医学图像处理中关键技术探讨及基础运用平台研发

医学图像处理及应用,是计算机组合诊疗系统中的关键技术,也是一个多学科交叉融合的研究领域,涉及数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。在目前临床应用中,大多数医生还是借助CT、MRI拍摄的二维断层图像,根据临床经验进行局部分析和诊断,这对于病变区域的精确定位和定量分析是远远不够的。因此,在普通计算机上实现医学图像处理,将使临床医生可以对可视化三维图像任意剖分。这对于诊断医学、手术规划、放射治疗规划、模拟仿真及解剖教学等方面,都具有重要的学术意义和应用价值。本研究课题是南京航空航天大学“十五”重点学科建设项目“计算机集成诊断与治疗系统”中的子课题。论文将具体阐述作者攻读博士学位期间在医学图像处理方面从事的研究工作,主要涉及图像分割、图像三维重建及可视化、图像丈量|教学论文网|这三个关键技术的研究,包括各种基础算法的理论研究和应用系统的设计研发。论文主要研究工作及创新成果归纳如下:1)针对图像分割算法的具体应用,在分析综合融合变形模型、小波变换、数学形态学等先进理论的基础上,将新型图像分割算法——梯度向量流场的变形模型和改进的分水岭算法应用于颅脑内胼胝体和脑部星形细胞瘤的分割提取,取得了良好效果。针对彩色视网膜血管图像,提出一种基于网格划分的全自动分割提取算法,保证眼底丈量|教学论文网|结果的正确性、客观性和实用性。2)针对数字化医疗系统的需要,利用普通配置计算机群和医院内部局域网进行超大规模医学数据并行重建的研究,是符合我国大多数医院实情的有效手段,也是医院PACS系统建设的必然要求。该方法较好地解决了运算速度、内存空间以及资金投入这三大困难,既节省大量资金,又能够满足临床诊断需求。3)将分形和分形维数的基本方法引入医学图像定量丈量|教学论文网|中来,首次将分形维数用于定量考察和分析不同浓度神经生长素对体外培养新生大鼠背根神经突起生长的影响。与采用显微镜进行定性观察相比,该方法不仅可以丈量|教学论文网|复杂结构的变化,而且可以描述它的生长和演变过程。分形维数的丈量|教学论文网|方法能够从量化角度更正确深刻地说明神经生长素能够促进大鼠背根神经节神经突起的生长,而且生长状况表现出与剂量的依靠关系。4)针对生物医学微细结构研究的需要,进行激光扫描共聚焦显微镜图像计算机处理的相关研究。首先对显微镜图像进行激光吸收和散射的补偿以及基于最大后验的图像盲解卷积,改善图像模糊,提高图像质量。然后利用光线跟踪算法重建三维物体,实现三维图像的平移、旋转、缩放、光线设置等操纵,从而清楚全面地显示三维微细结构。此外,还可以通过电影放映方式显示三维结构随时间变化的过程,实现四维成像,为生物医学显微图像的分析提供技术支持。5)将生物医学可视化技术推进到微观切片水平,实现生物组织连续切片图像的两步配准和快速重建。考虑到生物体在序列切片图像上的重心位置具有连续性的事实,提出一种新的逐步求精的自动配准方法。在使用力矩主轴法对两幅图像进行粗略配准的基础上,对已有配准结果作微小干扰,当图像互信息最大时获得终极精确配准结果。采用基于有序体数据结构的Shear-Warp算法重建生物体内部结构,提高对体数据的遍历效率,减少对无效数据的访问,加速绘制过程。6)在充分吸收国外着名图像处理软件各项优点的基础上,利用IDL这一开发平台,进行医学图像处理分析系统MIPAS和CTA/MRA图像后处理软件VICAAT的研发,形成具有自主知识产权的软件系统。通过对实际医学图像的处理,证实该系统的理论意义和应用价值,取得大量实验结果,为医学图像处理和分析创造良好条件,并将逐步推广应用于临床诊断。归纳而言,本论文针对计算机组合诊疗系统中的关键技术,在理论上提出了一些新算法,在应用中创建了一些实用的新方法,并获得了很好的验证。同时,还研发了相应的基础应用软件,为生物医学图像处理提供了重要工具。【关键词】：医学图像处理图像分割科学计算可视化图像丈量|教学论文网|激光扫描共聚焦显微镜模块化程序设计
