第6章 医学图像基础(1)
医学影像学知识总结(详细版)
影像学知识点总结第一章总论X线成像（1）X线的产生以及特性1.穿透作用：成像基础2.荧光作用：透视检查的基础3.感光作用：X线摄影的基础4.电离作用：放射剂量学的基础5.生物作用：可使细胞组织产生抑制、损害甚至坏死。
※用于诊断的特性包括穿透作用、荧光作用、感光作用※X线防护原则X线防护的三大基本原则：防护实践正当化、防护最优化、个人剂量限制。
实际工作中要遵循：时间防护、距离防护、屏蔽防护三项原则。
（2）人体X线吸收量主要取决于待检组织的密度和厚度（3）X线在人体内透过率从大到小的排列顺序为气体>脂肪>液体和软组织>骨（4）X线诊断原则是全面观察、具体分析、结合临床、作出诊断（5）直接数字化X线摄影的是DR；利用电子计算机处理数字化的影像信息，以消除重叠的骨骼和软组织影，突出血管影像的是DSA（6）造影检查分为直接引入（胃肠道造影，瘘道造影，椎间盘造影，子宫输卵管造影等）和生理排泄（如静脉尿路造影）（7）根据组织对人体结构对x线吸收量的差异，可将影像分为三类：1．高密度影：如骨骼，X线片呈白色2.等密度影像：如肌肉、内脏和液体等，X线片呈灰色3.低密度影像：如脂肪和气体密度低，X线片上呈灰黑色和黑色X线在人体内透过率从大到小的排列顺序为气体>脂肪>液体和软组织>骨(8)透视和摄片的比较1．透视优点：①观察运动；②任意角度（体位）观察；③操作简单，立即出结果；④费用少;⑤适于胸透、急腹症、消化道钡餐、骨折复位、异物摘除、心血管检查等。
缺点：①影像不能永久记录（具备影像增强器，磁带记录除外）；②细微结构、厚密组织显影不清，如观察肾输尿管结石则不能常规透视诊断；③时间长，接受X线量多。
2．X线摄影优点：应用广，受照X线量较少，人体细微结构及厚密度组织均能显示清楚，永久记录。
缺点：不能检查器官功能；费用大。
CT((X-ray computed tomography,CT)（1）CT值：表示单位体积对X线的吸收系数，将吸收系数换算呈CT值，作为表达组织密度的统一单位。
第6章 医学图像基础(2)
具有最均匀直方图的增强图像可由下式计算：
g ( x , y ) = ( P − 1) ⋅ H ( f ( x , y ))
14
图(a)是原始脑图像，对应直方图（图 (b)）中灰度分布很不均匀；图(c) 是归一化累加直方图。图(d)和图(e)是增强后的图像与直方图；图(f)是增强后 的归一化累加直方图，接近一条直线。经直方图均衡化处理后MRI脑图像中 的细节明显得到增强。
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均值滤波 (Mean Filtering)
图像与尺度为 (2K+1)×(2L+1)核的卷积，核的元素值为总元 素个数的倒数，例如，当K=L=1时， ⎡ 1 1 1 ⎤ ⎡1 1 1⎤ 9 9 9
⎥ ⎢ 1 1 1 ⎥ = 1 ⎢1 1 1⎥ w(k, l) = ⎢ ⎥ ⎢ 19 19 19⎥ 9 ⎢ ⎦ ⎢ 9 9 9⎥ ⎢1 1 1⎥ ⎦ ⎣ ⎣
28
6.4.7频域增强技术
图像f(x, y)的富立叶变换f (u,v)定义为
1 F (u ,v ) = M ⋅N
M −1 N −1 x =0 y =0 ⎛ ux vy ⎞ − 2πj ⎜ + ⎟ ⎝M N ⎠
∑ ∑ f ( x , y )e
u = 0, 1, 2, … , M-1, v = 0, 1, 2, …, N-1 其中u,v 是空间频率参数。富氏变换给出图像的谱表示，可以参照频 谱，增强所需要的性质对系数进行调整，再通过富立叶逆变换，可以 得到该图像的空间域形式：
K
L
+ k )− i )
i = 0,1,..., P − 1
局部区域累加直方图：
j 1 H LA (x , y )( j ) = ∑ hLA ( x , y )( i ) (2 K + 1) ⋅ (2 L + 1) i =0
医学影像解剖学(B040110Z5)-医学影像学专业
医学影像解剖学-教学大纲课程编码: 040110Z5课程名称：医学影像解剖学（medical imaging anatomy）课程性质：必修（考试课）学分：5学分总学时: 80学时理论学时: 40学时实验学时: 40学时先修课程：系统解剖学适用专业：医学影像学专业用参考教材：胡春洪，主编.《医学影像解剖学》第1版，人民卫生出版社，2015.2。
