医学图像处理的特点与难题
医学图像处理技术分析
医学图像处理技术分析1医学图像处理技术医学图像处理技术包括很多方面，本文主要介绍分析图像分割、图像配准和融合以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。
它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。
目前针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法,对图像分割的效果也有很好的分析结论。
但是由于图像分割问题所面向领域的特殊性，至尽尚未得到圆满的、具有普适性的解决方法[2]。
图像分割技术发展至今，已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。
比如基于三维可视化系统结合FastMarching算法和Watershed变换的医学图像分割方法,能得到快速、准确的分割结果[3]。
图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，从而提高医生诊断的准确性和科学性[4]。
如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用，弥补信息不完整、部分信息不准确或不确定引起的缺陷，使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更准确，已成为医学图像处理急需解决的重要课题。
医学图像配准是通过寻找某种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。
要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配[5]。
目前医学图像配准方法有基于外部特征的图像配准(有框架)和基于图像内部特征的图像配准(无框架)两种方法。
后者由于其无创性和可回溯性，已成为配准算法的研究中心。
基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。
互信息是统计两个随机变量相关性的测度，以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准基于如下原理：当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大[6]。
医学图像处理的难点与问题
基于机器学习的医学图像处理研究
机器学习技术，如卷积神经网络和深度学习算法，被广泛应用于医学图像处理中的分类、分割和特征提取等方 面。
3 实时性
某些医疗应用需要在实时情况下进行图像处理，对算法的速度和效率提出了更高要求。
医学图像采集过程中的噪声与扭曲问 题
1 噪声
医学图像采集过程中可能受到各种噪声的干扰，如伪影、伽马射线等，需要通过图像处 理技术进行去噪处理。
2 扭曲
图像可能出现几何变形、伸缩或畸变等问题，需要通过校正方法进行处理，以获取准确 的图像信息。
如何提高医学图像的质量？
1 图像重建
通过图像重建算法对图像数据进行优化，消除噪声和伪影，提高图像的分辨率和质量。
2 图像增强
通过增强图像的对比度、亮度等特征，使医学专业人员更好地观察和分析图像。
3 图像校正
对图像进行几何校正和畸变校正，确保图像的准确性和可靠性。
医学图像的分类与解释
分类
• CT扫描 • MRI图像 • X光片 • 超声波图像
医学图像处理的难点与问 题
医学图像处理旨在通过计算机算法和技术对医学图像进行分析和优化，以提 高临床诊断的准确性和效率。
什么是医学图像处理？
医学图像处理是应用计算机算法和技术对医学图像进行分析、增强和解释的 过程，以获得可视化和定量的信息，帮助医学处理应用于多个领域，包括临床诊断、病理学研究、手术规划、医学教育和医学图像数据库管理等。
医学图像处理的难点分析
1 复杂性
医学图像具有多种类型和特征，处理过程需要考虑这些复杂特性，如尺度变化、噪声和 不确定性。
2 大数据
处理大规模医疗图像数据需要高效的算法和技术，同时要保证数据的隐私和安全。
医学图像处理的难点与问题_图文_图文
一、视觉信息处理的支撑 性
遥感图像处理 — 应用面窄
医学图像处理 — 应用面宽
二、医学图像处理的前瞻 性
高度复杂的成像机制
综合深厚的数学基础
精确实用的高新技术
重大需求的应用前景
三、医学图像处理的特殊 性
生理评判的模糊性
国际上缺乏此类研究，我们提出从人体血 管标本
模型出发，建立3D血管网络数字化模型作 为知识工程；然后以患者2D（两个以上不 同方位）DSA图像为引导，采用智能分析与
优化路径搜寻策略来重建患者真3D环境。
工作基础
由于工程较大，我们现正开始研究
2、伪影校正
MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害 了图像质量。
主要问题
现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描
、欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校 正效果不理想
相应对策
必须提出新的方法，能具普适性，又有优越 的校正效果。
