图像处理在医学上的应用
医学图像处理技术在临床上的应用
医学图像处理技术在临床上的应用医学图像处理技术是指用计算机和其他相关设备对医学图像进行数字化处理、增强和分析的方法。
近年来，随着医疗技术的快速发展，医学图像处理技术在临床医学中广泛应用，成为医生诊疗和治疗的有力工具。
医学图像处理技术的应用1. 诊断医学图像处理技术主要应用在医学影像诊断领域。
通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以更清晰地展现病灶所在的位置、大小、形态等信息，以帮助医生进行诊断。
例如，医学图像处理技术可以对CT扫描、MRI等图像进行三维重建，使医生能够更清晰地观察和分析病灶，从而提高诊断的准确性。
2. 治疗医学图像处理技术还可以应用在治疗过程中。
例如，放射治疗、介入手术等治疗方式均能够借助医学图像处理技术进行精确的定位和控制，提高治疗效果和安全性。
3. 科研医学图像处理技术不仅在临床应用中起到重要作用，也在医学科研中发挥着关键的作用。
例如，疾病的发生、发展过程可以通过对大量医学影像数据的处理与分析得到珍贵的研究成果，如对肿瘤病灶的形态、分布规律的研究，对内分泌系统的研究等。
医学图像处理技术的技术发展和趋势1. 人工智能人工智能技术已经开始应用于医学图像处理领域，通过深度学习、模式识别等技术实现对医学图像的自动化分析与诊断。
例如，人工智能技术可以通过对大量医学图像的分析识别出病灶，自动分析病灶大小、形态等信息。
2. 虚拟现实虚拟现实技术可以将医学图像处理技术与VR技术进行结合，通过创建虚拟模型进行手术模拟和操作训练，提高手术的精确度和安全性。
例如，虚拟现实技术可以用于进行复杂手术的仿真操作，对操作者的技术水平和对手术的掌控能力进行测试和评估。
3. 医学影像云医学影像云技术又被称为DICOM云，是基于云计算技术的医学影像处理平台，可以在医疗机构之间实现影像数据的共享、交流和查询。
医学影像云技术可以实现快速、高效的影像传输和处理，提高医生诊断的准确性和效率。
总结医学图像处理技术在临床医学中已经成为不可或缺的工具，提高了医生的诊疗水平和治疗效果。
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的方法，可以通过对图像的像素进行处理来改善图像的质量。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于对医学图像进行分析和处理，从而帮助医生更准确地诊断疾病。
数字图像处理技术的基础是数学和计算机科学。
在数字图像处理中，每一张图像都被看作由像素组成的数字矩阵。
通过对这个矩阵进行运算、滤波、去噪等操作，可以改善图像的质量，更好地表达图像中的信息。
在医学图像处理中，常用的数字图像处理技术包括图像增强、图像分割、图像注册、图像配准、智能分析等。
下面将介绍其中几种常用的数字图像处理技术。
1. 图像增强图像增强旨在通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面来提高图像质量。
对于医学图像，图像增强可以使影像更加清晰，更容易识别图像中的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、滤波和锐化等。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中的区域分开，以便更好地分析和处理。
在医学诊断中，图像分割的应用非常广泛。
例如，在 CT 或 MRI 中，医生需要分离出瘤体等异常区域以进行病情分析。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和形态学操作等。
3. 图像配准图像配准是将不同时间、不同部位、不同成像方式获得的医学图像进行比较和匹配的过程。
图像配准可以用于不同时间取得的 CT 或 MRI 图像进行比较，以便更好地分析病情的发展。
同时，图像配准还可以将不同成像方式的图像进行拼接，以便更好地观察病情。
常用的图像配准方法包括基于特征点的配准和基于强度的配准等。
4. 智能分析智能分析是将数字图像处理技术与人工智能技术相结合，对医学图像进行分析、识别和分类。
例如，在乳腺癌筛查中，可以使用智能分析技术自动识别乳腺钙化或肿块等异常情况。
智能分析技术可以提高诊断的准确性，减少误诊率。
常用的智能分析技术包括卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、决策树和深度学习等。
图像处理技术在医学领域中的应用
图像处理技术在医学领域中的应用摘要：图像处理技术已经广泛应用于医学领域，为医生和研究人员提供了强大的工具来诊断疾病、指导手术和监测病人的恢复过程。
本文将介绍图像处理技术在医学领域中的几个主要应用：医学图像的增强和恢复、疾病诊断和预测、手术导航和模拟以及人工智能辅助诊断。
