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        基于Android平臺(tái)的腦部MRI影像輔助診斷系統(tǒng)

        2020-07-04 02:14:28張子南熊月玲韓磊杜沖鋒葉明全
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年14期

        張子南 熊月玲 韓磊 杜沖鋒 葉明全

        摘要:目的:探討移動(dòng)終端的醫(yī)學(xué)影像處理實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。方法:借助目前移動(dòng)終端的高性能設(shè)備,開(kāi)發(fā)基于android平臺(tái)的腦部MRI影像輔助診斷系統(tǒng),系統(tǒng)包含多種常用的計(jì)算機(jī)圖像處理算法。結(jié)果:影像在經(jīng)過(guò)系統(tǒng)處理后顯示更加清晰,能更加直觀地觀察醫(yī)學(xué)影像的特征。結(jié)論:系統(tǒng)應(yīng)用能夠提升臨床醫(yī)生移動(dòng)輔助診斷能力,提高工作效率。

        關(guān)鍵詞:MRI圖像處理;遠(yuǎn)程醫(yī)療;醫(yī)學(xué)影像;Android

        中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2020)14-0001-02

        1研究背景

        以計(jì)算機(jī)為核心的信息與通信技術(shù)憑借移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,已經(jīng)滲透到移動(dòng)門診、移動(dòng)診斷等移動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域。隨著醫(yī)學(xué)信息化進(jìn)程的不斷加快,移動(dòng)醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)的建設(shè)得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。醫(yī)學(xué)影像借助計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)專門的圖像還原分析,將影像中表現(xiàn)的病變位置進(jìn)行高清化處理,從而輔助醫(yī)生為患者的疾病治療提供參考性建議。

        2移動(dòng)端影像處理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

        隨著計(jì)算機(jī)處理器等硬件的飛速發(fā)展,移動(dòng)終端擁有強(qiáng)大的信息處理性能,完全能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)一些圖像處理的操作。本系統(tǒng)是一個(gè)基于Android平臺(tái)的腦部MRI影像輔助診斷系統(tǒng),其主要功能如圖1所示。

        2.1圖像去噪

        在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像成像過(guò)程當(dāng)中,很容易受到外界因素的影響而導(dǎo)致成像不清晰。其中因?yàn)槭艿皆肼曈绊懚鴮?dǎo)致影像形成噪點(diǎn)的情況最為常見(jiàn)。為了提高醫(yī)學(xué)影像的清晰度,需要對(duì)影像的噪聲進(jìn)行處理。本系統(tǒng)中使用高斯模糊算法對(duì)影像進(jìn)行去噪。高斯模糊是將原圖像的每一個(gè)像素點(diǎn),計(jì)算它的領(lǐng)域像素和濾波器矩陣的對(duì)應(yīng)元素的乘積再進(jìn)行累加,作為當(dāng)前中心像素位置的像素值。通常用來(lái)減少圖像噪聲以及降低細(xì)節(jié)層次。

        2.2圖像增強(qiáng)

        圖像增強(qiáng)是醫(yī)學(xué)影像診斷實(shí)際工作中最為常用的一種圖像處理技術(shù)。該技術(shù)能夠增強(qiáng)影像的分辨率和清晰度,能更清楚地觀察病灶區(qū)的紋路,達(dá)到更精準(zhǔn)的診斷效果嗍。醫(yī)學(xué)影像處理過(guò)程中,需要將影像的色彩、飽和度和其他一些相關(guān)因素全部消除,保證圖像的最終使用效果。如圖2所示。

        2.3邊緣增強(qiáng)

        醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中影像的類型多樣化,需要根據(jù)不同類型影像來(lái)進(jìn)行不同的圖像處理。醫(yī)院PACS系統(tǒng)中,邊緣增強(qiáng)功能主要包含邊緣檢測(cè)和圖像銳化。

