计算机医学图像处理
医学图像处理与诊断
医学图像处理与诊断随着计算机技术的不断发展，医学图像处理在医学领域中得到了广泛应用。
医学图像处理是指将医学图像进行数字化处理，对图像进行分析和识别，以提供更加准确的诊断结果。
医学图像处理是一种高精度、高速度的技术，具有非常重要的意义。
一、医学图像的成像原理医学图像的成像原理是采用一些物理学和工程学原理，将人体内部的结构转化为数字图像进行分析和识别。
医学图像范围包括但不限于常见的X线、CT、MRI、PET、SPECT等多种成像方式。
其中，X线能提供较好的骨骼成像；CT能够对身体组织提供准确的立体成像；MRI是一种功能与解剖成像相结合的技术，能够得到更为详细的图像信息；PET和SPECT则是功能成像的代表，能够通过注射放射性物质的方式，反映出身体组织的代谢情况。
二、医学图像的基本处理流程医学图像处理的基本流程包括：图像获取、预处理、特征提取、分类识别等四个环节。
1. 图像获取图像获取是医学图像处理的第一步，主要包括影像采集、图像传输、图像格式转换等。
常用的影像采集设备有CT、MRI和PET等，其中PET的图像与其他影像不同，需要先进行分析和处理后才能用于诊断。
2. 预处理预处理是医学图像处理的重要环节，可分为一系列处理步骤。
预处理的主要目的是消除图像中的噪声、增强图像对比度、提取有效信息等。
主要包括图像平滑、图像滤波、直方图均衡化等方法。
3. 特征提取在医学图像处理中，特征提取是指从图像中提取能够区分不同组织和器官的信息，以便进行后续的分类识别。
特征提取常用的方法包括卷积神经网络、人工神经网络、局部二值模式等。
4. 分类识别分类识别是医学图像处理的核心环节，通过对提取的特征进行分类，来实现对疾病的诊断和分析。
常用的分类方法包括支持向量机、随机森林、K近邻等。
三、医学图像处理的应用医学图像处理在医学领域中得到了广泛应用，主要应用于疾病的诊断、治疗和研究等方面。
1. 病灶检测医学图像处理技术能够对图像中的病灶进行检测，提高疾病的诊断准确率。
医学图像处理
性。
03
CATALOGUE
医学图像处理的应用案例
医学影像诊断辅助系统
总结词
通过医学图像处理技术，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断 准确率。
详细描述
医学影像诊断辅助系统利用计算机技术和图像处理算法，对 医学影像（如X光片、CT扫描、MRI等）进行分析和解读， 帮助医生快速准确地识别病变和异常情况，为临床诊断提供 有力支持。
医学图像处理涉及的领域包括医学影 像学、计算机科学、数学和物理学等 ，是医学和工程学交叉学科的一个重 要分支。
医学图像处理的重要性
提高诊断准确性和可靠性
优化治疗过程
通过医学图像处理，医生可以更准确 地识别病变和异常，减少人为因素导 致的误诊和漏诊。
通过医学图像处理，医生可以制定更 加精确的治疗计划，提高治疗效果， 减少对患者的创伤和副作用。
合并等算法。
边缘分割
03
利用边缘检测算法识别图像中的边图像识别技术
01
特征提取
从医学图像中提取出与疾病或病变相关的特征，如形状、大小、纹理等
。
02
分类器设计
利用提取的特征训练分类器，实现对医学图像的自动识别和分类。
03
深度学习在医学图像识别中的应用
利用深度学习算法对医学图像进行自动识别和分类，提高准确率和可靠
CATALOGUE
医学图像处理的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据加密存储与传输
采用高级加密算法对医学图像数据进行加密，确保数据在存储和传 输过程中的安全性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对医学图像数据的访问 和使用权限，防止未经授权的访问和泄露。
匿名化处理
对医学图像数据进行匿名化处理，去除患者身份信息，保护患者隐 私。
《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
医学图像处理中的特征提取方法综述
医学图像处理中的特征提取方法综述医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理，以提取有用的信息。
