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  • 图像处理在医学方面的应用

    千次阅读 2018-11-24 17:06:23
    图像处理在医学方面的应用 1、背景: 在上学期的新生研讨课,曾兵院长介绍了图像处理的相关原理和应用。图像处理(image processing)是一种用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。在获得图像之后,需要...

    电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 徐冰砚

    浅谈图像处理在医学方面的应用

    1、背景:

    在上学期的新生研讨课中,曾兵院长介绍了图像处理的相关原理和应用。图像处理(image processing)是一种用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。在获得图像之后,需要用专门的设备将其数字化,即通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素。
    图像处理有各种应用途径,卫星图像处理、面孔识别特征识别、显微图像处理等等,给我印象最为深刻的是图像处理在医学方面的应用。目前临床广泛使用的医学成像模式主要分为四类:X- 射线成像、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)、超声波成像(Ultrasonic Imaging)。图像分析可以将医学模拟图像转化为数字图像,开展了计算机辅助诊断(computer aided diagnosis)的初步研究,在一定程度上可以辅助医生分析医学图像,从而排除人为主观因素,提高诊断准确性和效率。

    2、医学图像处理技术:

    (1) 图像分割:
    由于人体的组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点, 医学图像分割技术的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来, 这样就能为后续的定量、定性分析提供图像基础,同时它也是三维可视化的基础。现在有的图像分割方法有如下几种:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

    (2) 图像配准和图像融合:
    医学图像配准是指对于一幅医学图像通过一种或一系列的空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配,配准处理一般可以分为图像变换和图像定位两种。
    医学图像在空间域配准之后,就可以进行图像融合,融合图像的创建又分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。图像融合的目的是通过综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件,对多种模态的图像进行图像融合,可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及它与周围生物组织之间的空间关系,从而及时高效地诊断疾病,也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。

    (3) 伪彩色处理技术:

    伪彩色图像处理技术是将黑白图像经过处理变为彩色图像, 可以充分发挥人眼对彩色的视觉能力, 从而使观察者能从图像中取得更多的信息。经过伪彩色处理技术, 提高了对图像特征的识别。临床研究对CT、MRI、B 超和电镜等图片均进行了伪彩色技术的尝试, 取得了良好的效果, 部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。

    3、总结:

    随着医疗技术的蓬勃发展,对医学图像处理提出的要求也越来越高。医学图像处理技术发展至今,仍然还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平、与多学科理论的交叉融合、医务人员和计算机理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。总之,医学图像作为现代医疗诊断的重要依据,必将在医药信息研究领域和计算机图像处理领域受到更多的关注。

    4、参考文献:
    [1]王新成.高级图像处理技术[M].北京:中国科学技术出版社,2001.
    [2]丁莹.图像配准技术在医学图像处理中的应用研究[M].长春理工大学,2006.12.
    [3]田捷.医学影像处理与分析[M], 电子工业出版社, 2003.
    [4]田娅, 饶妮妮, 蒲立新.国内医学图像处理技术的最新动态[J].电子科技大学学报, 2002(5): 485- 489.
    图片来源:(https://baike.baidu.com/item/医学图像分析/3939451#2)

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  • 图像分割是图像处理中的重要工作,医学图像的多样性和复杂性使其图像分割中具有较大的难度。阈值法由于高效、简单而成为图像分割的重要方法,但对于复杂的医学图像,其效果并不很理想。Powell法是最好的直接搜索法...
  • 图像分割技术在医学图像处理中的应用研究图像分割技术在医学图像处理中的应用研究图像分割技术在医学图像处理中的应用研究
  • 摘 要 医学拼接在医学影像研究有着广泛的应用。 利用图片对器官整体研究时, 需要将具有重叠区域 的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理, 生成一副关于器官 的立体影像...
  • 医疗图像处理是一个非常复杂跨学科领域,涵盖从数学、计算 机科学到物理学和医学的众多科学学科。 分析法典型示例包括广泛用于断层扫描滤波反投影(FBP);MRI尤为重要傅里叶变换(FT);以及延时...

