视觉研究可分为视觉生理,视觉特性,视觉模型3个方面.
人眼构造和视觉现象Βιβλιοθήκη 1.4.1 人眼构造和视觉现象
上图为人眼的横截面的简单示意图.前部为一圆球,其平均直径 约为20mm左右,由3层薄膜包着,即角膜和巩膜外壳,脉络膜和 视网膜. 角膜是一种硬而透明的组织,盖着眼睛的前表面; 角膜 巩膜与角膜连在一起,是一层包围着眼球剩余部分的不透明膜. 巩膜 脉络膜位于巩膜的里边,这层膜包含有血管网,它是 眼睛的重要 脉络膜 滋养源,脉络膜外壳着色很重,因此有助于减少进入眼内的外来 光和眼球内的回射.
图像信号的数字化
图像信号的数字化
设采样之后的离散图像 fs(x,y) 的灰度值即为 f(x,y) 的幅度,且灰 度值取在 [r0,rk] 范围内,并设该幅图像的所有像素的取值均匀 分布在各量化层,即其概率 p(r)=p .在这种条件下采用均匀量 化效果最佳,即总量化误差最小. 把整个取值范围[r0,rk]分为 k 个子区间[ri,ri-1], i=0,1,2,…, k-1.计算机图像处理中 k常取2^n,如64,128,256,….每 个子区间赋予唯一确定的 qi 值,每个qi值在计算机内用1个码字 表示.每个f(x,y) 离散值相应赋予1个qi值,其中 i=0,1,2,…,k-1. 对应关系是,当 r=f(x,y)∈[ri,ri-1]时,f(x,y)=qi
一幅 m×n 的数字图像可用矩阵表示为
f (0,1) f (0,0) f (1,0) f (1,1) F = ... ... f (m1,0) f (m1,1)
f (0, n 1) ... f (1, n 1) ... ... ... f (m1, n 1) ...
数字图像中的每个像素都对应于矩阵中相应的元素. 把数字图像表示成矩阵的优点在于,能应用矩阵理论对图 像进行分析处理.
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。
第一章 医学图像处理概论
成像原理
放射性同位素注入人体，同位素的正电子在湮 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
缺点：不能反映组织和病灶的三维空间；不是数字
化的形式
二、超声成像
在第二次世界大战时期发展起来的雷达和声纳
的基础上，应用超声脉冲反射原理发展了各种超声 成像技术。
二、超声成像
超声成像是利用超声束扫描人体，通过对反射信号 的接收、处理，以获得体内器官的图象。 超声波对人体无辐射伤害。
B超只是超声波成像仪的一种，适合对人体解剖结
手术导航与术中监护
在手术过程中通过超声，MR的实时扫描反馈，在图像
的引导下进行定位。手术导航可以在无需介入的环境下，将 计算机处理的三维模型与实际手术进行定位匹配，使得医生 看到的图像既有实际图像，又叠加了图形，使有用的信息更 多，可以很好地引导医生进行进行手术。
由于计算机的介入，使得传统的外科手木可以更加精确， 对病人的损伤更加微小。可以断定，这种手术方式必将成为 未来的主流，并且已经得到国内外多家商业公司和研究机构 的关注。
MRI 特点
图像清晰 无电磁辐射损伤
对软组织具有更高的分辩率
多方向、多参数成像
无需用造影剂就能对心血管成像
不仅能显示人体解剖及其病理变化的信息，
还提供了有关器官功能性和分子水平的诊断 信息。
多参数成像
任意方位成像
高对比成像，详尽解剖信息
全身成像
多模态成像
医学图像处理-绪论
机械扫描
速度越来越快
电子扫描
5代
成像速度：10幅/秒
阵列处理器
第1章 绪论
1.1 数字图像处理在医学中的应用及研究课题
5. 核医学成像系统
放射性同位素扫描仪 相机：伪彩色成像，诊断脏器的机能 正电子CT（PET） 单光子CT（SPECT）
二 / 三维成像
二 维成像
采用个人电脑的单板图像系统
视频图像采集卡
输出流水线 处理
D/A
输出流水线 处理
D/A
R
G
B
监视器
A/D
摄像机
输出流水线 处理
D/A
接口
PC机
监视器
帧存储器
帧存储器
帧存储器
A/D
A/D
伪彩色处理
真彩色处理
第1章 绪论
1.3 数字图像处理系统
6. 硬件处理器
（1）阵列处理器（Array Processor） 做成单元式，进行FFT、卷积、相关、数字滤波等大批量的数字处理。 （2）流水线处理器（Pipeline Processor） 放置于数据通道上，数据一通过即进行了处理，常用于灰度变换、彩色编码等简单处理。
第1章 绪论
1.4 图像处理要解决的问题
1. 硬件设备