        邊緣檢測(cè)和圖像銳化通常用于對(duì)圖像邊緣的增強(qiáng)。醫(yī)學(xué)影像的邊緣具有非常重要的醫(yī)學(xué)診斷意義,精確的邊緣對(duì)確定病灶的大小和形狀起到關(guān)鍵性的作用,如圖3所示。通常,影像低頻段是能量的主要集中部分,而高頻段是噪聲和圖像邊緣信息的主要集部分。這就導(dǎo)致醫(yī)學(xué)影像在經(jīng)過(guò)平滑處理后,使得圖像邊緣和圖像輪廓出現(xiàn)模糊的情況。使用圖像銳化技術(shù)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行高清化處理,能夠降低其所帶來(lái)的影響。圖像銳化處理的目的是為了使影像的邊緣、輪廓線以及影像的細(xì)節(jié)變得清晰,如圖3所示。

        3系統(tǒng)功能與界面展示

        3.1圖像處理功能

        客戶端可以從圖庫(kù)中加載影像,基于我們現(xiàn)有的多種圖像處理效果對(duì)影像進(jìn)行處理,更加直觀地觀察病變區(qū)的特征,以協(xié)助影像醫(yī)生進(jìn)行診斷,其主界面和示例圖如圖4所示。

        3.2醫(yī)學(xué)圖像知識(shí)科普

        此功能面向?qū)ο髲V泛,能夠?yàn)榛颊摺?shí)習(xí)影像醫(yī)生、年輕影像醫(yī)生或在校醫(yī)學(xué)生等普及醫(yī)學(xué)影像的基本知識(shí),為用戶提供一些較為常見(jiàn)的醫(yī)學(xué)影像,描述它們的疾病種類、病灶形態(tài)等醫(yī)學(xué)影像的信息。

        3.3醫(yī)學(xué)圖像知識(shí)測(cè)驗(yàn)

        面向在校醫(yī)學(xué)生、實(shí)習(xí)影像醫(yī)生、年輕影像醫(yī)生用戶群體提供知識(shí)測(cè)驗(yàn)功能,幫助用戶能夠隨時(shí)隨地進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像知識(shí)的學(xué)習(xí)。

        3.4特殊邊緣檢測(cè)

        特殊圖像邊緣檢測(cè)可以通過(guò)設(shè)置深色閾值、灰色閾值及淺灰色閾值來(lái)決定保留圖像的范圍,能夠進(jìn)行一定程度的圖像分割,也能夠獲得更加平滑的圖像邊緣檢測(cè)效果。

        4系統(tǒng)應(yīng)用和前景

        4.1輔助診斷治療

        利用圖像處理技術(shù),對(duì)構(gòu)建完整的醫(yī)學(xué)影像體系具有重要的意義。醫(yī)學(xué)影像質(zhì)量的提升,給醫(yī)生提供更加精確的診斷依據(jù),輔佐醫(yī)生臨床工作。高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)影像使醫(yī)療影像三維重建更加精確,幫助醫(yī)生構(gòu)建更加系統(tǒng)化的治療方案,確保治療水平和治療效果滿足患者的實(shí)際需求。

        4.2移動(dòng)醫(yī)療和遠(yuǎn)程醫(yī)療

        與傳統(tǒng)Pc相比,移動(dòng)終端最大的優(yōu)點(diǎn)就是不受時(shí)間和空間的限制。在我校多個(gè)附屬醫(yī)院展開(kāi)的調(diào)研顯示,大多數(shù)的影像科醫(yī)生希望能在移動(dòng)終端處理工作,不僅能夠提高工作的效率,而且能夠提高工作的靈活性,防止在外出差而無(wú)法完成工作。因此,整合醫(yī)學(xué)影像體系,借助移動(dòng)終端可以隨時(shí)隨地完成醫(yī)學(xué)影像工作。

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷進(jìn)步和發(fā)展,許多應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)將軟件系統(tǒng)向移動(dòng)終端遷移?;谝苿?dòng)終端醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)為醫(yī)生提供多種圖像處理方式,提高醫(yī)學(xué)影像診斷準(zhǔn)確度,拓展醫(yī)生的辦公區(qū)域,打破影像醫(yī)生傳統(tǒng)的工作模式,增加其工作的靈活性,進(jìn)一步促進(jìn)遠(yuǎn)程醫(yī)療和移動(dòng)醫(yī)療的發(fā)展,具有重要現(xiàn)實(shí)和研究意義。

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