医学图像处理技术：第一章 绪论

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1、医学图像处理医学图像处理第一章 绪 论数字图像处理 利用计算机技术对图像进行数学运算和处理。是一门相对年轻的学科，只有几十年的历史。是光学、电子学、计算机科学、计算机图形学、人工智能、模式识别、及摄影技术等多学科领域的交叉技术学科。课程性质和任务 通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。着重掌握数字图像的增强、复原和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。 先修课程 高等数学、线性代数、概率与数理统计、数字信号处理 教材 冈萨雷斯著，阮秋琦译 数字图像处理（第二版） 电子工业出

2、版社 2003年3月 图像处理和分析，章毓晋，清华大学出版社，2000年6月 1.1 图像的基本概念图像（Image）的定义 所谓“图”，能量或其他形式的物理量在空间的分布，“像”是人的视觉系统对接收到的图信息在大脑中形成的印象。图像是“图”和“像”的结合。韦氏词典：图像是人或事物的一个逼真模仿或描述Castleman：在一般意义下，一幅图像是一个物体或对象的另一种表示，用来表示某种东西的一种东西。 阮秋琦教授：以一种技术手段被再现于二维平面上的视觉信息，即图像是物体或场景在平面坐标上的直观再现。Gonzalez：图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界获得的，可以直接或间接作用于人眼

3、并进而产生视知觉的实体。总而言之：一幅图像包含了所表示物体或对象的描述信息和特征信息，或者说图像是与之对应的物体或对象的一个真实表示，这个表示可以通过某一种或某几种技术手段实现。1.1 图像的基本概念图片和图形图片（Picture）：经过合适的光照条件一个可见物体的分布，侧重强调现实世界的可见物体。图形（Graphics）：强调用一定的数学模型来生成图像。图像的分类(根据产生方法):可见图像：视觉系统可以直接看见的图像，一般通过照相、手工绘制 等方法获取不可见的物理图像：如温度、压力、高度及人口密度等的分布图。数学图像：由连续函数或离散函数生成的抽象图像1.1 图像的基本概念图像的数学表示：从

4、物理学和数学的角度看，一幅图像可以看作是物体辐射能量的空间分布，这个分布是空间坐标、时间、波长的函数，即 二维静态单色平面图像可以用一个二维数组f(x,y)来表示，即 x,y表示二维空间的坐标，取值有限； f表示图像在点(x,y)某种性质F的值。 我们总是根据图像内不同位置的不同性质来利用图像( , , , , )If x y zt( , )If x y1.1 图像的基本概念数字图像f,x,y的值是连续的，可以是各自取值范围内的任意实数。计算机只能对离散量进行处理。当空间坐标x，y以及幅值f均为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像由有限个元素组成，每个元素有自己特定的位置和幅值，

5、这些元素称为图像像素（pixel）。在三维图像中，每个基本单元称为体素（voxel）。1.1 图像的基本概念图像的矩阵表达图像的矢量表达 其中，数字图像的数学表示数字图像的数学表示111213232122313233ffffffFfff12NFfff123Tiiiiffff1.2 图像处理早期的概念就是对图像进行的操作。图像技术的应用举例图像的采集、获取、编码、存储和传输图像的合成和产生图像的显示和表达图像的变换、增强、恢复和重建图像的分割目标的检测、跟踪、表达和描述目标特征的提取和测量三维重建图像的分类、表示和识别图像数据库的建立、索引和抽取图像和场景的解释和理解1.2 图像处理图像工程的概

6、念对各种图像技术进行综合集成的研究和应用应当在一个整体框架下进行，这个框架就是图像工程。图像工程是一个将数学、光学等基础学科的原理，结合在图像应用中积累的经验而发展起来的，将各种图像技术集中集合在一起，对整个图像领域进行研究应用的新学科。图像工程研究的范围与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等专业相互交叉，它的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术密切相关，它的发展应用与生物医学、遥感、通信、文档处理等许多领域紧密结合。1.2 图像处理图像工程的层次结构图像理解图像理解图像分析图像分析图像处理图像处理抽象程度高低符号目标像素数据量小大1.2 图像处理图像处理着重强调在图像

