（生物医学工程专业论文）医学高维数据的临床环境实时计算研究.pdf

中文捅要 阶段以及某些图形算法从c p u 向g p u 转移。除了计算机图形学本身的应用，还包括 其他领域的计算，通用计算已成为g p u 近年来的研究热点。本研究从图形硬件发展的 历史开始，重点探讨了g p u 在医学图像处理领域的应用、其技术原理和发展状况，并 进行了比较研究。 第二基于的g p u 加速的g i b b s 随机场分割算法研究。图像分割是指将图像划分 成一系列彼此互不交叠的匀质区域。它是图像处理和计算机视觉最基本问题之一，是 实现从图像处理到图像分析，进而完成图像理解的关键性步骤。基于吉伯斯随机场的 先验模型是解决退化图像病态逆问题正则化求解的重要理论模型。它通过提供良好的 空间上下文约束信息，在贝叶斯医学图像分割中运用广泛。然而，在临床分割实践中， 由于计算速度问题，需要适当改进以适应临床的不同需求。本文正是在这种背景下， 提出了基于g p u 加速的g i b b s 随机场分割算法的改进：算法改进的加速性在于用g p u 中的片元作色器并行执行分割算法中的的逐点迭代计算，取代c p u 串行执行的逐点计 算，大大减小了c p u 的计算负载，效率大大高于单独采用c p u 的分割算法，使基予 g i b b s 随机场的模糊c 均值分割算法运算接近实时，大大提高了g i b b s 随机场分割算法 在临床的实用性 第三提出了基于g i b b s 形态学梯度的标记点分水岭分割算法的骨自动分割以及 基于轮廓一致性的分割验证。利用序列c t 图像对骨组织做自动分割是计算机辅助骨科 的重要技术。由于骨结构的不一致性、病理改变以及c t 数据内在的模糊性，完全自动 的分割面临很大的困难。本文的研究目的是提供一种有效的解决框架，既避免了传统 分割中大量的人力介入，又避免了自动分割造成的错误。具体步骤是：设计合适的自 动分割算法对序列c t 图像中骨组织做自动分割：随后利用相邻c t 图像上骨轮廓是渐 进变化的特性，通过比较提取的轮廓形状的一致性来自动验证分割的结果；对一致性 较差的结果引入决策判别机制。目前，计算机辅助外科研究是生物医学工程的一个研 究热点。本文针对该研究中所面临的二维图像区域轮廓线自动提取及轮廓验证问题进 行了探索，并提出了有效的解决框架。通过实验表明，本文提出的解决框架能自动地 准确分割c t 序列图像中的骨组织，并对分割失败的图像能通过相邻轮廓相似性比较自 动检测出，并交由根据实际需要设定的人工干预或其它判别方法特殊处理。这样既保 证了分割结果的准确性，又极大减少了计算机辅助外科中的人工千预，对计算机辅助 外科豹推广能起到一定的作用 第四提出了基于g p u 硬件加速的动态三维面绘制研究。等值面重建被广泛应用 于标量场可视化。特别是在医学领域，大量的医学研究和临床观察需要借助于医学体 数据的表面重建结果。本研究提出了一种加速算法：这种加速算法利用了普通微机平 台上的图形处理器( g p u ) 中的定点作色器( v e r t e xs h a d e r ) 的可编程性，把等值面计 算的巨大计算量从c p u 转到了g p u ，从而极大加快了重建速度。这项研究能在普通微 机体系上就能实现动态三维数据的实时面绘制计算，因为算法无需一次性把三维动态 体数据全部装载入计算机内存，也无需在内存中保存三维动态体数据的每帧画面的重 弭t 学位论文 建结果，更无需在内存中保存三维交互后，每帧等值面的计算结果，所以完整的三维 动态体数据可以保存在硬盘上，根据需要在内存中装载对应帧的数据，在普通微机上 就能完成相应的计算。利用本算法的缺点是不能保存等值面重建的结果数据。但是， 在实际开发过程中可以发现，本算法更适合与体绘制的混合绘制及人机交互。 第五提出了基于g p u 硬件加速的动态三维超声实时体绘制研究三维动态超声 具有非常广泛的发展前景和临床应用但是三维动态超声的数据结构不属于三维规则 数据场，所以不能直接在微机上采用三维纹理硬件加速算法实现实时体绘制本文首 先介绍了基于微机平台，针对三维规则数据场的三维纹理硬件体绘制加速算法通过 对现代微机显卡结构的分析讨论，本文提出了利用现代微机显卡中的顶点渲染器编程 实现超声的三维动态扇扫数据场到三维规则数据场的快速变换，然后利用显卡中的三 维纹理快速运算功能，从而在普通微机平台上实现了三维动态超声的实时体绘制本 方法具有很广泛的应用价值。在试验平台配置的计算机性能几乎相同和试验数据大小 几乎一致的情况下，本算法的优势在于：1 ) 绘制速度提高了将近l o 倍，已接近实时； 2 ) 绘制速度受观察角度的影响较小；3 ) 不需要事先规整三维超声数据；4 ) 在绘制时 无需在内存中保留3 份数据拷贝 伴随着成像技术的发展，医学影像数字化分析技术已从桩床诊断的辅助手段，成 为实现精确诊断必需的过程。