数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用

数字图像处理技术在医学影像中的研究
与应用
摘要：数字图像处理技术是随着计算机技术的进步而发展起来的，其在医学
成像中的应用是通过各种成像设备获得的医学成像，在数字化的基础上进行各种
改进和转换，从而突出了有益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有助于图像诊断，而且有助于更精确的治疗。

数字图像处理
技术主要应用于计算机X射线断层扫描、正电子发射断层扫描、核磁共振成像和
超声波成像等。

如今，数字图像处理科技被广泛应用，其在成像学科中的作用越
来越受到重视。

关键词：数字图像处理技术；医学影像；图像压缩
引言
数字图像处理技术是随着信息技术的进步而发展起来的，其在医学图像领域
的应用是通过各种成像设备获得的医学图像、数字改进和转换，从而强调有助于
诊断或医疗的图像处理技术。

医学数字图像处理技术的应用不仅有助于图像诊断，而且有助于更准确的处理。

数字图像处理技术主要用于x线层析成像、正电子发
射层析成像、核磁共振成像和超声波成像，现已得到广泛应用，其在图像领域的
作用日益受到重视。

1研究意义
在图像信号的实际生成和传输过程中，由于成像设备本身固有因素的干扰、
对人体功能的控制、环境影响等因素，导致细节模糊、对比度差、噪声或伪影等
情况，图像质量无法保证。

成像用灰度表示，其亮度不均匀，特别是在病变发展
的早期，还发现空间中的形态变化相对较小，原始图像信息可能呈现有限的有效
诊断信息，并且不能保证医务人员诊断的准确性。

因此，有必要加强对治疗技术
和方法的分析，提高图像质量，提高成像诊断的准确性。

数字图像处理技术在医
学成像领域的应用有一定的相似性，即使用计算机实现图像采集、显示、存储和传输，可分为不同的独立部分，是为了促进各部分图像信息的数字化发展，这种相似性为单个功能模块的有效优化提供了极大的便利，也可以更方便地进一步处理数字图像信息。

例如，在图像预处理期间，CT成像允许过滤图像上的非重要信号，处理图像中包含的不必要信息，并保留和恢复诊断信息。

过滤不良信息数据后，确保突出显示正常解剖和病理信息，在逐渐消除干扰的情况下，还可以增强形态学、边缘等所需的信息。

应用此类技术可以获得良好的视觉图像结果，从而为医生的诊断提供额外的基础。

2数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用
2.1在影像质控方面的应用
ＡＩ应用于医学影像科的质控要求对合适的患者以恰当的方法取得合格的图像，并即时准确地生成影像诊断报告。

ＡＩ可以用于判断图像质量以辅助影像技术的质控工作。

影像检查的质控主要关注图像质量是否合格。

技师通常在采集图像之后通过观察图像中组织结构的显示来评价图像是否合格。

通常图像质控的要点有：扫描范围、曝光条件或序列参数、动态增强扫描期相、图像伪影等。

技师判断图像不合格时，可采取适当措施予以补救，必要时再次采集图像。

主观评价要求承担质控任务者具备一定的经验，且质控在检查完成后，有一定的滞后性。

ＡＩ模型有望用于判断图像质量，且与图像采集直接整合，在检查当时发现问题即提醒技师立刻处理，对全部检查均可有效率地完成质控任务。

使用ＡＩ算法可以模拟技术专家评估图像质量。

例如心脏超声检查中要通过标准的解剖定位以评价特定的心脏功能异常，人工定位不易保持精准，通过ＡＩ技术可以评估解剖定位是否达到质量要求，以保证超声测量值是可靠的。

胸片是影像科最常见的检查工作，使用ＡＩ技术可以在投照完成之后立即自动判断是否有肋膈角包括不全、患者体位是否有旋转、患者吸气是否恰当等。

2.2 TEX床旁超声设备的设计临床问题和场景
超声影像诊断设备由于其无创、无辐射、易清洁、快速和成本低等特点，一直都是临床医生十分依赖的辅助诊断的常用途径，而且有使用频率更高、范围更
广的发展趋势。

鉴于POC床旁概念的快速发展、超声设备的使用范围扩大的发展
方向，一种具备POC场景特点的医学超声设备就成为了医学影像领域的发展趋势，也是许多临床医生的紧迫诉求。