7、之间进行的变换。狭义的图像处理是对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础。图像处理是一个从图像到图像的过程。图像分析对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像和目标的描述。图像分析是一个从图像到数据的过程。1.2 图像处理图像理解在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并通过对图像内含义的理解得出对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。1.2 图像处理图像理解在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并通过对图像内含义的理解得出对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。1.3 数字

8、图像处理的起源和发展20世纪20年代，数字图像处理最早的应用在报纸业，第一次通过海底电缆传输图像 1921年用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生的图像1922年在信号两次穿越大西洋后，从穿孔纸带得到的数字图像1.3 数字图像处理的起源和发展数字图像处理领域的发展必须依靠计算机及数字存储、显示和传输等相关技术的发展。第三代计算机的研制成功以及傅立叶变换算法的发现和应用，才使得人们逐步利用计算机对图像进行加工处理。第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代初，用来校正航天器上摄像机中各种类型的图像畸变。美国航天器传送的第一张月球照片1.3 数字图像处理的起源和发展20世纪

9、60年代末、70年代初 开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域计算机轴向断层术 (CAT,CT) 获诺贝尔医学奖1.3 数字图像处理的起源和发展至今 广泛用于工业、医学、生物科学、地理学、考古学、物理学、天文学等多个领域太空技术：航天技术、空间防御、天文学生物科学：生物学和医学刑事/物证：指纹、人脸分析国防：军事探测工业应用：产品检测日常生活应用：照片编辑、影视制作2022-6-21图象处理最先应用于空间探索2022-6-212022-6-212022-6-212022-6-21 2022-6-211.4 数字图像处理的应用举例根据信息源分类 （电磁波谱）根据光子能量排布的电磁波谱1.4 数

10、字图像处理的应用举例伽马射线成像骨骼扫描PET图像医学图像PET 正电子发射计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography)图像放射示踪物质（脱氧葡糖、水、氨基酸、多巴胺等）经注射后，核衰变，产生正电子，和人体内负电子结合，湮灭时放出+ -180度方向光子对。2022-6-21人体检测检测器器检测检测器器 同时检同时检测到测到信号信号 1.4 数字图像处理的应用举例X射线成像（a）胸部X射线图像（b）主动脉造影图像（c）头部CT（d）电路板（e）天鹅星座环1.4 数字图像处理的应用举例紫外线成像典型应用是荧光显微镜(1)普通谷物(2)被真菌感染的谷物

11、(3)天鹅星座环1.4 数字图像处理的应用举例可见光及红外成像1.4 数字图像处理的应用举例微波波段成像典型应用 雷达不受气候、光照条件影响，可以穿透云层，通过植被、冰层和极干燥地区西藏东南山区航天器拍摄的雷达图像1.4 数字图像处理的应用举例无线电波成像典型应用 MRI(a)膝盖 (b)脊椎1.4 数字图像处理的应用举例其他成像方式声波成像（几百赫兹）超声波成像（百万赫兹）图像处理技术在生物医学中的地位自古以来，“望、闻、问、切”都是国内外进行医学诊断最基本的手段。自伦琴1895年发现X射线以来，医学的诊断方式发生了翻天覆地的变化。随着医学成像和图像处理技术的不断发展，现代医学已越来越离不开

12、医学影像的处理。通过图像处理，可以对医学图像进行任意放大、缩小、旋转、对比调整、三维重建等处理，使得医生可以从多方位、多层次的对图像进行观察，对感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，可以大大提高临床诊断的准确性和正确性。2022-6-21图像处理技术在生物医学中的地位生物医学成像及图像处理在生命科学研究、医学诊断、临床治疗等方面起着重要的作用，X射线、CT、MRI的发现或发明者获得诺贝尔奖，就是其重要价值的印证。 1895年，伦琴发现X射线，获取了人类史上第一幅医学图像，1903年获得首届诺贝尔物理学奖。 2022-6-21Hounsfield和Cormack因发明CT获得1979年诺贝尔医学和

