医学图像处理及特点
医学图像处理的特点和热点问题
时间 25.1687 7.0401 11.6816 4.6163 36.6081 8.4328
成功率 94% 96% 90 % 92 % 75% 92%
5、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
分割类数不确定;分割精度不高，灰度归类 算法没有考虑空间特性。
a.模板原始图像
b.平移伪影图像
c.能量聚焦法修正结果 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
EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比
方法
模板 图像
头颅 图像
腹部 图像
信噪比 EF
（dB） IIC
FS与MI配准方法的误配率比较
方法 CT-MR PET-CT PET-MR
MI
20%
36%
44%
FS
5%
16%
22%
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。
主要问题
在重建过程中多线圈K空间数据共同参与成像，但是 在数据采集过程中，个别位置的线圈数据常常容易遭 到运动的破坏，从而对最终重建的复合图像产生巨大 影响。
相应对策
提出了基于AM鲁棒估计的并行磁共振成像算法 ，有 效消除了图像中产生的伪影，增加了图像细节分辨率。
工作基础
把破坏数据看成观测数据样本中的异常值，应 用AM鲁棒估计方法可以很好地抑制异常值对数 据集造成的影响。通过对多线圈并行采集的体 模数据与真实脑部数据进行重建实验，结果显 示该算法可以有效消除异常数据在重建图像中 产生的伪影，有助于提高图像的细节分辩率。
《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
医学图像的处理及三维重建
噪声去除是医学图像预处理的重要步骤，旨在消除图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
噪声去除的方法包括滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些方法通过平滑图像，减小像素值的随机波动，从而减少噪声对图像的影响。
噪声去除Biblioteka 详细描述总结词总结词
图像增强是为了改善医学图像的视觉效果和特征表现，使其更符合人眼观察和机器分析的要求。
医学图像处理的基本流程
包括图像去噪、对比度增强、图像分割等步骤，以提高图像质量。
从医学图像中提取出与病变相关的特征，如形状、大小、密度等。
将多个二维图像组合成三维模型，并进行可视化处理。
根据处理后的医学图像进行诊断和分析，得出结论。
预处理
特征提取
三维重建
诊断与分析
02
CHAPTER
医学图像的预处理技术
提高图像质量
测量和分析
三维重建
辅助诊断和治疗
医学图像处理的目的和意义
01
02
03
04
通过降噪、增强对比度等技术，使图像更清晰、更易于观察。
对医学图像进行定量测量和分析，提取病变特征和生理参数。
将二维图像转换为三维模型，更直观地展示人体结构和病变。
为医生提供准确的诊断依据和治疗方案，提高诊断和治疗水平。
数据量庞大
由于医学图像处理和三维重建涉及大量计算，如何提高计算效率是亟待解决的问题。
计算效率问题
面临的挑战
技术发展趋势
深度学习在医学图像处理中的应用
利用深度学习技术自动识别和提取图像特征，提高处理效率和准确性。
高性能计算资源的应用
利用高性能计算资源进行大规模并行计算，提高处理速度。
多模态医学图像融合技术
详细描述
图像处理技术在医学中的应用
图像处理技术在医学中的应用在医学领域中，图像处理技术已经成为了一项非常重要的应用。
通过数字图像处理技术，医生可以更加精确地诊断病情，为患者提供更好的治疗方案。
同时，图像处理技术也可以帮助医生在手术过程中进行更加精细的操作，提高手术的成功率。
接下来，我们将详细介绍图像处理技术在医学中的应用。
一、医学图像处理技术的分类在医学图像处理中，我们通常可以将其分为：医学图像存储技术、医学图像处理技术和医学图像识别技术三个主要方面进行分类。
医学图像存储技术是指将医学检查结果中所产生的图像数据进行数字化保存，便于医生进行快速查询和分析。
这种技术一般需要依靠一些特定的数据格式进行存储，比如DICOM(数字图像通信)等。
医学图像处理技术则是指通过一些图像处理方法，提高医学图像的质量或者将其转化成更加方便分析的类似于矢量图的数据结构。