POC超声不是单一场景，而是多场景下体现出来
的综合概念。

其中最主要的场景包括急诊、重症、麻醉、介入，未来还有院前急
救等场景。

面对这样一个综合复杂的场景，如何打造一个真正解决实际问题的产
品是对产品团队的考验。

不同子场景各有特点，产品团队需要仔细研究辨别，基
于“以用户为中心”的设计理念，首先要对各场景进行深入了解，并且持有一种“空杯心态”，不能习惯性地带入以往经验，而是要对各子场景，按照其重要程度、发展程度等因素，有侧重地做更加深入的调查研究。

从POC床旁模式的发展
程度来看，要关注不同国家间由于发展程度不同，在具体场景下、临床工作人员
的工作方式与习惯上的差异。

2.3辅助鉴别诊断
辅助鉴别诊断其核心为对肿瘤进行分类,以协助医生临床的判断、提高疾病
诊断效率和提供治疗方式参考。

提出一种基于CT图像提取大量量化的放射组学
特征并利用SVM分类器的非侵入性方法,以区分胃肠道间质瘤的良性或恶性,实验
结果AUC为0.85、精度83%、灵敏度82%和特异度84%,表明肿瘤良恶性识别效果
良好。

使用影像组学和深度学习来诊断磁共振动态增强成像上的良性和恶性乳房
病变,实验用随机森林来建立影像组学的模型,其中深度学习是使用ResNet50实
现的,实验结果使用基于ROI的参数的诊断准确度为76%,使用影像组学模型的诊
断准确度为84%,使用ROI和影像组学模型结合的诊断准确度为86%,表明影像组
学和深度学习的结合很有可能发展成为临床诊断工具。

使用支持SVM分类器区分
高血压心脏病和肥厚性心肌病,研究结果显示根据选定的纹理特征最大诊断精度
为86.2%,在测试集中准确度为80.0%,区分两类患者能力适中。

研究用影像组学
方法诊断垂体泌乳激素大腺瘤与非垂体泌乳激素大腺瘤的可行性,他们用
3Dslicer软件对图像进行预处理、ROI勾画与特征提取,用LASSO算法进行特征
选择,使用logistic回归与SVM进行建模与测试,实验结果发现在训练组鉴别诊
断PPM与NPPM的准确度分别为88.2%和91.8%,测试组的准确度分别为73.0%和77.8%,得出基于影像组学特征的机器学习模型对PPM的诊断效能较高的结论。

3其他互联生态设计原则
同科室产品群的产品PI需要有一致性。

体现在外观设计语言、配色、设计
细节一致性以及界面文字字体、按键和背景颜色，色彩面积比等等的一致性，给
操作者一个完整的、有沉浸感的视觉体验，并有助于提升品牌形象。

基础触控交
互逻辑需要保持一致，但是同时需要尊重不同医生的使用习惯。

原因是医学影像
类产品和监护类、呼吸麻醉类产品操作者不同，使用习惯稍有不同。

结构化数据
呈现的感知层次要做区分，帮助提升识别效率。

面积大的操作按键色彩饱和度低，不刺眼，而局部使用的则色彩饱和度高，识别度高，比如参数和波形信息。

相同
参数或者波形颜色和饱和度在不同设备上需要保持一致，方便医生识别。

结束语
根据上述分析，医学数字图像处理技术在医学图像中具有很高的价值。

随着
医学科学的发展，医学图像处理技术进步的需求不可避免地增加。

另一方面，信
息技术正在蓬勃发展，医学图像处理技术也在不断改进，其持续发展必将为医学
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相结合，不仅是
跨学科发展的表现，也是医学科学进步的必然趋势。

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