在医学图像处理中，特征提取是一个非常重要的环节，它负责将原始图像转化为具有可计算特性的数据，以便于后续步骤的分析和处理。
本文将对当前常用的医学图像处理中的特征提取方法进行综述，并对其优缺点进行简单的评述。
1. 矩阵特征矩阵特征是一种有效的特征提取方法，该方法将多维的医学图像转换为一个矩阵形式，然后利用矩阵的特征值和特征向量进行特征提取。
该方法的优点在于可以提取医学图像中的全局和局部信息，但是在处理高维矩阵时会遇到计算复杂度较高的问题。
2. 灰度共生矩阵特征灰度共生矩阵特征是一种常用的局部特征提取方法，该方法可以提取医学图像中灰度值相邻的像素之间的空间关系。
它的优点在于可以提取到医学图像中的纹理和形状信息，但是在处理过程中会受到噪声的影响，对图像质量的要求较高。
3. 小波变换特征小波变换是一种频率域分解方法，能够将图像转换为频域表示，提取医学图像中的局部特征。
该方法能够更好地处理噪声干扰，具有局部性和多分辨率的优点。
但是，该方法只能提取医学图像中的纹理信息，不能提取其他形状等特征。
4. 傅里叶变换特征傅里叶变换是一种基于频率的分析方法，可以将医学图像转换为频域表示，提取图像中的全局特征。
该方法具有精度高、计算速度快等优点，但是在处理局部特征时表现不佳，很难提取医学图像中的纹理信息。
5. 边缘检测特征边缘检测是一种将医学图像中图像边缘提取出来的方法，该方法可以提取医学图像中的轮廓和形状信息。
边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，但是在实际应用中会受到噪声干扰的影响。
综上所述，不同的特征提取方法在医学图像处理中具有不同的优缺点。
对于不同的医学图像，需要选择不同的特征提取方法以获取更为准确的特征信息。
同时，多种特征提取方法的综合应用也会提高医学图像处理的效果。
图像处理技术在医学领域的应用
图像处理技术在医学领域的应用一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理技术逐渐应用于各个领域，使得人们能够获得更为精确、高清晰度的图像数据。
医学领域也不例外，图像处理技术在医学诊断中有着广泛的应用，主要是通过对医学图像进行数字处理和分析使其更加精确。
本文将介绍图像处理技术在医学领域中的应用，主要包括图像增强、分割、识别、三维重建等。
二、图像处理技术图像处理技术是指对图像进行数字化处理的过程，通过对图像的数字信号进行处理，使得图像达到某种特定的需求，常见的图像处理技术有图像增强、分割、识别、三维重建等。
1、图像增强图像增强是指对图像进行数字处理，使其更加清晰、明亮、鲜明，以便更好地显示和分析图像内容。
医学领域中常用的图像增强方法包括灰度变化、空域滤波、频域滤波等。
例如，在X线医学图像中，尤其是CT图像中，由于肿瘤与周围组织的密度较接近，因此画图存在模糊、不清晰的问题。
在这种情况下，可以采用逆滤波、Wiener滤波等方法进行图像增强，从而显示出更加清晰、明亮的图像。
2、图像分割图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内拥有一些特定的特性，以便对其进行进一步的识别和分析。
医学领域中，图像分割应用非常广泛，可以实现对人体器官、组织、病变等区域的精确分析。
例如，对于肝脏的CT图像，可以采用分割技术将肝脏的各个部位分割开来，以便更好地诊断肝脏疾病。
3、图像识别图像识别是指对一幅图像中的特定目标进行识别和分析，以便更好地理解和分析图像内容。
医学领域中，图像识别应用十分广泛，可以实现对人体图像中的肺、血管、骨骼等目标的自动化识别和分析。
例如，对于一幅MRI图像，可以使用图像分割和模式识别技术来识别出属于肿瘤病变或正常组织的区域，以便更好地进行诊断和分析。
4、三维重建三维重建是指将多个二维图像进行数字处理和融合，以生成一个三维物体的模型。
医学领域中，三维重建应用广泛，可以对人体内部器官、结构等进行精确地展示和分析。
医学图像处理技术的使用教程
医学图像处理技术的使用教程医学图像处理技术是一种应用于医学领域的数字图像处理技术，用于对医学图像（例如X射线、CT扫描、MRI等）进行分析、改善和提取有用信息。
本文将介绍医学图像处理技术的使用教程，以帮助读者更好地了解和应用该技术。
