医学信息获取及利用

A/D转换器有8位、12位、16位、24位或更高位的多种分辨形式 ADC转换的工作过程分两步：一是采样，二是量化。如图2.3
ADC转换的工作过程

采样频率的选择


采样，就是将模拟信号的幅值被等分地间隔开来，即 将一个连续时间函数的信号变成具有一定时间间隔ΔT ，使在每一个时间ti {i=1,2,…,n}时才有函数值的离散 信号过程。 香农-奈奎斯特（Shannon-Nyquist）采样定理：采样频 率f至少应是原始信号x(t)中最高频率的2倍 量化，就是在采样所确定的时间间隔位置对信号进行 量化处理即以有限的数字精度进行数字表示的过程。 量化阶数m，指幅值范围对量化阶值的比值，用2的乘 幂形式表示，即m=2n，这里的n为二进制数的位数
医学图像信息获取的基本原理（续）

图像信息的表示形式

采用直观的矩阵形式表示。将图像离散化，离散 后即可得到一个m×n阶矩阵形式。P40 (2.1)

阵列中每个点（xi , yi）的函数值表示采样点的灰度值 ，△x和△y分别表示在x, y方向的变化距离即采样周期 。为方便起见，通常取x=y=0，△x=△y=1。
2.1 医学信息获取的基本概念（续）

医学信息表示的含义


各种类型的医学信息，由于获取的方法不同，计 算机直接识别的数字信息、须经过某种变换或某 种编码才能为计算机所识别的信息。 数字变换或编码就是信息的一种表示形式
2.1 医学信息获取的基本概念（续）

医学信息获取的基本前提

信息感知是对医学实体信息的认识和感悟 信息感知主要由人体的感觉器官实现
医学图像信息获取的基本原理（续）

象素点的灰度级别

一幅图像的清晰度和保真度除了与象素点的采样 周期有关，还与表示该象素点的灰度级别有关

灰度级别越高，效果越好，反之就越差。 人眼对黑白程度只能分辨出20多个级别，常用1个字节 256等级；用2个字节表示，灰度级别高了，有64k个等 级，但存储空间却增加了1倍
表2.4 图像类型
一些常见医学图像信息文件的大小 一幅图像（位） 图像数/检查 128×128×12 256×256×12 512×512×8 512×512×12 30-60 60 20-230 15-40
文件/检查 1-2M 8M 5-60M 4-10M
核医学图像 磁共振图像 超声图像 数字减影血管造影图像

传感器组成：


感受器：完成对人体温度、压力和流量等物理量的识别和拾取 换能器：将拾取的物理量转换成大小不同的电信号形式
医学生理信息获取的基本原理（续）
（3）生理信号的ADC转换


概念：人体生理信号经传感器拾取后得到是模拟电 信号，通过模/数转换即A/D转换或称ADC（Analog to Digital Converter）转换技术，使其数字化。 ADC转换器组成：模拟多路选择电路、采样保持电 路、A/D转换及控制电路
2.2 医学常规数据信息的获取及利用（续）

医学常规数据信息的获取方法 传统方法：文档查阅法、实验研究法、现场调查法 网上搜索方法：从光盘数据库系统、门户网站、搜 索引擎、网络搜索软件

医学常规数据信息获取的基本原则

数据信息的正确性、完整性、统一性、可操作性

统一性：数据信息的形式和名称统一；遵循一定的标准。 遵循标准的原则是：国内标准优先国际标准，国家标准优 先行业标准。倘若既无国际、国家标准，又无行业标准， 也可以在一定约定下自己拟订一个临时性标准文本。

光电转换设备：电荷藕荷器CCD（Charged Coupled Device）和互补型金属氧化物半导体CMOS（ Complementary Metal Oxide Semiconductor）

模数转化：把模拟图像信号转化为数字图像信号 ，即实现图像的采样和量化。

图像采样，是将空域或时域上的连续模拟图像拾取和变换成离散 的采样点（像素）集合的过程。 图像的量化，就是将采样得到的像素点上表示明亮程度的信息的 连续量离散化后，用数值（一般用整数）阵列表示的过程

算法过程P41
④ ⑤
哈夫曼编码算法（续 ）

[案例2.1] 设一幅医学图像中出现有8种灰度级别s0,s1,s2,…,s7 ，且已知在该幅图像的象素序列中，s0, s1, s2,…,s7分别出现 的次数是：4，5，6，7，10，10，18，40，试用哈夫曼编 码方法对其进行编码。 先计算每种灰度级别出现的概率p(si)(i=0,1,2,…,7)并按 从小到大进行排序，即： 0.04，0.05，0.06，0.07，0.10，0.10，0.18，0.40 再将最小的两个概率节点值相加得到新的概率节点值 ，并构建二叉树和赋值“0”和“1”，之后再重新排 序，即： 0.06，0.07，0.09，0.10，0.10，0.18，0.40 按算法构造 二叉树
教材P42 图2.7纠错
0.37
0.23
0.13
案例分析
假设有一个字符列表“abcdefg”,它们在一个 文件中出现的频率依次分别是17、7、22、13 、77、90、45。试用霍夫曼编码算法为每个字 母编码。