【论文提纲】：摘要4-6ABSTRACT6-17第一章绪论17-291.1选题背景及研究意义17-181.2国内外研究概况18-211.3医学成像技术概述21-241.4DICOM标准简介24-261.5论文篇章结构及主要创新点26-29第二章图像分割29-512.1医学图像分割算法30-352.1.1图像分割的定义302.1.2图像分割算法分类30-312.1.3并行边界分割技术31-322.1.4串行边界分割技术322.1.5并行区域分割技术32-332.1.6串行区域分割技术33-342.1.7讨论与结论34-352.2基于梯度向量流场的分割算法及其应用35-412.2.1变形模型简介35-362.2.2传统的变形模型36-372.2.3梯度向量流场37-382.2.4算法实现与实验结果38-412.3结合小波变换的新型分水岭分割算法41-452.3.1分水岭算法简介41-422.3.2新型分水岭算法42-452.3.3算法实现与实验结果452.4彩色视网膜血管图像的自动分割算法45-502.4.1研究背景45-462.4.2算法实现的关键技术46-482.4.3实验结果48-502.4.4讨论与结论502.5本章小结50-51第三章图像重建及可视化51-793.1图像重建技术51-593.1.1面绘制技术52-563.1.2体绘制技术56-583.1.3混合绘制技术58-593.1.4讨论与结论593.2局域网内超大规模医学数据的并行重建59-643.2.1研究背景59-603.2.2算法实现的关键技术60-633.2.3实验结果63-643.3利用VRML语言实现虚拟现实可视化64-703.3.1研究背景64-663.3.2设计思路66-693.3.3算法实现与实验结果69-703.4CT图像重建中的伪影形貌与质量评价70-773.4.1研究背景70-713.4.2实验方法71-753.4.3实验结果75-773.5本章小结77-79第四章图像定量丈量|教学论文网|79-944.1图像定量丈量|教学论文网|的参数设置及误差控制79-834.1.1几何参数79-804.1.2光密度参数80-824.1.3特化参数824.1.4误差因素与误差控制82-834.2分形基本概念与分形维数测定83-884.2.1分形的基本概念83-844.2.2分形与小波、混沌的关系84-854.2.3基于三棱形表面积的分形维数测定方法85-884.3图像丈量|教学论文网|实例88-934.3.1感兴趣区域的参数丈量|教学论文网|88-914.3.2分形维数对脑部特征的丈量|教学论文网|914.3.3分形维数对神经突起生长情况的丈量|教学论文网|91-934.4本章小结93-94第五章显微镜图像的计算机处理94-1085.1激光扫描共聚焦显微镜图像的计算机处理94-1015.1.1LSCM的主要原理94-965.1.2算法实现的关键技术96-995.1.3实验结果99-1005.1.4讨论与结论100-1015.2生物组织连续切片的两步配准和快速重建101-1065.2.1算法流程101-1025.2.2逐步求精的两步配准法102-1035.2.3基于有序数据的Shear-Warp重建算法103-1045.2.4实验结果104-1065.2.5讨论与结论1065.3本章小结106-108第六章医学图像处理分析系统的开发与设计108-1276.1国外著名的图像处理分析软件108-1126.2IDL语言先容112-1156.2.1IDL的基本特点112-1146.2.2IDL的两种图形系统114-1156.3医学图像处理分析系统MIPAS的研发115-1226.3.1系统框架结构116-1176.3.2系统实现功能117-1216.3.3讨论与结论121-1226.4CTA/MRA图像后处理软件VICAAT的研发122-1266.4.1研究背景1226.4.2系统设计思路122-1246.4.3系统实现功能124-1266.4.4讨论与结论1266.5本章小结126-127第七章结论127-1307.1全文总结127-1297.2展望129-130参考文献130-145致谢145-146在学期间的研究成果及发表的学术论文146