1. 引言医学图像处理技术是一种将数学和计算机科学原理应用于医学图像的学科。
通过对医学图像进行增强、恢复、分割、特征提取和分类等处理，可以获得更清晰、更准确的图像信息，进而辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
2. 医学图像的增强和恢复医学图像常常受到成像设备的限制，如噪声、模糊和对比度不足等问题。
图像处理技术可以通过去噪、增加对比度、锐化边缘等方式改善图像的质量，使医生能够更好地观察和分析图像中的结构和病变。
3. 疾病诊断和预测图像处理技术在疾病的早期诊断和预测方面发挥了重要作用。
通过对医学图像进行特征提取和分类，可以帮助医生发现隐藏的病变、疾病的蔓延程度以及未来发展趋势，从而提供个性化的治疗方案。
4. 手术导航和模拟在手术过程中，医生需要准确地定位和处理病变，避免对正常组织造成伤害。
图像处理技术可以提供高分辨率的3D图像，帮助医生在手术前模拟手术过程，规划最佳的手术路径和操作方式。
此外，实时的图像导航系统还可以指导医生在手术过程中进行准确定位和操作。
5. 人工智能辅助诊断随着人工智能技术的快速发展，图像处理技术在医学领域中与人工智能相结合已经成为一个热门研究领域。
通过深度学习等技术，可以训练计算机系统从大量的医学图像中学习病变的特征，并自动进行诊断和分类，提高医生的诊断准确性和效率。
6. 挑战与未来展望尽管图像处理技术在医学领域中有广泛的应用，但仍然面临一些挑战。
首先，医学图像处理需要高度的计算能力和复杂的算法，这对计算资源和软件工程技术提出了挑战。
其次，隐私和数据安全问题也需要得到更好的解决，确保医学图像的使用不会泄露患者隐私。
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。
医学图像处理的应用
医学图像处理的应用医学图像处理是指使用计算机和其他相关技术处理和分析医学图像的过程。
随着计算机技术的不断发展和进步，医学图像处理的应用越来越广泛，其在医学诊断、治疗和研究中发挥了越来越重要的作用。
医学图像处理技术的发展医学图像处理技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，科学家们开始使用射线治疗癌症，并探索如何使用射线图像来定位肿瘤的位置。
然而，当时的技术还非常简单，只有使用黑白底片的方式，而且需要手动地将底片定位并拍摄。
直到20世纪60年代，计算机技术的发展推动了医学图像处理技术的飞速发展。
科学家们开始将计算机算法应用于医学图像处理和分析中，实现自动化的图像分析和诊断。
现代医学图像处理技术已经非常先进，包括基于深度学习的图像识别和分析技术、影像处理算法、数字化三维成像技术、数据挖掘和分析技术等。
医学图像处理技术的应用医学图像处理技术在医疗保健领域的应用越来越广泛。
下面我们来看看几个典型的例子：1、医学图像诊断医学图像处理技术在医学图像诊断中发挥着非常重要的作用。
通过医学图像诊断，医生可以从CT、MRI和X光等图像中检测出一些病变，包括肿瘤、结石和动脉堵塞等。
医学图像处理技术可以实现图像分割、图像配准、图像分析和物体识别等功能。
这些功能能够协助医生在疾病的诊断和治疗过程中提高准确性和可靠性。
2、医学手术规划医学图像处理技术在医学手术规划中也发挥着越来越重要的作用。
通过对医学图像进行数字化三维成像，医生可以更加准确地进行手术规划。
数字化三维成像技术可以将人体内部的图像数字化成三维实体，在手术前可以进行测量、分析和规划，全面提高手术的成功率和安全性。
3、医学科研医学图像处理技术在医学科研中也发挥着越来越重要的作用。
通过对大量的医学图像进行数据挖掘和分析，科学家们可以得出更加准确的疾病预测和诊断结果，为医学科研提供了更加坚实的基础。
医学图像处理技术在医疗保健领域的应用前景非常广泛，未来也将会发挥着越来越重要的作用。
图像处理技术在医疗领域的应用
图像处理技术在医疗领域的应用一、引言在医学诊断和治疗中，图像处理技术的应用越来越广泛。
这些技术可以帮助医生在诊断、治疗和手术中减少错误率，提高治疗效果和精确性。
本文将介绍图像处理技术在医疗领域的应用。
二、医学影像学医学影像学是医学领域中的一个重要学科。
其主要作用是从组织或器官中获取影像信息，从而帮助医生建立患者的疾病诊断和治疗方案。
医学影像学使用的主要设备包括X光机、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和超声成像。
三、医学影像图像处理的应用1、图像增强在医学影像诊断中，常常需要将图像中的相关特征加强，因为这些特征常常被噪声所掩盖。
图像增强可以帮助医生更好地展现患者疾病的情况，从而更好地制定治疗计划。
常用的图像增强方法包括直方图均衡和滤波等。
2、图像分割图像分割是指将医学影像中的特定区域分离出来，以便医生对这些区域进行更准确的分析和处理。