大部分硬件设备、大型图像系统都是国外进口的。
（1）输入设备：光导摄像管摄象机，CCD摄象机 （2）视频A/D、D/A （3）图像存储器：大规模高速DRAM （4）图像存储设备：硬盘、磁带机、光盘机 （5）图像硬拷贝：视频打印机、多幅照相机 （6）阵列处理器：大型图像系统中、X-CT、MRI
第1章 绪论
1.3 数字图像处理系统
4. 图像存储体
医学图像的影像组学方法及其应用
医学图像的影像组学方法及其应用
目录
第1章绪论 1
1.1课题背景及意义 2
1.2研究现状 2
1.3本文主要研究内容2
第2章影像组学基础知识 4
2.1影像组学特征5
2.2特征降维 5
2.3模型 5
第3章胰腺癌预测过程及结果分析 4
3.1数据采集 5
3.2病灶勾画 5
3.3特征描述 5
3.4特征降维 5
3.5模型 5
3.6结果 5
第4章总结及展望 4
第1章绪论
1.1 课题背景及意义
目前，临床上的影像分析局限于医生对图像的主观判断，如分析病灶的形状、大小、位置、内部的均匀性及与周围正常组织的关系，仅仅是对CT密度、MRI 信号的灰度值的简单统计。
这种阅片方法依赖于医生的知识储备和临床经验，主观性和局限性较强，且简单的表面分析无法获得影像内部的深层次信息，容易造成误诊、漏诊的后果。
医学图像处理教案
医学图像处理教案第一章：医学图像处理概述1.1 医学图像的类型与来源1.2 医学图像处理的重要性1.3 医学图像处理的基本流程1.4 医学图像处理的发展趋势第二章：医学图像处理基本原理2.1 图像数字化2.2 图像增强2.3 图像复原2.4 图像分割2.5 特征提取与表示第三章：医学图像处理方法3.1 灰度处理方法3.2 彩色处理方法3.3 形态学处理方法3.4 滤波处理方法3.5 机器学习与深度学习方法第四章：医学图像分析与应用4.1 医学图像分析概述4.2 医学图像配准4.3 医学图像重建4.4 医学图像分割在临床应用中的实例4.5 医学图像处理在科研中的应用第五章：医学图像处理软件与工具5.1 医学图像处理软件概述5.2 Photoshop医学图像处理应用实例5.3 MATLAB医学图像处理工具箱5.4 ITK医学图像处理软件库5.5 医学图像处理与分析在实际应用中的选择策略第六章：医学图像的预处理6.1 图像标准化6.2 图像归一化6.3 图像配准6.4 图像滤波6.5 图像预处理在医学图像分析中的应用第七章：图像增强技术7.1 图像增强的目的与方法7.2 直方图均衡化7.3 对比度增强7.4 锐化技术7.5 伪彩色增强7.6 图像增强算法的评估第八章：图像复原技术8.1 图像退化的模型8.2 线性滤波器8.3 非线性滤波器8.4 图像去噪8.5 图像去模糊8.6 图像复原技术的应用实例第九章：图像分割技术9.1 阈值分割9.2 区域增长9.3 边缘检测9.4 基于梯度的分割方法9.5 聚类分割9.6 图像分割的评价指标第十章：特征提取与表示10.1 特征提取的重要性10.2 基于几何的特征提取10.3 基于纹理的特征提取10.4 基于形状的特征提取10.5 特征选择与降维10.6 特征表示技术第十一章：医学图像配准技术11.1 图像配准的概念与意义11.2 基于互信息的图像配准11.3 基于特征的图像配准11.4 基于变换模型的图像配准11.5 医学图像配准的应用实例11.6 图像配准技术的评估与优化第十二章：医学图像重建技术12.1 图像重建的基本原理12.2 计算机断层扫描（CT）图像重建12.3 磁共振成像（MRI）图像重建12.4 正电子发射断层扫描（PET）图像重建12.5 单光子发射计算机断层扫描（SPECT）图像重建12.6 医学图像重建技术的应用与挑战第十三章：医学图像分割在临床应用中的实例分析13.1 胸部X光图像分割13.2 磁共振成像（MRI）脑部图像分割13.3 超声图像分割在腹部器官检测中的应用13.4 计算机断层扫描（CT）图像分割在肿瘤诊断中的应用13.5 医学图像分割在手术规划与导航中的应用第十四章：医学图像处理在科研中的应用案例分析14.1 医学图像处理在生物医学研究中的应用14.2 医学图像处理在药理学研究中的应用14.3 医学图像处理在神经科学研究中的应用14.4 医学图像处理在心脏病学研究中的应用14.5 医学图像处理在其他领域的研究应用第十五章：医学图像处理与分析的未来趋势15.1 与机器学习在医学图像处理中的应用15.2 深度学习技术在医学图像诊断与分析中的应用15.3 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）在医学图像教学与培训中的应用15.4 云计算与大数据在医学图像处理与分析中的挑战与机遇15.5 跨学科研究与国际合作在医学图像处理领域的进展重点和难点解析重点：1. 医学图像的类型与来源，及其在医疗领域的重要性。
