基于Android平台的脑部MRI影像辅助诊断系统

2020-07-04张子南熊月玲韩磊杜冲锋叶明全

电脑知识与技术 2020年14期

张子南熊月玲韩磊杜冲锋叶明全

摘要：目的：探讨移动终端的医学影像处理实现和应用。方法：借助目前移动终端的高性能设备，开发基于android平台的脑部MRI影像辅助诊断系统，系统包含多种常用的计算机图像处理算法。结果：影像在经过系统处理后显示更加清晰，能更加直观地观察医学影像的特征。结论：系统应用能够提升临床医生移动辅助诊断能力，提高工作效率。

关键词：MRI图像处理;远程医疗;医学影像;Android

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）14-0001-02

1研究背景

以计算机为核心的信息与通信技术凭借移动互联网的飞速发展，已经渗透到移动门诊、移动诊断等移动医疗领域。随着医学信息化进程的不断加快，移动医学影像处理系统的建设得到了学术界和工业界的广泛关注。医学影像借助计算机图像处理技术实现专门的图像还原分析，将影像中表现的病变位置进行高清化处理，从而辅助医生为患者的疾病治疗提供参考性建议。

2移动端影像处理系统的实现

随着计算机处理器等硬件的飞速发展，移动终端拥有强大的信息处理性能，完全能够独立实现一些图像处理的操作。本系统是一个基于Android平台的脑部MRI影像辅助诊断系统，其主要功能如图1所示。

2.1图像去噪

在传统医学影像成像过程当中，很容易受到外界因素的影响而导致成像不清晰。其中因为受到噪声影响而导致影像形成噪点的情况最为常见。为了提高医学影像的清晰度，需要对影像的噪声进行处理。本系统中使用高斯模糊算法对影像进行去噪。高斯模糊是将原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积再进行累加，作为当前中心像素位置的像素值。通常用来减少图像噪声以及降低细节层次。

2.2图像增强

图像增强是医学影像诊断实际工作中最为常用的一种图像处理技术。该技术能够增强影像的分辨率和清晰度，能更清楚地观察病灶区的纹路，达到更精准的诊断效果嗍。医学影像处理过程中，需要将影像的色彩、饱和度和其他一些相关因素全部消除，保证图像的最终使用效果。如图2所示。

2.3边缘增强

医学影像领域中影像的类型多样化，需要根据不同类型影像来进行不同的图像处理。医院PACS系统中，边缘增强功能主要包含边缘检测和图像锐化。

边缘检测和圖像锐化通常用于对图像边缘的增强。医学影像的边缘具有非常重要的医学诊断意义，精确的边缘对确定病灶的大小和形状起到关键性的作用，如图3所示。通常，影像低频段是能量的主要集中部分，而高频段是噪声和图像边缘信息的主要集部分。这就导致医学影像在经过平滑处理后，使得图像边缘和图像轮廓出现模糊的情况。使用图像锐化技术对图像的边缘进行高清化处理，能够降低其所带来的影响。图像锐化处理的目的是为了使影像的边缘、轮廓线以及影像的细节变得清晰，如图3所示。

3系统功能与界面展示

3.1图像处理功能

客户端可以从图库中加载影像，基于我们现有的多种图像处理效果对影像进行处理，更加直观地观察病变区的特征，以协助影像医生进行诊断，其主界面和示例图如图4所示。

3.2医学图像知识科普

此功能面向对象广泛，能够为患者、实习影像医生、年轻影像医生或在校医学生等普及医学影像的基本知识，为用户提供一些较为常见的医学影像，描述它们的疾病种类、病灶形态等医学影像的信息。

3.3医学图像知识测验

面向在校医学生、实习影像医生、年轻影像医生用户群体提供知识测验功能，帮助用户能够随时随地进行医学影像知识的学习。

3.4特殊边缘检测

特殊图像边缘检测可以通过设置深色阈值、灰色阈值及浅灰色阈值来决定保留图像的范围，能够进行一定程度的图像分割，也能够获得更加平滑的图像边缘检测效果。

4系统应用和前景

4.1辅助诊断治疗

利用图像处理技术，对构建完整的医学影像体系具有重要的意义。医学影像质量的提升，给医生提供更加精确的诊断依据，辅佐医生临床工作。高质量的医学影像使医疗影像三维重建更加精确，帮助医生构建更加系统化的治疗方案，确保治疗水平和治疗效果满足患者的实际需求。