    这些方面形成此领域的三个主要过程——图像形成、图像计算和图像管理。医疗图像处理是一个非常复杂的跨学科领域,涵盖从数学、计算

    机科学到物理学和医学的众多科学学科。
    在这里插入图片描述
    分析法的典型示例包括广泛用于断层扫描的滤波反投影(FBP);在MRI中尤为重要的傅里叶变换(FT);以及延时叠加(DAS)波束成

    型,这是超声检查中一种不可或缺的技术。这些算法在所需的处理能力和计算时间方面精巧而高效。

    核磁共振扫描仪(MRI)是使用非常强的磁场和无线电波,这些磁场和无线电波与组织中的质子相互作用,产生一个信号,然后经过处理,

    形成人体图像。质子(氢原子)可以被认为是微小的条形磁铁,有北极和南极,绕轴旋转——就像行星一样。正常情况下,质子是随机排列

    的,但当施加强磁场时,质子磁场方向会与这个磁场方向对齐。

    由于所涉及的强磁场,该设备不能用于心脏起搏器可能会被破坏的患者,或金属植入物弹片可能会在手术过程中被磁铁吸引和

    移动的患者。此外,铁磁性物体会被磁铁强烈吸引,并对抛射物造成严重的危险。因为这些原因,这些物体被禁止靠近核磁共振设

    备。

    -滤波反投影算法:

    1. 计算每一个投影的一维傅里叶变换;
      
    2. 用滤波函数 乘以每一个傅里叶变换;
      
    3. 得到每一个滤波后的变换的一维反傅里叶变换;
      
    4. 对步骤3得到的所以一维反变换积分(求和)
      

    在这里插入图片描述
    X光特别适合用于骨骼外伤,如果怀疑伤到了骨头,优选X光,检查结果快速易得;也适用于胸部的粗略检查,X光胸片可粗略检查心脏、主

    动脉、肺、胸膜、肋骨等,可检查有无肺纹理增多、肺部钙化等。

    在这里插入图片描述

    CT是用X射线束对人体某部位一定厚度地扫描,根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同,应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量,

    然后将测量所获取的数据输入电子计算机,电子计算机对数据进行处理后,就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像,发现体内任何部

    位的细小病变。它是通过数据计算得到的重建图像。

    在这里插入图片描述
    B超的原理是用超声波穿透人体,当声波遇到人体组织时会产生反射波,通过计算反射波成像。就像挑西瓜一样,边敲边看显示病灶情况。B

    超的原理是用超声波穿透人体,当声波遇到人体组织时会产生反射波,通过计算反射波成像。就像挑西瓜一样,边敲边看显示病灶情况。

    在这里插入图片描述

    迭代法有很多种,包括最大似然期望最大化(MLEM)、最大后验(MAP)、代数重建(ARC)技术以及许多其他目前广泛应用于医疗成像

    模式的方法。

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  • 主要探讨了图像处理在医学和交通中的应用,并附有一篇论文
  • 图像边缘检测在医学中有很重要的应用,针对此提出了一种新的边缘检测方法,首先采用canny算子对图像进行边缘检测,然后对检测后的图像轮廓跟踪。
  • 卷积神经网络在医学图像处理中的应用,武星,,医学图像分割是医学图像处理的一个重要领域,即在医学图像中分割出感兴趣的区域。在传统的医学图像处理技术以及机器学习算法辅助
  • 本文主要研究小波变换在医学图像处理中的应用,包括医学图 像的去噪及分割。第一章中概述了医学影像学和一些医疗设备的成像 原理,而后对医学图像处理的意义及方法进行了介绍。第二章主要分 析了可能影响医学图像...
  • 傅立叶变换在医学图像处理中的应用
  • 深度学习在医学图像处理中的应用

    万次阅读 2017-06-28 16:45:52
    本文参考了三篇深度学习在医学图像处理中的三篇综述性的文章,旨在对于深度学习和医学图像相结合的现有情况做一个小总结,并探讨一下未来的一些发展趋势和自身的一些思考 医学影像深度学习工具 深度学习模型 ...