13、生理学奖。 Bloch（布洛赫）和Purcell（泊赛尔）因发现NMR现象获得1952年诺贝尔物理学奖。 发明MRI中Fourier重建方法的瑞士科学家理查德.恩内斯Ernst获得1991年诺贝尔化学奖。 Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获得2003年诺贝尔医学和生理学奖。 图像处理技术在生物医学中的地位医学成像及图像处理设备占医院投资中的比例越来越高。仅GE公司下属的北京航卫2003年生产的中低档CT，销售额就达30亿元。发达国家高度重视。以美国为例，它是NSF（国家科学基金会），NIH（国家卫生研究院）的重要资助领域，近年美国还成立了NIBIB（国家生物医学成像和生物

14、工程研究所）机构专门资助医学成像和生物医学工程领域的研究。 2022-6-21医学图像PET 正电子发射计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography)图像放射示踪物质（脱氧葡糖、水、氨基酸、多巴胺等）经注射后，核衰变，产生正电子，和人体内负电子结合，湮灭时放出+ -180度方向光子对。2022-6-21人体检测检测器器检测检测器器 同时检同时检测到测到信号信号 医学图像胸部X射线图像2022-6-21CT图像医学图像荧光显微图像2022-6-21磁共振图像2022-6-21医学成像超声图像2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像增强按特定的

15、需求突出图像中的一部分信息，同时削弱或去除某些不需要信息的一种处理方法。使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适合。增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，但可能损失某些信息。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像增强2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像增强2022-6-212022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像分割图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性（灰度、颜色、纹理等）。技术的特点，使得医学图像存在一定的噪声图像分割可以把“感兴趣的目标物体”从复杂

16、的景象中提取出来，才能进一步对各个子区域进行定量分析、识别或者三维重建。医学图像具有及其繁杂的多样性和复杂性，加上目前医学影像设备成像，图像中目标物体部分边缘也有可能局部不清晰，使得医学图像 的分割更加困难。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-心室轮廓提取精确地提取出心室的轮廓，医护人员还能根据心室边界的位置测量出房、室腔的大小，计算心排出量、射血分数等以了解心室功能。由于心脏肌肉的运动和血液的流动，使得心室轮廓周围和心室内腔灰度值变化不均匀、低分辨率、低对比度、固有的斑点噪声、边界缺失和边界不连续等2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像分析生物芯片图像分析所谓生物芯片就是在

17、微小的基片表面有序地点阵排列了一系列固定于一定位置的可寻址的识别生物分子（目前主要是核酸和蛋白质等生物活性大分子），结合或反应在相同条件下进行，反应结果用化学荧光法、化学发光法、同位素法或酶标法显示，然后用精密的激光共聚焦扫描仪进行扫描获得微阵列图像，最后通过计算机软件系统进行分析，得到有关的生物信息。生物芯片技术可以同时、快速、准确地分析大量基因组信息，使其在许多领域中得到了应用，如DNA的快速测序、疾病诊断、疾病治疗、药物筛选、新药的发现和研制等。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像分析生物芯片图像分析图像预处理。生物芯片由于其制备过程的特殊性，扫描得到的微阵列图像不可避免地会

18、受到随机噪声、灰尘以及残余蛋白质和组织碎片的污染。网格化。主要用来确定样点在阵列中的坐标。样点识别。 将样本点和背景区分开来，提取每个样点并以子图像的形式保存。信息提取。提取微阵列图像中每个样点的所蕴含的生物信息。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像分析生物芯片图像分析2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像分析生物芯片图像分析2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像拼接高倍镜下的显微图像较低倍图像可以提供更加丰富的信息，但是随着放大倍数的增加，图像的视野也随之减少，使得在较高的放大倍数下，无法将感兴趣区域放在同一个视野下，给高倍镜下较大目标的观察和分析带来了困难。