第一部分：医学图像处理技术概述在介绍具体的医学图像处理技术之前，我们先了解一下医学图像处理的基本原理和应用领域。
医学图像处理技术通过数字图像处理算法对医学图像进行分析，以获取更多的信息，并为医学诊断、治疗和决策提供支持。
医学图像处理技术广泛应用于放射学、病理学、神经科学等领域，对于医学研究和临床实践具有重要意义。
第二部分：医学图像处理技术的常用工具在医学图像处理技术中，有许多常用的工具和软件可供使用。
以下是几个常用的医学图像处理工具：1. ImageJ：这是一个开源的图像处理软件，提供了丰富的图像处理功能和插件，适用于医学图像的分析和处理。
2. MATLAB：MATLAB是一个功能强大的数学计算和科学工程计算软件，也可用于医学图像处理。
通过编写MATLAB 脚本，可以实现各种医学图像处理算法。
3. ITK-SNAP：这是一款用于医学图像分割和三维可视化的软件工具。
它具有简单易用的界面和强大的功能，适用于医学图像的分析和可视化。
第三部分：医学图像处理技术的常见任务医学图像处理技术可应用于多个任务，下面将介绍几个常见的医学图像处理任务，并提供相关的处理方法：1. 图像去噪：医学图像中常常存在噪声，影响图像质量和信息的准确性。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波变换等。
2. 图像增强：有时医学图像的对比度较低，需要进行图像增强以提升可见度。
常用的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和多尺度增强等。
3. 图像分割：医学图像分割是将图像中的不同组织结构或病灶分离出来的过程。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和基于能量的方法等。
4. 特征提取：特征提取是指从医学图像中提取有用的特征信息，以作为诊断和分类的依据。
数字图像-医学图像处理 Part2：解答题和计算题
Part2：解答题和计算题2.1 图像处理基础一、简答题1、解释模拟图像和数字图像的概念。
(10分)模拟图像在水平与垂直方向上灰度变化都是连续的，因此有时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。
因此，又将数字图像称为离散图像（discrete image)。
像素是组成数字图像的基本元素。
2、简述图像的采样和量化过程,并解释图像的空间分辨率和灰度分辨率的概念。
(10分) 空间采样将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
量化把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化值一般用整数来表示。
考虑人眼的识别能力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。
空间分辨率(spatial resolution )：图像空间中可分辨的最小细节。
一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。
灰度分辨率(contrast resolution )：图像灰度级中可分辨的最小变化。
一般用灰度级或比特数表示。
3、在理想情况下获得一幅数字图像时，采样和量化间隔越小，图像的画面效果越好。
当一幅图像的数据量被限制在一个范围内时,如何考虑图像的采样和量化，使得图像的表现效果尽可能的好? (10 分)当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像，一般可采用如下原则：①对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓②对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4、图像量化时，如果量化级别较少时会发生什么现象?为什么? (10分)如果量化级比较少，会出现伪轮廓现象。
原因：量化过程是将连续的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色的信息缺失。