这种技术可以应用在多种医学检查方法中，例如X光片、超声波、核磁共振图像等。
医学图像识别技术则是指通过计算机分析所得到的不同类型的医学图像，从中提取出重要的信息或者特征，便于医生进行诊断和治疗。
二、医学图像处理技术的具体应用1、医学图像检测医学图像检测是通过图像处理技术，根据医学图像中包含的各种信息，确诊患者的病情。
在这种应用中，医学图像通常包含有人体内部的器官、肌肉、骨骼等信息，通过针对此种信息的计算机分析，可以生成一份患者的医学报告，给予医生更多的治疗建议。
2、医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中不同组成部分分别挑选出来，形成一个类似于矢量图的数据结构。
这种技术可以帮助医生对图像中的目标进行更为准确和精细的诊断和治疗。
比如，在核磁共振图像处理中，医学图像分割可以帮助医生区分出组成物质中的不同部位，使医生能够更加精准地定位肿瘤或其他异常情况。
3、医学图像融合医学图像融合是指将不同类型的医学图像进行组合，形成一幅更为清晰和综合的图像。
通过医学图像融合技术，医生可以很容易地发现那些通常很难被发现的问题，同时提高治疗效果和成功率。
医学图像处理技术的使用教程及应用
医学图像处理技术的使用教程及应用医学图像处理技术是现代医学领域的一个重要分支，它利用计算机技术和图像处理算法对医学图像进行分析、重建和增强，从而为医生提供更多的诊断和治疗支持。
本文将介绍医学图像处理技术的基本原理、常用方法及其在医学领域中的应用。
一、医学图像处理技术的基本原理医学图像是通过各种医学影像设备获取的，包括X射线摄影、核磁共振成像、超声成像等。
这些图像数据包含了丰富的信息，可以用于疾病的早期诊断、手术规划和治疗效果评估等。
医学图像处理技术的基本原理是将医学图像数字化，并采用一系列的算法对图像进行处理。
数字化的过程包括采样、量化和编码。
采样将连续的图像转化为离散的样本，量化则确定了每个样本的灰度级别，编码则将量化后的样本编码为数字。
二、医学图像处理技术的常用方法1. 图像增强：医学图像常常受到噪声、低对比度等影响，图像增强技术可以改善图像的质量，使医生更容易进行观察和诊断。
常用的增强方法包括直方图均衡化、滤波和局部对比度增强等。
2. 图像分割：图像分割是将图像分成若干个意义明确的区域，常用于肿瘤分割、组织边界提取等任务。
分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
这些方法可以帮助医生快速准确地对病变区域进行定位和分析。
3. 特征提取：医学图像特征提取是从图像中提取有意义的信息，通常用于疾病的诊断和分型。
特征可以来自图像的形态、纹理、灰度等方面。
常用的特征提取方法有形态学操作、纹理分析和主成分分析等。
4. 三维重建：三维图像重建是将多个二维图像合成一个三维模型，常用于手术导航、病灶定位和治疗计划等任务。
三维重建方法有体素插值、表面重建和体绘制等。
三、医学图像处理技术在医学领域的应用1. 病变检测与诊断：医学图像处理技术可以帮助医生发现病理性病变，并进行相关的诊断。
例如，在肺部CT图像中，医学图像处理技术可以帮助医生检测肺结节，并判断其恶性程度。
2. 手术规划与导航：医学图像处理技术可以根据患者的图像数据生成三维模型，为手术规划提供参考。
医学影像中的图像处理算法及其应用
医学影像中的图像处理算法及其应用医学影像在现代医学诊断中起着至关重要的作用，它能够帮助医生准确判断病情，制定更有效的治疗方案。
而图像处理算法的应用则能够进一步提升医学影像的质量和可靠性，为医生提供更准确的诊断结果。
医学影像的图像处理算法是通过一系列的计算机算法对医学影像进行处理和分析，以获得更清晰、更准确的图像信息。
这些算法主要包括图像增强、图像分割、图像配准、图像重建等。
首先，图像增强是一种通过改善图像的视觉外观，突出图像中的细节信息的技术。
在医学影像中，图像增强可以帮助提高图像的对比度，降低噪声干扰，使医生更容易观察、识别和分析影像中的异常区域。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波、边缘增强等。
其次，图像分割是将医学影像中的不同组织或结构分割出来的过程，常用于检测和定位病变区域。
医学影像中的图像分割算法主要有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
这些算法能够将图像分割成不同的区域，从而在诊断和治疗中提供更准确的信息。
另外，图像配准是将多个不同时间或不同模态的医学影像进行对齐的过程，以实现影像的一致性和比较。