19、图像拼接是指将存在重合区域的多幅图像进行无缝拼接，重建成一副较大视野的图像。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-图像拼接2022-6-21骨髓细胞显微图像的拼接医学图像处理技术应用举例-图像融合医学影像根据所提供的信息内涵，可分为两类：解剖结构图像（CT、MRI、B超等）功能图像（SPECT、PET等）解剖图像以高分辨率提供了脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况。功能图像能提供脏器功能代谢信息，但图像分辨率差，图像不清晰。目前这两类成像设备的研究都取得了很大进步，双方都在逐步弥补自身弱点。然而，由于成像原理不同造成的图像信息局限性，使得单独使用某一类图像的效果并不理想。2022

20、-6-21医学图像处理技术应用举例-图像融合图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。医学图像融合就是将解剖结构成像与功能成像两种医学成像的有点结合起来，为临床提供更多、更准确的信息。解剖结构图像也可进行融合，如CT图像和MRI图像。MRI图像软组织对比分辨率高，脑灰白质分界清楚，但对钙化不敏感；CT图像对钙化灶敏感，而软组织对比度不佳。因此可以通过图像融合来对它们提供的诊断信息进行互补。2022-6-212022-6-212022-6-212022-6-21图像融合2022-6-21医学图像处理技术应用举

21、例-三维可视化技术目前，CT、MRI、PET等医学成像设备均产生人体某一部位的二维断层图像。在医学诊断中，医务人员通过观察一组二维断层图像，根据解剖学知识在大脑中进行三维数据的重建，以此来研究病变体的空间结构。这就难以准确确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的关系。所谓医学图像的三维可视化技术就是指利用一系列的二维切片图像重建三维图像模型并进行定性、定量分析的技术，弥补成像设备的不足，便于医生从多角度、多层次进行观察和分析，辅助医生诊断。2022-6-212022-6-212022-6-212022-6-21组织切片图像的三维重建2022-6-212.5 mC57/BL/6J2

22、,000 sections组织切片图像的三维重建2022-6-21Olympus AX 70Standard computerOlympus DP 50组织切片图像的三维重建2022-6-212022-6-21医学图像处理技术应用举例-虚拟内窥镜技术内窥镜技术作为一个重要的检查手段已经有了几十年的发展历史，但现有的内窥镜技术存在一个共同的缺陷：必需往病人体内插入内窥探头，给病人带来很大的痛苦。随着三维可视化技术的发展，虚拟内窥镜技术产生了。它主要采用计算机图形学、三维可视化技术和虚拟现实技术来实现。通过CT、MRI等设备，获取人体断层图像，利用图像处理技术，重建和显示三维图像。然后把视点人体器

23、官或血管中，进行视点漫游，变动视距，调整视角，对视点前方的组织结构进行动态实时绘制和显示，帮组医生在屏幕上完成内窥镜检查。2022-6-21医学图像处理技术应用举例-虚拟内窥镜技术优点同一套数据可以重复操作任意多次。病人的痛苦可降到最低。视点可任意设置。能够看到传统内窥镜无法看到的地方，视野范围不仅仅局限在器官内表面，甚至可以穿越管壁的限制看到壁外和邻近的解剖结构，有助于发现更多的病理信息。2022-6-212022-6-212022-6-212022-6-212022-6-212022-6-211.5 图像处理的基本步骤 图像获取、表示和表现 Image Acquisition Image, Representation and Presentation 图像增强 Image Enhancement图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。 图像复原 Image Restoration 复原技术是已知图像品质下降的原因时，对图像进行校正。 图像分割 Image Segmentation 把图像分成区域的过程就是图像分割。 图像压缩 Image Compression 彩色图像处理 Color Image Processing1.6 图像处理系统的组成