为此，本论文研究的意义如下： 提高诊断质量的需要：成像设备采集的海量影像信息，如不整合、加工与处理， 信息仍然是孤立的、低质的，如此繁杂无序的信息往往使得临床医生感觉盲然无措， 这不利于i f 盎床诊断，不利于病因的有效与定量分析，不利于对疾病的新发展与新认识 目前，医学影像后处理的研究已成为国内外研究的煞点但是目前的分析方法与临床 的诊断的要求还有一定的差距，分析的精度与时间上还需提升，研究对象有待扩宽。 若想进一步提高诊断质量，有赖于诸如图像分割及其可视化等技术的发展。 符合医院数字化建设的需要：数字化医院是将最先进的1 1 r 技术充分应用于医疗 其核心是通过宽带网络把数字化医疗设备，数字化医学影像系统和数字化医疗信息系 统等全部临床作业过程纳入到数字化网络中，实现临床作业的无纸化和无片化运行。 医学图像通信与归档系统( p a c s ) 是数字化医院的主要组成之一，p a c s 系统完成了 医学影像的存储、通信功能，从而实现了数字影像的共享，打破了数字影像只由影像 科独占的局面，但当前医学影像的数字化分析技术并没有实现共享，临床医生在p a c s 看到的只是由设备采集的原始二维图像数据，若欲进行进一步的分析，需要到影像科 室由设备厂家提供的为数不多工作站上进行，而这些工作站的使用权又往往集中在少 数医生手中。这严重影响了医学影像数字化分析技术在临床诊断中作用的发挥本研 究正是为了有效解决这一需求，从而推动医院的数字化建设 本文在这个领域做了一些有益的探索，为最终针对临床的高维医学图像分析处理 系统打下了研究基础 关键字：图像分割c f i b b s 随机场三维重建医学图像处理三维超声 l l i 博士学位论文 r e a l - t i m ec o m p u t i n go fd y n a m i c3 i ) d a t a i nt h ec l i n i c a le n v i r o n m e n t n a m e = h a ol i w e i s u p e r v i s o r ：p r o f c h e nw u f a n r e c e n t y e a r s , b e c a m eo ff a s td e v e l o p m e n to fm o d c mm e d i c a li m a g i n s e q u i p m e n t s , t h e y 躺p l a y i n gl l a o r ca n dl t n o r ei m p o r t a n tr o l e si nc l i n i c a ld i a g n o s i sa n d m e d i c i n er e s e a r d a m u l t i - d i m e n s i o n e dr e a l - t i m es c r e e n i n go fm e d i c a li m a g i n gi s b e c o m i n gp o p u l a rw o r l d w i d e t h u sh i g hv o l u m em o d i e a li n f o r m a t i o nm u s tb e p r o e 僦i n t e g r a t e da n dl l l i n c d te f f e c t i v e l yb e f o r ec l i n i c a ld i a g n o s i s i n t e l l i g e n t a n a l y s i so fm u l t i - d i m e n s i o n e dm e d i c a ld a t ai sb o r a i n gn e c e s s a r y t h ed e m a n do f c l i n i c a ld i a g n o s i sa n dr e s e a r c ho fm e d i c a lr a d i o l o g yr a i s e 鲜l p 髓lf o rl a i g h - t h r o u t 眦 n l y s i sm e t h o d so f m e d i c a li m a g e s ，w h i c hi ss h o w ni nt w ow a y s f i r s t l y , l l 倒v i m a g i n gt e c h n o l o g yc 砒鹤n c wa i g i t a l 锄a l y s i si nm e d i e i n o f o r e x a m p l e , f l o wf o u r - d i m c m i o n n l u l t r a s o