基于MATLAB的医学图像处理系统设计与应用

闫秋孟，林 超，高 佳，于 尧，李昕亚，董 默

基于MATLAB的医学图像处理系统设计与应用

闫秋孟，林 超，高 佳，于 尧，李昕亚，董 默*

(牡丹江医学院 医学影像学院, 黑龙江 牡丹江 157000)

随着现代医学的高速发展，医学影像技术以高效、经济、无创等优点在医疗活动中得到广泛应用。医学图像已经成为现代医学不可或缺的一部分，它的质量直接关系到医生诊断和治疗的准确性。本文以MATLAB为基础，设计并实现了一种便携式医学图像处理软件系统，其利用MATLAB软件的图像处理、GUI开发等工具箱，深入的介绍了医学图像处理相关功能。并以具体的操作和医学实例介绍了MATLAB在医学图像处理中的应用和方法

医学图像处理；MATLAB；DICOM；医学开窗技术

0 引言

医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学和医学影像学等学科的交叉科学。各种类型的现代医疗诊断与成像设备在临床医学中占有不可替代的作用，他们提供了大量的医学图像信息，而医学图像能够最大限度的向医生提供病人的信息，医学图像信息能够直观地反映患者的疾病状态。为疾病的确诊以及选择有效的治疗方法起着决定性的作用。临床诊断越来越依赖医学图像，医学图像在现代医学中占有及其重要的地位。

长期以来，放射科医生对医学图像所包含的信息的解读仍然停留在定性阶段。随着医学成像技术特别是数字化医学影像技术的发展，对医学图像信息的定性解读方式已经不能满足临床的需求。仅凭借医生自身的经验容易产生漏诊和误诊，而且每位医生对影像信息的解读会不同，因此，对医学图像的定量分析是医学影像学发展的必然要求。在此背景下，医学图像处理与分析技术应运而生，且发展迅速。

医学图像处理与分析就是根据临床特定的需要利用数学方法及计算机软件，在众多软件当中，尤其属MATLAB应用最为广泛，对医学图像进行各种加工和处理，突出有用的临床信息、抑制无用信息以便为临床提供更多的诊断数据。MATLAB是一款功能强大的软件，它包含许多工具包，用于解决各类问题，用户可以通过使用这些工具包，非常便捷地进行计算、分析和设计工作，而MATLAB图像处理工具箱就是其工具包之一[1-3]。MATLAB软件中图像处理功能之所以强大，是由于它能够极大限度发挥其数组、矩阵计算的优势，不必在意图像的格式等细节处理，多样的函数能够实现复杂的图像处理功能，并且还能通过算法的研究和优化来进一步提升图像处理技术，这样能够大幅提高工作效率。此外，在检查这些算法时不仅能够便捷地获得统计数据，还能得到直观的图示。临床中对各种医学图像进行后处理时，常需要与大型医疗设备配合使用，图像处理常常与大型医疗设备绑定且无法移动，而且对于医学图像DICOM格式普通的电脑无法读取，患者除实片外无法从医院外实际了解到更多病患情况，多种图像后处理功能无法配合使用。开发设计的本系统是基于MATLAB软件提供的GUI开发（软件界面）方法，加上其非常完备的图像处理工具箱（多种前端图像处理手段），让医学图像处理功能不再依赖于大型医疗设备，而变的更加便携化（只需一台笔记本电脑），更好的为影像学科服务。

1 基于MATLAB的医学图像处理系统实现

1.1医学图像处理系统的系统概述

根据本文研究的内容,所设计的医学图像处理系统应包含的功能模块可以用图2.1表示。

图2.1 医学图像处理系统结构功能图

医学图像处理系统的主界面如图2.2所示。

图2.2 医学图像处理系统主界面

2.2医学图像处理系统的功能介绍

本系统属于便携式医学图像处理软件，不需要依托于大型影像设备，同时没有医学图像必要格式的限定。操作及使用方便（不需要影像技术专业医师进行操作），该套软件系统只依赖于MATLAB软件，因此具有极其强大且精确的图像处理功能（该功能可以将多种影像设备进行配合使用，比单一影像设备更强大），对于日常影像科室的医学图像处理完全可以满足需求。同时只需一台笔记本，增加了与患者以及远程医生的沟通便捷性。更好的为医院工作者及病患提供了帮助。目前系统具有以下功能模块：

