图像处理在医学上的应用
图像处理技术在医学诊断中的应用案例
图像处理技术在医学诊断中的应用案例医学诊断是指通过对患者的症状、体征以及相关检查结果的综合分析，确定疾病的性质与程度，从而制定出合理的治疗方案。
而随着图像处理技术的不断发展和进步，它在医学诊断中的应用变得越来越重要。
本文将介绍几个图像处理技术在医学诊断中的应用案例，以展示它的潜力和优势。
计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学影像领域最常用的图像技术之一。
它们能够提供高分辨率的内部解剖结构信息，并可用于诊断各种疾病。
图像处理技术在这些影像上的应用可以加快图像的获取和处理速度，并改善图像的质量。
例如，通过噪声去除算法可以减少图像中的噪声干扰，从而提高图像的清晰度；通过图像增强方法可以增强图像的对比度，突出病变区域，使医生更容易发现异常情况。
图像分割技术在医学诊断中的应用也非常广泛。
图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程，它对于医生来说是非常重要的，可以帮助他们更准确地诊断疾病。
例如，在肿瘤诊断中，图像分割可以帮助医生确定肿瘤的形状、位置和大小，从而制定出更精确的治疗方案。
图像分割还可以用于计算器官的容积和表面积，提供更准确的数据供医生参考。
图像配准技术在医学诊断中也有重要的应用。
图像配准是将不同图像或不同时间点的同一患者的图像进行对齐的过程，这对于医生来说是非常有价值的。
例如，在肿瘤治疗过程中，医生通常需要对比术前和术后的图像来评估治疗效果，而图像配准技术可以帮助医生将这两组图像进行对齐，从而更直观地看到病变的变化情况。
另外一个图像处理技术在医学诊断中的应用案例是计算机辅助诊断（CAD）。
CAD系统通过对大量医学图像的分析和处理，提供独立的第二诊断意见，帮助医生更准确地进行诊断。
例如，在乳腺癌诊断中，CAD系统可以自动检测和标记潜在的肿块或异常区域，对诊断和治疗起到重要的辅助作用。
CAD系统还可以自动提取特征，进行图像分类和识别，从而帮助医生快速准确地判断疾病的类型和程度。
综上所述，图像处理技术在医学诊断中的应用案例丰富多样，可以提高诊断的准确性和效率。
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行业应用
图像处理技术在医学领域的行业应用随着科技的不断进步，图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛。
从医学诊断到治疗方案的制定，图像处理技术为医生们提供了更加精准、更加全面的信息，从而提高了疾病的诊断和治疗水平。
本文将着重介绍图像处理技术在医学领域的应用，探讨其优势以及未来的发展前景。
一、医学图像处理技术的发展历程医学图像处理技术的发展可以追溯到上个世纪六十年代。
当时，计算机的崛起以及数字图像技术的发展为医学图像处理技术的应用提供了技术基础和可能性。
医学图像处理技术最初是应用于医学诊断和手术模拟等方面。
由于技术限制和资金问题，当时的医学图像处理技术的应用范围较窄，主要应用于医疗机构内部。
随着计算机技术的日益成熟和数字图像处理技术的快速发展，医学图像处理技术得到了快速的推广和普及。
在20世纪90年代，随着数字化医学影像系统在医疗机构和医学科研中的广泛应用，医学图像处理技术得到了飞速的发展。
目前，医学图像处理技术已经应用于医学影像诊断、手术模拟、疾病预防、治疗方案制定等领域，成为了医学领域不可或缺的一部分。
二、医学图像处理技术在医学领域中的应用1. 医学影像诊断医学影像诊断是医学图像处理技术的最主要的领域之一。
医学影像诊断主要分为CT、MRI、超声和X光等多种方式，通过这些方式的图像探测可以在人体内部获取密度、厚度、形态等多种信息，为疾病诊断提供了更全面、更准确的信息。
医学图像处理技术在医学影像诊断中的应用主要是对数字化的医学影像进行处理，提高影像的对比度和清晰度，同时通过多种图像分割和配准方法，最终实现对人体内部结构、器官和组织的分析和识别。
2. 手术模拟医学图像处理技术在手术模拟方面也有着广泛的应用。
手术模拟是指在实际手术之前利用医学影像数据，对手术过程进行模拟和计算。
这种预先模拟的方式可以减少手术风险，提高手术效果。
通过医学图像处理技术的应用，可以将多维的影像数据进行三维重构，再结合3D打印技术，实现医生手术方案的模拟和预测。
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。
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。
医学图像处理及其应用
医学图像处理及其应用医学图像处理是指利用专业软件和技术对医学图像进行数字化处理和分析，以获取医学信息。
医学图像处理技术的应用范围非常广泛，包括MRI（磁共振成像）、CT（计算机断层扫描）、PET（正电子发射断层扫描）、超声波成像等。
这些医学图像处理技术已经成为现代医学中不可或缺的重要工具，有助于医生诊断疾病和治疗患者。
医学图像处理的意义医学图像处理技术具有以下几个重要意义：1. 提高了医学诊断的准确性和可靠性。
通过数字化处理和分析医学图像，医生可以获取更精确的疾病信息，从而更准确地诊断疾病。
2. 提高了医学研究的效率和成果。
利用医学图像处理技术，研究者可以更加方便地获取大量医学数据，并进行更加深入的研究分析。
3. 方便了医生和患者之间的交流。
医生可以通过医学图像向患者直观地展示疾病的情况和治疗方案，有利于医生和患者之间的沟通。