医学影像图像处理（课程）教学大纲
医学影像图像处理（课程）教学大纲「供成人医学影像学专升本（业余）专业使用」前言本课程教学大纲是按照成人高等教育医学影像学专升本（业余）专业培养方案编写。
本大纲供成人高等教育医学影像学专升本（业余）专业医学影像图像处理课程教学用,是对教学提出的基本要求。
其内容可通过讲课、实验或其他方式进行教学,讲授时不一定按此顺序，可根据情况作些调整。
本大纲既供教师备课使用,也供学生预习复习使用,以明确学习的基本要求及重点内容。
本课程教学目的是通过本课程的学习让学生掌握医学影像图像的开窗显示、线性灰度变换、空间变换、运算、滤波、锐化、分割、计算机辅助诊断、分子影像学、虚拟人体计划、二维和三维重建的基本原理。
熟悉各种医学影像图像处理软件的操作。
对医学影像图像处理的定义、研究内容、应用、研究现状、发展趋势、学习医学影像图像处理的意义有一个总体了解。
一、学时分配表：二、教学内容：第一章绪论第一节医学影像图像处理概论掌握：医学影像图像处理的研究内容和应用。
熟悉：医学影像图像的数据获取。
了解：医学影像图像处理的研究现状和发展趋势。
第二章医学影像图像的数据存放格式第一节DICOM标准的制定和应用掌握：DICOM标准的应用。
熟悉：DICOM标准制定的原因。
了解：DICOM标准发展的历史。
第二节DICOM标准的总体框架和主要内容掌握：DICOM标准的主要内容。
熟悉：DICOM标准的总体框架。
了解：DICOM标准的发展趋势。
第三节医学影像图像文件的存放格式掌握：DICOM文件格式和位图格式。
熟悉：JPEG格式。
了解：GI F、TIFF和PNG格式。
第三章医学影像图像的增强第一节医学影像图像的灰度变换掌握：医学影像图像处理的线性和非线性灰度变换。
熟悉：医学影像图像的开窗显示。
了解：医学影像图像灰度变换的应用。
第二节医学影像图像的灰度直方图掌握：医学影像图像灰度直方图均衡。
熟悉：医学影像图像灰度直方图的获得。
了解：医学影像图像灰度直方图的应用。
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磁共振成像 Magnetic Resonance Imaging
所有物质的原子核都由质子和中子组成， 所有物质的原子核都由质子和中子组成， 如果质子和中子的总数是奇数的话， 如果质子和中子的总数是奇数的话，原 子核就有自旋并产生磁矩。 子核就有自旋并产生磁矩。 大多数物质都是由数个具有磁矩的原子 等构成。 核，例如 1H, 2H, 13C, 31Na, 31P, 等构成。
基本原理：将放射性标记的药物注射体内， 基本原理：将放射性标记的药物注射体内， 人体代谢选 择的组织或介质，产生放射性发射（SPECT中的伽玛射 择的组织或介质，产生放射性发射（SPECT中的伽玛射 线或PET中的正电子) 之后， PET中的正电子 线或PET中的正电子)。之后，这些发射的光子被体外的 探测器捕获， 生成放射性示踪剂的分布， 探测器捕获， 生成放射性示踪剂的分布，得知人体的功 能信息。 能信息。
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医学影像学的分类
X线 线 计算机 体层成像
X线成像 线成像
可见光 成像
内源型
SPECT PET
磁共振 成像
放射性 核素成像
医学影像学
红外、 红外、 微波成像 阻抗 成像
外源型
超声 成像
混合型
X-ray Radiography MRI, fMRI X-ray CT Optical Fluorescence Electrical Impedance Ultrasound 6 Optical: Reflection, Transillumination
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1.1 伦琴开创了人体图像的先河
德国物理学家伦琴
伦琴夫人手的X 伦琴夫人手的X光片