一、课程简介医学影像解剖学是医学影像学的一门重要基础学科，是运用现代医学影像技术研究正常人体内部形态结构的科学，是随着医学影像技术在医学中的广泛应用而发展起来的。
医学影像解剖学是根据X线、计算机断层成像(CT)、超声成像(USG)及磁共振成像(MRI)等技术观察研究人体器官影像形态结构。
学习医学影像解剖学的目的在于了解医学影像解剖学的基础知识，掌握重要部位或器官的X线解剖及断层影像解剖，为进一步学习《影像诊断学》打好基础。
二、基本技能要求1.根据各系统的特点掌握该系统的影像检查方法的评价。
2.掌握各系统的解剖要点及相应的影像解剖结构。
3.熟悉各种影像中的脏器形态、密度和信号，掌握在不同图像中人体解剖的特点及识别方法。
4.掌握各种影像图像中人体各解剖结构的正常值及正常变异。
四、考核采用考勤（10%）+理论考试(60%)+实验成绩(30%)。
五、实验(见习)内容与要求实验以采取画图识图的方法加深印象，巩固所学内容进行。
采用学生提出问题、教师指导答疑。
教师可适当辅助传统影像学胶片和现场示教实习，以适应学员未来不同的工作环境。
阅片教学中，应注意发挥学生独立思考、唯物辨证分析的能力。
所以指导教师应采用学导式教学法、与学生共同讨论解决。
第一章总论（一）目的要求:1.了解医学影像解剖学的定义与内涵2.了解医学影像解剖学简史与展望3. 掌握医学影像解剖学技术常用体位和方位、基本原理与特点4. 掌握影像解剖学常用术语。
（二）教学时数：2学时（三）教学内容:1.医学影像解剖学定义与内涵、简史与展望2.医学影像解剖学常用体位和方位3.医学影像解剖学技术基本原理与特点4.医学影像成像常用技术、方法5.常用术语（四）教学方法：课堂讲授。
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第1章概论1、1895年11月8日，伦琴发现X射线。
2、现代医学影响设备可分为影像诊断设备和医学影像治疗设备。
3、现代医学影像设备可分为：①X线设备，包括X线机和CT。
②MRI设备。
③US设备。
④核医学设备。
⑤热成像设备。
⑥医用光学设备即医用内镜。
第2章 X线发生装置1、X线发生装置由X线管、高压发生器和控制台三部分组成。
2、固定阳极X线管主要由阳极、阴极和玻璃壳组成。
3、阳极：主要作用是产生X线并散热，其次是吸收二次电子和散乱射线。
4、阳极头：由靶面和阳极体组成。
靶面的作用是承受高速运动的电子束轰击，产生X线，称为曝光。
5、阳极帽：可吸收50-60%的二次电子，并可吸收一部分散乱射线，从而保护X线管玻璃壳并提高影像清晰度。
6、固定阳极X线管的阳极结构包括：阳极头、阳极帽、可伐圈、阳极柄。
7、固定阳极X线管的主要缺点：焦点尺寸大，瞬时负载功率小。
优点：结构简单，价格低。
8、阴极：作用是发射电子并使电子束聚焦。
主要由灯丝、聚焦罩、阴极套和玻璃芯柱组成。
9、在X线成像系统中：对X线成像质量影响最大的因素之一就是X线管的焦点。
10、N实际焦点：指靶面瞬间承受高速运动电子束的轰击面积，呈细长方形。
11、N有效焦点：是实际焦点在X线投照方向上的投影。
实际焦点在垂直于X线管长轴方向的投影，称为标称焦点。
12、一般固定X线管的靶角为15°-20°。
13、有效焦点尺寸越小，影像清晰度就越高。
14、软X线管的特点：①X线输出窗的固有滤过率小。
②在低管电压时能产生较大的管电流。
③焦点小。
15、结构：与一般X线管相比，软X线管的结构特点是：①玻窗②钼靶③极间距离短。
16、软X线管的最高管电压不超过60kv。
17、X线管常见的电参数有灯丝加热电压、灯丝加热电流、最高管电压、最大管电流、最长曝光时间、容量、标称功率、热容量。
18、N容量：他是X线管在安全使用条件下，单次曝光或连续曝光而无任何损坏时所能承受的最大负荷量。
医学图像处理重点知识概要
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
医学成像学基础知识概览
医学成像学基础知识概览
医学成像学是研究人体结构、功能及病理变化的科学。
医学成
像技术是现代医学中不可或缺的工具。
以下是医学成像学的基础知识：
1. 成像技术分类
医学成像技术分为结构成像和功能成像。
结构成像是通过静态