图像分割可以将医学影像中的器官和组织分离出来，帮助医生更好地判断患者的病情，并在治疗过程中对患者进行更精确的操作。
常见的图像分割方法包括阈值分割和区域生长等。
3、三维重建三维重建是将医学影像中的二维图像转换为三维形式，以便医生更全面地掌握患者的疾病情况。
三维重建可以帮助医生更准确地确定病灶位置和大小，使医生在实施治疗过程中更加精确和安全。
4、医学影像识别医学影像识别是医学影像处理的一个重要方向。
该技术代表了人工智能在医学领域的最新应用进展。
医学影像识别技术可以通过对大量医学影像的分析，将其与已知的数据模型进行比对，从而更好地识别患者患病的种类和位置，为医生提供更为准确的信息。
四、案例分析图像处理技术在医疗领域中的应用非常广泛。
以下是一些医学影像图像处理应用的案例：1、CT图像处理CT扫描通常用于显示患者身体的内部结构。
CT扫描的图像需要经过增强处理和三维重建才能得到更好的观察效果。
例如，在治疗脊柱损伤的过程中，医生需要对受损区域进行准确的定位，并确定治疗方式。
图像处理技术在医学诊断中的应用
图像处理技术在医学诊断中的应用医学诊断是一项十分严谨的工作，通过一系列的检测和分析，医生才能做出准确的诊断和治疗方案。
而图像处理技术的应用，能够更快速、准确地帮助医生完成这一工作。
一、图像处理技术的应用范围在医疗领域，图像处理技术的应用范围非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 病人图像的采集和储存。
比如说CT、MRI等医学检查设备所拍摄的磁共振图像、放射学图像等，都可以通过图像处理技术进行数据采集、储存和管理，方便医生进行后期的分析和提取。
2. 图像增强和改善。
通过对医学图像进行处理，可以使其更加清晰、鲜明，便于医生更好地分析。
比如说，对于X线图像，可以利用数字图像处理技术对其进行去噪、增强、调整对比度等操作；对于CT、MRI图像，可以采用分割、重构等技术将其三维可视化，以更好地呈现患者的病情。
3. 自动化图像分析。
利用图像处理技术，可以对医学图像进行自动化分析，包括图像分类、目标检测、病变识别等。
这不仅能为医生提供快速、准确的辅助诊断，而且还能极大地提高医疗行业的效率。
二、图像处理技术在疾病诊断中的应用1. 肺癌诊断肺癌早期发现非常重要，因为早期诊断可以提高治疗效果，增加患者的生存率。
利用图像处理技术，医生可以通过CT、MRI等技术对肺部的图像进行分析，以便检测肿瘤的位置、大小等信息。
在肺癌诊断中，病变区域的分割、形态分析、纹理分析等技术非常有用。
2. 脑卒中早期诊断脑卒中病情的发展速度非常快，因此早期诊断非常重要。
利用图像处理技术，可以对患者的CT、MRI等图像进行自动化分析，以快速、准确地检测出脑卒中的病变区域。
同时，还可以对脑部血管结构的图像进行分析，以评估血管的狭窄程度和位置，从而为后期治疗方案提供重要参考。
3. 心脏病诊断利用图像处理技术，医生可以对心脏的CT、MRI等图像进行分析，以评估心脏的结构和功能。
对于心肌梗死等心血管病的诊断，图像分割、特征提取、分类等技术非常有用。
三、图像处理技术的未来发展随着科技的不断进步，图像处理技术在医疗领域的应用将会越来越广泛。
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。
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数字图像处理在医学上的应用徐胜632081101020 控制理论与控制工程摘要: 本文介绍了数字图像处理技术在医学中的应用。
并且举例采用显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体微血管图像在对采集的图像进行二值化。
图像处理技术也是医学影像学的重要组成部分，在人体信息可视化的基础上,进一步分析、识别、分割、理解、分类等,以便医生更加直观利用信息做出临床诊断。
在医学教学、研究中具有广阔的应用价值。
关键词: 数字图像处理; 二值化; CCD数字图像采集;1 引言自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。
随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。
目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、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。
但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。
计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容，抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。