医学图像处理技术的应用1. 医学图像分析。
医学图像处理技术可以对病人的MRI、CT等医学图像进行数字化、处理和分析，并提供自动化测量和定量分析结果。
医生可以通过这些结果更好地了解病人的病情，制定更为准确的治疗方案。
2. 医学影像增强。
医学图像处理技术可以通过增强图像的对比度和清晰度，使医生能够更容易地识别图像中的病变。
例如，对于肝脏肿瘤影像，可以通过图像增强技术使肿瘤便于观察、测量和分析。
3. 三维重建技术。
医学图像处理技术可以将二维医学图像转换为三维立体还原图像，以便更好地显示病人的解剖结构和病变部位。
医生可以通过三维重建技术更加清晰地理解病情，从而更加准确地做出治疗方案。
医学图像处理未来的发展方向随着医学图像处理技术的不断进步，医学领域也随之发生了巨大变革。
未来，医学图像处理技术的发展方向主要有以下几个：1. 智能化。
医学图像处理技术将通过机器学习、深度学习等技术实现智能化处理和分析，自动识别和分类疾病。
2. 实时化。
医学图像处理技术将通过近似算法等技术实现更加实时、高效的图像处理，提高医生快速诊断和治疗的能力。
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随着科技的进步和发展，人类生活的各个方面都得到了革新和提升。
而医学领域作为人类社会发展的重要领域，也在图像处理技术的帮助下实现了革新和提升。
因此本文将探讨图像处理技术在医学中的应用。
一、医学图像处理技术的概述医学图像处理技术是指利用计算机和数学方法对医学图像进行分析和处理的技术。
医学图像包括X射线片、CT、磁共振、超声等多种医学图像形式，具有不可逆性、时效性和三维等特征。
为对这些复杂的图像进行准确的解读、分析和诊断，医学图像处理技术应运而生。
二、医学图像处理技术的应用1. 疾病筛查医学图像处理技术可以利用超声、X光片等格式的医学影像进行深度挖掘，快速准确检测人体异常。
例如利用CT影像处理技术可以检测肺部结节，利用超声影像处理技术可以排除子宫肌瘤、卵巢囊肿等女性生殖系统疾病。
2. 三维实景还原医学图像处理技术可以将二维影像转换为立体图像，形成三维实景，准确呈现人体结构位置和形态变化。
例如利用MRI影像处理技术可以实现对肝脏三维模拟，对深入了解肝脏状况、诊断疾病有很大帮助。
3. 手术辅助医学图像处理技术可以将前期制作的三维打印模型或动态重建的三维图像等直观呈现在手术室屏幕上，供医护人员参考辅助，减少手术风险。
同时，利用手术辅助技术，在手术过程中不必频繁换手术方向，人力、物力消耗减少，手术效率得到提高。
三、医学图像处理技术的未来发展尽管医学图像处理技术在当今的医疗行业中已经发挥出重要的作用，但是随着科技不断进步，医学行业对图像处理技术以及应用场景的需求也将不断增加。
未来，利用人工智能技术、机器学习等技术对医学图像进行分析，将会成为医学图像处理技术的趋势，同时也为医学诊断和治疗提供更加准确的科学依据。
总之，图像处理技术在医学中的应用将会越来越广泛，其所带来的便利和进步也将为更多有需要的人们带来宝贵的健康帮助。
希望今后的科技不断迈进，让医学图像处理技术更快地向广大人群普及，让大家能够享受到更加高质量和高效率的医疗服务。
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随着科技的不断进步，图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛。
医学图像处理技术是指将医学图像进行数字化处理，通过对图像进行处理和分析，帮助医生诊断和治疗疾病。
本篇文章将从医学图像处理技术的发展历程、应用领域、优势和未来发展趋势等几个方面来论述。
一、医学图像处理技术的发展历程医学图像处理技术的发展可以追溯到20世纪60年代。
当时，美国麻省理工学院的研究人员利用计算机从X光照片中提取出图像的轮廓线，并进行处理和分析，从而实现了对X光照片的数字化处理。
此后，医学图像处理技术的发展迅速，涉及到了许多医学图像类型，比如CT、MRI、PET等。
二、医学图像处理技术的应用领域1. 诊断医学图像处理技术可以用于辅助医生进行疾病诊断。
通过对医学图像进行处理和分析，可以获得更加准确和全面的疾病信息，从而提高诊断的准确性和有效性。
比如，利用计算机辅助诊断系统可以帮助医生进行乳腺癌、肺癌等疾病的早期筛查和诊断。
2. 治疗医学图像处理技术可以用于指导治疗。
比如，在肿瘤治疗中，医生可以利用CT、MRI等医学图像进行治疗计划的制定和精确的放疗执行。
此外，医学图像处理技术还可以用于导航手术、射频消融治疗等方面。
3. 研究医学图像处理技术可以帮助医学研究人员进行数据分析和疾病研究。
比如，在心血管疾病研究中，医生可以利用CT、MRI等医学图像来研究血管病变的形态和血流动力学等方面。
三、医学图像处理技术的优势医学图像处理技术具有很多优势，比如：1. 准确性高医学图像处理技术可以通过数字化处理，使医学图像更加清晰、准确。
通过对医学图像进行处理和分析，可以获得更加全面和准确的疾病信息。
2. 非侵入性医学图像处理技术不需要对体内组织进行切割和摘除，因此对患者没有伤害，非常安全。
3. 重复性好医学图像处理技术可以实现数据的数字化和存储，因此可以很容易地进行复制和传输。
这样可以使不同医生之间得到的疾病信息具有很高的一致性。
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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]。