数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用

李基臣 亓玉龙 胡海瑞 李业芹 杨斐

（1.山东省日照市中医医院医学装备部 山东省日照市 276800）

（2.山东省日照市中医医院放射科 山东省日照市 276800）

1 引言

数字图像处理技术是伴随着计算机信息技术的进步而发展的，它在医学影像学中的应用是通过各种影像设备而取得的医学图像，在数字化的基础上进行的各种增强和变换，从而突出有利于医学诊断或治疗的图像处理技术。

医学数字图像处理技术的应用不仅能辅助影像诊断，也能辅助进行更精准的治疗。数字图像处理技术主要应用于计算机X 线断层扫描、正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声影像等，如今数字图像处理技术的应用范围广泛，其在影像学科中的作用也日益受到重视。

1.1 研究背景

从1895 年开始，伦琴在实验室拍出其夫人手指影像，从而开创了“X 射线”成像，从此将影像学开创到医学应用领域中。

在1972 年，英国科学家基于计算机的数据处理而设计出CT 设备，开创了医学影像学的断层成像时代。CT 图像不是模拟图像，它先是经探测器而获得光电信号，然后经计算机进行处理后而获得的重建图像。CT 图像是首次出现的数字图像，这在影像学史上具有划时代的意义。自CT 出现之后，相继又有核磁共振（MR）成像、单光子发射型计算机断层成像（ECT）等新的数字成像设备问世，从此医学影像学快速迈入数字图像时代。从此，数字成像技术也开始作为一门交叉学科技术，也不断伴随着诸多的各种影像设备的产生而进步。

随着计算机科学技术的发展，医学影像学科表现出跨域大、知识交叉密集的特点。当前，计算机图像处理技术已经被广泛应用到医学影像技术中，助力于该学科的发展。

CT 是用X 线束从圆周方向对人体检查部位进行一定厚度的层面进行扫描，并由探测器而不是用胶片来接收透过该层面的X 线，然后X 线转变为可见光，再由光电转换器转变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，最后输入计算机进行运算处理。图像处理时将选定的层面分成若干个体积相同的立方体，称之为体素（voxel）。扫描所得数据经计算而获得每个体素的X 线衰减系数或称吸收系数，再排列成矩阵，即构成数字矩阵。数字矩阵中的每个数字经数字/模拟转换器转为由黑到白不等灰度的小方块，称之为像素（pixel），并按原有矩阵顺序排列，即构成CT 图像。所以，CT 图像是由一定数目像素组成的灰阶图像，是数字图像，是重建的断层图像。每个体素X 线吸收系数可通过不同的数学方法算出。CT 断层扫描图像具备高速、分辨率高、灵敏度高的特点，是经探测器螺旋式多方位、多层次的分析器官组织而得到的断层图像、立体图像。

将CT 应用到临床检查，是对传统X 线检查方式的优化。CT 扫描可以获得人体组织器官的解剖、功能图像信息，也能通过图像后处理技术将组织器官的三维信息完整展现出来，并能通过图像信息获得病变情况。同样，当前核磁共振、超声波等影像设备也广泛应用到了医学领域，是医生获取疾病信息的重要手段。

CT、MR、超声等影像设备在实际成像过程中，由于受组织器官体位置、大小、生理运动等影响，以及基于成像设备本身所固有的成像原理、设备与环境共同作用以及人为操作情况的影响，得到的医学图像对组织器官的解剖及生理功能尚无法达到百分之百的精确展示。实际上，医学图像数字化的过程中也会产生一些问题，如：边缘不清、对比度不强等，仅仅依靠肉眼是无法病灶位置、病理改变情况在图像中得以清晰展示。

医学图像处理技术的前期研究多以获得更高的医学图像像素、更快的图像处理速度为目的。当前医学图像处理技术中关于图像转换方法、图像压缩、降噪、图像分割、图像增强等方面的研究仍有较大进步空间，且理论成果向实际应用方面的转化仍较滞后。