图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。
数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。
噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。
图像复原的一个基本问题就是消除噪声。
图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。
与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，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。
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，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、图像融合等等。
在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性，例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。
2人体微血管显微图像的采集人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。
图1显微光学系统与图像采集系统示意图为实现人体微小血管显微图像的血管直径测量整个系统图像采集和处理的具体流程如下图像采集预处理二值化提取中心线直径。
2.1图像采集通过显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体手指甲襞处微血管图像如图2所示.图2中浅色部分为周边组织深色弯曲部分为微循环血管。
图2人体手指甲襞处微血管图像2.2预处理由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,通过预处理将采集到的人体手指甲襞处微血管图像进行去噪处理和灰度变换增强处理可增加图像的对比度利用图像灰度直方图可以直观看出图像中的像素亮度分布情况大多数自然图像由于其灰度分布集中在较窄区间引起图像细节不够清晰采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀从而增加反差使图像细节更加清晰以达到增强的目的[1-3],由图3可见采集的图像经灰度变换增强处理后明显变清晰。
预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。
（a）增强处理前（b）增强处理后图3增强处理前后图像灰度变化3图像处理3.1微血管图像的二值化二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作其中结构元素是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形状和大小的矩阵该矩阵仅由0和1组成可以具有任意的大小和维数数值1代表邻域内的像素在MATLAB图像处理工具箱中进行膨胀操作时输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值在二进制图像中如果任何一个像素值为1那么对应的输出像素值也为1而在腐蚀操作中输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值 在二进制图像中如果任何一个像素值为0那么其对应的输出像素值也为09，在合适阈值的基础上选取适当结构因素合理利用膨胀填充滤波腐蚀等操作逐步处理从而得到最终二值化后的微血管图像如图4所示。
图4二值化后的微血管图像3.2中心线的提取基于Hessian 矩阵的中心线提取理论依据为：令I(x ，y)表示在(x ，y)坐标系下的灰度值，那么微血管图像I(x ，y)可以看作是一个三维曲面[4] 即:{(x ，y ，z ）｜z=I(x ，y)} (1)这个三维曲面的曲率可以用Hessian 矩阵来定义:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=),(),(),(),()(y x I y x I y x I y x I P H yy yx xy xx (2)由于血管截面的灰度值呈高斯分布为了提取微血管的灰度信息便于进行计算笔者采用高斯函数对图像的二阶微分做卷积，即：I y x h y x I ab ab ),(),(= (3)式中a ，b 表示x ，y 的某一个取值。
对于血管中心线上的点，其绝对值较小的特征值对应的特征向量表示曲面曲率小的强度和方向；而绝对值较大的特征值对应的特征向量表示曲面曲率大的强度和方向，这两个特征向量正交。