图像对人体结构进行观察，如CT、MRI等；功能成像则是通过动
态图像对人体组织或器官的代谢活动进行观察，如PET、SPECT等。
2. 常用成像技术
- X线成像技术：透视、数字减影血管造影（DSA）。
- CT技术：多层螺旋CT、电子束CT。
- MRI技术：T1加权成像、T2加权成像、弥散加权成像。
- 超声波成像技术：B超、彩超、经食管超声等。
- 核医学成像技术：单光子发射计算机断层扫描（SPECT）、
正电子发射计算机断层扫描（PET）。
3. 成像技术的选择
不同的成像技术选择取决于医生对病患的诊断要求以及成像技术的适用范围。
不同的成像技术各有优劣，需要根据具体情况选择合适的成像技术。
4. 总结
医学成像技术在医学诊断中起着至关重要的作用。
在选择适合的成像技术时，需要根据患者的病情以及医学成像技术的优劣进行权衡，以达到更好的医学诊断效果。
MedicalImage13医学图像分类汇总
组织
T1
T2
胼胝体
380
80
桥脑
445
75
延髓
475
100
小脑
585
90
大脑
600
100
脑脊液
1155
145
头皮
235
60
骨髓
320
80
正常颅脑的T1与T2值（ms）
13
• MRI图像虽然也以不同灰度显示，但反映的是MR信号强度的不同或弛豫时 间T1与T2的长短，而不象CT图象，灰度反映的是组织密度。 • MRI图像如主要反映组织间T1特征参数时，为T1加权象（T1weighted image，T1WI），它反映的是组织间T1的差别。如主要反映组织间T2特征参 数时，则为T2加权像（T2weighted image，T2WI）。因此，一个层面可有 T1WI和T2WI两种扫描成像方法。分别获得T1WI与T2WI有助于显示正常组织 与病变组织。正常组织，如脑神经各种软组织间T1差别明显，所以T1WI有利 于观察解剖结构，而T2WI则对显示病变组织较好。 • 在T1WI上，脂肪T1短，MR信号强，影像白；脑与肌肉T1居中，影像灰； 脑脊液T1长；骨与空气含氢量少，MR信号弱，影像黑。在T2WI上，则与 T1WI不同，例如脑脊液T2长，MR信号强而呈白影。
3、重新计算各类组织的聚类中心值； 4、若收敛则对被识别象素进行归类，否则至
2继续。
9
6.2.2 基于灰度和纹理参数的组织分类 K－近邻分类法
K近邻分类法(K-NN)是模式识别中一种非常有效的分类器。 方法：
1、学设习有样M本个有类K别个L特1，征L2值，。…，LM，每类有Ni个学习样本，每个 2、计算被识别的象素与每个学习样本的距离：
医学影像专业知识资料
医学影像专业知识资料1. 医学影像学概述
1.1 医学影像学的定义和重要性
1.2 医学影像学的发展历史
1.3 医学影像学的主要分支
2. 常见医学影像技术
2.1 射线成像技术
2.1.1 射线的基本原理
2.1.2 射线摄影技术
2.1.3 (计算机断层扫描)
2.2 磁共振成像技术 ()
2.2.1 磁共振原理
2.2.2 扫描技术
2.2.3 图像特征
2.3 超声波成像技术
2.3.1 超声波原理
2.3.2 超声波成像技术
2.3.3 超声波在临床应用
2.4 核医学成像技术
2.4.1 放射性核素原理
2.4.2 正电子发射断层扫描 ()
2.4.3 单光子发射计算机断层扫描 ()
3. 医学影像处理和分析
3.1 数字图像处理技术
3.2 图像分割和识别
3.3 计算机辅助诊断 ()
4. 医学影像在临床应用
4.1 影像解剖学
4.2 影像在疾病诊断中的应用
4.3 影像在治疗过程中的应用
4.4 介入放射学
5. 医学影像伦理和安全
5.1 辐射防护
5.2 患者隐私和数据安全
5.3 医学影像设备的质量控制
6. 医学影像专业发展前景和趋势
以上是一个简单的医学影像专业知识资料的大纲,每个部分都可以根据实际需求进一步详细阐述和补充相关内容。
最新第四章医学图像存储与传输标准DICOM - 第六章医学影像传输标准与应用.-药学医学精品资料
信息对象定义
•数据元素
数据集 （Data Set） 数据集 传输顺序
•数据元素（Data Element） •· · ·
数据元素 数据元素 （Data Element） （Data Element）
数据元素 （Data Element）
Ｐ131