当量化级别数量级过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过渡就会变得突然，所以可能会导致伪轮廓现象。
医学图像处理技术的现状与挑战
医学图像处理技术的现状与挑战随着医学技术的不断发展，医学图像处理成为了一个不可或缺的重要环节。
医学图像处理技术除了可以提供精确的诊断和治疗手段，还可以在操作过程中最大程度地避免对生命体的伤害，被广泛地应用于临床医学、科学实验、医学教育、药物研发等领域。
那么，医学图像处理技术的现状又是怎样的呢？又面临着哪些挑战呢？一、医学图像处理技术现状1.医学图像处理的应用领域医学图像处理技术被广泛应用于四大医学领域：医学影像学、生物医学工程学、生物传感器与信息学以及计算机辅助诊断（CAD）。
（1）医学影像学医学影像学是医学领域的重要分支，常用于对人体内部结构、组织和器官进行无损伤检查。
医学影像学技术主要有单光子排阵剂量计（SPECT）、计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）、X射线、超声、正电子发射体层摄影（PET）等。
（2）生物医学工程学生物医学工程学是一门交叉学科，涵盖了生物医学、制造工艺、材料科学、机械工程和电子工程等多方面的知识。
生物医学工程学的主要研究对象是人类和动物体内的机械、生理和生物特性。
它的主要方法包括信号处理、图像处理、机器学习、计算模拟、生物传感器和生物芯片等。
（3）生物传感器与信息学生物传感器是生物医学诊断中应用最广泛的分析方法之一，也是一种可靠、具有高度选择性和灵敏度的的化学分析方法。
生物传感器可以用于监测血糖、心脏骤停、生物标记物、微生物等，目前已广泛应用于医学实践。
（4）计算机辅助诊断（CAD）计算机辅助诊断（CAD）是一种先进的医学图像处理技术，能够为医生提供精确的计算机辅助诊断，替代以往复杂的人工计算和分析。
CAD技术包括目标检测、分割、特征提取、分类和决策等过程。
2.医学图像处理的相关软件目前市面上有很多医学图像处理的软件，如：ImageJ、OsiriX、ITK-SNAP、3DSlicer、DICOMviewer、MIView等，这些软件提供简单易用、支持多种格式、图像处理功能强大等特点。
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计算机医学图像处理摘要: 本文着重介绍了计算机在医学图像处理方面的应用。
主要表现为CT、数字减影技术、超声图像以及目前正在国际上兴起的体视化技术( Volume Visualization) 等。
关键词: 计算机医学图像体视化技术1医学图像的种类及其分类1. 1医学图像种类现代医学离不开医学影像( 图像) 信息的支持。
而医学研究和临床诊断所需要的医学影像是多种多样的, 如病理切片图像、X 射线透视图像、CT 和MRI 扫描影像、核医学影像、超声影像、红外线热成像图像及窥镜图像等等。
1. 2医学图像分类及用途功能各异的医学影像分为结构影像技术和功能影像技术两大类。
前者主要用于获取人体各器官解剖结构图像, 借助此类结构透视图像, 不需要解剖检查, 医学人员就可以诊断出人体器官的器质性病变。
CT 及MRI 便属于此类结构影像的代表。
然而在人体器官发生早期病变, 但器官外形结构仍表现为正常时, 器官的某些生理功能, 如新陈代谢等却开始发生异常变化。
此时采用结构影像做结构解剖性检查便无法及时诊断出病变的器官, 而需借助基于SPECT 及PET 的功能影像技术。
功能影像能够检测到人体器官的生化活动状况, 并将其以功能影像的方式呈现出来。
2计算机对医学图像的处理应用2. 1直接控制成像过程( CT ) 的应用CT 的本质是一种借助于计算机进行成像和数据处理的断层图像技术。
虽然X 线透视和照相可使人们了解人体的内部结构, 断层摄影可粗略地表示病灶的位置, 影像增强系统和静电摄影提高了透视和断层摄影的分辨率, 但只有CT 通过计算机在排除散射线和重叠影像的干扰并对X 线人体组织吸收系统矩阵作定量分析后, 才从根本上解决了分辨率问题。
与普通的X 线透视横断层图像不同的是在CT 技术中, 用测量X 线强度的检测系统代替作为图像接受器的胶片, X 线管与检测器系统同步旋转运动: 用检测器以数据矩阵形式多次采集的投影值,依据反投影原理和一定的数学模型重建图像代替一次投影直接成像。