1895年德国物理学家伦琴（ Röntgen，） 1895年德国物理学家伦琴（Wilhelm Conrad Röntgen，） 年德国物理学家伦琴 发现一种未知的射线，称做“X”射线 并用“X”射线 射线， 发现一种未知的射线，称做“X”射线，并用“X”射线 给他夫人的手拍照。 给他夫人的手拍照。这就是人类史上第一次科学技术医 学成像。为了纪念他，人们将"X"射线又叫做伦琴射线。 "X"射线又叫做伦琴射线 学成像。为了纪念他，人们将"X"射线又叫做伦琴射线。 伦琴本人也因为这一重大贡献获得第一个诺贝尔物理学 奖。
T2 Weighted
Spagital
y z
y
Axial
y
三正交显示平 面 3- view Imaging
z
x
x
Coronal
x z
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功能磁共振图像 Function MR imaging
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Bloch和Purcell因发现NMR现象获 Bloch和Purcell因发现NMR现象获 得1952年诺贝尔物理学奖。 1952年诺贝尔物理学奖。
医学影像处理
第一章 医学影像的发展
1
第一章 绪论 主要内容： 主要内容：
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 伦琴开创了人体图像的先河 CT技术与三维医学图像 CT技术与三维医学图像 PET技术与功能医学图像 PET技术与功能医学图像 分子成像技术 医学图像后处理
2
医学影像学是医学研究领域中的一个重要研究方向。 是医学研究领域中的一个重要研究方向 • 医学影像学是医学研究领域中的一个重要研究方向。 医学影像由于含有极其丰富的人体信息， 医学影像由于含有极其丰富的人体信息，能以非常 直观的形式向人们展示人体内部组织结构、 直观的形式向人们展示人体内部组织结构、形态或 脏器的功能等。因此，医学影像已成为当前医学研 脏器的功能等。因此， 究及临床诊断中最活跃的领域之一。 究及临床诊断中最活跃的领域之一。
12
正常组织的CT值 正常组织的CT值 CT
组织 类别 水 脑脊液 血液 出血 脾脏 肝脏 钙化 肺组织 骨皮质 脂肪 (Hu) 0 3∼8 13∼32 ∼ 64∼84 50∼65 50∼70 80∼300 -600∼-800 > 400 -20∼80 CT值 值
CT值 =
µm − µw ×1000 µw
CT技 1.2 CT技 术与三维 医学图像
如果我们设想将人体水平方向上的剖面划分为许多正方形或长方形的小单 称做象素），然后在人体周围沿园弧方向不断改变X ），然后在人体周围沿园弧方向不断改变 元（称做象素），然后在人体周围沿园弧方向不断改变X光源及接收探测 器的位置。这样，每次X射线通路上都有不同的象素组合， 器的位置。这样，每次X射线通路上都有不同的象素组合，探测器会记录 响应的强度值。采用一定的数学方法， 响应的强度值。采用一定的数学方法，我们可以很容易从这些记录的探测 器强度值倒推出各个象素的密度。这就是反投影图像重建技术 反投影图像重建技术。 器强度值倒推出各个象素的密度。这就是反投影图像重建技术。
Computer Imaging Storage and Processing
Display
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心脏B-超图像 B-Mode Imaging of Heart
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心脏多普勒彩超图像 Doppler Imaging of Beating Heart
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PET技术与功能医学图像 1.3 PET技术与功能医学图像
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发明MRI中Fourier重建方法的Ernst 发明MRI中Fourier重建方法的Ernst 获得1991年诺贝尔化学奖。 获得1991年诺贝尔化学奖。
25
Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获 Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获 得2003年诺贝尔医学和生理学奖。 2003年诺贝尔医学和生理学奖。
9
Chest Radiograph
