上个世纪在医学成像领域的技术进步为非侵入性诊断创造了前所未有的机会，并建立了医学成像作为医学健康系统的一部分。代表这些进步的主要创新领域之一是医学图像处理的跨学科领域。

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这一快速发展的领域涉及从原始数据采集到数字图像传输的广泛过程，是现代医学成像系统中完整数据流的基础。如今，这些系统在空间和强度维度上提供了越来越高的分辨率和更快的采集时间，从而产生了大量高质量的原始图像数据为了获得准确的诊断结果，必须正确处理和解释这些数据。

本文重点介绍了医学图像处理的关键领域，考虑了特定成像模式的环境，并讨论了该领域的主要挑战和趋势。

医疗图像处理的核心领域

医学图像处理领域的概念和方法有很多，侧重于其核心区域的不同方面。图像形成、图像计算和图像管理三个主要过程。

图1.医学图像处理中主题类型的结构分类。

图像形成过程由数据采集和图像重建步骤组成，用于回答数学反演问题。图像计算的目的是提高重建图像的可读性，并提取与临床相关的信息。最后，图像管理处理中获得的图像和衍生信息的压缩、归档、检索和传输。

图像形成

数据采集

图像形成的第一个必要步骤是收集原始成像数据。该数据包含描述身体内部器官捕获物理量的原始信息。这些信息已成为所有后续图像处理步骤的主题。

不同类型的成像模式可以利用不同的物理原理来探测不同的物理量。例如，在数字射线上拍照(DR)或扫描计算机断层(CT)它是进射光子的能量；扫描正电子发射断层(PET)在磁共振成像中(MRI)在超声波中，它是激发原子发射的射频信号的参数。

然而，无论哪种成像模式，数据采集过程都可以细分为物理量检测，包括将物理量转换为电信号、预调节采集信号和数字化物理量。这意味着所有这些步骤都适用于大多数医学成像模式的一个通用框图。

图2.数据采集过程的一般框图。

图像重构

图像重构是利用获得的原始数据形成图像的数学过程。对于多维成像，该过程还包括从不同角度或时间步骤捕获的多个数据集的组合。这部分医学图像处理解决了反演问题，这是该领域的基本主题。解决这些问题的算法主要有两种——分析和迭代。

分析方法的典型示例包括广泛应用于断层扫描的滤波反投影(FBP)；在MRI傅里叶变换尤为重要(FT)；以及延迟叠加(DAS)波束成型是超声波检查中不可缺少的技术。这些算法在所需的处理能力和计算时间上都是精致高效的。

然而，它们是基于理想化模型的，因此有一些明显的局限性，包括它们无法处理复杂的因素，如测量噪声的统计特性和成像系统的物理。

迭代算法克服了这些局限性，大大提高了对噪声的不敏感性，利用不完全原始数据重建最佳图像的能力。基于初始目标模型，采用假设系数计算投影的系统和统计噪声模型。将投影与原始数据之间的差异定义为更新对象模型的新系数。在将映射估计值和真值的成本函数最小化之前，使用多个迭代步骤重复此过程。

迭代法有很多种，包括最大的似然期望最大化(MLEM)、最大后验(MAP)、代数重建(ARC)目前广泛应用于医学成像模式的技术和许多其他方法。

图像计算

图像计算涉及对重建成像数据运算的计算和数学方法，用于提取临AD授权代理商床相关信息。这些方法用于增强、分析和可视化成像结果。

增强

为了提高所包含信息的可解读性，图像增强了优化图像的转换。其方法可细分为空间域和频域技术。

空间域技术直接作用于图像像素，对比度优化特别有用。这些技术通常依赖于对数、方形图和功率转换。频域方法采用频率转换，最适合使用不同类型的滤波器来平滑和锐化图像。

所有这些技术都可以减少噪声和不均匀性，优化对比度，增强边缘，消除图像，改善其他对后续图像分析及其准确解释至关重要的相关特性。

分析

图像分析是图像计算的核心过程，可分为图像分割、图像匹配和图像量化三类。

图像分割过程将图像分割成不同解剖结构的有意义轮廓。图像准确性可以保证多个图像的正确对齐，这对于分析时间变化或组合不同模式获得的图像尤为重要。定量过程决定了识别结构的性质，如体积、直径、成分等相关解剖或生理信息。所有这些过程都直接影响到成像数据的检查质量和医学结果的准确性。