总之, 计算机在CT 系统中的作用是至关重要的。
它要完成测量数据的采集、图像建立、图像重建、图像评价和图像存储等任务, 它还要将透过人体的X 线所组成的数字矩阵经处理、运算后又变为可见的图像输出。
没有计算机技术, CT 设备的发展是不可想象的。
目前临床上常用的CT 除X-CT 外还有磁共振CT ( MR-CT) 、正电子CT 和超声CT。
MR-CT 与X-CT 的区别在于MR-CT 是基于人体中具有核自旋的原子, 在外加静磁场中受到相应的射频作用产生磁共振显象, 并在射频作用消失后发出与自旋核数和驰豫时间有关的信号, 图像是自旋核子密度和驰豫时间的函数; X-CT 是基于人体不同组织对X线有着不同的吸收函数, 是密度成像。
2. 2超声图像的应用超声图像是当前影像诊断中四大成像方法之一．它利用超声波与生物之间的相互作用作为成像基础, 具有无电离辐射、无放射性、无禁忌症、检查时间短、设备价格低等优点, 特别适合于对软组织( 如胎儿) 和运动器官( 如心脏) 的检查诊断。
超声成像的方式有一维的A、M 型和二维的B 型( B 超) 。
另外还有专门用于测量血流速度和胎音的, 其原理是利用向人体内部发射的超声波遇到运动器官后, 由于探头与运动器官的界面或血流间有相对运动, 反射波频率与入射频率不同, 出现多普勒现象而设计的超声多普勒仪器。
计算机在超声图像类设备中的重要应用是处理位置信号、控制图像建立。
计算机在处理位置信号、控制图像建立方面的应用还可见于超声CT ( U -CT ) 和核医学图像处理的ECT ( 正电子CT ) 、及提供动态图像而用于了解代谢过程的伽玛相机上。
计算机提高图片对比度的功能还可应用于临床医学中, 诸如细胞图像、电镜图像、X 线照片和红外图像以提高对微小病灶的检出率。
2. 3数字减影技术的应用数字减影技术是计算机在图像诊断方面的又一成功应用。
数字减影是分别将使用造影剂前后的图像同时输入计算机, 通过计算机以特定的模式对图像重建, 从而提高图片质量。
常用的减影模式有时间法、能量法和断层法。
数字减影技术发展很快, 现在可以利用减影技术作到血管定量造影。
类似的还有近几年发展较快的磁共振数字减影( DSMR) 。
2. 4体视化技术的应用及意义2. 4. 1体视化( volume visualizat ion) 与可视化( visualizatio n) 的关系目前, 一种新兴的建立在计算机体视化( volumevisualizat io n) 技术基础之上的三维医学影像正在国际上兴起, 并得到愈来愈广泛的应用。
计算机体视化技术是从可视化( visualizatio n) 技术发展而来的。
“可视化”顾名思义就是使原先不能直接反映在人们视觉中的事物或现象成为直观可见的, 即把数据变换成易于被人类接受和理解的图形形式。
医学图像诊断装置的出现本身也正是医学诊断走向可视化的表现。
2. 4. 2体视化( volume visualizat ion) 技术在医疗诊断方面的应用在医疗诊断中, 观察病人的一组二维断层图像是医生诊断病情的常规方式。
但是, 要准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系, 仅凭医生“在头脑中进行重建”是十分困难的。
因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组织和病变体的三维重建和三维显示。
体视化技术就是辅助医生对病变体和周围组织进行分析和显示的有效工具, 它极大地提高了医疗诊断的准确性和科学性。
目前, 美国依阿华大学放射学部的多媒体实验室提供了虚拟医院。
网络上的这个虚拟医院采用Internet 现有的通信标准和WWW 技术, 把整个医院各个科室的内外部环境, 以多媒体知识库系统的方式尽可能逼真地在网络上再现。
它的出现给医生、患者及所有从事卫生保健事业的人员带来了极大的方便。
以真实的医院科室环境为基础的多媒体知识库,不仅可以提供良好的医疗咨询服务, 还可以为院外甚至边远地区的开业医生及其他医务人员提供生动的教学素材。
2. 4. 3体视化( vo lume visualizat io n) 技术在其它方面的意义体视化不仅提高了医疗诊断水平, 同时还在手术规划与模拟、解剖学教育和医学研究中发挥着重要的作用。
