医学图像处理的难点与问题_图文_图文
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医学图像处理的难点与问题_图文_图文.ppt
一、视觉信息处理的支撑 性
遥感图像处理 — 应用面窄
医学图像处理 — 应用面宽
二、医学图像处理的前瞻 性
高度复杂的成像机制
综合深厚的数学基础
精确实用的高新技术
重大需求的应用前景
三、医学图像处理的特殊 性
生理评判的模糊性
国际上缺乏此类研究，我们提出从人体血 管标本
模型出发，建立3D血管网络数字化模型作 为知识工程；然后以患者2D（两个以上不 同方位）DSA图像为引导，采用智能分析与
优化路径搜寻策略来重建患者真3D环境。
工作基础
由于工程较大，我们现正开始研究
2、伪影校正
MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害 了图像质量。
主要问题
现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描
、欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校 正效果不理想
相应对策
必须提出新的方法，能具普适性，又有优越 的校正效果。
工作基础
(1)前处理：我们最新提出的逆向迭代 修正算法(IIC)对MR图像中的仿真平移运 动伪影处理,比美国最近算法(EF)的信噪 比提高约７个dB,计算速度提高一倍以上 ,且稳健性好
主要问题
轮廓跟踪精度低，误差大。
相应对策
要提出新跟踪算法，解决精度与速度问 题。
工作基础
最新提出的广义模糊粒子滤波（GFPF）算 法，跟踪效果明显优于当前国际上最好的 Unscented PF（UPF），跟踪精度提高约一 倍多。 试验数据由美国NIH心肺血液研究所提供 ，对心脏图像的处理结果与其公布的手工勾 画左心房内壁（即金标准）轮廓进行比较。
方法 MI FS
CT-MR 20% 5%
PET-MR 44% 22%
4、目标分割
医学图像目标分割也是当前国际研究热点， 是精确量化诊断的重要依据。
主要问题
分割精度不高，灰度归类算法没有考虑空 间特性。
相应对策
要提出模糊随机分割模型，以提高分割的 效果。
工作基础
我们提出的广义模糊Gibbs分割算法（FGS） 可自动获取最优分割效果，且算法稳健性优 于国外同类算法（ML与CGS）。 实验数据采用哈佛大学附属医院提供在 Internet 网上的20幅正常脑部MR图像，分割 结果与其提供的手动分割结果（即金标准） 进行对比。
0.7708
…
0.6832
6、图像压缩
主要问题
医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去 一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损 压缩没有一个公认的标准。
相应对策
要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高 信噪比优质解码图像。
工作基础
提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算 法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国 际通用算法（LBG）提高5~6倍。
(a)退化图像
(b)正则化总体最小二乘法重建图像
(c)局部线化D.F.P方法重建图像 (d)自适应正则化总体最小二乘法重建图像
信噪比与计算耗时的比较
SET1
ISNR
(dB) C. Time
(s)
RCTLS 1.17 112.6
LLD.F.P
2.50
ARCTLS 4.012
54.3
35.5
注：实验在P-II/166 上实现
信息生成的随机性
物理求解的病态性
面对应用的实时性
四、医学图像处理的主要问题 与我们的工作
1、优质重建
关于成像重建算法现研究热点集中在 MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的 成像研究，大多是针对具体问题（如 乳房、心脏）提出某种特殊技术去解 决，不具普适性。
MR图像
主要问题
主要问题
当前国际主流算法的误配率较大，难以实 用。
相应对策
提出模糊或广义模糊相似准则来提高配准 精度。
工作基础
(1) 模糊弹性配准相似性测度方法 正在研究中
(2) 我们提出的医学图像刚性配准 的模糊相似性测度函数（FS），稳健 性与计算精度明显优于当前同类研究 （MI），配准精度提高2倍。
心脏ＣＴ序列图像的左心房边缘（NIH金标准） 上行: GFPF的跟踪结果; 下行: UPF的跟踪结果
跟踪结果误差对比