第一部分:概述 第二部分:兼容性 第四部分: 服务类说明 第三部分: 信息对象 第十一部分:介 质存储应用概览
第五部分:数据结构和语义 第六部分:数据字典 第七部分:消息交换 （网络操作） 第十部分 :介质存储和文件 格式 其余部分 第八部分: 网络支持 TCP/IP&OSI 第九部 分: 点对点 特殊媒质格式 和 物理介质
第四章 医学图像存储与传输标 准DICOM
为什么要实施DICOM标准
• 数字化影像设备的出现，如CT设备等的产生使 得医学影像能够直接从检查设备中获取
• 计算机技术的发展，使得大容量数字信息的存储、
通讯和显示都能够实现
•由此产生了制定图像格式标准及相应通讯 传输标准的需求
什么是DICOM
DICOM 是 Digital Imaging and Communications in Medicine 的英文 缩写，即医学数字成像和通信标准
DICOM框架
4.1.3 DICOM技术特点
DICOM是一种有层次的医学图像传输标准，它 根据医学图像的传输以及面向对象的要求， 将标准按层次定义 按照DICOM标准的内容进行以下三个层次的分 析
①DICOM消息交换的网络支持层（DICOM第八部 分） 这部分处于最低层，是其它层次的基础 其中主要定义： 医学图像及相关信息的网络传输协议
医学影像物理学试题及答案(五)
医学影像物理学试题及答案 第六章 放射性核素显像6-1 放射性核素显像的方法是根据A ．超声传播的特性及其有效信息，B ．根据人体器官的组织密度的差异成像，C ．射线穿透不同人体器官组织的差异成像，D ．放射性药物在不同的器官及病变组织中特异性分布而成像。
解：根据放射性核素显像的定义，答案D 是正确的。
正确答案：D6-2 放射性核素显像时射线的来源是A ．体外X 射线穿透病人机体，B ．引入被检者体内放射性核素发出，C ．频率为2.5MHz ～7.5MHz 超声，D ．置于被检者体外放射性核素发出。
解：A 是X 照相和X-CT 的射线来源，C 是超声成像所用的超声，对于B 、D 来说，显然B 正确。
正确答案：B6-3 一定量的99m Tc 经过3T 1/2后放射性活度为原来的A ．1/3，B ．1/4，C ．1/8，D ．1/16。
解根据2/1/021T t A A ⎪⎭⎫⎝⎛=，当t ＝3T 1/2时，80A A =。
正确答案：C6-4 在递次衰变99Mo→99m Tc 中，子核放射性活度达到峰值的时间为A ．6.02h ，B ．66.02h ，C ．23h ，D ．48h 。
解 参考例题，T 1 1/2=66.02h, T 2 1/2=6.02h, λ1=ln2/T 1 1/2, λ2= ln2/T 21/2，根据公式2121m ln 1λλλλ-=t 计算得出，t m =22.886h=22h53min正确答案：C 6-5 利用131I 的溶液作甲状腺扫描，在溶液出厂时只需注射1.0ml就够了，若出厂后存放了4天，则作同样扫描需注射溶液为（131I 半衰期为8天）A ．0.7ml ，B ．1.4ml ，C ．1.8ml ，D ．2.8ml 。
解：作同样扫描必须保证同样的活度，设单位体积内131I 核素数目为n ，根据放射性衰变规律，2/1/021)(T t n t n ⎪⎭⎫⎝⎛=，T 1/2=8d刚出厂时，V 0=1ml 溶液放射性活度为A 0=λN 0=λn 0V 0， 存放t =4d 后，V 1体积的溶液放射性活度为A 1=λN 1=λn 1V 1， 根据A 1=A 0，得出ml 4.1220/01012/1≈===V V n n V V T t 正确答案：B6-6 放射系母体为A ，子体为B ，其核素数目分别为 N A (t )、N B (t )，放射性活度为A A (t )、A B (t )，达到暂时平衡后A ．N A (t )＝NB (t )，B ．A A (t )＝A B (t )，C ．N A (t )、N B (t )不随时间变化，D ．N A (t )、N B (t )的比例不随时间变化。
医学成像技术
• 近年来，我国医学影像学发展非常迅速，医学影像设备不 断更新，检查技术不断完善，介入治疗的效果已提高到一 个新的水平，并有力地促进了临床医学的发展。
• 问题：医学成像的目的是什么？
通过各种方式探测人体，获得人体内部结构的形态、 功能等信息，将其转变为各种图像显示出来，进 行医学研究和诊断。
