医学图像处理绪论

数字图像处理及其在医学领域的应用,主讲教师：计算机教研室 王 静 办公室电话： 82802408 Email: wan_ wang_ 办公室地址：生化楼 319,课程介绍,授课内容,数字图像处理绪论（一节课） 图像增强（两节课） 图像复原（一节课） 形态学图像处理（一节课） 图像分割（一节课） 表示和描述（一节课） 对象识别（一节课）,上课安排,6：00-7：30 上课 7：30-9：00 上机,教学目的,理解图像处理的主要方法 掌握matlab图像处理工具 在今后的学习工作中能更好的理解所用的图像处理软件或硬件的原理 在今后的学习工作中能根据自己的科研或工作需要，编写一些小的图像处理程序,课程考核,平时作业（60%） 平时考勤及课堂表现（15%） 期末作业（25%）,数字图像处理的概念及应用范畴 医学图像处理和分析的意义 医学图像处理和分析的内容 数字图像处理在医学中的应用 常见的医学图像 医学图像处理和分析的内容及实例 Matlab基础,第一讲 绪论,一幅图像可定义为一个二维函数 ， 这里x和y是空间坐标， 而在任何一对空间坐标（x,y）上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。 当x,y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像,数字图像处理的概念,数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。,数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有特定 的位置和幅值，这些元素称为图像元素或像素,数字图像的表示,数字图像一般以矩阵形式表示：,数字图象 目的：便于计算机处理。 离散化： 空间采样： 512X512 象素 Pixel 分辨率 Resolution 幅值量化：256级, 28级, 8bit, 灰度级 Grey level,连续图象,数字图象,离散化,分辨率不同 的图象比较,分辨率 640x480,分辨率 320x240,分辨率 160x120,分辨率 80x60,从粗到细地观察,点击图片 播放视频,分辨率 640x480,分辨率 320x240,分辨率 160x120,分辨率 80x60,Thumbnail,查视力=检测分辨率？,图像数据格式,图像在计算中是以图像文件的形式存储的。存储的格式有多种，较常用的有BMP,GIF,JPEG,TIFF,PCX等 BMP图像文件的结构分三部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据 文件头：文件类型、大小和打印信息 位图信息数据： 图像数据,数字图像处理的范畴,图像处理 图像分析 计算机视觉,数字图像处理的范畴 低级处理：便于处理对图像信息进行改进，比如降低噪声，对比度的增强和图像锐化等。特点：输入图像，输出图像。 中级处理涉及分割，及特征提取。输入是图像，输出为图像的特征 高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数,数字图像处理的应用,数字图像处理应用无所不在，几乎不存在于图像处理无关的领域,图像处理在医学中的应用,医学图像处理和分析是近几年兴起的新兴交叉学科，正方兴未艾。借助图像图像技术的有力手段，医学影像的质量和显示方式得到了极大的改善，从而借助于医学图像处理与分析手段使得诊疗水平大大提高。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极大的提高医学临床诊断水平，而且为医学培训、医学研究与教学、计算机辅助临床外科手术等提供数字实现手段，为医学的研究与发展提供坚实的基础，具有不可估量的价值,医学图像研究的内容,医学图像成像技术（Medical Imaging） 医学图像处理和分析（医学图像后处理post-processing）,医学图像成像技术（Medical Imaging）,主要研究如何将实际人体信息转换为 计算机的二进制数据的问题。经过一定的重建算法把这些数据转换成与二维图像像素或三维体数据对应的原始图像数据集,医学图像后处理,医学图像后处理是指在完成医学影像学检查之后，对所获得的图像进行再加工的过程。,医学图像后处理技术的种类,直接处理：完成影像学检查后，应用随机软件直接在影像学设备上进行后处理为直接处理。例如：在CT和MRI机上进行血管成像、三维重建等。 脱机应用工作站处理：脱机将所获医学影像学图像传输至工作站、或将胶片经扫描仪数字化后，再进行图像后处理。