u n dl e t sw o m a la n dd o e t o 略l o o k 啦 f a c i a lf e a t u r e sa n dw a t c ht h eg r o w i n gb a b yu l o v i ，w 洫3 du l b a s o u z l a , av o l u m co f 幽嚣i st a k e n , s t o r e dd i g i 协l l y , n n ds h a d e dt op l o d 嘲f i f e - l i k ej n l a g c so f t l a ef e t u s a 4 du l t r a s o u n dt a k e st h ei m a g e sp r o d u c e db y3 du l t r a s o u n da n dn d d st l a ec l e m e n to f m o y e l l a e l l ln o w , t h el i f o - l i k ep i c t u r e s 啪m o v l ，a n dt h ea c t i v i t yo ft l a ef e t u s 嘲b e s t u d i e d t od o e t o 峨4 1 ) r e v e a l sm o 地d e t a i la b o u tf e t a lh e a l t ha n ds i n a i ln 加唧e m 咀 j u s ta sap e d i a 曲i e i a nb e g i n su t 黜n b yo b s e r v i n gan e w i x ) r n , d o c t o r sa 懿棚t h ef e t u s f r o mh e a dt ot o eo ns c r e e n w a t e l a i n gh i mo rh e rs h i f tp o s i t i o na n db 翻i n i e d o c t o r 锄 c h e e kf o r p r o b l e m s s e c o n d l y , h i 曲r e s o l u t i o ni m a g e s , u l t r a - 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t i m ec o m p u t a t i o no f m u l t i - d i m e m i o n c dm e d i c a ld a t ai nt h ec l i n i c a le n v i r o n m e n t m a i nt o p i c sa l i s t e d l 圮l o w 1 s t u d yo f m e d i c a li m a g ep r o e 艘l i n gb a s e do ng r a p l a i e sp r o c 髓s i n gu n i t ( g p u ) i sp r e s 蹦t e d a l o n gw i t ht l a cf a s ti m p r o v e m e n to fp e r s o n a le m p u t e r , l o t so f a p p l i c a t i o n si nc o m p u t e rg r a p h i c s 粥m i g r a t i n gf r o mw o r k s t a t i o nt on o r m a l 帕 w h i e l ai sm a i n l yp r o m o t e db yf a s ti m l o v a l i o no fg r a p h i c sh a r d w a r oi np cp l a t f o r m f x e e p tt oa p p l i c a t i o n so fg r a p l a i e si t s o l f ；g p ui su s e da sg e n e r a l - p u r p o s ep r o c e s s i n g u n i ti nm a n yo t l a a rf i e l d s , w l a i e l ac o l n c si | pv e r yh o ti nr c s e a r e l at h e s ey o a 口r s c o m b i n e d w i t hah i s t o r yl n t r o d u e t i o no fg p i je v o l u t i o ni np cp l a t