均方误差 Error（1） Error（3） Error（5） … Error（Aver）
GFPF
0.2974
0.3079
0. 3423
…
0.3114
UPF
0.5401
0.6644
表 基于OFC算法不同运动图像序列实验结果比较
测试图像 算法
平均PSNR（dB）
平均编码时间（s ） 压缩比（倍）
Foreman
经典 算法 37.19
OFC 37.15
News
经典 算法 34.56
OFC 33.25
Container
经典 算法 36.89
OFC 36.71
QCIF-Cardio
经典 OFC 算法 36.01 33.49
(2)后处理：目前我们正想从统计学入手 来展开此类研究。
a.模板原始图像
b.平移伪影图像
c.能量聚焦法修正结果 d.逆向迭代修正结果
MR平移运动伪影消除
a、e为原始图像；b、f为模拟伪影图像；c、g为能量聚焦法修正的结果 ；d、h为自动逆向迭代法修正的结果
EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比
相应对策
要提出非均匀性校正后处理方法。
工作基础
提出了基于Gibbs随机场理论与EM算法的 MR图像非均匀性校正算法。
MR非均匀性的矫正
9、血管重建
由于DSA只能提供2D数据，故无法对病灶 与介入路径进行空间定位，为患者带来很大 痛苦。
主要问题
仅利用2D信息不能导出3D血管空间结构。
相应对策
方法
模板 图像
头颅 图像
腹部 图像
信噪比 EF 2.036 1.998
（dB） IIC 15.716 8.651
时间 EF 12.30 13.65 （min） IIC 5.25 6.86
注：实验在P-III/1G 上实现
2.141 9.121 15.71 8.43
3、图像配准
多模态医学图像信息融合是当前研究热点 ，而前提是配准技术。
实验采用美国Vanderbilt大学
Retrospective Registration Evaluation Project（RREP）项目组提供的国际通用 刚性配准图像数据，评估方式采用配准获 得的结果与项目组已有的金标准进行比较 。
基于模糊边缘场的CT与MR刚性配准
FS与MI配准方法的误配率比较
48.2
4.2 15.6 2.3 9.33 2.6 29.8 7.6
149.94 142.53 98.13 89.56 72.27 86.75 63.64 62.89
两种算法下重建运动图像序列Foreman的每帧PSNR比较
1st frame
11th frame
7、边缘检测
提出了广义模糊边缘检测算子，是唯一满 足国际边缘检测三准则的快速算法
则化方法、最大似然法等滤噪。
已有工作
a.前处理：由于缺乏成像前数据，我们未
从事其研究 b. 后处理：我们提出了正则化参数自适应
修改模型与 迭代快速算法（ARCTLS）， 并从理论上首次证明了迭代解的存在性与 稳定性，重建质量与速度均比国外最近同 类算法（RCTLS）提高3倍以上。
自适应图像重建
脑部冠状面磁共振图像
（a）
（b）
（c）
（d）
(a) 原始图像, (b) ML 分割结果, (c) CGS 分割结果, (d) FGS分割结果
脑部MR图像的分割算法比较
(a)为白质的重叠率
(b)为灰质的重叠率
5、运动估计
心脏序列图像分析中，左心室内壁的廓 线运动跟踪是心功能量化评价的重要依据 。
广义模糊边沿检测对比图
（采用国际标准图像测试）
原图象(带加ts算法边缘检测结果
LOG算法边缘检测结果
8、MR非均匀性校正
主要问题
医学MR图像由于图像采集过程中射频磁场的非均 匀性，造成图像中灰度的非均匀分布，表现为图像 中局部过亮与过暗，掩盖了有效的诊断信息。
基于最优模糊矢量量化的图像压缩
(a) OFC
(b) LBG
CT_head 码本大小为980
(c) OFC
(d) LBG
MR_head 码本大小为970
实验结果与分析
（在有损压缩比相同条件下）
图像 MR
码本 大小
OFC（ LBG
PSNR） （PSNR）
图像
970 41.30 32.82
522 35.80 31.40 CT
采样密集度的改变常导致图像退化。
相应对策
K-空间中的任意重采样技术。
工作基础
因缺乏成像前数据，我们未开展此类研究。
PET图像
存在问题
图像分辨率低，噪声大，缺少结构信息， 无法定位病灶。
相应对策
a.前处理：基于小波包门限估计的正 则化抑噪技术。 b.后处理：提出各种优化方法，如正
300 32.88 29.96
码本 OFC LBG 大小 （PSNR） （PSNR） 1549 41.78 31.64 980 33.49 27.98 683 29.97 26.41
基于模糊聚类优化的序列图像分形压缩