医学影像学的组成
医学影像学的主要内容
专业现状及发展前景
• 伦琴（wilhelm konrad Roentgen) 1895 年发现X线以后不久， X线就被用于对人体 进行检测，从而形成了放射诊断学 （diagnostic radiology)的新学科，并奠 定了医学影像学 （medical imaging)的基 础。
电图记录，比人工取片、查寻等更省时省力。 ※ 从临床使用的角度来看，其操作的实时性和获
得图像信息的可靠性，尤其可贵。
• 医学成像系统的发展趋势
医学成像系统将向着从模拟图像到数字图像、 从平面图像到立体图像、从局部图像到整体图像、 从宏观图像到微观图像、从静态图像到动态图像、 从形态图像到功能图像、从单一图像到综合图像 等方向发展。即是要获得多时相（动态）图像、 多维图像、多参数图像、多模式图像，以供临床 多种诊断指标（包括病灶检测、定性、脏器功能 评估、血流估计等）、治疗（包括三维定位、体 积计算、外科手术规划等）的多种参考以及多地 域显示观察。
第三节 医学成像技术展望
• 现代医学影像学未来发展趋向： 在保证人身安全的前提下，努力改进信息
医学图像处理
《医学图像处理》2017.06一、考核方式：期终考试80%（1-6章75%-80%）选择40分，共20个；名解20分，4-5个；简答2个（步骤、基本思想等）；计算2个（较难）平时成绩20%（出勤率、作业、实验）二、1-6章知识点总结1.图像的分类：根据其形式或产生方法可将图像分成模拟图像和数字图像。
2.模拟图像在水平与垂直方向上的像素点位置的变化以及每个像素点位置上的灰度变化都是连续的，因此有时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)。
3.数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。
数字图像：空间量化(采样)+幅值量化(量化)4.简述采样和量化的过程：采样：指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。
即空间坐标的离散化。
是通过先在垂直方向上采样，然后将得到的结果再沿水平方向采样两个步骤来完成的操作。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位就称为像素。
一般情况下，水平方向的采样间隔与垂直方向的采样间隔相同。
对于运动图像，首先在时间轴上采样，其次沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化即：灰度的离散化。
将连续图像的像素值分布落在[Zi，Zi+1]范围内的点的取值量化为qi+1，称之为灰度值或灰阶(Gray Level)。
把真实值Z与量化值qi+1之差称为量化误差，把表示对应于各个像素的亮暗程度称为灰度等级或灰度标度。
5.空间分辨率(spatial resolution )：图像空间中可分辨的最小细节。
一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。
6.灰度分辨率(contrast resolution )：图像灰度级中可分辨的最小变化。
一般用灰度级或比特数表示。
8.目前常用的图像格式有BMP、JPG、TIFF、GIF等，此外医学图像专用的格式还有DICOM、img等。
第一讲 数字医学图像基础
卫生管理系 曲滨鹏
课程设计
课时：16次课，32学时 专业：医学影像专业 课程内容：
医学图像基础（讲授*2） 医学图像的抓取、显示与格式转换（讲授上机*2） 二维软件Photoshop的使用（上机*5） 图像传输中的压缩技术（讲授上机*2） 虚拟现实与3D重建（讲授*1） PACS系统（讲授*1） 图像传输：共享与FTP服务（上机*2） 考核*1
小结
以医学影像学为代表的医学图像技术发展 迅速，成果斐然。
具体的医学图像技术有哪些呢？
光学成像
点 击 图 片 播 放 视 频
电子显微镜 培养和染色的细胞 癌细胞中的染色细胞核
X-Ray
MRI(磁共振成像)
MRI
医学中的PET（派特）
全称为：正电子发射型计算机断层显像（ Positron Emission Computed Tomography）， 是核医学领域比较先进的临床检查影像技术。