工作基础
(1)前处理：我们最新提出的逆向迭代 修正算法(IIC)对MR图像中的仿真平移运 动伪影处理,比美国最近算法(EF)的信噪 比提高约７个dB,计算速度提高一倍以上 ,且稳健性好
主要问题
轮廓跟踪精度低，误差大。
相应对策
要提出新跟踪算法，解决精度与速度问 题。
工作基础
最新提出的广义模糊粒子滤波（GFPF）算 法，跟踪效果明显优于当前国际上最好的 Unscented PF（UPF），跟踪精度提高约一 倍多。 试验数据由美国NIH心肺血液研究所提供 ，对心脏图像的处理结果与其公布的手工勾 画左心房内壁（即金标准）轮廓进行比较。
方法 MI FS
CT-MR 20% 5%
医学图像处理技术的基本原理与应用
医学图像处理技术的基本原理与应用随着科技的不断进步，医学图像处理技术在医疗领域的应用越来越广泛。
这项技术通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
本文将介绍医学图像处理技术的基本原理和一些常见的应用。
首先，让我们了解一下医学图像处理技术的基本原理。
医学图像处理技术主要包括图像获取、预处理、特征提取和图像分析等步骤。
图像获取是指通过医学设备如X射线、CT扫描、MRI等获取患者的医学图像。
预处理是对原始图像进行去噪、增强、几何校正等处理，以提高图像的质量和准确性。
特征提取是指从预处理后的图像中提取出有用的特征，如病变区域的形状、纹理、颜色等信息。
图像分析是对提取的特征进行分析和解释，以帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
医学图像处理技术的应用非常广泛。
其中，最常见的应用之一是肿瘤检测和诊断。
通过对肿瘤图像的处理和分析，医生可以确定肿瘤的位置、大小和类型，从而制定出最合适的治疗方案。
此外，医学图像处理技术还可以用于心脏病的诊断和治疗。
通过对心脏图像的处理和分析，医生可以评估心脏的功能和结构，检测心脏病变，并制定出相应的治疗方案。
除了肿瘤和心脏病的诊断，医学图像处理技术还可以在其他疾病的诊断和治疗中发挥重要作用。
例如，在神经科学领域，医学图像处理技术可以用于脑部图像的分析，帮助医生确定脑部病变的位置和程度，并指导手术治疗。
在骨科领域，医学图像处理技术可以用于骨折的诊断和治疗，通过对骨骼图像的处理和分析，医生可以确定骨折的类型和位置，制定出最佳的治疗方案。
此外，医学图像处理技术还可以应用于医学研究和教育。
在医学研究中，医学图像处理技术可以帮助研究人员分析大量的医学图像数据，发现疾病的新特征和治疗方法。
在医学教育中，医学图像处理技术可以用于教学演示和培训，帮助学生更好地理解和掌握医学知识。
尽管医学图像处理技术在医疗领域的应用已取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，医学图像处理技术需要大量的计算资源和专业知识，这对医疗机构和医生的要求较高。
医学图像处理技术综述
2009年第1期福建电脑医学图像处理技术综述周贤善(长江大学计算机科学学院湖北荆州434023)【摘要】：医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，临床医生在医学图象处理技术的帮助下，对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。
本文对图像分割、图像配准和图像融合等医学图像处理技术的现状和发展进行了综述。
【关键词】：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合0、引言医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像模式主要分为X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。
在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。
利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。
医学图像处理技术包括很多方面，本文主要从图像分割、图像配准、图像融合技术方面进行介绍。
1、图像分割医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。
目前，主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。
传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，前者依赖于图像的空间局部特征，如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等，后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。
结合特定的理论工具，图象分割技术有了更进一步的发展。
比如基于三维可视化系统结合FastMarching 算法和Watershed变换的医学图象分割方法，能得到快速、准确的分割结果[1]。
近年来，随着其它新兴学科的发展，产生了一些全新的图像分割技术。