（1）图片格式转换模块

该模块主要负责医学图像格式的读取及保存转换工作，众所周知，医学图像DICOM格式相对比普通图片格式如bmp、JPEG等精度更高，数据量更大，尤其不支持在普通电脑读取，本模块利用MATLAB图像处理工具箱中的DICOM图片处理功能，可以很好的支持医学图像的读取。除此之前，支持将DICOM图像保存成多种其他格式，方便患者在普通电脑读取。

（2）图像运算模块

在医学图像处理技术当中，图像的运算是应用最为普遍的处理技术。一般常用的运算方式包括以下几种：点运算、几何运算、代数运算及逻辑运算。本模块目前集成了普通的线性变换功能可以对图像的亮度、对比度做细微的调整，支持对医学图像的放大、缩小、镜像等处理。与此同时，在该模块中加入了目前医院常用的医学图像开窗显示技术，通过设置合适的窗宽、窗位完成医学图像的处理任务。

（3）图像分割模块

医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。在本模块中集成了常见的分割方式，如通过峰谷来进行图像分割，同时支持四种常见算子的边缘检测功能。

（4）图像增强模块

目前图像增强技术在临床当中应用非常广泛，利用MATLAB的图像处理工具箱，轻松的实现如直方图显示、直方图均衡化、图像锐化等处理。本模块的后续拓展功能较多，预计在下一个版本中进行的更新。

（5）保留模块

实证研究发现，企业是否多元化与企业最初所在的行业有关。当这个行业的技术是由不同种类技术组合而成，并且行业技术的通用性较强，行业内的企业就适合多元化经营。结合乐视宏观战略的PEST分析中的技术环境可以发现自2013年之后整个互联网行业掀起硬件依托的潮流，网站运营与线下企业的联合加快了全产业链业务体系的布局速度。全产业链业务体系良好的协同效应造就其技术上的良好通用性才使得乐视期望并在生态上从内容制作向硬件设备等新领域拓展经营。

随着医学技术及图像处理技术的不断发展，该模块作为整个系统的保留模块，在今后的版本更新中不断的拓展使用。目前正在开发的包括图像重建功能，支持三维重建等图像处理。

2.3医学图像处理系统的应用实例

现通过以下三个示例，向读者进行本系统功能的展示。

2.3.1 DICOM图像读入及转换格式

（1）医学图像的导入

该部分由一个“导入图片”按钮和一个图片显示坐标轴组成，通过按钮将要处理的目标图片导入并显示到坐标轴上。如图2.3所示。

（2）医学图像的转换

2.3.2 医学图像的边缘检测

打开系统主界面后选择图像分割处理功能模块后界面如图2.5所示，在“边缘检测”下拉菜单中选择采用的检测算子，如图2.5选择sobel算子，后在坐标轴处显示处理后的图片。

图2.3 医学图像读入及显示处理

2.3.3 医学图像的开窗技术应用

在医学图像处理中，我们经常使用的高精度医学图像的开窗显示技术就是对部分线性灰度变换的最主要应用之一。开窗技术也称窗口技术[8]。临床上，开窗显示对医学图像诊断有非常重要的作用，通过开窗显示技术，在不影响视觉效果的前提下将高精度医学图像的较大范围内的灰度值逐段映射为0～255灰度范围来显示[8]。即开窗显示就是在高精度医学图像的较大灰度范围内开设一个窗口，将这个窗口范围内的灰度值映射为0～255范围内的灰度值来显示，并通过不断地调节窗宽和窗位将所有的高精度医学图像信息逐段显示出来。进入图像运算功能模块后，在“开窗显示处理”显示功能旁边输入窗宽、窗位数值后，点击“确定”按钮，在坐标轴中显示该图像在输入窗宽、窗位下的处理效果，如图2.6所示。