例如：将多模图像(以CT、MRI、PET和SPECT常见)进行配准和融合。,医学图像处理内容,图象增强技术 图象分割技术 图像配准技术 图象融合技术 图像三维可视化技术 对象识别技术,医学图像处理临床应用现状和前景,目前，临床上医学图像后处理主要以应用随机软件进行直接处理为主，由于计算机技术的进步，各种影像学设备随机安装大量后处理软件，使图像后处理的临床应用越来越广泛。这使图像的显示、其诊断和鉴别诊断能力均不断提高，受到影像学科和其他临床学科医生的欢迎和好评。但是近年来脱机应用工作站进行图像处理有逐渐增多的趋势。以图像融合为例：对同一患者而言，将密度分辨率最高、显示骨质结构和钙化最佳的CT与软组织对比分辨率最高的MRI，或者将显示解剖结构清楚的CT或MRI与显示功能和代谢改变的PET或SPECT图像进行融合，获取一种新型图像，可增加诊断信息，或者使病灶的定位更准确，其形态结构显示得更直观。 由于医学影像学设备联网和PACS的建立和临床应用，数字化图像包含大量有用信息，所以，图像后处理的方法有待于进一步开发。例如：计算机辅助诊断(computed aidded diagnosis, CAD)技术，利用计算机进行图像的识别和辅助诊断，在乳腺癌和周围型肺癌的诊断上，有肯定的临床应用价值，并且正在向其他疾病的诊断方面扩展。有足够迹象表明：医学图像后处理的新方法和新技术有广阔的发展前景，应该引起我们的关注。,数字图像处理在医学中的应用,目前常见的医学影像 B超扫描图像、彩色多普勒超声图像、核磁共振图像、CT图像、PET图像、SPECT图像、数字X光机（DX）图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像，显微镜下病理切片图像等。,伦琴开创了人体图像的先河,X射线成像基于待成像物体各部分的密度不同，对x射线的吸收不同，透射X射线强度不同，从而在胶片上成像的。 X光图片是X射线在通路上物体对射线吸收的积分效果。 X光图片不能反映组织或病灶的三维空间位置,X射线应用-血管造影术,血管造影术是对比增强辐射成像领域中的另一主要应用，这过程用于得到血管图像（血管造影照片）。 一个导管（小的柔软中空的管子）插入动脉或静脉，导管穿过血管并被引导到要研究的区域。当导管到达探查部位时，x射线对比介质通过导管注入，这就增强了血管的对比并可以看到任何病变或阻塞,CT（X射线断层扫描影像装置）,近20年来，由于CT装置、成像软件及扫面技术的不断更新和改进，出现了CT电影，CT血管造影，超高速CT，高分辨率CT，螺旋CT等技术，使得CT技术在临床的许多领域得到应用，提高了诊断的准确性和可信度。CT是当今影像技术中不可缺少的手段,伽马射线成像,伽马射线成像的主要用途包括核医学和天文观测 在核医学中，将放射性同位素注射到病人体内，当同位素衰变时放射出伽马射线，用伽马射线监测器收集放射物产生图像。如图显示了一幅利用伽马射线成像得到的骨骼扫描图像，这种图像用于骨骼病理（例如感染或肿瘤）定位,无线电波成像核磁共振成像,把病人放在强磁场中，并使无线电短脉冲通过病人身体，每个脉冲将导致一个有病人组织发射的无线电响应脉冲，这些信号发生的位置和强度由计算机确定，从而产生一个病人的横截面图像 MRI可以在任何平面产生图像,彩色多普勒超声图像,应用案例 借助多普勒频移原理，可探测到人体内血流动态。经过伪彩色编码，以不同的颜色标是血流流向，色彩的灰度表示血流速度，色块面积表示流向。通常肝脏病变， 例如肝癌或肝硬化，都会在肝脏供血上反映出来。注射造影剂后，血流动态显像还会有更多血流信息供临床诊断应用,PET图像,该技术主要研究人体内部组织与器官功能的重要手段 给病人注射放射同位素，同位素衰变时放射出正电子。当正电子遇上电子时，两者湮没并放射出两束伽马射线。这些射线被检测到后利用断层技术的基本原理创建断层图像。如图是构成三维再现图像序列的一幅样品，图像显示脑部和肺部各有一个肿瘤，很容易看到的小白块,DICOM标准,DICOM（Digital Imaging and Communication in Medical）医疗设备的国际标准通讯协议 以解决不同厂商的各种医疗设备的互连问题,医学图像处理和分析系统的应用,辅助医生诊断（computer Aided Diagnosis） 仿真多角度扫描 数字解剖模型 图像指导手术 手术教学训练 制定手术规划 手术导航与术中监护,医学图像处理和分析系统的应用,放射治疗 治疗规划 虚拟内窥镜 脑功能和结构的研究 远程医疗,Matlab环境,图像的输入输出,读取图像,读入Tiff,bmp,jpeg,gif,png图像 