动画
网 页 设 计
网 页 设 计
点击图片 播放FLASH
Wallpaper
娱乐
军事应用 目标跟踪
军事应用 隐形飞机、定位轰炸
军事应用
军事应用
数字图像处理系统简介
输设备
输入及数字化设备 （输入设备）
• 摄像机 • 数码相机 • 视频卡 • 扫描仪
“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行 处理。数字图像处理应用从空间研究计划扩展到 生物医学，工业生产，军事侦察等领域。
图像处理最先应用于空间探索
图像处理最先应用于空间探索
（4）二十世纪六十年代末：数字图像处理较完 整的理论体系已形成，成为一门新兴的学科。
（5）二十世纪六十年代至八十年代：随着离散 数学理论的创立和完善，数字图像处理理论和 方法进一步完善，应用范围更加广泛。
1医学图像
医学图像
医学图像是医学领域中的重要工具，通过对人体组织、器官等进行成像和分析，帮助医生准确定诊断疾病、制定治疗方案。
医学图像包括X光片、CT扫描、MRI
等不同类型，每种都有其独特的应用场景和优势。
X光片
X光片是医学诊断中最常见的一种图像形式。
通过X射线的穿透特性，可以在
不损伤组织的情况下获取人体内部的影像。
X光片在骨折、肺部疾病等方面应用广泛，尤其在急诊情况下，X光片可以快速获取大致情况，为医生提供参考。
CT扫描
CT扫描（Computed Tomography）是通过X射线在不同角度上的拍摄，再通
过计算机处理形成横断面图像，能够提供更加精细的结构信息。
CT扫描在肿瘤检测、颅脑损伤等方面有着重要应用，在评估病变的形状、大小、位置等方面具有很高的诊断准确度。
MRI
MRI（Magnetic Resonance Imaging）利用磁场和无害的无线电波来生成人体的高清立体影像。
相比X光片和CT扫描，MRI对软组织有更好的分辨率，适用于大脑、脊椎、关节等部位的检查。
在神经系统、心血管系统方面，MRI可以提供准
确的解剖结构和病变信息，是一项非常重要的检查手段。
医学图像在现代医学领域扮演着不可或缺的角色，不仅可以帮助医生做出诊断
和治疗决策，还能提高治疗效果和患者的生存率。
随着技术的不断进步，医学图像的分辨率和准确性将会更上一层楼，为医学领域的发展和人类健康事业带来更多的希望和可能性。
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f (u0 , v0 ) f (u, v)
这种插值方法的特点是只用到距离及一个点的灰度值，简单、 快速。但当像素间灰度差值大时，此法的误差也较大。
15
双线性插值法（Bilinear Interpolation）
用[S]表示不超过S最大整数， u [u0 ] 则 v [v ] u [u ]
12
为什么要做图像灰度插值？
(2) 对一幅图像有时想从某一特定角度或断面进 行观察，观察平面可能并不通过原来数据格点， 这时，也要对显示断面进行灰度插值。
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为什么要做图像灰度插值？
(3) 插值技术还是医学图像配准的重要准备工作 之一。例如，待配准的3D CT（512512），象素 尺寸0.9mm 0.9mm 1mm,而MR体数据集 （256256），象素尺寸1.2mm 1.2mm 3mm。 要配准这两幅图像，往往要使他们具有相同的数 据点数，这也要用到插值技术。
f ( x) C ( i ) f ( xi ) C ( i ) f ( x i )
i 1 i 1 2 2
进一步减少计算量，用
Sin( x) 的三次近似多项式 x
1 2 x 2 x 3 2 3 c '( x) 4 8 x 5 x x 0
a.高灰度拉伸
b.低灰度拉伸
c. 中间灰度段拉伸
值得注意的是，当将某一个中间灰度段拉伸，进行细致观 察；同时将高端灰度段压缩。压缩后高灰度部分会变得最 亮，形成许多干扰点。一般使高灰度压缩后臵为零值，变 成最暗，免除其对目标图像的干扰。 8
CT图像的窗宽、窗位调节
在实用的CT扫描图像中，常常要将原图像中很小的一段灰度 映射到较宽的一个灰度段，称做灰度窗口映射。这样做便于 增强图像细节，发现微小的病变。下图是灰度窗口映射的例 子。从L到M原来的小灰度段称作灰度窗口，该灰度段的范围 称作窗宽，记做W=M-L。窗口的中间灰度值（M+L）/ 2 叫 窗位。W和L的值可以人工设臵。原始灰度z与映射后灰度s的 映射关系是