f o r m , ad i 龇珊赫i sg i v t o p r o b ei n t ot h ed 舒c e l o p m e n to f ( 3 1 l ji nm e d i c a li m a g ep r o c e s s i n g 2 i m a g es e g m e n t a t i o nm 啪st os p l i t 姐i m a g ci n t o 曩l o to fh o m o g e n e o u s r c g i o 地w l a i e l a 种s e p a r a b l ec a c t io 慨i ti s af u n d a r a e n t a lp r o b l e mi ni m a g o p r o c e s s i n ga n dc o m p u t e rv i s i o na n di sak e ys t e pt oi m g e 鲫_ a l y s i sa n de v t oi m a g o u 日d o n t a n dw i t l am l l n e l t o l l l sa p p l i e n t i o m t h eg i b b sr a n d o mf i e l d sm o d e li si l l l t i m p o r t 艇tt h e o r yi ns o l v i n gt h ei l l - 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t i m ev o h u n cn m d c x i n go f d y n a m i c3 du l l r a s o t m dd a t ab yp r o 舯n m a i a gv e r t o xs h a d e ri n ( 3 1 i j e x p e r i m e n t a l r e s u l ts h o w st h a t3 du l t r a s o u n dd a t ac 孤b er e n d e r e dw i t hr e a l - l i m e 叩di nn o r m a l p cp l a t f o r m mm e t h o d 哪b en l m l i o dw i d oi nf u t u r e3 do b , m m i cu l t r a s o t m d c l i n i c a lr e s e 越, e h h 枷谢t hf a s td e v e l o l m a to f m o d mm c d i e a i li m a g i n gc q u i p m a a t s , i n t e l l i g e l 吐 a n a l y s i so fm u l t i - d i m a a s i o n e dm e d i c a ld a t ai sb e c o m i n gm o i r en n dm o l e 妯印嘲m p a r ti nc l i n i c a ld i a g n o s i s c s i ti sw i d er e c o g n i z e ! t h a tn 哪m e d i c a li m a g i 】a s 英文摘要 e q u i p m e n t sc a no n l yb ef u l l yu t i l i z e db ym o r ea n dm o r es t u d yo f n e wp o s t - p r o c e s s i n g a l g o r i t h m sa n dv i s u a l i z a t i o nm e t h o d so fo fm e d i c a li m a g i n gd a t a s o m eu s e f u l m e t h o d s 躺s t u d i e di nt h ep a p c l f o k e y w o r d s ：i m a g es e g m e n t a t i o n ：g i b b sr a n d o mf i e l d ；3 dr e c o n s t r u c t i o n ： m e d i c a li m a g ep r o c e s s i n g ；3 du l t r a s o u n d 博l ：学位论文 南方医科大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果 除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写 的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。