醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域中數(shù)字圖像處理的應(yīng)用論文
在日常學(xué)習(xí)和工作生活中，大家都跟論文打過交道吧，論文是我們對(duì)某個(gè)問題進(jìn)行深入研究的文章。那么，怎么去寫論文呢？下面是小編幫大家整理的醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域中數(shù)字圖像處理的應(yīng)用論文，希望對(duì)大家有所幫助。
1、前言
計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展，硬件性能不斷提升，軟件效能不斷優(yōu)化，在其帶動(dòng)下，數(shù)字圖像處理技術(shù)也得到了迅速的發(fā)展。以往難以解決的技術(shù)性瓶頸，而今已經(jīng)可以輕而易舉的突破。但是在一些專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域，對(duì)于數(shù)字圖像處理有著一些特殊的要求，很多通用的數(shù)字圖像處理技術(shù)、方法，不能充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，甚至無法使用。本文針對(duì)數(shù)字圖像去噪這一典型問題，在簡(jiǎn)單回顧相關(guān)通用數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，針對(duì)醫(yī)學(xué)PET圖像的特殊性，提出一些自己的看法及思考。
雖然數(shù)字圖像處理技術(shù)很早便被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域，但是由于醫(yī)學(xué)圖像自身的分類多樣、成像技術(shù)相對(duì)復(fù)雜，目前仍然有許多影響醫(yī)學(xué)圖像成像的諸多因素?zé)o法從理論層面解釋，所以數(shù)字圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展仍然相對(duì)滯后。
2、數(shù)字圖像處理技術(shù)的回顧
數(shù)字圖像處理作為一個(gè)學(xué)科，經(jīng)過將近60年的發(fā)展，已經(jīng)形成了完善的理論體系，并細(xì)化為多個(gè)專業(yè)方向。數(shù)字圖像處理技術(shù)誕生之初，圖像去噪就是其主要目標(biāo)之一。在通用數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，常見的噪聲主要包括乘性噪聲和加性噪聲。數(shù)字圖像的噪聲往往和圖像的特征信息交織在一起，如何有效地區(qū)別并去除噪聲，同時(shí)盡量保持圖像的細(xì)節(jié)完整，是數(shù)字圖像去除噪聲要面對(duì)的難題[1].
2.1空間域通過卷積處理圖像噪聲對(duì)獲得的圖像在空間域直接進(jìn)行處理，往往采用卷積的數(shù)學(xué)形式。例如常見的均值濾波、中值濾波、為納濾波等。常見的中值濾波可定義為：
式子中{xij(i,j)∈I2}表示數(shù)字圖像個(gè)點(diǎn)的灰度值。根據(jù)圖像處理的實(shí)際需要，目前已經(jīng)有許多成熟的濾波器可供選擇。該類方法的優(yōu)勢(shì)在于數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，運(yùn)算量較小，但是圖像處理結(jié)果相對(duì)較差，容易造成圖像細(xì)節(jié)丟失或者噪聲抑制不足等結(jié)果。
2.2頻率域通過相應(yīng)轉(zhuǎn)換處理圖像噪聲將要處理的圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，根據(jù)實(shí)際情況選擇適當(dāng)?shù)念l帶進(jìn)行處理，然后經(jīng)過反變換獲得去噪后的圖像[2].基于小波及其衍生分析方法的多尺度分析是該種方法中最具代表性的。因?yàn)樵擃惙椒ɡ碚撦^為成熟，數(shù)學(xué)機(jī)構(gòu)靈活，所以至今仍然被學(xué)術(shù)界關(guān)注，并且每年都有一些新的方法被提出。雖然該類方法與前面提到的濾波器方法相比在運(yùn)算復(fù)雜性上有著較大的劣勢(shì)，但其在圖像處理結(jié)果上的優(yōu)勢(shì)明顯，并且隨著計(jì)算機(jī)硬件效能的提升，在頻率域的多尺度分析方法已經(jīng)得到了較為普及的應(yīng)用[3].
傳統(tǒng)的小波去噪方法(wavelet-baseddenoising)：將含有噪聲的圖像進(jìn)行小波變換，轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)Wf(j,k)，選擇合適的閾值Tf,根據(jù)一定的處理規(guī)則，對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，把小波系數(shù)中噪聲的部分去除，最后經(jīng)過小波反變換得到去噪后的圖像。
根據(jù)實(shí)際的圖像分析需求，在小波的基礎(chǔ)上發(fā)展出了很多小波的衍生方法。這些方法又可以按照處理圖像時(shí)基函數(shù)的變化與否分為自適應(yīng)分析和非自適應(yīng)分析。其中自適應(yīng)分析比較常見的方法有：Brushlet、Wedgelet、Bandelet和Directionlet等。非自適應(yīng)分析常見的方法有：Ridgelet、Curvelet、Contourlet、Shearlet、NSCT等[3].