如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。
医学图像处理技术的现状与应用
医学图像处理技术的现状与应用随着医学技术的不断发展和进步，医学图像处理技术已经成为了医学领域不可或缺的一部分。
医学图像处理技术主要是指通过计算机和数字图像处理技术对医学图像进行分析、处理、识别和诊断的一项技术，其应用范围涉及到了医学诊断、医学研究和医疗设备等多个领域。
一、医学图像处理技术的现状目前，医学图像处理技术的主要应用领域包括医学影像学、医学遗传学、医学生物工程、医学信息学等。
其中，医学影像学是医学图像处理技术的主要应用领域，其主要任务是通过对医学图像进行分析和处理，提高医学诊断水平，提高临床治疗效果，降低患者死亡率。
医学影像学主要分为X射线影像学、核医学影像学、超声影像学、CT影像学、MRI影像学、PET影像学等多个方向。
这些方向的医学图像处理技术都各自有着不同的特点和应用领域。
例如，X 射线影像学主要用于对骨骼和组织的成像，对肿瘤、结构畸形等有一定的诊断价值；核医学影像学主要用于对人体生化活动的显示和分析，对心血管疾病、癌症、神经系统疾病等有一定的诊断作用；超声影像学主要用于人体器官的成像和检测，对心脏、肝脏、肾脏、胰腺等内脏有一定的诊断价值。
目前，医学图像处理技术的发展已经进入到了数字化、智能化和网络化的时代。
随着医学影像设备的不断更新和升级，医学影像数据的规模和复杂度也正在不断的增加。
因此，在医学图像处理技术的应用过程中，对于数据存储、数据传输、数据安全和数据质量等方面的要求也在逐步提高。
二、医学图像处理技术的应用（一）医学诊断方面的应用医学诊断是医学图像处理技术的最主要应用领域之一。
在医学诊断中，医学图像处理技术主要用于对医学影像数据进行分析和处理，从而提高医生对疾病的诊断准确性和治疗效果。
例如，在肿瘤领域，医学图像处理技术可以通过对T1、T2加权图像和动态增强磁共振（DCE-MRI）等多种检查方法进行分析和处理，从而提高对肿瘤的诊断、分期和治疗效果。
此外，在心脏疾病领域，医学图像处理技术可以将多张二维图像融合为三维图像，从而实现对心脏形态的清晰显示和分析。
医学图像处理及特点
数字医学图像及其特点【摘要】数字医学是现代医学的重要发展方向，随着计算机技术的不断发展，数字医学图像在医学中的应用领域越来越广泛。
本文主要针对数字图像在医学中的应用及其特点展开相关的综述。
【关键词】数字图像医学影像图像处理引言随着电子技术、计算机技术的不断推广和应用，计算机技术在医学领域的应用也日趋明显，尤其是在医学数字图像处理方面体现的尤为突出。
数字医学影像通过无创伤的数据采集获得人体内部解剖学或生理功能信息，并以图像形式提取并显示出来【1】，因而数字图像在这种背景下应运而生。
1 数字医学图像的特点现代医学影像包括四大部分：①以X-CT 为代表的X 射线影像；②磁共振成像MRI；③放射性核素显像如ECT；④超声波成像如超声CT 等。
不管哪种医学图像，其影像灰度分布都是由人体组织特性参数的不同决定的。
通常，这种差异（对比度）很小，导致影像上相邻灰度差别也就很小。
而人眼对灰度的分辨率很低，只能清楚分辨从全黑到全白的十几个灰阶。
所以，影像成像后必须经过数字后处理方具实用价值【2】。
2 数字图像处理数字图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。
数字图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。
医学影像等卫生领域信息更具独特性，数字医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高【3】。
数字医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，数字医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别【4】、图像融合等等。
近年来，研发人员将众多领域方法引入应用于数字医学图像处理，经过不断的改进，处理算法的速度、处理效果得到不同程度的改善。
随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节【5】。
医学图像处理技术的进展与应用
医学图像处理技术的进展与应用一、引言医学图像处理技术是指利用计算机科学、电子工程和医学等学科的知识和技术，对医学成像领域从各种影像设备获得的各种形式的医学图像进行数字化的处理和分析，为医生提供更准确和可靠的诊断和治疗手段。
随着医学成像技术的不断发展和完善，人们对医学图像处理技术的需求也越来越强烈，各种医学图像处理技术的应用和研究也逐渐深入人心。
本篇文章将结合医学图像处理技术的发展历程以及具体应用情况，介绍医学图像处理技术近年来的进展和应用情况。
二、医学图像处理技术的发展历程医学图像处理技术的发展起点可以追溯到20世纪50年代，当时，人们开始使用超声波、X射线、CT等成像技术对人体进行非侵入性的检查，得到了大量的医学图像信息。
然而，由于医学图像的质量和数量问题，医生们在分析和诊断过程中经常会受到限制。
为了解决这些问题，人们开始寻求利用计算机对医学图像进行数字化处理和分析的方法。
到了20世纪60年代中期，医学图像处理技术已经初具规模。