测试图像为标准QCIF格式的运动图像序列，包括由150帧图像(176×144) 组成的标准序列和22帧医学图像序列（128×128）。只对亮度信号进行编码，色 度信号的压缩原理完全相同。
一、视觉信息处理的支撑 性
遥感图像处理 — 应用面窄
医学图像处理 — 应用面宽
二、医学图像处理的前瞻 性
高度复杂的成像机制
综合深厚的数学基础
精确实用的高新技术
重大需求的应用前景
三、医学图像处理的特殊 性
生理评判的模糊性
国际上缺乏此类研究，我们提出从人体血 管标本
模型出发，建立3D血管网络数字化模型作 为知识工程；然后以患者2D（两个以上不 同方位）DSA图像为引导，采用智能分析与
优化路径搜寻策略来重建患者真3D环境。
工作基础
由于工程较大，我们现正开始研究
2、伪影校正
MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害 了图像质量。
主要问题
现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描
、欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校 正效果不理想
相应对策
必须提出新的方法，能具普适性，又有优越 的校正效果。
工作基础
(1)前处理：我们最新提出的逆向迭代 修正算法(IIC)对MR图像中的仿真平移运 动伪影处理,比美国最近算法(EF)的信噪 比提高约７个dB,计算速度提高一倍以上 ,且稳健性好
主要问题
轮廓跟踪精度低，误差大。
相应对策
要提出新跟踪算法，解决精度与速度问 题。
工作基础
最新提出的广义模糊粒子滤波（GFPF）算 法，跟踪效果明显优于当前国际上最好的 Unscented PF（UPF），跟踪精度提高约一 倍多。 试验数据由美国NIH心肺血液研究所提供 ，对心脏图像的处理结果与其公布的手工勾 画左心房内壁（即金标准）轮廓进行比较。
方法 MI FS
CT-MR 20% 5%
PET-MR 44% 22%
4、目标分割
医学图像目标分割也是当前国际研究热点， 是精确量化诊断的重要依据。
主要问题
分割精度不高，灰度归类算法没有考虑空 间特性。
相应对策
要提出模糊随机分割模型，以提高分割的 效果。
工作基础
我们提出的广义模糊Gibbs分割算法（FGS） 可自动获取最优分割效果，且算法稳健性优 于国外同类算法（ML与CGS）。 实验数据采用哈佛大学附属医院提供在 Internet 网上的20幅正常脑部MR图像，分割 结果与其提供的手动分割结果（即金标准） 进行对比。
0.7708
…
0.6832
6、图像压缩
主要问题
医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去 一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损 压缩没有一个公认的标准。
相应对策
要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高 信噪比优质解码图像。
工作基础
提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算 法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国 际通用算法（LBG）提高5~6倍。
(a)退化图像
(b)正则化总体最小二乘法重建图像
(c)局部线化D.F.P方法重建图像 (d)自适应正则化总体最小二乘法重建图像
信噪比与计算耗时的比较
SET1
ISNR
(dB) C. Time
(s)
RCTLS 1.17 112.6
LLD.F.P
2.50
ARCTLS 4.012
54.3
35.5
注：实验在P-II/166 上实现
信息生成的随机性
物理求解的病态性
面对应用的实时性
四、医学图像处理的主要问题 与我们的工作
1、优质重建
关于成像重建算法现研究热点集中在 MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的 成像研究，大多是针对具体问题（如 乳房、心脏）提出某种特殊技术去解 决，不具普适性。
MR图像
主要问题
主要问题
当前国际主流算法的误配率较大，难以实 用。
相应对策
提出模糊或广义模糊相似准则来提高配准 精度。
工作基础
(1) 模糊弹性配准相似性测度方法 正在研究中
(2) 我们提出的医学图像刚性配准 的模糊相似性测度函数（FS），稳健 性与计算精度明显优于当前同类研究 （MI），配准精度提高2倍。
心脏ＣＴ序列图像的左心房边缘（NIH金标准） 上行: GFPF的跟踪结果; 下行: UPF的跟踪结果
跟踪结果误差对比
均方误差 Error（1） Error（3） Error（5） … Error（Aver）
GFPF
0.2974
0.3079
