医学图像分析系统设计

寇毛蕊 广西大学

医学图像分析系统设计

寇毛蕊 广西大学

本次设计介绍了大量医学图像分析功能实现中所用到的方法和算法，其大致步骤为读取图像、预处理、图像分割以及特征提取和定量测量，进而进行图像分析。在整个设计过程中，利用MATLAB软件设计并实现了医学图像分析系统。该分析系统大致包括图像识别和读取、图像预处理、图像分割、结果分析、仿真测试等模块。该设计针对不同的模块进行分析，对于所选用的医学图像先进行读取，然后对感兴趣部分定量测量，测试结果表明本次设计功能基本完善，能实现大部分用户的需求。

MATLAB 图像增强 图像分割 图像分析

1 绪论

1.1 研究目的及意义

本次基于MATLAB的医学图像分析系统设计不仅是对其研究领域的深入探讨，还适用于当今社会发展的实际需求。MATLAB功能完备、运算函数处理速度快并且易于操作。同时MATLAB软件在实际应用中分布的领域非常广泛，具有很大的实用价值和经济效益。本设计就是从这一点出发，经过获取图像、图像预处理、噪声消除、图像增强等一系列处理步骤进而进行图像分析。通过对图像参数的定量测量，然后对于感兴趣特征进行识别、计算和分析，依托于MATLAB软件实现整个系统的功能与调试。

1.2 研究背景及国内外现状

医学图像分析综合了很多原理和算法，经过多年相关领域研究者的不懈努力，国内外相关领域内的学者基于不同的思路和考虑，对医学图像分析设计采取了不同的设计方法，但目前绝大多数分析都是只从某一角度进行深入研究。由于缺少研究者普遍接受的理论指导，给定一个特定领域，选择合适的分析方法仍然非常麻烦，需要反复进行实验。截止到目前，也没有一个全面并且精确可靠的分析系统适用于所有的应用技术。

2 图像处理算法基础

2.1 图像预处理

图像预处理步骤是为了消除图像分析研究中会对于分析结果造成干扰的无用信息，突出研究所需要分析的有用信息，使得图像重点突出，具有较高的可读性。预处理功能实现可以提高图像分割和图像分析的准确性，为后续研究提供更加特征化的图像。

2.2 图像分割算法

图像分割是利用各种算法把图像显示的区域分为很多个不同的小区域。从这些不同的小区域内提取研究所关注的模块，为下一步处理做准备。图像分割技术把图像分成了很多不同的模块，边缘检测法就是根据各模块间灰度像素的不同，区分出区域的边缘。根据实际问题把各种边缘检测的方法结合起来，然后结合各种算子，如Roberts、Sobel、Prewitt和Log等，该方法被研究领域内的学者形象的称之为多尺度边缘检测法。

3 系统设计

3.1 图像操作设计

建立GUI用户界面，可以实现读取、保存、复原图像等基本的操作功能。但在实现基本功能的同时，也要保证界面灵活、易于上手操作等，同时又可以实现截屏、退出等功能。

3.2 图像预处理设计

图像预处理步骤可以用来实现图像质量的改善和突出需要指定进行分析的特征。通过MATLAB软件编辑运行进行相应功能的实现，对于输入质量较低的图像，可以经过处理输出高质量的图像。常用图像增强、几何变换、灰度变换、去噪等方法对图像进行拟处理。该系统除了设置有截屏功能，还添加了图像的裁剪功能，并将其设置为隐藏，使得整个GUI界面设计更加的简洁。

3.3 图像分割设计

为了进一步研究，实现医学图像的定量分析和研究，需要将研究区域从整个图像区域中区分开来。该步骤可以采用图像分割处理相关的一些算子和方法来实现。图像分割处理就是指把感兴趣的目标从各区域中区分开来。

3.4 图像分析设计

提取感兴趣模块，进行分析。图像经过前面所进行的预处理和分割等步骤之后，还要抓住选中目标的本质特征，进行分类和提取特征参数等一系列的分析。通过图像的配准、分割和融合之后，从整合后的图像中提取图像中的特征，再与参考图像中的相应特征进行比较，实现对病灶的识别。然后进行参数特征提取。参数特征提取包括提取形状、周长和面积等。这一步骤是利用MATLAB工具箱中的函数来实现的。

4 结论

本文详细阐述了医学图像分析系统的设计方案及程序代码，目的是为在医学图像分析工作的人员提供一个便于操作又功能丰富的系统。用户界面上的按键都是在分析实际需求的基础上，精心设计的，没有多余或者是无用的按键。

本系统仍存在着不足之处。系统的功能可以进一步的完善。目前，该系统的各种图像处理应用，兼容性不是很良好，可以将系统进一步完善。可以在该系统中添加更多的功能模块。医学图像分析技术只有不断地创新和研发，才能适应这个快速变化的市场的新需求。在以后的研究工作中慢慢完善，最终开发出一个功能强大并且性能优异的医学图像分析系统。