3、數(shù)字圖像技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在這里只針對(duì)醫(yī)療中常見的大型設(shè)備來簡(jiǎn)單闡述。這里僅例舉CT、MRI和PET(positronemissiontomography)三種具有代表性的影像設(shè)備來簡(jiǎn)單分析。
CT、MRI和PET都屬于臨床常見的影像設(shè)備，雖然成像原理各不相同，但卻使用許多相同的數(shù)字成像技術(shù)。CT主要是運(yùn)用X光穿透被照體，檢測(cè)X光的衰減，從而反推出被照體的衰減系數(shù)，根據(jù)已知的衰減系數(shù)對(duì)照表重建出被照體的解剖圖像。MRI的結(jié)構(gòu)成像主要檢測(cè)靜態(tài)磁場(chǎng)中外加射頻脈沖對(duì)人體內(nèi)氫質(zhì)子的影響，從而得到對(duì)應(yīng)的MR信號(hào)，重建出對(duì)應(yīng)的解剖圖像。PET主要是檢測(cè)注入人體內(nèi)的放射性核醫(yī)藥物在人體內(nèi)代謝過程中發(fā)生“湮滅”放射出的γ射線，通過圖像重建得到對(duì)應(yīng)的功能性信息[4].
以上三種設(shè)備普遍使用了空間域通過卷積去噪的方法，最為常見的就是Gaussionfilter.幾乎常見的品牌設(shè)備都將此種方法作為圖像重建過程中的去噪標(biāo)準(zhǔn)步驟。一般作為補(bǔ)充，許多品牌的設(shè)備也內(nèi)建了一些“更為復(fù)雜”和“有效”的去噪方法。但是實(shí)際使用中，去噪效果并不十分理想[5].
4、局限與對(duì)策
CT在圖像重建過程中，如果只簡(jiǎn)單使用Gaussionfilter,忽略X光的實(shí)際物理效應(yīng)，如康普頓散射、X光的能譜分布等，得不到較為準(zhǔn)確的圖像信息，這也是目前臨床使用的普通CT無法做到準(zhǔn)確“定量”的'原因之一。MRI成像相較CT更為復(fù)雜，而且截至目前尚無研究表明MRI對(duì)人體有任何直接危害，所以MRI設(shè)備生產(chǎn)商將更多資源投入到如何從設(shè)備的硬件改善來提高圖像品質(zhì)，而不是考慮如何從圖像處理的角度來解決問題。因此Gaussionfilter在MRI中使用也非常廣泛。PET成像與CT原理不同，但是同樣受限于放射劑量。與MRI相比PET的圖像處理技術(shù)相對(duì)較為多樣，因?yàn)镻ET圖像自身的一些特點(diǎn)，也決定其需要配合更多的圖像處理才能獲得更多有價(jià)值的信息[6].而對(duì)于PET來說，雖然核醫(yī)藥物的γ射線產(chǎn)生符合泊松分布，但是在臨床實(shí)際圖像處理中往往并不針對(duì)泊松來處理，Guassionfilter依然被使用。
由于早期計(jì)算機(jī)硬件的效能不高，許多優(yōu)秀的數(shù)字圖像處理方法無法應(yīng)用于臨床實(shí)踐，當(dāng)今計(jì)算機(jī)硬件效能已經(jīng)有了大幅度提升，可以重新考慮在相關(guān)大型醫(yī)療影像設(shè)備中植入較為先進(jìn)的算法，從而獲得更為優(yōu)良的圖像質(zhì)量。并且應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同影像設(shè)備的成像特點(diǎn)，合理優(yōu)化圖像處理技術(shù)，做到通過軟件提升，使設(shè)備硬件發(fā)揮最大效率，使病人在最小的輻射劑量下得到最優(yōu)化的診療。
5、討論與總結(jié)
數(shù)字圖像處理經(jīng)歷了近60年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了許多優(yōu)秀的理論與研究成果，也在生產(chǎn)生活的諸多領(lǐng)域得參考文獻(xiàn)到了廣泛應(yīng)用。醫(yī)療領(lǐng)域?qū)τ趫D像處理有著強(qiáng)大的需求，但就目前來看，該領(lǐng)域的數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展仍然滯后。對(duì)于科研工作者，醫(yī)療領(lǐng)域的圖像處理有較高的研究?jī)r(jià)值和較大的研究空間。要根據(jù)臨床實(shí)踐，通過深入研究醫(yī)學(xué)圖像的成像原理，理清問題的研究重點(diǎn)，有針對(duì)性地設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方法，從而獲得較好的研究結(jié)果。在社會(huì)發(fā)展，人們?cè)絹碓街匾曌陨斫】岛蜕钯|(zhì)量的大背景下，只有把研究工作與生產(chǎn)生活實(shí)踐相結(jié)合，才能獲得科研轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的良性循環(huán)。在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的大背景下，只有深入研究，細(xì)化問題，有針對(duì)性地解決具體問題，才是科研的最重要任務(wù)。
參考文獻(xiàn)
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