1.2 研究方法

当前，临床医学影像成像设备主要为CT、超声波、核磁共振等。

超声波成像是基于超声波的回波来生成二维平面图像。超声波成像具有方向性好、穿透力强、声能集中，临床检查操作较方便，能较为详细的分析出人体组织的灰度形态、解剖结构等，在临床影像检查中被广泛应用。对于B 型超声波，主要是使用超声平面成像来实现，能将病变周边的位置以强弱不等的回声显现。它是通过亮度不等的光点连线，结合解剖学、生理学方面的知识，进行高光区、暗区病变位置的图像分析。超声成像设备价格经济，操作方便，其不足之处是对小于1-2 厘米的病变组织的诊断准确率不足48%。

磁共振成像是利用氢原子核在高强度磁场内与射频磁场发生相互作用（即磁共振现象），停止射频后，不同组织的氢原子核会以不同频率发射能量信号，磁共振射频信号通过相关设备进行接收与转换，经计算机图像后处理程序进行重建，所获得的图像即为成分图像（化学结构像），然后再通过后期的图像处理，如计算T1 值、T2 值、质子密度等，即可获得磁共振的不同参数图像。它不同于建立在人体组织器官的密度差异基础上，以探测X 线吸收和衰减变化信号为成像原理的CT 图像。磁共振成像可以将同样密度的不同组织，或同一组织的不同化学结构清晰显示出来。在几乎相同密度的软组织如中枢神经成像中显示出相对Ct 的优势，它能很好地区分脑中的灰质与白质，以及脑梗塞、脑出血等病变分期以及退化性脑疾病的早期诊断效果有极大的优越性。

1.3 研究意义

在图像信号实际生成和传输期间，因为成像设备本身固有因素、人为操作控制、环境影响等因素的干扰，导致产生细节模糊、较差对比度、较大噪音或者伪影等情况，无法保证影像的质量。其中的成像是使用灰度表示，其亮度不等，尤其是在病灶发展初期，还发现空间的形态变化比较小，原始图像信息所能呈现的有效诊断信息有限，无法保证医务工作者的诊断准确率。所以，要加强对技术和方法的处理分析，提高影像质量促进影像诊断准确率的提升。

数字图像处理技术在医学影像领域中的应用具备一定的共性，即利用计算机对图像实施采集、显示、储存和传输，能将其分成各个独立的部分，是促使各部分图像信息的数字化发展，这种共性为各个功能模块的有效优化提供很大方便，也能后期的图像数字信息处理工作更可行。例如CT 成像，在对影像实施预处理工作中，能将图像上的无意义信号进行过滤，可处理掉其中的无用信息，将有诊断价值的信息进行保留和恢复。将不利信息数据过滤后，保证将正常解剖及病变信息突出出来，在各项干扰逐渐消除的情况下，也能将射影像形态、边缘等所需要信息予以增强。此类技术的应用可获得良好的图像视觉效果，从而为医生的诊断提供更多依据。

2 材料和方法

医学数字图像处理的目标是医学图像信息的复原与医学图像信息的增强。医学图像的获得不可避免地产生“噪声”，噪声即为围绕真实信息值的波动，它是降低图像质量的主要因素，展示的是非真实的信息。图像处理的主要目的就是去除这些非真实信息，最大可能地获得真实的医学图像信息。图像增强就是利用人的视觉生理系统来更好地分辨图像细节，以及突出有利于诊断的医学图像信息。

2.1 图像采集与数字化

影像设备的不同，如CT、MR 及超声等设备所获得的图像信息展示方式不尽相同，在进行图像处理前首先要将所取得的光电信号、磁共振射频信号、超声波信号等转换为数字信号。图像数字化的过程主要分为三个步骤：采样、量化、编码。

2.1.1 采样

采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点，一副图像就是被采样成的有限个像素点的集合。

2.1.2 量化

量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。

2.1.3 编码

编码是在图像量化的基础上对二维座标系中X/Y 轴上的抽取点进行编码，可以采用各种算法进行编码。

2.2 图像处理

使用数字图像处理技术获取图像后，要进行图像的有效处理。在图像处理工作中，主要的方法为压缩处理、编码处理等，所有的数据完成处理后，将实现数据的压缩，也能对编码进行有效处理。比如：实现模型基编码处理、神经网络编码处理工作等。