0. 3423
…
0.3114
UPF
0.5401
0.6644
表 基于OFC算法不同运动图像序列实验结果比较
测试图像 算法
平均PSNR（dB）
平均编码时间（s ） 压缩比（倍）
Foreman
经典 算法 37.19
OFC 37.15
News
经典 算法 34.56
OFC 33.25
Container
经典 算法 36.89
OFC 36.71
QCIF-Cardio
经典 OFC 算法 36.01 33.49
(2)后处理：目前我们正想从统计学入手 来展开此类研究。
a.模板原始图像
b.平移伪影图像
c.能量聚焦法修正结果 d.逆向迭代修正结果
MR平移运动伪影消除
a、e为原始图像；b、f为模拟伪影图像；c、g为能量聚焦法修正的结果 ；d、h为自动逆向迭代法修正的结果
EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比
相应对策
要提出非均匀性校正后处理方法。
工作基础
提出了基于Gibbs随机场理论与EM算法的 MR图像非均匀性校正算法。
MR非均匀性的矫正
9、血管重建
由于DSA只能提供2D数据，故无法对病灶 与介入路径进行空间定位，为患者带来很大 痛苦。
主要问题
仅利用2D信息不能导出3D血管空间结构。
相应对策
方法
模板 图像
头颅 图像
腹部 图像
信噪比 EF 2.036 1.998
（dB） IIC 15.716 8.651
时间 EF 12.30 13.65 （min） IIC 5.25 6.86
注：实验在P-III/1G 上实现
2.141 9.121 15.71 8.43
3、图像配准
多模态医学图像信息融合是当前研究热点 ，而前提是配准技术。
实验采用美国Vanderbilt大学
Retrospective Registration Evaluation Project（RREP）项目组提供的国际通用 刚性配准图像数据，评估方式采用配准获 得的结果与项目组已有的金标准进行比较 。
基于模糊边缘场的CT与MR刚性配准
FS与MI配准方法的误配率比较
48.2
4.2 15.6 2.3 9.33 2.6 29.8 7.6
149.94 142.53 98.13 89.56 72.27 86.75 63.64 62.89
两种算法下重建运动图像序列Foreman的每帧PSNR比较
1st frame
11th frame
7、边缘检测
提出了广义模糊边缘检测算子，是唯一满 足国际边缘检测三准则的快速算法
则化方法、最大似然法等滤噪。
已有工作
a.前处理：由于缺乏成像前数据，我们未
从事其研究 b. 后处理：我们提出了正则化参数自适应
修改模型与 迭代快速算法（ARCTLS）， 并从理论上首次证明了迭代解的存在性与 稳定性，重建质量与速度均比国外最近同 类算法（RCTLS）提高3倍以上。
自适应图像重建
脑部冠状面磁共振图像
（a）
（b）
（c）
（d）
(a) 原始图像, (b) ML 分割结果, (c) CGS 分割结果, (d) FGS分割结果
脑部MR图像的分割算法比较
(a)为白质的重叠率
(b)为灰质的重叠率
5、运动估计
心脏序列图像分析中，左心室内壁的廓 线运动跟踪是心功能量化评价的重要依据 。
广义模糊边沿检测对比图
（采用国际标准图像测试）
原图象(带加ts算法边缘检测结果
LOG算法边缘检测结果
8、MR非均匀性校正
主要问题
医学MR图像由于图像采集过程中射频磁场的非均 匀性，造成图像中灰度的非均匀分布，表现为图像 中局部过亮与过暗，掩盖了有效的诊断信息。
基于最优模糊矢量量化的图像压缩
(a) OFC
(b) LBG
CT_head 码本大小为980
(c) OFC
(d) LBG
MR_head 码本大小为970
实验结果与分析
（在有损压缩比相同条件下）
图像 MR
码本 大小
OFC（ LBG
PSNR） （PSNR）
图像
970 41.30 32.82
522 35.80 31.40 CT
采样密集度的改变常导致图像退化。
相应对策
K-空间中的任意重采样技术。
工作基础
因缺乏成像前数据，我们未开展此类研究。
PET图像
存在问题
图像分辨率低，噪声大，缺少结构信息， 无法定位病灶。
相应对策
a.前处理：基于小波包门限估计的正 则化抑噪技术。 b.后处理：提出各种优化方法，如正
300 32.88 29.96
码本 OFC LBG 大小 （PSNR） （PSNR） 1549 41.78 31.64 980 33.49 27.98 683 29.97 26.41
基于模糊聚类优化的序列图像分形压缩
测试图像为标准QCIF格式的运动图像序列，包括由150帧图像(176×144) 组成的标准序列和22帧医学图像序列（128×128）。只对亮度信号进行编码，色 度信号的压缩原理完全相同。