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新闻资讯

基于生物医学的图像处理应用

发布时间: [2017-2-4-13:16:27]    浏览量:1483次
　　数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
　　图像处理技术带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。
　　各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。
　　因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。  
　　所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具，根据临床特定的需要利用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理，以便为临床提供更多的诊断信息或数据。
　　例如，对于对比度不理想和信噪比不高的图像，利用图像增强和滤波的方法改变图像的对比度，提高图像的信噪比，从而提供给放射科医生较高质量的图像，以便于放射科医生对图像的判读；对于由先进的医学影像设备产生的大量医学图像数据，可以先由计算机进行图像处理后，把可疑的病灶全部标记出来，然后再由放射科医生对标记出来的可疑病灶进行判读。这样可以节省放射科医生大量的读片时间，使他们得以把注意力集中在可疑病灶上，从而为正确诊断奠定基础，这就是目前在医学影像学领域得到广泛关注并发展迅速的医学图像计算机辅助诊断技术。
　　另外，医学图像处理与分析技术在外科手术术前计划的制订，神经外科导航，虚拟内窥镜以及放射治疗计划的制订等方面都具有重要的应用价值。  
　　在生物医学领域中，为了诊断、教学、科研等目的，常常要对医学影像进行一些处理操作，包括编辑图像，对图像进行直方图、影像均衡、影像平滑处理、边缘增强处理、影像灰阶和对比度调节、正负像旋转、影像色彩反向显示：伪彩色绘制与计算等等。      
　　下面从几个方面分析图像处理在生物医学的应用：  
　　1.伪彩色增强  医学影像如CT、MR、B超、X光片都是灰度图像，尽管这些设备的成像质量很高，可以将灰度等级分成2000多阶，但人眼只能分别出其中16个灰度等级。若将 2000个灰度等级，划分为 16个灰阶则，每个灰阶所能分辨的CT值为2000／16＝125Hu。
　　即相邻两组织CT值相差125时人眼才能将二者区分出来，若小于此数值，处于同一灰阶则不能分辨。
　　而人体组织的C T值在相差几个HU单位时（3～5Hu）就有重要的诊断意义。
　　然而，人眼对彩色的敏感程度远远高于对灰度的敏感程度，利用人眼的这一视觉特性，可以对医学图像进行伪彩色处理，使病灶部分能够较清晰的显现出来。