2.2.1 图像变换技术

图像变换是指通过一定规则将图像由一个空间（空间域）转变至另一空间(空间域或频率域）的变换。

直接采集编码后的原始图像信息因图像阵列较大，若要空间域中直接进行处理，则计算量巨大。为减轻相关运算量，提高图像处理速度，通常需要引入各种图像变换的方法，如傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换等间接处理技术。引入各种图像变换算法的目的是将空间域的处理转换为变换域处理，通过转换算法，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。图像变换广泛应用于图像压缩编码、图像增强、图像复原以及特征提取等任务中。

其中，傅立叶变换是数字信号处理中的最基本变换，它广泛应用在频域中进行数字滤波的处理；而小波变换是建立在傅立叶变换的基础上的各种改进，它在时域和频域中都具有良好的局部化分析特性，能自动适应时频信号分析的要求，因此在数字图像处理过程中也有着广泛而有效的应用。

2.2.2 图像编码压缩技术

数字化后得到的图像数据量巨大，多数图像内相邻象素间有较大的相关性，即“空间冗余度”。而序列图像的前后帧间也有较大的相关性，即“时间冗余度”。为提高图像传输与存贮效率，可以通过消除冗余信息的方式进行图像压缩，用尽量少的字节数来表示原始数据，即采用编码技术来压缩其信息量。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。普遍应用的如图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。

通过对图像进行编码压缩，减少数据冗余，在保证关键数据不失真的情况下，减少描述图像的字节数，更是可以方便图像传输、处理、存储。图像压缩处理是可以在不失真的前提下获得，也可以在一定条件下失真压缩。当前各种图像编码算法较多，它是图像压缩技术中最重要的一环,也是发展最早且比较成熟的技术。

2.2.3 图像增强和复原技术

图像增强和复原是通过图像滤波来实现的，其目的是为了改善图像质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强是增强图像中有用的信息，如解剖结构的轮廓突出显示，特定区域的对比度等，它不考虑图像降质的原因，仅为突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可达到使图像中物体轮廓清晰、细节明显的目标；如强化图像低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原则要求对图像降质的原因有一定的了解，通常是应根据降质过程建立“降质模型”，再采用合适的滤波方法，恢复或重建原来的图像。

2.2.4 图像分割技术

图像分割是把一个图像分解成它的构成成分，然后针对图像中有独特性质的区域部分进行提取，提取出感兴趣的图像边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

常用的分割方法分别是基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法等。基于区域的分割方法是将图像分割成若干不重叠的区域，各区域内存在着某种相似性，使得各区域内的相似性大于区域间特征的相似性。基于边缘的分割方法则是首先检验出图像的局部存在着间断，然后将间断的部分连成一个边界，而这些边界又把图像分为不同的区域。

2.3 图像的识别和重建

在所有的图像经过复原后，能实现图像的有效转换。经对图像的详细分析后，能对相关的图像进行分割，并有效测量出图像的区域特点，以保证图像设备的有效呈现。在图像完成重建后，也能实现图像的配准工作等。

3 应用结果

3.1 在辅助诊断和手术评估中的应用

当前医学图像多为MR、CT、超声等设备产生的组织密度场的图像记录，不同组织的不同密度值表现在不同的点像素的灰度值上。基于各种图像分割方法和建立合理模型可表现病变区域，或者重建出具有不同细节层次的三维真实图像，使医生对病灶部位的大小、位置不仅具有定性的认识，而且有定量的认识，尤其是对大脑、血管组织等复杂区域，医学数据信息可视化所带来的效果尤其明显。借助虚拟现实的手段，医生可以对病变的部位进行确诊，制定出有效的手术方案，并在手术之前模拟手术过程和在手术中引导手术过程。

医学图像分割是正常组织和病变组织三维重建、定量分析等后续操作的基础，也是临床医学应用的瓶颈。由于医学图像的多样性和复杂性，及目前医学图像影像设备成像技术上的特点等，都使得医学影像图像存在一定的噪声，图像中目标区域边缘可能局部不清晰，这就使得医学图像处理的分割更加困难。预计，随着医学图像分割技术的不断优化，图像后处理技术将在人体组织器官的结构分析、运动分析、三维可视化等操作不断得以更好地实现，此类技术将在图像引导手术、治疗评估方面将得以更广泛的应用。