除 与外单位合作项目将予以明确方式规定外，本研究已发表与未发表成果的知识产权均归属 第一军医大学 本人承诺承担本声明的法律效果。 作者躲郝止巍吼2 叼年箩月1 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权第一军 医大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于( 请在以下相应方框内打“”) ： l 、保密口，在年解密后适用本授权书 2 、不保密日 日期：加可年5 月1 日 日期：。年月日 搏七学位论文 第一章绪论 1 - 1医学影像诊断设备发展的新特点 医学影像数字化分析技术可以追溯到上一个世纪7 0 年代【l l ，当时分析的对 象为二维的x 线照片医生从病人的x 线照片读取诊断信息，借助从经验获得 和积累了大量诊断信息的数据库，利用统计学的原理，通过计算机处理获得最 后的诊断这种信息的采集方式是依靠医生的双眼，这就必然地受到医生的经 验，主观意识的干扰，最终影响诊断的结果。到上一个世纪9 0 年代由于数字化 r ( d i g i t i m ) 的问世，人们可以把x 线胶片的模拟图像转变为数字化图像，代替 肉眼采集诊断信息而后进行计算机处理，从一定程度上排除了人的主观因素， 提高了诊断准确性，但是研究的对象也还是局限于一些具有特殊诊断特征的病 种如乳腺癌、肺部结节病灶等闭。d r 的出现，使二维x 线图像的分析技术更上 一个台阶，研究的对象更加广泛( 如目前在胸部除了结节病灶外还用于肺的问 质病变、气胸以及心脏扩大等方面) ，分析的精度有了进一步提高( 如当前乳腺 x 线分析技术对显微钙化与肿块的检测率分别可达到9 8 3 、8 5 7 ) 嘲。 近年来，现代大型医疗成像技术有了飞速地发展。一方面新的成像方法不 断涌现，目前得到广泛临床应用的成像技术主要包括计算机断层扫描( c d 、磁共 振成像删压l i 用l 结构成像方法单光予发射断层扫描( s p e c 叮3 、正电子断层扫 描口e 1 ) 、功能磁共振成像( f m r d 、脑磁图( m e g ) 等功能成像方法以及结构成像 与功能成像相结合的p e t - c t 等另一方面，现有成像方法在速度与精度有了很 大提高如目前6 4 层螺旋c t 采用的飞焦点扫描技术旧，在不增加x 线剂量的 前提下极大地提高了空间分辨率和成像速度x 、y 、z 三个方向的分辨率可达 0 2 4 m m 全身扫描只需l o 余秒：高场磁共振技术日益成熟，3 0 t 磁共振逐步成 为主流，高场m r i 使高解析度的显微成像、分子或细胞层次的生化功能成像成 为可能四。影像设备硬件技术的发展，使得医学影像学在临床诊断与医学研究中 扮演了愈来愈重要的地位，同时随着临床诊断要求的提高以及医学影像学研究 的开展。迫切需要更高效的医学图像数字化分析技术，对医学图像数字化分析 技术的研究刻不容缓。这主要表现为以下几个方面。 第一、新的成像技术的出现，将催生新的数字化分析技术如近年来出现 的p e t - c t ，可同时采集同一患者的反映功能和代谢改变的p e t 图像与反映解削 第一章绪论 结构的c t 图像，但只有设计出能同时显示p e t 图像与c t 图像的融合显示软件， 并给出相应的分析方法( 如s u v 值的测量等) ，才能真正发挥p e t - c t 的优势 6 1 。 又如脑成像技术( 如：p e t 甜r j 等) 的飞速发展，使人类能够在无创伤条件 下记录脑的智力活动然而要真正实现对脑功能进行结构定位和功能定位进而 实现对脑高级认知功能的分析，还有赖于对来源于设备图像信息进行相应的数 字化后处理t “ 第二、成像技术在速度与精度上的提高，使高维数字化分析技术成为研究 热点田随着成像设备在速度与精度上的提高，生成图像的数据量聚增，海量的 图像信息无疑将提供更多有用的诊断信息但如何从如此海量的信息中提取有 用的信息，也成了一个需要解决的难题。传统的二维阅片模式已不能充分表达 图像数据中所包含的有用信息。基于三维甚至四维的医学图像分析与显示技术 将逐步成为临床医学图像阅片主流方式高维的数字化分析技术将是医学图像 后处理的热点。 第三、新的临床诊断需求，推动了数字化分析技术的快速发展随着医疗 水平的提高，临床诊断愈发依重于医学影像学。影像学任务已不局限于一些具 有特殊诊断特征的病种如乳腺癌、肺部结节病灶等，而是应该对所获的图像进 行数字化分析，提取出更有诊疗价值的信息，对心脏、脑、四肢、血管等脏器 形态功能进行精确的定量评价及分析。