当时，人们首先将X射线透视图像数字化，并开发出基于数字化图像的诊断与计算机辅助诊断系统。
其后，随着超声波、CT、MRI等成像技术的发展，人们也针对这些成像技术开发了各种医学图像处理技术，如噪声抑制、图像增强、图像重建、图像分割、特征提取和分类等。
到了20世纪90年代，计算机性能的大幅提高和医学图像设备的不断更新换代，使得医学图像处理技术的应用领域逐渐扩大，包括疾病诊断、外科手术导航、康复治疗等。
同时，人们也开始将医学图像处理技术与机器学习、深度学习等人工智能技术相结合，以提高医疗工作效率和精度。
三、医学图像处理技术的应用情况1. 图像增强图像增强技术是指采用数学方法和算法对医学图像进行处理，使图像的某些特定区域清晰可见，以便医生进行准确的诊断。
其应用领域非常广泛，包括CT、MRI、US、PET等各种成像技术的图像增强。
比如，在MRI成像中，由于它为非侵入性成像技术，对某些解剖结构清晰度的要求较高，MRI图像增强技术可以将某些区域显著突出，使得医生更容易看清某些组织器官的细节结构，进行更准确的诊断和治疗。
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相应对策
要提出非均匀性校正后处理方法。
工作基础
提 出 了 基 于 Gibbs 随 机 场 理 论 与 EM 算 法 的 MR图像非均匀性校正算法。
MR非均匀性的矫正
9、血管重建
由于DSA只能提供2D数据，故无法对病灶与 介入路径进行空间定位，为患者带来很大痛 苦。
主要问题
仅利用2D信息不能导出3D血管空间结构。
要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高 信噪比优质解码图像。
工作基础
提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算
法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国
际通用算法（LBG）提高5~6倍。
(a) OFC (b) LBG CT_head 码本大小为980
(c) OFC (d) LBG MR_head 码本大小为970
36.01 29.8
OFC
33.49 7.6
压缩比（倍）
149.94
142.53
98.13
89.56
72.27
86.75
63.64
62.89
两种算法下重建运动图像序列Foreman的每帧PSNR比较
1st frame
11th frame
7、边缘检测
提出了广义模糊边缘检测算子，是唯一满 足国际边缘检测三准则的快速算法
四、医学图像处理的主要问题
与我们的工作
1、优质重建
关于成像重建算法现研究热点集中在
MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的
成像研究，大多是针对具体问题（如
乳房、心脏）提出某种特殊技术去解
决，不具普适性。
MR图像
主要问题
采样密集度的改变常导致图像退化。
相应对策
K-空间中的任意重采样技术。
工作基础
因缺乏成像前数据，我们未开展此类研究。
PET图像
存在问题
图像分辨率低，噪声大，缺少结构信息， 无法定位病灶。
相应对策
a.前处理：基于小波包门限估计的正则 化抑噪技术。 b.后处理：提出各种优化方法，如正则 化方法、最大似然法等滤噪。
已有工作
a.前处理：由于缺乏成像前数据，我们未从 事其研究 b. 后处理：我们提出了正则化参数自适应修 改模型与 迭代快速算法（ARCTLS），并 从理论上首次证明了迭代解的存在性与稳 定性，重建质量与速度均比国外最近同类 算法（RCTLS）提高3倍以上。
EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比
方法
信噪比 EF 模板 图像 2.036 15.716 12.30 5.25 头颅 图像 1.998 8.651 13.65 6.86 腹部 图像 2.141 9.121 15.71 8.43
（dB） IIC
时间 （min） EF IIC
注：实验在P-III/1G 上实现
方法 CT-MR PET-MR
MI
F4、目标分割
医学图像目标分割也是当前国际研究热点， 是精确量化诊断的重要依据。
主要问题
分割精度不高，灰度归类算法没有考虑空间 特性。
相应对策
要提出模糊随机分割模型，以提高分割的效 果。
工作基础
我们提出的广义模糊Gibbs分割算法（FGS）
测试图像 Foreman News Container QCIF-Cardio
算法
平均PSNR（dB） 平均 编码 时 间 （s ）
经典 算法
37.19 48.2
OFC
37.15 4.2
经典 算法
34.56 15.6
OFC
33.25 2.3
经典 算法
36.89 9.33
OFC
36.71 2.6
经典 算法
0.2974 0.5401 0.3079 0.6644 0. 3423 0.7708
… … …
Error（Aver）
0.3114 0.6832
GFPF UPF
6、图像压缩
主要问题
医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去 一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损 压缩没有一个公认的标准。