3.2 提升放射治疗效果

在肿瘤的放射治疗中，特别是图像引导下的精确的调强放射治疗，图像处理技术得到了广泛的应用。

在放射治疗前的CT 与MR 图像之间的图像融合处理中，应用各种配准算法可实现对病灶多模态图像进行组合，通过优化的图像处理技术能大大提升图像配准的准确性，有利于医生更加准确地进行病变部位定位，以提高放射治疗靶区的精确定位。

在靶区勾画阶段，对输入的 CT 或 MRI 图像，采用优化的图像分割与自动勾画图像轮廓的方法，可对分割出的组织重建其三维几何模型，在一定程度上可实现治疗射束的设置及多叶光栅轮廓的更精确适配。在摆位验证环节，有研究表明，采用联合非局域均值滤波算法和反锐化掩模算法对MVCT 图像进行增强优化，能够在保留 MVCT 细节特征的前提下有效抑制图像的噪声，提高图像细节部分与背景的对比度、图像清晰度及识别效果。采用相关图像处理技术，特别是在乳腺癌保乳手术后的放射治疗过程中，增强后的MVCT 图像质量可达到临床乳腺癌保乳术后放射治疗靶区勾画的标准。

放射治疗过程中的摆位验证，有研究表明采用灰度配准方式在特定方向上误差优于骨配准方式，在治疗验证时可采取合适的图像处理技术提高摆位精度的验证。

图像处理技术在放射治疗前的定位、放射治疗计划的制定、放射剂量的评估，在放射治疗过程中的摆位验证、治疗效果的评估中都得以了广泛应用，对于提升放射治疗效果明显，相应领域的图像处理技术仍在不断进步中。

3.3 脑组织功能成像的广泛应用

脑组织对人体机能的有效运转具有重要作用。因为脑组织结构十分复杂，为了加强对脑组织功能组织的认识，需要对脑组织全方位观察，加深对各项组织结构的深层次掌握。近几年，随着医疗技术水平的提升，数字图像处理技术被广泛应用到神经功能影像中。数字图像处理技术的使用，能过大脑皮层分析各个结构的运行情况。如磁共振脑功能成像，应用于检测机体大脑的皮层活动情况，可对脑血流等图像信息进行处理，能够获得较高的时间分辨率，能为临床诊疗工作提供有效帮助。

多种影像设备以及多种的成像方式其应用目的不同，CT/MR 图像侧重的是对中枢神经的解剖结构的显示，而SPECT 侧注重功能影像的成像。以上二类图像可通过图像标准化融合技术来应用到脑变性疾病、脑梗塞等疾病的诊断中，能够获得更好的诊断信息。

3.4 发挥数字解剖功能

早在上世纪九十年代，随着计算机信息技术的发展，基于二维图像的三维模型构建技术开始应用于医学教学领域。利用计算机图像处理技术构建医学三维解剖数据模型，可以获得人体的三维数据，展示人体组织、器官的全部结构数字化信息。随着各国纷纷推动发展本国的“虚拟人体计划”，极大程度上解决了临床教学中因解剖教学手段落后、标本量不足等解剖教学领域所面临的问题。临床教中采用虚拟解剖教学手段，可透过分析各个组织的影像结构，辅助医学工作者对机体的可视化学习，更全面的还原解剖学知识。该技术现已广泛应用到医疗教学、解剖研究工作中。

4 讨论

基于以上的分析了解到，医学数字图像处理技术在医学影像学中的应用价值较高。随着医学科学的不断发展，对医学图像图像处理技术进步的要求必然也越来越高。另一方面计算机科学也在蓬勃发展，医学图像处理技术也在不断提升，它的不断发展必将为医疗技术的进步提供重要的支持。医学数字图像处理技术与现代医学的结合不仅是多学科交叉发展的体现，也是医学科学的进步必然趋势。