郜璐璐

（山西醫(yī)科大學醫(yī)學影像學系，太原030000）

淺析基于多目標跟蹤的醫(yī)學影像分析

郜璐璐

（山西醫(yī)科大學醫(yī)學影像學系，太原030000）

目的：研究多目標在跟蹤醫(yī)學影像分析時的方法以及影像分析結果。方法：選取本院自2012年1月-2013年10月進行醫(yī)學影像檢測患者22例，患者主要進行胃部淋巴檢測，應用多目標跟蹤方法實現(xiàn)對患者的影像檢測，并對檢測的影像進行分析。結果：經(jīng)本院采用的多目標跟蹤醫(yī)學影像檢測和分析，對22例患者的胃部淋巴進行檢測，其中檢測準確例數(shù)為16例，準確率為72.7%。結論：采用多目標跟蹤醫(yī)學的影像分析，可以提升檢測的準確率，而且通過胃部切片對患者進行診斷檢測過程的時間有所縮短，有利于為患者提供更好的治療時期，值得臨床的應用和推廣。

多目標跟蹤；醫(yī)學影像；分析

隨著當前科學技術的不斷發(fā)展，使用醫(yī)學影像檢測患者的內(nèi)科疾病變得越來越普遍，而且更多的科研人員投身于醫(yī)學圖像的研究，為醫(yī)學圖像的識別、檢測作出了巨大的貢獻［1］。從傳統(tǒng)的醫(yī)學影像檢測來看，對于醫(yī)學影像的識別更多的是通過人工進行處理，此過程非常費時費力，所以應用當前先進的計算機技術來對醫(yī)學影像進行輔助識別，可以有效的提升影像的識別效果，采用新型的多目標跟蹤技術可應用于醫(yī)學切片檢測之中［2］。所以本院選取自2012年1月-2013年10月進行醫(yī)學影像檢測患者22例，對其進行胃部淋巴影像分析，下面就主要的信息進行報道。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取本院自2012年1月-2013年10月進行醫(yī)學影像檢測患者22例進行影像診斷分析研究，所選取的22例患者，男性占12例，年齡為23-55歲之間，平均年齡為36.8歲，女性占10例，年齡在24-54歲之間，平均年齡為35.7歲。

1.2方法

對于醫(yī)學影像的診斷首先要分割圖像，將醫(yī)學序列的圖像通過非線性濾波技術進行中值濾波，這樣可以對噪聲進行有效的抑制，可以有效的與周圍像素灰度和差值進行對比，采用Otsu法對中值濾波的圖像進行二值化分割。分割方法擇地時將按照不同的醫(yī)學圖像進行分割方法選擇，將細胞序列的圖像進行簡單的閥值分割，而對于胃部切片則是將其圖像進行跟蹤分析。將胃部切片進行多目標圖像跟蹤，主要是由于胃部淋巴圖像中的目標很復雜，通過簡單的閥值不能實現(xiàn)對其理想的分割，所以在對胃部圖像分割時采取手動分割，分水嶺分割將其關鍵的區(qū)域進行提取，然后通過稀疏表示關鍵區(qū)域的SRC分割。

2 結果

經(jīng)本院采用的多目標跟蹤醫(yī)學影像檢測和分

圖1

3 討論

利用多目標跟蹤方法將細胞序列的圖像進行跟蹤，主要時根據(jù)卡爾曼跟蹤算法對細胞的圖像進行跟蹤，建立起勻速模型，同時由于卡爾曼的跟蹤算法上存在著很高檢測正確率，可以有效的捕捉到每個細胞的不同的運動規(guī)律，這對于醫(yī)學影像的幀幅診斷具有較大的意義［3］。較之以前傳統(tǒng)的細胞運動跟蹤診斷，如果出現(xiàn)細胞大幅度運動那么則很難完成正確的跟蹤，因此本文主要采用多目標跟蹤實現(xiàn)對醫(yī)學圖像的診斷［4］。文中將預測跟蹤過程與位置和面積特征進行聯(lián)合判斷細胞的分裂機制，使得在細胞的分裂研究中可以有效的預測其軌跡，從而實現(xiàn)對于細胞序列圖像的有效跟蹤。通常此過程不會考慮到細胞的分裂以及粘連，直接將其作為普通的細胞分裂和跟蹤，則很難確保其準確性。同時還會影響判斷細胞序列的方法，析，對22例患者進行胃部淋巴檢測，檢測準確例數(shù)為16例，準確率為72.7%。經(jīng)過本院進行醫(yī)學影像的驗證計算，對于細胞序列的跟蹤結果進行對比，細胞序列的圖像幀為515×650，其幀數(shù)為30，幀間的間隔為1/12s，特征距離的加權值和面積加權值均為0.4，而長短軸的加權值為0.2，對于簡單的細胞序列的圖像由于在跟蹤過程中要考慮到目標的運動和形態(tài)之間的變化，所以要將其距離特征進行影像比較。第一組中醫(yī)學圖像含有的目標細胞序列圖較少，而第二組中卻含有較多的目標序列圖。從醫(yī)學影像的圖像進行截圖時可以看出其基本的位置和面積，通過對跟蹤的結果進行判斷來分析細胞的序列，為實驗的結果成功獲得很大的應用價值；而第二組圖的圖像細胞個數(shù)較少，而且細胞之間粘連少，此時對于細胞的跟蹤效果比第一組更佳，而且準確率更高，因此跟蹤的方法的準確率與圖像的復雜程度有著非常大的關聯(lián)。難以較為準確的將細胞運動形態(tài)分析清楚。根據(jù)本院的研究結果來看，采用的多目標跟蹤醫(yī)學影像檢測和分析，對22例患者進行胃部淋巴檢測，對22例患者的淋巴進行檢測，檢測準確例數(shù)為16例，準確率為72.7%，因此采用多目標跟蹤醫(yī)學的影像分析，可以提升檢測的準確率，有利于為患者提供分更加有利的治療機會，值得臨床的應用和推廣。

圖2

［1］高婷婷.基于多目標跟蹤的醫(yī)學影像分析［D］.西安電子科技大學，2 0 1 2.

［2］楊景景.基于時空切片的運動目標檢測與跟蹤方法研究［D］.哈爾濱工業(yè)大學，2 0 1 3.

［3］王雷光.基于非模糊均值漂移的高空間分辨率遙感影像區(qū)域分割算法研究［D］.武漢大學，2 0 0 9.

［4］程廣斌.應用于數(shù)字化診斷的若干醫(yī)學圖像分析方法研究［D］.南方醫(yī)科大學，2 0 0 8.

Analysis of M edical Imaging Analysis Based on M ulti-target Tracking

GAO Lu-lu
(Department of Medical Imaging,ShanxiMedical University,Taiyuan 030000,China)

Objective:Of trackingmultiple targets in medical image analysis,and image analysis. Methods:Hospital from January 2012-October 2013 formedical imaging to detect 22 patients,mainly in patients with gastric lymph detection,application of multi-target tracking methods to achieve the patient's image detection,and image detection to analyze.Results:The hospital uses multi-target detection and tracking ofmedical image analysis,carried out on 22 patients with gastric lymph testing, the number of cases in which the detection accuracy of 16 cases,the accuracy was 72.7%.Conclusion: A multi-target tracking medical image analysis,can improve the accuracy of detection and slicing through the stomach of patients with diagnostic testing process time has been shortened,help provide patientswith better treatment period,worthy of clinical application and promotion.

Multi-Target Tracking;Medical Imaging;Analysis

R445

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2014.03.16

2014-02-19