具体表现在: 提供器官和组织的三维结构信息, 使医生对病情做出正确的判断; 进行手术规划和手术过程模拟, 提高手术的可靠性和安全性;根据三维重建所得到的几何描述, 用计算机辅助制造系统( CAM) 自动和加工人体器官( 如假肢) ;作为医学研究和教学的工具; 结构分析及关于各种器官和组织的温度、应力的有限元分析; 人体血液或体液的动态分析。
未来的医学影像不但可“观看”,还可实现虚拟现实, 创造逼真的虚拟环境, 让操作者在这个虚拟环境中参予对人体三维影像的操作和改造活动。
操作者就像置身于现实世界中一样。
该技术可让医生在虚拟手术室对病人的模型实施各种手术方案, 模拟手术过程, 使医生在手术之前就可以进行多次演练,以帮助制定最佳手术方案和提高手术的安全性。
虽然目前这种技术在我国还未兴起, 相信随着计算机技术在医学领域的不断发展, 不远的将来, 我们一定会看到体视化技术, 即三维医学影像在我国医学行业中成功实现。
参考文献1康晓东主编. 计算机在医疗方面的最新应用. 北京: 电子工业出版社, 1999: 8～9( 收稿: 2001-04-06)计算机图形图像技术在医学中的应用冯毅1, 孔冬莲2( 1. 天津铁道职业技术学院, 天津300240; 2. 鄂州大学电子系, 湖北鄂州436000)摘要: 该文通过医学应用和研究领域几个有代表性的例子引入了计算机图形图像相关技术在医学中的应用, 同时简单介绍了这些相关技术的概念、意义和发展。
关键词: 计算机图形图像技术; 医学影像; 数字人; 图像分割; 三维重构1医学应用背景简介1. 1诊断1. 1. 1基于医学影像信息的三维视图1895年, 伦琴发现了X 射线, 医学影像技术从此得到发展。
利用仪器设备获得人体有关部位的断层影像, 这一方法给医生对病情诊断带来了革命性的飞跃。
随着相应技术和研究的发展, 先后有了计算机断层扫描成像技术( CT)、螺旋CT技术、磁共振成像技术(MR I)、正电子放射断层成像技术( PET)等。
医生可以通过对医学影像设备获得的照片分析病因。
然而, 因为照片都是二维的, 分析起来对医生的想象力和经验要求都很高,而且对病灶的判断也不很直观。
另一方面, 这些照片通常是通过胶片的形式储存, 对影像数据的管理和充分利用都十分不方便。
为了弥补这些不足, 引入了信息处理技术, 主要包括从这些二维图像信息中重构出三维模型直接在计算机显示设备中显示出来, 让医生通过三维的角度来观察感兴趣的部位。
若需要, 还可将数据按一定的数据库模式存储起来建立相应的图像资料库供建立医疗档案使用。
这样不仅可以让医生看到生动而且具体的三维图形, 直观地查找病灶, 同时也对影像信息进行了充分利用[ 1]1. 1. 2虚拟内窥镜技术内窥镜技术也是医学诊断中的一种重要手段。
诊断时, 通过向病人体内插入内窥探头, 利用光纤的导光性, 将探头所及部位的情形传导并显示出来。
虽然这一技术给疾病的诊疗带来了方1. 1. 2虚拟内窥镜技术内窥镜技术也是医学诊断中的一种重要手段。
诊断时, 通过向病人体内插入内窥探头, 利用光纤的导光性, 将探头所及部位的情形传导并显示出来。
虽然这一技术给疾病的诊疗带来了方便, 但在实施过程中对病人造成很大的痛苦, 也不便于医生的操作。
引入计算机图形图像技术以后, 通过对病人有关部位影像信息的提取和三维重建, 构建出虚拟的人体器官图形, 并能像真正的内窥镜一样在其中漫游, 甚至有更强的操控性。
这样不仅没有给病人带来插入探头的痛苦, 同时还可以置身于探头不能到达的人体部位。
这种通过三维重构图形来得到内窥镜效果的方法便叫做虚拟内窥镜技术( V irtual Endoscope, VE) [ 2] 。
虚拟内窥镜技术是随着计算机技术、计算机图形学、计算机图像处理尤其是虚拟现实等学科的发展而逐步形成的一种独特的医学图像处理技术。
1. 2数字人研究1. 2. 1简介数字人研究是基于人体真实切片图像数据,通过计算机技术, 进行人体组成及功能研究的一个新领域, 是信息技术与医学等学科相互结合的前沿性交叉课题。
1989年美国就开启了这一项目的先河, 由美国国立医学图书馆( N ational L ibraryofMed icine, NLM )提出, 称之为可视人计划( V isib leHuman Pro jec,t VHP )。