基于生物医学的图像处理应用

班别：XXX 学号：XXXX 姓名：XXXX基于生物医学的图像处理应用数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。在生物医学领域中，为了诊断、教学、科研等目的，常常要对医学影像进行一些处理操作，包括编辑图像，对图像进行直方图、影像均衡、影像平滑处理、边缘增强处理、影像灰阶和对比度调节、正负像旋转、影像色彩反向显示：伪彩色绘制与计算等等。下面从几个方面分析图像处理在生物医学的应用：伪彩色增强CTMRBX光片都是灰度图像，尽管这些设备的成像质200016200016CT2000／16＝125HuCT125时人眼才能将二者区分出来，若小CTHU单位时（3～5Hu）就有重要的诊断意义。然而，人眼对彩色的敏感程度远远高于对灰度的敏感程度，利用人眼的这一视觉特性，可以对医学图像进行伪彩色处理，1（手足口病MRI图像3PColor()进行彩色变换。图1灰度变换大部分细节比较清晰1。如图2所示，为脑膜炎患者的MR图像，通过直方图“平坦”，灰度层次等级增加，然后用此均衡直方图校正图像，有利于图像的分析与识别。图2以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。图像分割已成为医学图像处理急需解决的重要课题。医学图像分割在临床诊断、病理分析以及治疗方面具有重要意义，具体表现在以下几个方面:融合，解剖结构的测量，获取先验知识用于图像重建等。用于测量人体器官、组织或病灶的体积。通过对这些体积治疗前后的定3D3D定位等。图像分割结果可用于在不丢失有用信息的前提下进行数据的压缩和传输。这对于提高在Internet4.医学图像配准基于外部特征的图像配准(有框架)和基于图像内部特征的图像配准(无框架)两的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大。图像融合不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息，图像融合的潜力在于综合处MRCTCTMRCTXMRMR图像纹理CTCT在此方面进行了有益地探索和研究。随着图像纹理分析技术和计算机技术的发CT更加方便和快捷，有利于肝纤维化和肝硬化的早期诊断。图象平滑处理B超图像进行去噪处理。陈科等17l利用各向异性扩散滤波，在去除图像中大量噪空域滤波空域滤波在处理效果上来分，可以分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器的目的在于消除混在图像中的干扰，常使用的滤波器有均平滤波器filter2()、中值滤波器medfilt2()、维纳滤波器wiener()。例如由于医学成像设备CT机自身的原因，在CT图像中容易产生高斯白噪声，严重影像了图像的质量，为了去除此类干扰可采用维纳滤波器；如果影像本身带有盐椒噪声，可采用中值滤波器。由于生物医学图像具有直观、形象和信息量丰富的特点，便于观察和贮存，因而发展十分迅速，在现代医学临床诊断和实验研究中已占越来越重要的地位。各种医学图像设备的产值已在医疗设备中占有重要份额，并已成为医院诊断水平和装备现代化程度的重要标志之一。目前还有很多的研究应用正在研发过程中，相信图像处理对于我们现代医助，对于一些疑难杂症提供了很大的方便。同时生物医学图像处理技术是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术，需要我们不断研究与开发。近几