浅析基于多目标跟踪的医学影像分析

郜璐璐

（山西医科大学医学影像学系，太原030000）

浅析基于多目标跟踪的医学影像分析

郜璐璐

（山西医科大学医学影像学系，太原030000）

目的：研究多目标在跟踪医学影像分析时的方法以及影像分析结果。方法：选取本院自2012年1月-2013年10月进行医学影像检测患者22例，患者主要进行胃部淋巴检测，应用多目标跟踪方法实现对患者的影像检测，并对检测的影像进行分析。结果：经本院采用的多目标跟踪医学影像检测和分析，对22例患者的胃部淋巴进行检测，其中检测准确例数为16例，准确率为72.7%。结论：采用多目标跟踪医学的影像分析，可以提升检测的准确率，而且通过胃部切片对患者进行诊断检测过程的时间有所缩短，有利于为患者提供更好的治疗时期，值得临床的应用和推广。

多目标跟踪；医学影像；分析

随着当前科学技术的不断发展，使用医学影像检测患者的内科疾病变得越来越普遍，而且更多的科研人员投身于医学图像的研究，为医学图像的识别、检测作出了巨大的贡献［1］。从传统的医学影像检测来看，对于医学影像的识别更多的是通过人工进行处理，此过程非常费时费力，所以应用当前先进的计算机技术来对医学影像进行辅助识别，可以有效的提升影像的识别效果，采用新型的多目标跟踪技术可应用于医学切片检测之中［2］。所以本院选取自2012年1月-2013年10月进行医学影像检测患者22例，对其进行胃部淋巴影像分析，下面就主要的信息进行报道。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取本院自2012年1月-2013年10月进行医学影像检测患者22例进行影像诊断分析研究，所选取的22例患者，男性占12例，年龄为23-55岁之间，平均年龄为36.8岁，女性占10例，年龄在24-54岁之间，平均年龄为35.7岁。

1.2方法

对于医学影像的诊断首先要分割图像，将医学序列的图像通过非线性滤波技术进行中值滤波，这样可以对噪声进行有效的抑制，可以有效的与周围像素灰度和差值进行对比，采用Otsu法对中值滤波的图像进行二值化分割。分割方法择地时将按照不同的医学图像进行分割方法选择，将细胞序列的图像进行简单的阀值分割，而对于胃部切片则是将其图像进行跟踪分析。将胃部切片进行多目标图像跟踪，主要是由于胃部淋巴图像中的目标很复杂，通过简单的阀值不能实现对其理想的分割，所以在对胃部图像分割时采取手动分割，分水岭分割将其关键的区域进行提取，然后通过稀疏表示关键区域的SRC分割。

2 结果

经本院采用的多目标跟踪医学影像检测和分

图1

3 讨论

利用多目标跟踪方法将细胞序列的图像进行跟踪，主要时根据卡尔曼跟踪算法对细胞的图像进行跟踪，建立起匀速模型，同时由于卡尔曼的跟踪算法上存在着很高检测正确率，可以有效的捕捉到每个细胞的不同的运动规律，这对于医学影像的帧幅诊断具有较大的意义［3］。较之以前传统的细胞运动跟踪诊断，如果出现细胞大幅度运动那么则很难完成正确的跟踪，因此本文主要采用多目标跟踪实现对医学图像的诊断［4］。文中将预测跟踪过程与位置和面积特征进行联合判断细胞的分裂机制，使得在细胞的分裂研究中可以有效的预测其轨迹，从而实现对于细胞序列图像的有效跟踪。通常此过程不会考虑到细胞的分裂以及粘连，直接将其作为普通的细胞分裂和跟踪，则很难确保其准确性。同时还会影响判断细胞序列的方法，析，对22例患者进行胃部淋巴检测，检测准确例数为16例，准确率为72.7%。经过本院进行医学影像的验证计算，对于细胞序列的跟踪结果进行对比，细胞序列的图像帧为515×650，其帧数为30，帧间的间隔为1/12s，特征距离的加权值和面积加权值均为0.4，而长短轴的加权值为0.2，对于简单的细胞序列的图像由于在跟踪过程中要考虑到目标的运动和形态之间的变化，所以要将其距离特征进行影像比较。第一组中医学图像含有的目标细胞序列图较少，而第二组中却含有较多的目标序列图。从医学影像的图像进行截图时可以看出其基本的位置和面积，通过对跟踪的结果进行判断来分析细胞的序列，为实验的结果成功获得很大的应用价值；而第二组图的图像细胞个数较少，而且细胞之间粘连少，此时对于细胞的跟踪效果比第一组更佳，而且准确率更高，因此跟踪的方法的准确率与图像的复杂程度有着非常大的关联。难以较为准确的将细胞运动形态分析清楚。根据本院的研究结果来看，采用的多目标跟踪医学影像检测和分析，对22例患者进行胃部淋巴检测，对22例患者的淋巴进行检测，检测准确例数为16例，准确率为72.7%，因此采用多目标跟踪医学的影像分析，可以提升检测的准确率，有利于为患者提供分更加有利的治疗机会，值得临床的应用和推广。

图2

［1］高婷婷.基于多目标跟踪的医学影像分析［D］.西安电子科技大学，2 0 1 2.

［2］杨景景.基于时空切片的运动目标检测与跟踪方法研究［D］.哈尔滨工业大学，2 0 1 3.

［3］王雷光.基于非模糊均值漂移的高空间分辨率遥感影像区域分割算法研究［D］.武汉大学，2 0 0 9.

［4］程广斌.应用于数字化诊断的若干医学图像分析方法研究［D］.南方医科大学，2 0 0 8.

Analysis of M edical Imaging Analysis Based on M ulti-target Tracking

GAO Lu-lu
(Department of Medical Imaging,ShanxiMedical University,Taiyuan 030000,China)

Objective:Of trackingmultiple targets in medical image analysis,and image analysis. Methods:Hospital from January 2012-October 2013 formedical imaging to detect 22 patients,mainly in patients with gastric lymph detection,application of multi-target tracking methods to achieve the patient's image detection,and image detection to analyze.Results:The hospital uses multi-target detection and tracking ofmedical image analysis,carried out on 22 patients with gastric lymph testing, the number of cases in which the detection accuracy of 16 cases,the accuracy was 72.7%.Conclusion: A multi-target tracking medical image analysis,can improve the accuracy of detection and slicing through the stomach of patients with diagnostic testing process time has been shortened,help provide patientswith better treatment period,worthy of clinical application and promotion.

Multi-Target Tracking;Medical Imaging;Analysis

R445

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2014.03.16

2014-02-19