相应对策
相应对策
国际上缺乏此类研究，我们提出从人体血管 标本
模型出发，建立3D血管网络数字化模型作为
知识工程；然后以患者2D（两个以上不同
方位）DSA图像为引导，采用智能分析与优
化路径搜寻策略来重建患者真3D环境。
工作基础
由于工程较大，我们现正开始研究
谢
谢
法(IIC)对MR图像中的仿真平移运动伪影
处理,比美国最近算法(EF)的信噪比提高 约７个dB,计算速度提高一倍以上,且稳 健性好 (2)后处理：目前我们正想从统计学入手来展
开此类研究。
a.模板原始图像 c.能量聚焦法修正结果
b.平移伪影图像 d.逆向迭代修正结果
MR平移运动伪影消除
a、e为原始图像；b、f为模拟伪影图像；c、g为能量聚焦法修正的结果； d、h为自动逆向迭代法修正的结果
(a)退化图像
(b)正则化总体最小二乘法重建图像
自 适 应 图 像 重 建
(c)局部线化D.F.P方法重建图像
(d)自适应正则化总体最小二乘法重建图像
信噪比与计算耗时的比较
RCTLS
ISNR (dB) C. Time (s)
LL-D.F.P ARCTLS 2.50
54.3
1.17
112.6
4.012
脑部MR图像的分割算法比较
(a)为白质的重叠率
(b)为灰质的重叠率
5、运动估计
心脏序列图像分析中，左心室内壁的廓线 运动跟踪是心功能量化评价的重要依据。
主要问题
轮廓跟踪精度低，误差大。
相应对策
要提出新跟踪算法，解决精度与速度问题。
工作基础
最新提出的广义模糊粒子滤波（GFPF）算
法，跟踪效果明显优于当前国际上最好的
基 于 最 优 模 糊 矢 量 量 化 的 图 像 压 缩
实验结果与分析
（在有损压缩比相同条件下）
图像
码本 大小 970 522 300
OFC
（PSNR）
LBG
（PSNR）
图像
码本 大小 1549 980 683
OFC
（PSNR）
LBG
（PSNR）
41.30 35.80 32.88
32.82 31.40 29.96 CT
41.78 33.49 29.97
31.64 27.98 26.41
MR
基于模糊聚类优化的序列图像分形压缩
测试图像为标准QCIF格式的运动图像序列，包括由150帧图像(176×144) 组成的标准序列和22帧医学图像序列（128×128）。只对亮度信号进行编码， 色度信号的压缩原理完全相同。 表 基于OFC算法不同运动图像序列实验结果比较
Unscented PF（UPF），跟踪精度提高约一
倍多。
试验数据由美国NIH心肺血液研究所提供，
对心脏图像的处理结果与其公布的手工勾画
左心房内壁（即金标准）轮廓进行比较。
心脏ＣＴ序列图像的左心房边缘（NIH金标准）
上行: GFPF的跟踪结果; 下行: UPF的跟踪结果
跟踪结果误差对比
均方误差
Error（1） Error（3） Error（5）
医学图像处理的特点与难题
陈武凡
第一军医大学医学图像处理全军重点实验室
一、视觉信息处理的支撑性
遥感图像处理 医学图像处理
— 应用面窄 — 应用面宽
二、医学图像处理的前瞻性
高度复杂的成像机制 综合深厚的数学基础 精确实用的高新技术 重大需求的应用前景
三、医学图像处理的特殊性
生理评判的模糊性 信息生成的随机性 物理求解的病态性 面对应用的实时性
原图象(带加性噪声)
GFO算法边缘检测结果
（ 采 用 国 际 标 准 图 像 测 试 ）
广 义 模 糊 边 沿 检 测 对 比 图
Roberts算法边缘检测结果
LOG算法边缘检测结果
8、MR非均匀性校正
主要问题
医学MR图像由于图像采集过程中射频磁场的非均 匀性，造成图像中灰度的非均匀分布，表现为图像 中局部过亮与过暗，掩盖了有效的诊断信息。
可自动获取最优分割效果，且算法稳健性优 于国外同类算法（ML与CGS）。 实验数据采用哈佛大学附属医院提供在 Internet 网上的20幅正常脑部MR图像，分割
结果与其提供的手动分割结果（即金标准）
进行对比。
（a）
（b）
脑 部 冠 状 面 磁 共 振 图 像
（c）
（d）
(a) 原始图像, (b) ML 分割结果, (c) CGS 分割结果, (d) FGS分割结果
35.5
SET1
注：实验在P-II/166 上实现
2、伪影校正
MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害了 图像质量。
主要问题
现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描、 欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校正 效果不理想
相应对策
必须提出新的方法，能具普适性，又有优越 的校正效果。
工作基础
(1)前处理：我们最新提出的逆向迭代修正算
实 验 采 用 美 国 Vanderbilt 大 学 Retrospective Registration Evaluation Project（RREP）项目组提供的国际通 用刚性配准图像数据，评估方式采用配 准获得的结果与项目组已有的金标准进
行比较。
基于模糊边缘场的CT与MR刚性配准
FS与MI配准方法的误配率比较
3、图像配准
多模态医学图像信息融合是当前研究热点， 而前提是配准技术。
主要问题
当前国际主流算法的误配率较大，难以实 用。
相应对策