陳紅+謝勤嵐

摘要醫(yī)學(xué)成像原理與設(shè)備、醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是醫(yī)學(xué)工程和影像技術(shù)類專業(yè)的重要專業(yè)課程。由于這些課程理論抽象，需要通過實驗來理解原理、掌握方法。本文以心臟CT圖像配準(zhǔn)為例子，介紹了醫(yī)學(xué)圖像處理實驗的基本步驟。為了簡化實驗復(fù)雜度，使用MATLAB實現(xiàn)圖像配準(zhǔn)算法。

關(guān)鍵詞圖像配準(zhǔn) 心臟CT圖像 MATLAB實驗 特征提取

醫(yī)學(xué)成像技術(shù)與設(shè)備、醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是醫(yī)學(xué)工程和影像技術(shù)類專業(yè)的重要專業(yè)課程。兩門課程的特點是理論抽象，需要通過大量實驗來理解原理、掌握方法。同時醫(yī)學(xué)圖像處理內(nèi)容豐富，算法復(fù)雜，需要專業(yè)的算法設(shè)計和較大的程序設(shè)計工作量，短短的課程實驗難以達(dá)到學(xué)習(xí)的目的。為了簡化實驗復(fù)雜度，讓學(xué)生的實驗重點關(guān)注于圖像處理本身，而不是在程序設(shè)計上花費過多的時間和精力，影響本課程的學(xué)習(xí)相關(guān)，使用MATLAB實現(xiàn)核心算法。

MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的數(shù)值計算和可視化軟件。它集數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成一個方便的、界面友好的用戶環(huán)境。MATLAB強大的擴(kuò)展功能和影響力吸引各個領(lǐng)域的專家相繼推出了許多基于MATLAB的專用工具箱。MATLAB強大的科學(xué)運算、靈活的程序設(shè)計流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面設(shè)計、便捷的與其他程序和語言的接口等功能，使之成為當(dāng)今世界最有活力和最具影響力的可視化軟件。

1課程和實驗內(nèi)容介紹

醫(yī)學(xué)成像既是指醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的形成過程，也指形成醫(yī)學(xué)成像的技術(shù)或裝置。醫(yī)學(xué)成像技術(shù)是借助于某種能量與生物體的相互作用，提取生物體內(nèi)組織或器官的形態(tài)、結(jié)構(gòu)以及某些生理功能的信息，為生物組織研究和臨床診斷提供影像信息的一門科學(xué)。影像學(xué)是高新技術(shù)與醫(yī)學(xué)的結(jié)合點，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像學(xué)己由傳統(tǒng)單一普通x線發(fā)展到血管造影檢查、超聲、放射性核素顯像、x線CT、數(shù)字減影血管造影（DSA）、MRI、普通x線檢查的數(shù)字化成像（cR和DR）以及圖像存儲和傳輸系統(tǒng)（PACS）等多種技術(shù)組成的醫(yī)學(xué)成像體系。醫(yī)學(xué)影像成像原理是醫(yī)學(xué)工程和影像技術(shù)類專業(yè)基礎(chǔ)課之一。通過學(xué)習(xí)強調(diào)對學(xué)生綜合素質(zhì)的提高和能力的培養(yǎng)，強調(diào)學(xué)生對基礎(chǔ)理論、基本知識和基本實踐技能的掌握。在醫(yī)學(xué)成像原理課程教學(xué)中恰當(dāng)?shù)剡\用現(xiàn)代化教學(xué)手段，能夠有效提高教學(xué)質(zhì)量。