利用Hessian 矩阵跟踪二维微血管图像中心线主要包括以下步骤：(1)设微血管上的任意一点P ，其坐标为(x ，y)，将其Hessian 矩阵的两个特征值按照从小到大的顺序排列，即21λλ≤，并且不同特征值对应的特征向量为21v v ≤，则1v 与2v 决定了与中心线垂直的横断方向。
(2)如果点P 满足以下条件,则P 点为微血管中心线上的点:①()001.0)(2221<∇•+∇•I v I v ,其中I ∇为点P 的梯度; ②021<<λλ。
据此构建出的微血管图像的中心路径如图5所示。
图5二值化后的微血管图像提取中心线3.3直径的测量沿微血管中心线方向测量血管图像垂直中心的径长作为微血管的直径。
对管袢附近的微血管进行多次测量，计算出这些测量值的平均值作为最终微血管管袢的直径。
图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图。
图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图设()i i y x ,为中心线上任意一点利用中心线上的多点拟合获得直线的斜率从而进一步获得中心线的垂线方程为:011=++--i i i i y x k y x k (4)由中心线上点出发分别向两个方向搜索中心线垂线与边界的交点 当搜索到的点D 为边界点并且该点到垂线的距离满足: 22111≤+++--=i i i i k y x k b a d (5) 根据搜索得到的两个相交点为()11,y x D 和()22,y x G 按下式计算()i i y x C ,点处微血管的直径为: 212212)()(y y x x d -+-= (6)图7为计算微血管直径的示意图:图7为计算微血管直径的示意图4 医学图像处理的应用和意义在人体手指甲襞微血管管袢直径测量的整个过程中完全使用计算机进行图像的采集预处理以及微血管的分割提取二值化和计算排除了人为测量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。
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。
医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。
这不仅可以基于现有的医学影像设备来极大地提高医学临床诊断水平,而且能为医学培训、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,为医学研究与发展提供扎实的基础,具有不可估量的价值。
下面列出医学图像处理的一些具体应用和意义。
4.1辅助医生诊断通过图形图像技术,可以对医学图像进行缩放、旋转、对比度调节、三维重建等处理,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,对病变区进行定性定量分析,从而提高医疗诊断的准确性和正确性。
4.2仿真多角度扫描这一应用在CT扫描中有着重要意义,由于X射线对人体的损害较大,因此不可能对患者进行多角度的扫描,通过三维图形图像技术,可以对原始数据进行多角度重组,仿真多角度扫描。
该技术也称为虚拟切割。
4.3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。
4.4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。
4.5辅助手术计划和手术导航计算机辅助手术计划系统根据患者影像数据在术前规划手术方案,甚至进行手术模拟, 以提高手术成功的几率。
计算机辅助手术导航系统根据患者在术前的影像数据构建手术部位的解剖空间,并将其和由定位技术控制的实时手术空间相重叠,由此引导手术按预定的正确进程进行[5]。
这个系统常和计算机辅助手术计划系统结合在一起使用。
由于计算机的介入,使得传统的外科手术可以更加精确, 对患者的损伤更加微小。
4.6虚拟内窥镜现有的内窥镜技术存在一个共同的缺陷,就是必须往患者体内插入内窥探头。
一般来说,探头都是机械装置,因而会给患者带来很大的痛苦。
计算机虚拟现实技术的出现为减轻这一痛苦带来了可能,这就是虚拟内窥镜技术。
虚拟内窥镜技术可以检查传统方法无法到达的区域,甚至深入实体内部进行观察,还具有交互性、局部细节放大、可重复观察等优势。
4.7治疗规划在这个领域中,计算机技术主要用于在患者治疗期间观察药物、放射或其他治疗所引起的身体病变部位的局部变化,对疗效进行评估,并根据评估结果有效调整治疗方案。
4.8远程医疗实现在Internet上发布PACS系统产生的基于DICOM标准的医学图像, 使用浏览器显示、处理医学图像,有利于远程医疗系统、区域间PACS系统和HIS (Ho spital Information System , 医院信息系统) 系统融合及医疗信息系统集成的应用和发展, 集中体现了远程医疗系统发展的必然趋势[6]。