    简介

    本文参考了三篇深度学习在医学图像处理中的三篇综述性的文章,旨在对于深度学习和医学图像相结合的现有情况做一个小总结,并探讨一下未来的一些发展趋势和自身的一些思考

    医学影像深度学习工具

    深度学习模型


    在医学影像处理中使用的到的深度学习的模型框架主要有:

    • SAE(stack auto-encoder)
    无监督学习方案,逐层训练,得到特征描述为主
    • RBM(restricted Boltzmann machine)
    无监督学习方案,与SAE 类似
    • CNN(convolutional neural network)
    卷积神经网络,使用最为广泛,可以用来提取图片特征或者直接完成分类检测等任务
    • RNN(recurrent neural network)
    循环神经网络,用来获取时序上的信息,在CT等逐行扫描图像中使用
    • U-net (with a single downsampling stage)
    类似于带short-cut的全卷机网络,用来融合不同尺度的图像的特征
    • FCNN(fully convolutional neural network)
    全卷机网络,可以获取与原图相同分辨率的图片,常用于分割等任务
    • FRCNN(Faster Region-proposal based neural network)

    一种快速的深度学习检测网络框架,分为rpn 和 rcnn 两层,用于检测图像中的多种物体

    深度学习框架

    • caffe
    • tensorflow
    • torch
    • Theano

    暂时没有使用到的深度学习技术

    * VAE

    * GAN

    State of Arts


    深度学习在医学图像领域的一些限制

    • 缺少高质量的标注的训练样本,因此训练出来的模型可能是过拟合的或者说推广性不好,因此需要将的到的模型放在各种情况下测试推广性[^doc3]
    • 深度学习得到的模型是一个黑盒子,无法解释其有效性,在一些特殊的情况下会出现非常奇怪无法解释的问题,因此在医疗行业中的接受度也是一个问题[^doc3]
    • 在商业系统中使用临床上的图片资料会存在法律和伦理上的问题而不使用这样的样本无法进一步的提高深度学习模型的水平[^doc3]

    一些自己的思考

    2D VS 3D

    从文献综述来看,大部分的工作都是基于2D图像的,其实在医学图像中,CT 和 MRI都是3D的数据2D化的结果,在医疗图像处理的算法中3D重建等等也是非常重要的一大类算法,但是现有的基于3D的算法一来耗时比较高,二来并没有比基于2D的算法提高很多,使用2D还是3D是一个值得思考的问题。

    Feature vs Result

    从文献综述中来看,稍微久远一些的算法就是把CNN当作是一个特征提取的算子获得图像的描述特征而最新的一些方法直接将CNN的结果就作为最终的输出结果来使用, 这里喔感觉直接使用CNN的输出作为结果,会涉及到文献中所说的黑盒子的限制,可解释型一般是比较差的,而作为特征来使用解释性可能会好一些,因为后续的一些后处理中可以增加的规则类的比较多,解释性会更佳

    过滤 vs 诊断

    一直以来作者觉得在医疗行业中,计算机能做的最大的贡献就是帮助医生做大量医学影像的过滤工作,至于使用诊断上最多也只是一个辅助的诊断工具,而机器学习到达了深度学习的时代,有些本来以为不太可能的任务都被深度学习算法一个一个的攻克了,在未来的工作做,计算机深度学习是不是可能独立的进行本属于医生独享的诊断工作我还是不得而知,然后我们可以知道的是,技术的发展使得过滤的正确率大大的提高,极大的提高生产的效率,这一方面是肯定有助于医疗行业的,相应深度学习在医疗领域的前景还是很广阔的。