隨著信息技術(shù)及醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像處理在醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用、教學(xué)和科研中發(fā)揮著越來越重要的作用，有力地推動著醫(yī)學(xué)科學(xué)研究和臨床醫(yī)療的進(jìn)步。如何有效地應(yīng)用圖像分析與處理技術(shù)，對人體解剖結(jié)構(gòu)和病變區(qū)域進(jìn)行定位、提取、三維再現(xiàn)并量化分析是使得醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)應(yīng)用價值最大化的前提和保證。作為專業(yè)主要課程，要求掌握醫(yī)學(xué)圖像的相關(guān)概念與圖像處理中的圖像變換、增強、恢復(fù)、壓縮、圖像的分割及特征提取等基本理論；掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基本理論、技術(shù)、方法、應(yīng)用和進(jìn)展；了解醫(yī)學(xué)信息三維可視化的技術(shù)和基本實現(xiàn)方法；并在此基礎(chǔ)上掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的整體結(jié)構(gòu)框架，逐漸形成觀察、思考、分析和解決有關(guān)理論和實踐問題的能力，并通過圖像處理算法的編程來提高實踐操作能力。

近年來，隨著計算機技術(shù)在各行各業(yè)不斷滲透，醫(yī)學(xué)成像技術(shù)也得到了迅速發(fā)展，各種更新?lián)Q代的成像設(shè)備不斷涌現(xiàn)?；诙喾N原因，臨床或研究應(yīng)用中通常需要對同一病人進(jìn)行多種模式或同一模式的多次成像。即同時從幾幅圖像獲得信息，進(jìn)行綜合分析，圖像配準(zhǔn)即是重要的分析方法之一。在當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域中，圖像配準(zhǔn)的確是一個研究熱點，具有相當(dāng)重要的醫(yī)學(xué)診斷價值。圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域已經(jīng)有了各種不同的配準(zhǔn)方法。根據(jù)各種方法的特點，它們能應(yīng)用到不同的領(lǐng)域。在硬件層面上，圖像的同機融合已經(jīng)取得了非常不錯的發(fā)展，但在技術(shù)方面，仍然存在很多不足，如當(dāng)檢測時間延長時，患者軀體位置的變化可能產(chǎn)生不一樣的圖像；在需要圖像融合時，只能對相同機器中兩張圖像進(jìn)行融合。相反，如果將圖像傳入到電腦，使用軟件來處理圖像并融合，這樣選擇上的靈活性就很大，可以對不同時刻采集到的圖像進(jìn)行融合處理，具有較大的優(yōu)勢。

近年來，CT技術(shù)發(fā)展迅速，應(yīng)用也越來越廣泛。不僅多排式螺旋CT在實際生產(chǎn)銷售中已經(jīng)發(fā)展到了320排，而且更先進(jìn)的平板CT也在各個廠家中研發(fā)。PET/CT也廣泛運用在各個醫(yī)學(xué)臨床上，它有非常實際的應(yīng)用價值，其中它在腫瘤診斷方面是最不可缺少的。通過研究CT原理和CT圖像，以及圖像配準(zhǔn)的幾種方法，可以更加了解醫(yī)學(xué)圖像的處理方法以及它的重要性。

2實驗原理及相關(guān)方法

2.1圖像配準(zhǔn)的定義和原理

圖像配準(zhǔn)，是將不同的傳感器（也稱為成像設(shè)備）或不同條件下獲取的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配和疊加的過程，在圖像處理領(lǐng)域通常是指對一幅圖像進(jìn)行一系列幾何變換后映射到另一幅圖像中，從而讓兩幅圖像中的相關(guān)聯(lián)點在空間上達(dá)到一致。圖像配準(zhǔn)是融合圖像的重要條件，廣泛應(yīng)用于遙控數(shù)據(jù)分析、計算機視覺以及醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域。

圖像配準(zhǔn)過程中，需要尋找合適的空間變換或幾何變換，把兩個圖像里相對應(yīng)的同一空間位置的點聯(lián)系起來。假設(shè)兩幅二維圖像分別是待配準(zhǔn)圖L1和參考圖像L2，配準(zhǔn)前它們在空間點（XY）處的灰度值分別是L1（XY）、L2（X.y），那么圖像I1和I2的配準(zhǔn)可表示尋找變換關(guān)系。