2.1 医学信息获取的基本概念（续）

医学信息获取的信息来源


信息源：组织或个人为满足其信息需要而获得信 息的来源，称为信息源。 实体型、文献型、电子型、网络型信息源

医学信息获取的基本途径
2.2 医学常规数据信息的获取及利用

医学常规数据信息的界定

什么是医学常规数据信息？


指在进行医学临床、医学实验、医学教学、医学预防和医 学管理等一般性的医学实践和科学实验中，所得到的各种 常见的医学数据。 特点是：多以数据形式直观表现，具有明显的可测性；信 息多种多样；分为计量指标数据和计数指标数据两类。 计量指标数据：各种物理和化学指标的数据信息 计数指标数据，则是指那些不能用数量描述的文本数 据信息
医学生理信息获取的基本原理（续）
（2）医学传感器拾取信号的原理


医学传感器概念：传感器又称换能器，是医学检测 仪器与人体直接耦合的一种设备，其作用是对人体 生理信号进行感知和拾取，并转换成模拟电信号。 医学传感器分类（表2.3）


工作原理分：物理型、化学型和生物型 输入信息分：有位移型、压力型、速度型、流量型、温度型和电 位型 用途分：脉搏传感器、脑电传感器、胃电传感器

生理信号特点？

2.3 医学生理信息的获取及利用（续）

医学生理信息获取的基本原理

医学生理信息获取的基本过程图2.2
医学生理信息获取的基本原理（续）

医学生理信息获取的基本技术 （1）人体生理信号的表征。是一个时间的函数 对于具有连续重复特征的生理信号，通常采用准 周期函数（如心电图信号）或瞬时函数（如眼动 图信号、受刺激的细胞信号）进行描述。例如心 电图中的P-QRS-T复合波就是以准周期或近似周 期形式产生的波形信号来构建的波形图。 对于具有随机特性的生理信号，多数情况只能用 统计学的方法进行描述
哈夫曼编码算法（续 ）

哈夫曼编码二叉树
1
0 1
0.6
0
0.37
0.23
1 1 1 0
0
0.13
0
0.19
1 1 1
0.18 0.04 0.09
0 0
0.4
0.10
0.06
0.07
0.05
0.10
S7
S5
S2
S3
S6
S0
S1
S4
最后从根节点开始沿着树枝到叶节点将所有赋值串起来，得到了s0到s7的编码 结果依次是：00011，00010，0101，0100，0000，011，001，1。

声波振动>耳鼓膜和听骨>耳蜗管内淋巴液>纤毛细胞发 生弯曲变形>神经生理电信号>听觉器官感知>声音 视觉器官只能感知16Hz~20KHz的可见光 听觉器官只能感知20Hz~20KHz的声波 获取人体无法直接感知的信息，必须借助人工感知系统 （医学传感器），扩展和延伸人体感知器官功能。

信息感知总是具有局限性
第2章 医学信息获取及利用
2007-9-3
2.1 医学信息获取的基本概念 医学信息获取的含义?

医学信息获取的理解
（1）医学信息获取的传统理解 借助某种换能器将医学实体的非电信号转换成医学模拟电 信号，再由A/D转换器将模拟电信号转换成医学数字信号的 过程定义为医学信息获取。 （2）医学信息获取的广义理解 凡能够采用某种方法得到所需医学信息的过程都称为医学 信息获取

脑电信号分析和检测系统

测量程序：头皮电极拾取脑电信号，ADC转换数字信号 分析程序：不同的脑电系统区别很大
2.4

医学图像信息的获取及利用
医学图像信息概述 医学图像信息的含义：一种用图像表达医学信息 的信息源，是医学诊断的重要依据。 医学图像种类：X射线图像、超声图像、磁共 振图像、同位素图像和显微图像 医学图像信息的基本特征 维数多、信息量大（表2.4）、生命性
哈夫曼编码算法

基本思想和特点

依据数据出现频率来编码，达到压缩 特点：是一棵加权二进制树；频繁元素在树顶部；左分 支分配1（或0），右分支分配0（或1）。
① ② ③ 构造唯一的数据元素概率集合，各元素是节点； 概率集合列表中数据元素以值递增排序。 最小的两个概率值相加 形成二叉树父节点，这两个值为叶节点，并 将值小的（左侧）赋1，并从列表中移除这两个值，将新节点插入列 表中，列表仍保持递增。 重复② ③直到列表中留下 1个元素 ，即为 整个 二叉树的父节点 。 从二叉树树根节点开始找到 每个叶节点 ，把沿途经过的“1”和 “0”串起来，即可得到每个叶节点的编码