X=imread(filename); 显示读入的图像 imshow(X) 同时显示多幅图像 figure,imshow(g) 保存图像 imwrite(f,filename),读入dicom图像 X , map = dicomread(filename) 显示读入的图像 montage(X, map); 保存dicom图像dicomwrite(X, filename),图像类型,亮度图像 像素值表示亮度 uint8 uint16 double 二值图像 索引图像 RGB图像,Matlab中的数据类,数据类和图像类型之间的转换,数据类间的转换 B=data_class_name(A) 图像类和类型间的转换,数组索引,向量（行向量）创建 向量的元素用方括号括起，并由空格或逗号分开。例如： v=1 3 5 7 9 W=1，2，3，4,5 单个像素的访问: 向量名(下标) 如：v(3) 访问连续元素 ：例如 要存取w的中间三个元素 w(2:4) 存取w中的最后三个元素w(3:end) 访问不连续数据 w(1:2:end) 从1开始计数步长为2(步长可以为负数) end结束 一个向量可以做另一个向量的索引 W(1 4 5) 从行向量产生列向量 向量转置（.） x=w. w(:) 注意与w(1:end)的区别,矩阵索引,矩阵的创建 用一列被方括号括起来并用分号隔开的行向量表示 例如：A=1 2 3；4 5 6；7 8 9 矩阵元素的访问 访问单个元素A(2,3) 访问二维元素块 A(:,3) A(2,:) A(1:2,2:3) A(2:end,end:-2:1) 使用向量作为矩阵的索引 E=A(1 3,2 3) 使用逻辑数组 D=logical(1 0 0;0 0 1;0 0 0);A(D) A(:) 逐列的形势将元素组成列向量 sum(A(:) sum(A) 区别,一些重要的标准数组,zeros(M,N)生成一个大小为M*N的double类矩阵，其元素均为0 ones(M,N) ture(M,N) false(M,N) rand(M,N),M函数编程简介,M文件可以是简单的执行一系列Matlab语句的脚本，也可以是接受变量并产生一个或多个输出的函数 M文件扩展名.m M文件组成： 函数定义行 H1行 帮助文本 函数体 命令,函数定义行的形式为： functionoutputs=name(input) 例：function s,p=sumprod(f,g),调用 s,p=sumprod(f,g),运算符,算术运算符 关系运算符 逻辑运算符,算术运算符,+-两种运算是一致的，其余用圆点（.）来区分两种运算,例如： C=A*B表示传统意义上的矩阵成绩 D=A.*B表示数组乘法，要求A B两个数组大小 相同，逐像素相乘 即：D(I,J)=A(I,J)*B(I,J),所有运算的操作数可以是矩阵、数组或标量。数据类型可以实数或复数（double类型的数据）,IPT主持的图像算术函数,优点是支持整数数据类,关系运算符,运算符 = = -= 对相同维数的数组中的相应元素进行比较,A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B=0 2 4;3 5 6;3 4 9 B = 0 2 4 3 5 6 3 4 9 A=B ans = 0 1 0 0 1 1 0 0 1,A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B=0 2 4;3 5 6;3 4 9 B = 0 2 4 3 5 6 3 4 9 A=B ans = 1 1 0 1 1 1 1 1 1,逻辑运算符与函数,逻辑运算符：& 、|、 运算符既能作用于逻辑数据也能作用于数值数据。 逻辑1和所有非零数据作为TRUE 来处理 将逻辑0和数值0做false来处理,A=1 2 0;0 4 5; B=1 -2 3; 0 1 1; A&B,ans= 1 1 0 0 1 1,流控制,if expression statemants end,If,if expression statemants1 else statemants2 end,if expression1 statemants1 else if expression2 statemants2 else statemants2 end,For语句,for index1=start:increment:end statement end,例： count=0 for i=0:0.1:1 count=count+1; end,while,While expres