图像配准算法能够通过寻找相应的特征点或特征区域，将不同影像之间的形状、大小和位置进行匹配。
这对于评估疾病的发展、监测治疗效果以及手术导航等方面具有重要意义。
最后，图像重建是通过已有的有限信息恢复丢失部分的过程，常用于减少医学影像获取过程中的辐射剂量，提高图像质量。
医学影像重建算法主要有滤波反投影重建、迭代重建等。
这些算法能够有效地从有限的数据中还原出更高质量的图像，进一步提高影像的诊断准确性。
除了图像处理算法，医学影像的应用也涵盖了多个方面。
首先，医学影像在疾病的早期筛查和诊断中起到了关键的作用。
通过对影像进行分析，医生可以及早发现潜在的疾病，制定相应的治疗方案。
其次，医学影像还在手术导航中发挥着重要的作用。
通过对影像的三维重建和可视化，医生可以在手术过程中实时观察病变的位置和周围的组织结构，提高手术的精确度和安全性。
医学图像的处理和分析方法及其应用
医学图像的处理和分析方法及其应用医学图像处理、分析与应用是医学影像科技领域的重点之一，它广泛涉及到医学影像技术、医学学科、信息科学等多个领域。
近年来，随着医疗技术的快速发展，医学图像处理及应用逐渐成为研究的热点，很多新的算法被提出，被广泛应用于医学影像处理、诊断、手术规划、智能监测等多个方面。
本文将从医学图像处理与分析的原理、方法、应用等方面进行探讨。
一、医学图像的处理方法医学图像处理主要有以下三个部分：预处理、特征提取和分类识别。
1. 预处理预处理是指对图像的预先处理，使图像能够更好地进行后续的处理、分析和识别。
医学图像的预处理包括一系列的图像增强、滤波、归一化、分割等操作。
图像增强是一种通过对医学影像中的灰度、对比度、亮度等进行调节，使图像更加清晰、明亮、彩色鲜艳，以增强图片诊断的目的。
滤波操作是一种典型的预处理方法，它主要是通过选择合适的图像滤波算法，来消除医学图像中的噪声、产生清晰的图像轮廓、增加图像对比度、强化图像边缘等操作。
归一化操作是指将一个数据的取值范围缩放到一个标准区间，以便于后续的处理。
在医学图像处理中，归一化常常可以将像素归一到指定的像素值范围，这样可以将像素之间的差异变得小而又稳定。
分割操作是指将医学影像中的已知信息与未知信息进行分离的操作，可以将医学图像分为几个区域，以便于对每一个区域做出更加详细的分析与处理。
2. 特征提取在医学图像中，特征提取指的是将分割后的图像信息转换成一些定量的特征，以便于分析和识别。
特征提取的目的是通过从原始数据中提取有价值的特征，来构建更加准确、可靠的模型。
在特征提取方面，常用的方法包括灰度共生矩阵、零交叉率、小波变换、主成分分析等。
例如，可以通过计算癌症影像中的肿瘤边缘、形态或质量等特征来诊断某种肿瘤的类型和程度。
3. 分类识别分类识别是将医学图像划分为不同的类别和对象的过程。
分析、识别和分类是医学影像处理的基础，支持着诊断、治疗以及监测等方面的应用。
医学图像处理算法及应用
医学图像处理算法及应用一、前言医学图像处理算法的发展与日俱增，被广泛应用于医学影像的诊断、治疗和研究领域。
本文将着重介绍医学图像处理的各类算法以及其应用。
二、医学图像处理算法1、图像预处理算法图像预处理是将原始图像进行预处理以优化图像质量的过程。
图像预处理算法主要包括：图像增强、去噪、降噪、减少伪影等。
其中，图像增强是提高图像的对比度和亮度，使图像更加清晰的过程。
图像去噪是去除图像中的噪声，使图像更加干净的过程。
2、图像分割算法图像分割是将图像分为不同的区域的过程。
图像分割主要应用于医学影像中的病灶分割，常见的矩形分割、阈值分割、区域分割、边缘分割等方法。
3、图像配准算法图像配准是将医学影像中不同时间和不同模态的图像进行配准的过程。
图像配准可以提高医学影像的诊断和治疗的准确性。
4、图像重建算法图像重建是从投影数据中重建二维和三维图像的过程。
图像重建算法常见的有滤波反投影算法、迭代算法等。
5、图像特征提取算法图像特征提取是从医学影像中提取图像特征的过程，主要应用于医学影像中的疾病诊断和治疗。
常见的特征提取算法包括基于形态学的特征提取算法、基于灰度共生矩阵的特征提取算法、基于小波变换的特征提取算法等。
三、医学图像处理应用1、医学影像的诊断医学影像处理主要应用于医学影像的诊断。
医生通过医学影像处理技术对医学影像中的病灶进行分析和诊断，从而判断病情的严重程度和可能的治疗方案。
2、医疗影像手术导航医疗影像手术导航是一种基于医学影像的手术安排和操作的技术。
医生可以通过医学影像处理技术制定手术计划，进行手术操作。
3、医学图像的治疗医学影像处理在医学影像的治疗中也有广泛的应用。