3 总结

本软件实现便携式医学图像处理系统的开发任务。目前完成的该系统具有如下优点：1、除具有一般影像设备所具有的图像处理功能外，可以将多种大型影像设备图像进行配合使用；2、实现便携式医学图像处理的目的，医生只带一个普通笔记本可以在任意地点对医学图像（DICOM格式）进行处理，方便与患者或者其他医院医生进行沟通。3、功能可拓展性，目前开发的版本中并未加入过多的功能，在后续的开发过程中将加入更多的主流处理技术，如图像融合功能、图像重建功能。本系统将以使用普通电脑安装MATLAB软件作为基础，普通电脑携带方便，操作简单，可更有效的与患者及远程医生进行交流，将更有效的帮助医生进行诊断。

图2.6 医学图像开窗显示处理结果

[1] 孙祥, 黄晓鸣. 基于MATLAB的集成化图像处理系统[J].科学技术与工程, 2007, 7(8): 5386-5388.

[2] 邓华. 浅谈Matlab在数字图像处理中的应用[J]. 科技资讯., 2006(8): 128-129.

[3] 周广芬, 李鹏, 杨久义. 利用MATLAB图像处理工具箱进行图形数字化的研究[J]. 河北科技大学学报, 2005, 26(4): 309-312.

[4] 孙亦博, 朱玲利. DIOCM医学图像与BMP格式的转换研究[J]. 现代计算机, 2010, 8: 121-124.

[5] 姜炳旭, 刘杰, 孙可. Sobel边缘检测的细化[J]. 沈阳师范大学学报(自然科学版), 2010, 28(4): 503-506.

[6] 王娟, 周金芝. 基于Matlab的形态学图像处理研究[J]. 现代交际, 2010, (4): 135-136.

[7] 康晓东. 医学影像图像处理[M]. 北京：人民卫生出版社, 2009.

[8] 聂东升, 邱剑锋, 郑建立. 医学图像处理[M]. 上海: 复旦大学出版社, 2014.

A Design and Application of Medical Image Processing System based on MATLAB

YAN Qiu-meng, LIN Chao, GAO Jia, YU Yao, LI Ya-xin, DONG Mo*
(Mudanjiang Medical University, Mudanjiang City, Heilongjiang 157000, China)

With the rapid development of modern medicine, medical imaging technology has been widely used in medical activities for its advantages of high efficiency, economy and non invasion.Medical image has become an integral part of modern medicine, its quality is directly related to the accuracy of medical diagnosis and treatment.In this paper, a portable medical image processing software system based on MATLAB is designed and implemented,it uses the image processing and GUI development toolbox of MATLAB software, and further introduces the medical image processing related functions.The application and method of MATLAB in medical image processing are introduced in detail.

Medical image processing; MATLAB; DICOM; Medical windowing technique

TP319

: A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.02.012

2016年黑龙江省大学生创新创业训练计划立项(201610229062)；黑龙江省高等教育学会“十三五”高等教育科研课题(16G456)

闫秋孟(1995-)，女，黑龙江省牡丹江市牡丹江医学院医学影像学院，医学学士，主要研究方向医学图像处理与医学影像诊断；林超(1993-)，女，黑龙江省牡丹江市牡丹江医学院医学影像学院，医学学士，主要研究方向医学图像处理与医学影像诊断；3高佳(1996-)，女，黑龙江省牡丹江市牡丹江医学院医学影像学院，医学学士，主要研究方向医学图像处理与医学影像诊断；于尧(1995-)，女，黑龙江省牡丹江市牡丹江医学院医学影像学院，医学学士，主要研究方向医学图像处理与医学影像诊断；李昕亚(1995-)，女，黑龙江省牡丹江市牡丹江医学院医学影像学院，医学学士，主要研究方向医学图像处理与医学影像诊断。

董默(1986-)，男，黑龙江省牡丹江人，牡丹江医学院 医学影像学院 医学图像处理教研室，生物医学工程专业硕士，讲师，主要研究方向：医学图像处理与生物信号处理

本文著录格式：闫秋孟，林超，高佳，等. 基于MATLAB的医学图像处理系统设计与应用[J]. 软件，2017，38（2）：51-55