点c, f(c):： f (u0 , v 1) c(1 ) f (u 1, v 1) c( ) f (u, v 1)
c(1 ) f (u 1, v 1) c(2 ) f (u 2, v 1)
点d, f(d)：f (u0 , v 2) c(1 ) f (u 1, v 2) c( ) f (u , v 2)
y0 f ( x0 )
从两个端点数据计算内部的数据点称作内插。 若待产生数据点x3在两个端点数据之外，则需用外延法 （Extrapolation）。
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6.2.2 图像灰度插值
为什么要做图像灰度插值？
(1) 断层扫描图像，例如CT, MR和 PET等，扫描 数据是各层片位臵上的强度（灰度）数值，层的 间隙处没有数据。有时我们要从一些扫描的层片 数据重建物体的表面或三维结构，由于片数不足， 缺乏第三维的信息。重建的图像往往是很薄的一 段，产生严重畸变，失去三维的意义。这时就要 在这些层片中内插一些层片。但这些新插入层片 的数据不是直接来源于实际测试，而是通过算法 从已有层片计算出来的。
f ( x) C ( i ) f ( x i )
i 1
2
首先，在四条水平直线上分别 用三次多项式插值计算出点a， b，b，d处的灰度值。 我们采用SinC函数c（x）的三 次多项式近似。 23
点a, f(a)：
点b, f(b)：
f (u0 , v 1) c(1 ) f (u 1, v 1) c( ) f (u , v 1)
s ( z L)*( sk s1 ) / W
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第二节 图像插值技术
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6.2 图像插值技术
6.2.1 插值的概念
插值（Interpolation）是实验数据处理中常用的方法。变量x 的变化规律可能遵循某一函数关系 f(x)，但是通常只测得有 限个离散的数据点y1, y2, y3,…, yn。从已有数据点产生新的数 据点的技术称作插值技术。例如， 已知 y2 f ( x2 ) y1 f ( x1 ) x1 x0 x2 从y1, y2 计算
0 x 1 1 x 2 2 x
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二维图像的三次多项式插值
以上介绍的是在一个方向上的 三次多项式插值计算方法。对 于二维医学图像插值须考虑16 个邻点灰值影响。 根据（u0,v0）16个邻点灰值， f (u0 , v0 ), 插值计算
u0 u0 v0 v0
图 a.灰度等级多时，近似连续曲线 b. 灰度等级减少，呈分离线段 c.各线段用长方形表示
T1加权MR图像 及其灰度直方图
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6.1.2 灰度直方图的性质
（1）灰度直方图反映的是图像灰度的统计性质,不包含空间位臵信 息。上面左右两幅图像内容不同，但具有相同的直方图
（2）从直方图可以看出图像的总体性质 a. 图像总体偏暗。 b. 图像总体偏亮。c. 图像动态范围小，细节不够 清楚。 d. 图像灰度分布均匀，清晰明快。e. 图像动态范适中。 f. 图 3 像动态范围偏小。 g. 图像动态范围偏大。
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三线性插值
(Tri-linear Interpolation)
三个方向共计7次插值。三线性插值计算简 单，对体数据用的较多。 特点：在满足一定精度前提下，计算量不是 太大。
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三维三次多项式插值
f (u 1, v 2) f (u , v 2) f (u 1, v 2) f (u 2, v 2)
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6.2.4 三维图像灰度插值方法
