粒子群优化算法与其在医学图像中的应用-研究

粒子群优化算法与其在医学图像中的应用-研究

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时间:2019-01-30

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1、万方数据第一章绪论1.1研究背景及意义随着医疗技术日新月异的发展,各种各样的医疗设备越来越多的出现在了医院的各个科室,小到一台电子血压计,大到320排螺旋cT,无一不是医疗技术、电子技术、计算机技术蓬勃发展的结果。医疗设备的广泛使用,能帮助临床医生更快更安全地进行各种有创或无创、体表或体内的检查,例如体表检查的腹部彩超、脑CT、胸部X光,又例如腔内的胃肠道内窥镜等。众多的现代化的临床检查方式能够在很大程度上帮助临床医生对病人的病情做出判断,比传统的医学方式更有效率,也能更精确地定位病灶,从而可以更有目的性地对病人进行治疗,缩短治疗时间,提

2、高治疗效果。19世纪末伦琴发明了X射线成像,自此之后,医学影像技术蓬勃发展,医学影像技术在临床医学中的作用也越来越大,随着医学影像技术在临床医学中的广泛应用,随之产生的就是图像处理技术的发展,主要用于提高医学图像的质量、用于计算机辅助诊断、应用于介入式手术治疗以及对治疗和手术效果进行评价与评估。在医学成像技术的发展过程中,人们追求的目标主要由以下几项:(1)是提高成像质量。人们可以通过改变成像机理、方法来提高成像质量,也可以通过图像后处理,降低噪声提高对比度,来提高成像质量。(2)对人们感兴趣的病灶进行分割并进行特征计算,提高诊断水平。各

3、种疾病的诊断在传统医学影像诊断学中仍然是通过医生读片来完成的,因此,对疾病的诊断结果受医生的人为影响非常大,医生的临床诊断经验在诊断过程中起了很大的作用。在此基础上,计算机辅助诊断就应运而生了。通过计算机对医学图像的处理,能够直观地为诊断医生显示且对病灶特征定量地为诊断医生进行描述,这样可以大大提高疾病诊断的准确性及诊断效率。(3)人们还将医学影像与无创微创手术结合,形成了一种新的手术引导方式。近年来微创和无创手术(Minimalandnon—invasivesurgery)在世界医学界中应用广泛,它的手术创口小,愈合快,发生感染的概率低

4、,而能否有效、准确地将手术器械引导至需要动手术的部位,是决定微创无创手术成功与否的关键。在图像的引导系统中,人们运用了图像分割及直线检测等多种技术,以求最精准、有效。(4)对治疗和手术效果进行评价与评估。将图像处理技术运用到医学影像图像中,对手术前后的效果或药物治疗前后的医学影像图像进行定量评价,从而对治疗和手术效果进行评价与评估。万方数据东南大学硕士学位论文1.2医学图像处理的研究内容医学图像可以分为很多种,小到一张病历报告中的细胞显微图,大到一张脑cT图,都可以称之为医学图像。事实上,各种医学图像有着其各自的特点,这是因为其成像系统和

5、成像原理各有不同。例如,最早X射线成像是通过胶片显影的方法来记录信息的,其特点是动态范围广,它的量化等级可以达到12bit,所以它适合应用于具有微小灰度差异的图像诊断,例如乳腺x线图像的早期癌症诊断⋯。对于人体的硬组织来说,CT图像具有较高的灰度等级,适合从图像中将这类物体提取出来。MRI图像的信息中包含非常丰富的灰度信息,对于骨骼等硬组织、脑白质、脑灰质等软组织的分辨能力也非常好。超声图像的斑点噪声较明显,其对比度同CT、MRI图像来说也较差,但是超声图像对例如前列腺、血管等软组织的成像效果是比较令人满意的。PET属于核素成像,它反映了

6、正电子的浓度,对早期癌症较敏感,但是它的缺点也比较明显一一图像模糊、空间分辨力低,所以在临床实际使用中需要同CT或MRI结合使用⋯。目前,对医学图像进行的处理主要有以下几方面的研究内容:(1)对医学图像进行变换目前来看,医学图像的分辨率越来越高,其所占的存储空间也越来越大,包含的信息量更多,因此对其进行的图像处理的计算量也相应变大了,为了保证图像处理质量而又尽量降低图像处理的时间,提高图像处理的速度,现在有众多学者将多种间接处理技术引入了图像处理计算中,例如傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。(2)对医学图像进行增强和复原提高医学图像的

7、质量,可以在很大程度上帮助临床医生确定病因及病灶,为此,人们往往需要减少噪声及提高清晰度。图像增强是将人们对图像信息中感兴趣的部分强调突出,例如强调图像的轮廓可以通过强化高频分量实现;降低减少图像噪声,则通过强化图像中的低频分量来实现。而图像的复原则首先要求了解图像为什么会降低质量,根据图像质量降低的过程建立模型,结合滤波,复原原图。(3)对医学图像进行编码压缩随着远程医疗技术的发展,医学图像在更多时候涉及到了另一个问题一一图像的传输,为了节省传输时间、降低图像处理时间,人们开始研究怎样在保证图像质量的情况下减少用以描述图像的数据量。图像

8、的压缩可以分为失真和不失真两种,根据不同的需要而运用。数字图像的压缩的另一个好处就是减少其存储空间,这对于需要长期保存大量数据的行业(例如医院的病历及病人影像检查报告)无疑是非常重要的。万方数

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