可视化

可视化过程将图像数据呈现为在定义维度上以特定形式直观地表示解剖和生理成像信息。通过与数据的直接交互，可以在成像分析的初始阶段和中间阶段进行可视化（如协助分割和准确过程），并在最后阶段显示优化结果。

图像管理

医学图像处理的最后一部分包括各种用于图像数据存储、检索和传输的技术。在图像管理的各个方面，制定了多项标准和技术。例如，医疗成像技术图像存档和传输系统(PACS)为医学数字成像和通信提供各种模式图像的经济存储和访问(DICOM)用于存储和传输医疗图像的标准。特殊的图像压缩和流传技术有效地实现了这些任务。挑战和趋势

医学成像是一个相对保守的领域，从研究到临床应用通常需要十多年的时间。然而，它的性质是复杂的，在构成科学学科的各个方面都面临着许多挑战，这稳步促进了新方法的持续发展。这些发展代表了当今医学图像处理核心领域可以确定的主要趋势。

图像采集领域受益于创新硬件技术，旨在提高原始数据质量，丰富其信息内容。集成的前端解决方案可以实现更快的扫描时间、更精细的分辨率和先进的架构，如超声波/乳房X线摄影CT/PET或PET/MRI组合系统。

快速高效的迭代算法取代了图像重构的分析方法。它们能显着改善PET图像质量，减少CTX射线剂量在中，MRI压缩检测。基于有限或噪声数据，数据驱动的信号模型正在取代人工定义的模型，为反演问题提供更好的解决方案。系统物理建模和信号模型的开发、优化算法和图像质量评价方法是代表图像重构趋势和挑战的主要研究领域。

随着成像硬件捕获的数据越来越多，算法变得越来越复杂，人们迫切需要更高效的计算技术。这一巨大挑战可以通过更强大的图形处理器和多处理技术来解决，为从研究过渡到应用提供新的机遇。

主要趋势和挑战与图像计算和图像管理的转变有关，包括许多主题。

图3.当今医学图像计算的主要趋势主题示例。

与这些主题相关的新技术不断发展，缩小了研究与临床应用的差距，促进了医学图像处理领域与医生工作流程的整合，确保了更准确、更可靠的成像效果。

AD公司提供多种解决方案，以满足数据采集电子设计中最苛刻的医学成像要求，包括动态范围、分辨率、准确性、线性和噪声。以下是几个确保原始成像数据最高初始质量的例子。

专为DR具有256通道高度集成的模拟前端应用设计ADAS1256。具有出色线性度的多通道数据采集系统ADAS1135和ADAS1134可以最大限度地提高CT图像质量的应用。多通道ADC AD9228、AD9637、AD9219和AD优化后，9212具有优异的动态性能和低功耗，能够满足需求PET要求。流水线ADC AD9656为MRI提供优异的动态性能和低功耗特性。集成接收器前端AD9671是专为低成本、低功耗的医疗超声应用而设计的。

结论

医学图像处理是一个非常复杂的跨学科领域，涵盖从数学、计算机科学到物理和医学的许多科学学科。本文试图提出一个简化但结构良好的核心领域框架，代表该领域及其主要主题、趋势和挑战。其中，数据采集过程是第一个也是最重要的领域之一，它定义了医学图像处理框架后续阶段使用的所有原始数据的初始质量水平。

作者简介

Anton Patyuchenko慕尼黑技术大学微波工程硕士学位于2007年获得。毕业之后，Anton在德国航空航天中心(DLR)担任科学家。他于2015年加入AD公司目前是现场应用工程师AD主要负责医疗卫生、能源和微波应用，公司战略和重点客户提供现场应用支持。联系方式：anton.patyuchenko@analog.com。