NN法： 与2D图像一样,3D最近邻插 值是用八个相邻格点中与 G（u0,v0,w0）点最近的点的 灰度值作为该点灰度值。
f (u 1, v 1) f (u , v 1) B f (u 1, v 1) f (u 2, v 1) f (u 1, v ) f (u , v ) f (u 1, v ) f (u 2, v )
T
f (u 1, v 1) f (u , v 1) f (u 1, v 1) f (u 2, v 1)
ni qi nmax
其中，qi是变换后的相对计数， nmax是峰值计数，α是一常数。
图像背景部分太大使主要对象段幅值过小。 4
6.1.4 直方图的线性拉伸与压缩
假设图像最大灰度为Imax的话，受人眼分辨能力的限制， 在该图像中如果相临两个区域的灰度差小于Imax/16，就 很难将这两个区域分开。通过映射的方法将原来的直方 图分开些，称作直方图的拉伸。
6.1.3 归一化直方图
可以根据峰值计数及所占比值确定纵坐标的刻度。设图像中 灰度为i的象素个数是ni，象素的灰度数为k，全部象素数为N， 则定义图像的归一化直方图为：
n pi i N
i = 0，1，2,…,k-1
p
i 0
k 1
i
1
鉴于医学图像的特点，低灰度的背景区域较大，往往出现在 靠近纵轴处高计数，而在其它灰度处幅度显示过低的情况。 在绘制直方图时采用另一种计数变换效果会好些。
c(1 ) f (u 1, v 2) c(2 ) f (u 2, v 2)
由a,b,c,d 四点在垂直方向上再做三次多项式内插：
f (u0 , v0 ) c(1 ) f (u0 , v 1) c( ) f (u0 , v )
c(1 ) f (u0 , v 1) c(2 ) f (u0 , v 2)ຫໍສະໝຸດ 5直方图的分段映射
有时如果对某一个灰度范围的图像细节要求 不高，我们也可将这灰度段用映射的方法压 缩。不管是拉伸还是压缩，最常用的方法都 是线性映射。 如果对同一幅图像要做两种以上的处理，可 以采用分段线性映射。
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直方图的分段映射
右下图 就是直方图分段线性映射的例子。这里， p（r）~r 是原来的直方图，p(s)~s 是变换后的直 方图。s~r的映射关系为：
n 整数
由连续信号采样定理可知，若对采样值xi用SinC函数c(x) 做插值函数，可准确恢复原函数，即可准确得到采样点 间任意点的值。
y f ( x) C ( i ) yi
i 整数
x [ x]
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SinC函数及SinC插值(2)
yi为已知样本点，x为待插值点。理论上对全部数据点 （包括无穷远处点）对插值点的影响累加求和。考虑到 计算量，仅取有限区间做近似计算
c(1 ) f (u 1, v 1) c(2 ) f (u 2, v 1)
f (u0 , v) c(1 ) f (u 1, v) c( ) f (u , v ) c (1 ) f (u 1, v ) c (2 ) f (u 2, v )
r s1 r r1 r1 s s ( s s ) r r1 r r1 1 2 1 r2 r1
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从映射曲线斜率可以看出与直方图拉伸、压缩间的关系。 设曲线与横轴夹角为θ，则有 当θ>45o时，灰度段拉伸，有助于观察； 当θ<45o时，灰度段压缩，有抑制背景作用。 下图给出的是几种灰度映射曲线。
如果图像灰度变化规律较复杂， 就不能简单地用两个邻点对其间的 数据点线性插值。这时，可用在同 一直线方向上的更多采样点灰度对 该数据点做非线性插值。典型的有 多项式插值。
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多项式插值原理
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SinC函数及SinC插值(1)
SinC函数定义为
sin( x ) c( x) x
y f ( x) C ( n ) yi