    Refs:
    • A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
    • Deep Learning in Medical Image Analysis
    • Deep Learning in Medical Imaging: General Overview
    • Volumetric ConvNets with Mixed Residual Connections for Automated Prostate Segmentation from 3D MR Images
    • DEEP LEARNING BASED CANCER METASTASES DETECTION
    • Proceedings of MICCAI-BRATS 2016
    展开全文
  • 脉冲耦合神经网络在医学图像处理中的应用,马振兴,赵硕,本文通过将脉冲耦合神经网络应用到医学图像处理中,在HIS色彩空间上的彩色图像增强算法。该算法能够在平滑图像、突出图像边缘的同
  • 本论文提出一种分析苏木精与曙红(H&E)染色组织学切片的数字化影像的新方法,用以检测及量化炎性多形核白细胞,以协助评估胎盘的急性炎症程度,从而作为影像处理在辅助治疗中的应用。 本文提出了一种新的阈值分割...
  • 目的 : 通过 Ma tl ab软件处理 ,将医学图像中病灶部分轮廓更清晰地标记出来 。 材料和方法 : 利用 M a tl ab平台 对脑部肿瘤图像进行分割和形态学处理 。 结果 : 在图像像素不太大情况下 ,通过编程 ,实施图像分割...
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  • 边缘检测作为图像算法中的一种被越来越多的得到应用,本为叙述了边缘检测方法及其在医学图像处理中的应用
  • 通过分析 Matlab与VC特点,指出了利用 Matlab与VC接口进行应用程序开发优点对比分析几种常用接口,得出了其各自利弊根据医学图像采集处理实际要求,从中选择使用 实现 Matlab与VC 混合编程进行图像处理。...
  • 前阵子搞血管增强,组长让亮度通道处理(说什么资源有限什么,自己不搞FPGA不知道...尤其是看论文中处理图像整体偏红(如fig1),这更增强了我信心。 fig1 某论文表面增强处理结果 通过改变亮度通道提升亮

    前阵子搞血管增强,组长让在亮度通道处理(说什么资源有限什么的,自己不搞FPGA不知道为什么这点儿资源都给不了,所以只好照做。但其实她后来也说可以尝试使用RGB通道和色度通道),搞来搞去结果也不理想(如前两篇博客所示)。后来自己放开约束,大胆用起色度通道,效果果然显著提升。众所周知,丰富的色彩能提供更多的信息,提升视觉质量。很明显,血管是红色的,那么为什么不利用起红色差通道呢?尤其是看论文中处理后图像整体偏红(如fig1),这更增强了我的信心。

    fig1 某论文中表面增强处理结果

    通过改变亮度通道提升亮暗对比,通过改变色差通道提升色彩对比,不就这么简单的事儿吗。主意打定,动手实现起来非常顺利,自己果然也得到了几乎同样的结果。见fig2(由于我是对论文PDF进行截图处理的,所以效果存在一定差异。另,下面示例只处理了Cr通道,实际上Cb通道执行同样处理效果更佳):

    fig2 色差通道处理结果

     

    至此,医学图像的表面增强(血管增强)、对比度增强,色调增强也就都实现了。下面分享一下部分处理结果:

    fig3 血管增强前
    fig4 血管增强后

     

    fig5 表面增强前后对比
    fig6 处理结果示例
    fig7 局部放大

     

    fig8 曲线变换工具

    好啦,大功告成,这个项目可以收尾了。之前多处理亮度通道,通过这次练习,加深了对色彩处理的理解。道阻且长,还需不断努力,日益精进。加油!

    展开全文
  • 非平稳度量方法及其生物医学图像与信号处理中的应用,变化是图像及信号处理方法中经常用到的信息,通常利用某种度量方法将 其量化后加以利用。这些量度、量化图像和信号变化大小的方法称为变化度 量。变化度量常...
  • GAN在医学图像处理中的应用

    千次阅读 2019-06-04 22:31:00
    https://www.jianshu.com/p/5fe7f769a3ad
  • 对于学习计算机视觉和医学图像处理的人来说好似很好参考资料
  • 本文首先介绍了医学图像的获取和预处理技术,其中包括DICOM标准、医学 图像的预处理、图像的增强以及图像的几何变换等...度特征,边缘特征提取几种方法,以及放疗计划制定针对医学剂量图像的几 种特殊特征提取。
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