根據(jù)圖像變換的形式不同，空間幾何變換可以分成剛體變換與非剛體變換兩種。非剛體變換又包括比例變換和仿射變換還有投影變換以及曲線變換。

2.2醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)實驗的步驟

除了軟件平臺和參數(shù)設(shè)置的區(qū)別外，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)實驗與通常的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)過程類似，都包括下面的主要步驟。

首先，給出（讀入）兩個需要配準(zhǔn)的圖像。

第一步，圖像預(yù)處理。給定的圖像一般是有噪聲的圖像，所以首先要消除噪聲影響，通常采用平滑操作。預(yù)處理不僅包括去噪，還包括尺度調(diào)整和區(qū)域分割等。分割處理是把一個圖像劃分成可以獲取特征的幾部分，作為特征選擇與對應(yīng)性的圖像。

第二步，特征選擇。為了配準(zhǔn)兩個圖像，需要在圖像中選取合適的圖像特征，以建立兩個圖像的對應(yīng)關(guān)系。有了對應(yīng)關(guān)系，便可求得變換函數(shù)，進(jìn)而可以對待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行重采樣操作，以映射到參考圖像的幾何空間。實際應(yīng)用中通常都是用角點、線、模板和區(qū)域等作為特征來進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。要配準(zhǔn)的圖像的類型決定了特征類型的選擇，通常對人體成像選擇線分割進(jìn)行處理，對衛(wèi)星圖像則主要是選擇輪廓與區(qū)域分割，在立體圖像中，經(jīng)常使用的是面片與區(qū)域。

第三步，特征對應(yīng)。通?？梢栽趨⒖紙D像上進(jìn)行特征選擇，然后在待配準(zhǔn)圖像上搜索特征的對應(yīng)性；也可以在分別在兩個圖像上選擇特征，然后再確定特征的對應(yīng)性。當(dāng)特征是圖像區(qū)域或者模板的時候，可以采用第一種選擇；而當(dāng)特征是點或線這種信息量較少的特征時，則可以選第二種方法。當(dāng)以點作為特征的時候，至少要確定一對對應(yīng)點，這一步非常有必要。

第四步，確定變換函數(shù)。要確定變換函數(shù)，需要知道一些對應(yīng)點的坐標(biāo)。向參考圖像空間進(jìn)行重采樣也是在這個基礎(chǔ)上進(jìn)行的。圖像之間的幾何差距類型決定變換函數(shù)的類型。在圖像間的幾何差距是未知的時候，交換調(diào)整到圖像問的幾何差距是很容易的。

第五步，重采樣。得到了圖像間的變換函數(shù)，可以在此基礎(chǔ)上對參考圖像空間進(jìn)行重采樣。圖像信息就可以融合或者檢測到對象的變換。

2.3圖像配準(zhǔn)方法

2.3.1常見的三種圖像配準(zhǔn)方法

互信息法。互信息是信息論中的基本概念，也是醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的重要依據(jù)，它可以用來度量兩個變量間的相似性。當(dāng)需要配準(zhǔn)的兩幅圖像之間的互信息達(dá)到極大值的時候，說明兩幅圖像配準(zhǔn)完成。

傅里葉變換法。當(dāng)圖像平移時，圖像的傅里葉變換的幅值是不變的。在頻域中，當(dāng)它的傅里葉變換作一定角度的旋轉(zhuǎn)時，圖像的旋轉(zhuǎn)也是相對應(yīng)的。因此，兩幅圖像配準(zhǔn)若只有相對位移時，是可以對它們進(jìn)行的配準(zhǔn)的。當(dāng)然，如果兩幅圖像存在平移和旋轉(zhuǎn)角度，也同樣可以計算出兩者的相對位移。