当前已有多种影像分析方法如心功能分 析、脑功能分析、结肠分析、肺结节分析等应用于临床即为佐证协协i i , 1 2 1 所以，随着c t ，m r 等高维成像技术的出现与广泛应用，医学图像数据有 高维化和海量化的趋势。医学影像数字化分析技术也有的新的发展趋势。 首先，针对高维数据的数字化分析技术逐步成为主流多捧容积c t 能够在 极短的时闻内采集真正各向同性体素数据并重组成三维数据，m r 心脏图像是时 闯加三维的四维数据，一次完整的心脏检查结果包括在心动周期上各个时刻多 个层面上的数百张二维图像。数据采集的高维化，使在二维上已很难表达如此 海量的信息，更谈不上有效率分析三维数据表达与分析平台已是现在最新成 像设备的基本平台，如西门子影像设备统一的后处理软件平台- - s y n g o 平台【1 j 1 提供了i n s p a c e3 d 。3 db a s i c , , 3 dv r t 9f u s e d v i s i o n 3 d ，f l y r h r o n g h 等多个三维 分析模块，完成对血管造影、m r 、c t 及核医学图像进行三维显示与分析功能 其次，研究的对象更加广泛成像技术的发展，使得医学影像的数字化分 析的研究对象不再拘限在一些具有明显诊断特征的病种，多种针对不同器官与 脏器形态功能进行精确的定量评价的分析方法已逐步成熟并应用于临床当前 2 博士学位论文 已应用于临床的的分析模块主要包括心功能分析、脑功能分析、结肠分析、肺 结节分析等技术。如美国v i t a l 公司研发的v i t r e a 软件【1 4 1 ，可用于二维、三维和 四维心功能分析，能够在二维和三维空间内观察正在跳动的心脏，而且能评估 左心室射血分数：西门子“捧c t 附带的结肠分析软件可自动去除小肠影像，将 充气的结肠影像展平。从多角度，多平面分析结肠病变，肺结节分析软件可自 动提取肺部结节并自动分析和记录首次检查的结果，再次复查时可自动计算出 肺结节的增长率和倍增时问，为判断结节的良恶性提供客观依据：美国w i s o 呻s i n 医学院生物物理研究所开发研制的脑功能成像分析软件i s l ( a n a l y s i so ff u n c t i o n a l n 舢m i m a g e s , a f n d ，可以将低分辨率的脑功能成像的实验结果叠加在具有较高 分辨率的结构脑图像上进行三维显示；通过选择一些特定的特征点，进行立体 定位坐标的转换；对多种功能实验数据集进行统计分析 1 2 研究意义和主要贡献 为此，本研究主要是针对临床环境的多维数据的实对计算作了有针对性的 研究，其主要内容如下： 第一基于通用微机平台图形处理器( g p u ) 的快速医学图像处理研究。伴随 着微机的功能升级，计算机图形学的研究与应用发生了从工作站向微机的大规 模转移这很大程度上是由于微机平台图形处理硬件的发展和革新。近年来。 随着微机平台图形处理器性能的大幅度提高以及可编程特性的发展，人们开始 将图形流水线的某些处理阶段以及某些图形算法从c p u 向g p u 转移除了计 算机图形学本身的应用，还包括其他领域的计算，通用计算已成为g p u 近年来 的研究热点。本研究从图形硬件发展的历史开始，重点探讨了g p u 在医学图像 处理领域的应用、其技术原理和发展状况，并进行了比较研究 第二基于的g p u 加速的g i b b s 随机场分割算法研究。图像分割是指将图 像划分成一系列彼此互不交叠的匀质区域。它是图像处理和计算机视觉最基本 闯题之一，是实现从图像处理到图像分析，进而完成图像理解的关键性步骤 基于吉伯斯随机场的先验模型是解决退化图像病态逆问题正则化求解的重要理 论模型它通过提供良好的空问上下文约束信息，在贝叶斯医学图像分割中运 用广泛然而，在临床分割实践中，由于计算速度问题，需要适当改进以适应 临床的不同需求。本文正是在这种背景下，提出了基于g p u 加速的g i b b s 随机 场分割算法的改进：算法改进的加速性在于用g p u 中的片元作色器并行执行分 第一章结论 割算法中的的逐点迭代计算，取代c p u 串行执行的逐点计算，大大减小了c p u 的计算负载，效率大大高于单独采用c p u 的分割算法，使基于g i b b s 随机场的 模糊c 均值分割算法运算接近实时，大大提高了g i b b s 随机场分割算法在临床 的实用性 第三提出了基于g i b b s 形态学梯度的标记点分水岭分割算法的骨自动分割 以及基于轮廓一致性的分割验证。利用序列c t 图像对骨组织做自动分割是计算 机辅助骨科的重要技术。由于骨结构的不一致性、病理改变以及c t 数据内在的 模糊性，完全自动的分割面临很大的困难本文的研究目的是提供一种有效的 解决框架，既避免了传统分割中大量的人力介入，又避免了自动分割造成的错 误。具体步骤是：设计合适的自动分割算法对序列c t 图像中骨组织做自动分割； 随后利用相邻c t 图像上骨轮廓是渐进变