此后， 光片应用日益广泛，今天， 此后，X光片应用日益广泛，今天，已经成为几 乎所有医院不可或缺的常规医学检验手段。 乎所有医院不可或缺的常规医学检验手段。
10
X射线成像原理
X射线成像是基于待成像物体各组成部分的密度不同，因 射线成像是基于待成像物体各组成部分的密度不同， 而对X射线的吸收不同，从而透射X射线强度差异， 而对X射线的吸收不同，从而透射X射线强度差异，在乳胶片 上成像的（左图）。 光图片是X ）。X 上成像的（左图）。X光图片是X射线通路上物体对射线吸收 的积分效果。一个大小和密度相同的肿瘤或病灶， 的积分效果。一个大小和密度相同的肿瘤或病灶，无论在体内 前、中或后部，它在X光片上表现的图像是一样的（右图）。 中或后部，它在X光片上表现的图像是一样的（右图）。 也就是说， 光图片不能反映组织或病灶的三维空间位置。 也就是说，X光图片不能反映组织或病灶的三维空间位置。 11
3
医学影像学的主要研究内容
医学影像学包括人体信息的获取以及图像的形成、 医学影像学包括人体信息的获取以及图像的形成、 包括人体信息的获取以及图像的形成 存储、处理、分析、传输、识别与应用等， 存储、处理、分析、传输、识别与应用等，主要内 容可归纳为三大部分：医学影像物理学（ 容可归纳为三大部分：医学影像物理学（成像原 ）、医学影像处理技术 医学影像临床应用技术。 医学影像处理技术和 理）、医学影像处理技术和医学影像临床应用技术。 医学影像物理学是指图像形成过程的物理原理 是指图像形成过程的物理原理， 医学影像物理学是指图像形成过程的物理原理，主 要任务是根据临床的需求或医学研究的需要， 要任务是根据临床的需求或医学研究的需要，对成 的分析研究， 像原理、成像系统的分析研究 像原理、成像系统的分析研究，将人体内感兴趣的 信息提取出来，以图像的形式进行显示， 信息提取出来，以图像的形式进行显示，并对各种 医学图像的质量因素进行分析 进行分析。 医学图像的质量因素进行分析。被提取的信息可以 是形态的、功能的或成分的等，信息载体可以是电 是形态的、功能的或成分的等， 磁波或机械波，所显示的形式可以是一维的、 磁波或机械波，所显示的形式可以是一维的、二维 的或三维的甚至是四维的等不同层次的图像。 的或三维的甚至是四维的等不同层次的图像。
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MR成像原理简介 MR成像原理简介
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横向弛豫与纵向弛豫
自旋-自旋弛豫( 自旋-自旋弛豫(spin-spin relaxation) )
自旋-晶格弛豫( 自旋-晶格弛豫(spin-lattice relaxation) )
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三种加权MRI图像 三种加权MRI图像 MRI
T1 Weighted
X-ray imaging
CT
PET
MRI
US
Micro image
7
成像信息
解剖信息 Anatomical
X-Ray Radiography X-Ray CT MRI Ultrasound Optical
功能/代谢信息 Functional/Metabolic
SPECT PET fMRI Ultrasound Optical Fluorescence Electrical Impedance
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医学影像学的主要研究内容
医学影像处理技术是指对已经获得的图像作进一步 医学影像处理技术是指对已经获得的图像作进一步 是指对已经获得的 的处理，如对其进行分析、识别、分割、分类等， 的处理，如对其进行分析、识别、分割、分类等， 确定哪些部分应增强或某些特征应被提取， 确定哪些部分应增强或某些特征应被提取，其目的 是使原来不够清晰的图像变得清晰， 是使原来不够清晰的图像变得清晰，或者是为了突 出图像中的某些特征信息等。 出图像中的某些特征信息等。 医学影像临床应用技术是在诊断和治疗过程中对于 医学影像临床应用技术是在诊断和治疗过程中对于 需要解决的医学问题，根据各种医学影像的特点， 需要解决的医学问题，根据各种医学影像的特点， 在临床上以最敏感的信息、最快的速度和最经济的 在临床上以最敏感的信息、 手段获得最客观的诊断和最优治疗方案的选择、 手段获得最客观的诊断和最优治疗方案的选择、确 定和实施。 定和实施。