医学影像可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗，帮助医生选择最合适的治疗方法和手术方案。
4、医学影像研究除了医学影像的诊断和治疗应用之外，医学影像处理技术还被广泛应用于医学影像的研究领域。
医学影像处理可以帮助医学研究员进行研究数据的分析和统计，从而得出更为准确的结论。
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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】。
3 数字图像处理的优点(1) 再现性好. 数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化,只要图像在数字化时准确地表现了原稿,则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
(2) 处理精度高. 按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
(3) 适用面宽. 图像可以来自多种信息源,从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像. 这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。
(4) 灵活性高. 数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现【6】。
4 数字图像处理的关键技术数字医学影像的成像依赖一定的数学方法，把数据用计算机重建成数字图像，再进行图像处理与分析得到我们感兴趣的医学图像，进而获得特征信息或决策信息。
数字图像处理技术，涉及数学、信息论、计算机科学、模式识别、人工智能、生物医学等多种学科【1】。
涉及的关键技术包括：4．1 图像数字化图像数字化是数字图像之前的基本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。
图像在某个空间上的离散化状态称为采样，即用空间上部分点的灰度值来表示图像，这些点称为样点【7】。
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。
想要得到更加清晰的图像，就需要使用更多的点来表示图像，即使图像具有较高的分辨率，但是点的增加会需要付出更大的存储空间。
采样方法可分为两种：点阵采样（直接对表示图像的二维函数值进行采样）和正交系数采样（对图像函数进行正交变换，用其变换系数作为采样值）。
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点，这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
所以，量化位数越大，表示图像可以拥有的颜色越多，自然可以产生更为细致的图像效果。
但是，也会占用更大的存储空间。
两者的基本问题都是视觉效果和存储空间的取舍【8】。
图像经过采样和量化后才能产生一张计算机能够处理的数字化图像，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
4.2 图像压缩和编码图像压缩通过删除冗余的或者不需要的信息来达到减小减少数据存储量的目的。
医学图像的压缩主要有三个指标：一是压缩比要大，要有较高的压缩效率；二是计算速度快；三是要保证医学图像诊断的可靠性。
这三个指标相互制约，要根据实际的临床应用进行取舍【9】。
图像编码的主要方法有去冗余编码、变换编码、小波变换编码【10】、分形压缩编码【11】、标量量化编码、矢量量化编码、神经网络编码【12】、模型基编码等【13】。
4.3 图像增强图像增强是数字图像处理的基本内容之一，它是利用各种数学方法和变换手段来提高图像的对比度和清晰度【14】，使处理后的图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。
图像增强的方法可以分为空域图像增强和频域图像增强两大类。
频率域法把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波法，可去掉图中的噪声，采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的常见方法有：灰度等级直方图处理【15】、干扰抵制、边缘锐化、伪彩色处理【16】。
