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“醫(yī)學影像處理”課程實驗軟件的開發(fā)

2012-04-26 08:35:36黃力宇黃登鳳
電氣電子教學學報 2012年6期
關鍵詞:圖像復原醫(yī)學影像界面

黃力宇,黃登鳳,張 園

(西安電子科技大學生命科學技術學院,陜西西安 710071)

0 引言

“醫(yī)學影像處理”是生物醫(yī)學工程專業(yè)的一門重要專業(yè)基礎課[1]。目前,相關教材的版本很多,有些教材配有實例圖示,但大都是以理論描述為主。由于缺少合適的實驗系統(tǒng),學生很難深入理解圖像處理過程中涉及的一些概念和算法。因此,開發(fā)一套配套理論教學使用的教學軟件很有必要。

近年來,我們基于VC++6.0環(huán)境開發(fā)了“醫(yī)學影像處理”課程的教學軟件[2],一方面可供課堂教學使用,在課堂中展示生動的圖例分析,通過比較影像處理前后的效果來提高學生對教學內容的直觀感受。另一方面,圖例還供學生課后有針對性地做一些實驗,鞏固課堂所學理論,給學生提供一個互動的實踐平臺。

本實驗軟件包含的基本模塊有:圖像變換、圖像配準、圖像分割、形態(tài)學變換、圖像復原、圖像增強和圖像壓縮等,各個模塊又包含了不同的實現算法[2]。系統(tǒng)的整體框架如圖1所示。下面對幾個主要功能進行舉例說明。

1 界面設計

圖1 醫(yī)學影像處理軟件實驗系統(tǒng)整體框架

“醫(yī)學影像處理”課程教學軟件系統(tǒng)采用多文檔(MDI)界面,根據Windows的界面標準和軟件系統(tǒng)的功能設計,主菜單中包括文件、編輯、點運算、幾何變換、圖像增強、形態(tài)學變換、邊緣與輪廓、圖像分析、圖像復原、圖像編碼、查看、窗口以及幫助等菜單項。同時通過對話框操作可以實現醫(yī)學影像的交互處理,方便學生操作。

本軟件界面友好,所有需要確定參數的算法都有設置參數的對話框,學生可以輸入不同的參數,方便地比較不同參數條件下的影像處理效果,從而理解不同參數對處理結果的影響,進而更深刻地認識處理算法。圖2給出了幾種不同功能的界面截圖。

圖2 實驗軟件的幾個界面截圖

2 圖像變換和圖像平滑

圖像變換包括正交變換和幾何變換兩個類別。正交變換又可分為非正弦類正交變換和正弦類正交變換兩類,本軟件實現了Fourier變換、余弦變換和Walsh變換等幾種典型的正交變換功能;幾何變換則包括空間平移、比例縮放、旋轉和非線性扭曲等,其中使用最多的是圖像的縮放和旋轉。本軟件實現了圖像平移、垂直和水平鏡像、圖像縮放、圖像轉置和圖像旋轉等功能,圖3顯示了一副小腿部X光片及其垂直鏡像。

圖3 小腿部X光片及其垂直鏡像

圖像平滑的目的包括改善圖像質量和提取對象特征。圖像平滑可以在空間域進行,也可以在頻率域進行。在空間域中,圖像平滑常用的算法有均值濾波和中值濾波[3]。中值濾波是一種非線性的信號處理方法,在一定的條件下可以克服線性濾波器所帶來的圖像細節(jié)模糊。圖4給出了一幅利用本軟件系統(tǒng)實現的對加入噪聲的腹部CT圖像進行平滑處理得到結果。

圖4 加入噪聲的腹部CT圖像及其平滑后結果

3 圖像分割

圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術和過程,這里的特性可以是像素的灰度、顏色、紋理等單獨或者綜合的特征[3]。根據像素特征在目標區(qū)域內部性質一致性和區(qū)域間邊界上不連續(xù)性,分割算法可以分為基于邊緣的分割算法和基于區(qū)域的分割算法。本實驗軟件實現了基于邊緣的圖像分割算法、基于輪廓的圖像分割算法和基于Hough變換的圖像分割算法?;谶吘壍膱D像分割軟件分可以別實現Roberts,Sobel、Prewitt,Kirsch 及 Gauss-Laplace 算子形成的算法。圖5給出一幅基于邊緣的圖像分割算法提取的腰椎磁共振圖像的分割像。圖6給出一幅基于輪廓的圖像分割算法提取的血細胞圖像的邊界圖像。

圖5 腰椎的磁共振圖像及圖像分割結果

圖6 血細胞圖像以及分割結果

4 圖像復原和圖像配準

圖像復原試圖利用退化過程的先驗知識來重建或復原被退化的圖像,因此圖像復原也可以看成是圖像退化的逆過程,是將圖像退化的過程加以估計,建立退化模型,補償退化過程造成的失真,從而獲得未經干擾退化的原始圖像或原始圖像的最優(yōu)估值,從而改善圖像質量[3]。如圖7給出了一幅利用本軟件處理的被噪聲污染的腹部冠狀切面磁共振影像以及對其進行圖像恢復后的結果。

圖7 圖像復原的效果對比

圖像配準是將不同時間、不同傳感器或不同條件下(光照、天氣、角度和攝像位置等)獲取的兩幅或多幅圖像進行匹配、疊加的過程。根據特征空間、相似性準則和搜索策略這三個元素選擇的區(qū)別,圖像配準的基本方法可以分為基于變換域的圖像配準方法、基于特征的圖像配準方法、基于灰度統(tǒng)計信息的圖像配準方法[3]等。本軟件實現了這些圖像配準方法,其中基于灰度統(tǒng)計信息的方法又包括互相關法(也稱模板匹配法)、序貫相似度檢測匹配法和互信息法等。圖8給出了兩幅圖像進行互信息配準的結果。

圖8 基于互信息的圖像配準示例

5 結語

本文著重介紹了本實驗室開發(fā)的、為“醫(yī)學影像處理”課程教學配合使用的一套軟件實驗系統(tǒng)。限于篇幅原因,本文僅簡要討論了其中的部分功能,沒有給出算法實現的具體細節(jié)。本軟件系統(tǒng)成功地實現了醫(yī)學影像處理領域的大部分常見算法,可以滿足基本的教學要求,具有很好的可擴展性,可以非常方便地增加新的處理算法。另外,軟件界面友好,需要設置參數時都會有相應的對話框彈出。

目前版本的軟件實驗系統(tǒng)還存在一些不足的地方。例如醫(yī)學影像的成像方式是多樣的[4],不同的成像方式給出的影像各有其特點,本軟件暫時沒有考慮其中的差異;再比如目前版本的軟件僅適合對BMP格式圖像的處理,今后可增加對其他圖像格式的支持;軟件處理算法還應繼續(xù)完善,還可以添加一些經過學生自己改進的算法,以最終形成功能不斷豐富的教學實驗系統(tǒng)。盡管如此,迄今的實際使用表明,本實驗軟件對提高學生的動手能力、加深對所學理論的理解都有重要價值,值得進一步完善和推廣使用。

[1]黃力宇,趙靜,李超.醫(yī)學影像的數字處理[M],北京:電子工業(yè)出版社,2012

[2]張園,醫(yī)學圖像處理教學實驗系統(tǒng)的設計及應用[D],西安電子科技大學碩士學位論文,2012

[3]岡薩雷斯.數字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005

[4]黃力宇.醫(yī)學成像的基本原理[M],北京:電子工業(yè)出版社,2009

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