小波變換法。作為一種信號的時頻分析方法，小波變換具有多分辨率解析的特點，較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率是它的一大特點。小波變換被運用于圖像配準(zhǔn)的主要原理是：當(dāng)兩幅圖像分別分解后，它們的伸縮系數(shù)、旋轉(zhuǎn)角度分別對應(yīng)相等，因此可以用于圖像配準(zhǔn)。

雖然圖像配準(zhǔn)方法還有很多種，由于原理和算法復(fù)雜，不適合課程實驗，這里不作介紹。

2.3.2圖像配準(zhǔn)方法比較

基于互信息的圖像配準(zhǔn)方法是不需要提取特征的，它是在灰度的基礎(chǔ)上，將可用的圖像灰度運用起來。這種配準(zhǔn)方法，具有更高的精度和更好的魯棒性，其的缺點是計算速度較慢，計算復(fù)雜稍高。如果參考圖像和待配準(zhǔn)圖像間有較大重疊區(qū)域時，選擇互信息法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)是比較合適的。

當(dāng)圖像的噪聲主要是低頻的，可以選擇基于傅里葉變換或小波變換的圖像配準(zhǔn)算法，這跟它對頻域能量變化不敏感的特點有關(guān)。基于傅里葉變換的方法計算量稍小，但是當(dāng)圖像不是灰度線性相關(guān)時，此方法不適合進(jìn)行配準(zhǔn)。

3實驗內(nèi)容

3.1實驗用心臟CT影像

課程實驗中使用的心臟CT影像如圖1所示。在兩幅圖中進(jìn)行特征點選取，并對其排序。得到特征向量對，看兩幅圖像是否存在對應(yīng)關(guān)系，對其進(jìn)行配準(zhǔn)。

3.2買驗程序流程圖

本實驗中的基于MATLAB平臺的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)程序的流程圖如圖2所示。其具體實現(xiàn)過程如下：首先對參考圖像和待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行高斯低通濾波預(yù)處理；接著按照給定的初始點使用插值法統(tǒng)計聯(lián)合直方圖并計算參考圖像和待配準(zhǔn)圖像的互信息值；然后依據(jù)最大互信息理論判斷所得參數(shù)是否最優(yōu)，若不是，則繼續(xù)搜索較優(yōu)參數(shù)；在搜索時會不斷重復(fù)“空間幾何變換一計算互信息值一最優(yōu)化判斷”的過程，直至搜索到滿足精度要求的參數(shù)；最后輸出配準(zhǔn)參數(shù)。

在MATLAB中運行CT圖像配準(zhǔn)算法，結(jié)果如圖3所示。圖3顯示了同一個病人在不同時刻的心臟CT圖像配準(zhǔn)后，兩幅圖像中的一些有關(guān)聯(lián)的點。圖3中對應(yīng)的橫線即為特征線，它表明它們在顯示之后具有高度的一致性，說明兩幅圖像存在對應(yīng)關(guān)系，配準(zhǔn)成功。

4結(jié)論

在醫(yī)學(xué)成像技術(shù)與設(shè)備、醫(yī)學(xué)圖像處理與分析等專業(yè)課程的教學(xué)中，模擬實驗有著重要作用。除了幫助學(xué)生理解原理、掌握方法外，還可以提高學(xué)生分析問題、解決問題的能力，也有助于提高學(xué)生的計算機應(yīng)用和軟件編程能力。運用現(xiàn)代化教學(xué)手段，能夠有效提高教學(xué)質(zhì)量。本文采用MATLAB軟件平臺，針對心臟CT圖像的特性設(shè)計了一種基于最大互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法的實驗例子，是教學(xué)改革的一次很好的嘗試。該例子的函數(shù)中，有多種配準(zhǔn)方法和配準(zhǔn)參數(shù)可以選擇。這有助于學(xué)生更深地理解課程中的成像原理和圖像處理方法。下一步我們將建立基于MATLAB的集成實驗平臺，包含更多的圖像處理技術(shù)，以供本科生和研究生教學(xué)和人才培養(yǎng)之用。