4.4 图像复原成像系统受各种因素的影响，导致了图像质量的降低，称之为图像退化。
退化基本表现是图像模糊，去掉模糊和噪声干扰是其主要目的。
复原实现方法有维纳滤波、逆滤波、同态滤波、最小约束二乘方滤波等。
4.5 图像分割图像分割是图像分析与处理的关键步骤，一般来说，图像分割方法可分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法将【17】。
图像分割将图像分成互不相交的各具特性的区域，提取出感兴趣目标，是提供定量、定性分析基础，同时也是三维可视化的基础【18】。
目前研究的有关图像分割的热点是一种基于知识的分割方法，即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中，从而约束计算机的分割过程，使得分割结果控制在我们所能认识的范围内而不至于太离谱【19】。
4.6 图像配准和融合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【20】。
将配准后的图像进行信息的整合显示，这一步称为“融合”【21】。
4.7 图像识别图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
5 数字图像处理在医学领域的应用数字医学图像处理和应用，不仅可以充分利用现有医学影像设备，极大提高临床诊断水平，而且能够为基础医学的教学、培训、计算机辅助临床外科手术等提供电子化的实现手段，为医学研究和发展提供坚实基础，主要应用如下: ( 1) 辅助医生诊断治疗: 数字医学图像可视化可以根据CT、MRI 等图像序列构造出三维几何模型，将看不见的人体器官以三维形式真实地显示出来，还可以对图像任意放大、缩小、旋转、对比调整等处理。
同时，利用三维重建技术还可以从不同方向观察、剖切重建模型，使医生对感兴趣区域的大小、形状和空间位置有定性和定量的认识。
( 2) 手术及放射治疗规划: 利用放射线抑制或杀死恶性肿瘤，需要预先仔细规划，包括剂量计算和照射点精确定位。
如果辐射定位不准或剂量不当，将导致治疗效果不佳，甚至危及周围正常组织。
借助医学图像处理分析系统，医生可以在手术规划中事先观察病变体、敏感组织、重要组织的形状和空间位置，确定科学的手术方案。
在放射治疗中，科学进行射线安排，使射线照射肿瘤时不穿过敏感组织和重要组织，尽量减少对正常组织的伤害，制定出合理的最优的治疗方案。
( 3) 脑结构和脑功能研究: 借助新型的FMRI 技术，可以成功观察视觉、触觉、嗅觉刺激导致大脑皮质层的功能活动，真正无损地检测活体人脑的功能变化。
另外，对大脑解剖结构的差别进行定量分析，有助于从数量上研究大脑机制。
( 4) 数字解剖模型与手术教学训练: 虚拟手术是一个涉及图形学、视觉、力学、机器人学和医学等多个学科领域的挑战性课题。
通过利用虚拟人资源，研究者可以分析和重建人体内部各个器官组织，建立具有真实感的虚拟人体，并通过对虚拟人体进行各种剖切、透明效果设置，了解人体各组织器官的解剖结构及相互关系。
这对医学教育、解剖分析、医学研究、手术教学训练等方面都有重要意义。
( 5) 远程医疗: 医学图像以及相关信息可以通过数据接口与互联网连接，从而进行数字医学图像远程传输，实现异地会诊。
PACS( Picture Archiving and Communication Systems) 系统可以实现数字医学图像在医院内外的传输和分发，是实现医院图像信息管理的重要手段。
6 展望随着医疗技术的蓬勃发展, 数字医学图像在当前剧增的医学影像类数据利用中凸显优势。
数字图像处理技术发展至今,各个学科的交叉渗透已是发展的必然趋势,有效地提高数字图像处理技术在医学影像中的应用水平,与多学科理论的交叉融合、医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要【22】。
医学数字影像图像作为提升现代医疗诊断水平的有力依据，使实施风险低、创伤性小的化疗、手术方案等成为可能，数字医学图像数据是医学卫生领域的主要信息之一，必将在医药卫生信息研究领域受到越来越多的关注。
多维、多参数以及多模式图像在临床诊断(包括病灶检测、定性,脏器功能评估,血流估计等)与治疗(包括三维定位、体积计算、外科手术规划等)中将发挥更大的作用【22】。
这都对数字医学图像处理在医学影像中的应用提出更高要求，而结合卫生信息化发展的实际需求发展医学数字图像处理技术显得越来越重要。
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