医学图像处理特点与难题.ppt

医学图像处理的特点与难题 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室 遥感图像处理 — 应用面窄 医学图像处理 — 应用面宽 高度复杂的成像机制 综合深厚的数学基础 精确实用的高新技术 重大需求的应用前景 生理评判的模糊性 信息生成的随机性 物理求解的病态性 面对应用的实时性 关于成像重建算法现研究热点集中在MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的成像研究，大多是针对具体问题（如乳房、心脏）提出某种特殊技术去解决，不具普适性。 信噪比与计算耗时的比较 MR平移运动伪影消除 EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比 实验采用美国Vanderbilt大学Retrospective Registration Evaluation Project（RREP）项目组提供的国际通用刚性配准图像数据，评估方式采用配准获得的结果与项目组已有的金标准进行比较。 基于模糊边缘场的CT与MR刚性配准 FS与MI配准方法的误配率比较 脑部MR图像的分割算法比较 跟踪结果误差对比 主要问题 医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损压缩没有一个公认的标准。 相应对策 要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高信噪比优质解码图像。 工作基础 提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国际通用算法（LBG）提高5~6倍。 实验结果与分析 基于模糊聚类优化的序列图像分形压缩 测试图像为标准QCIF格式的运动图像序列，包括由150帧图像(176×144) 组成的标准序列和22帧医学图像序列（128×128）。只对亮度信号进行编码，色度信号的压缩原理完全相同。 表 基于OFC算法不同运动图像序列实验结果比较 主要问题 医学MR图像由于图像采集过程中射频磁场的非均匀性，造成图像中灰度的非均匀分布，表现为图像中局部过亮与过暗，掩盖了有效的诊断信息。 相应对策 要提出非均匀性校正后处理方法。 工作基础 提出了基于Gibbs随机场理论与EM算法的MR图像非均匀性校正算法。 MR非均匀性的矫正 (a) OFC (b) LBG CT_head 码本大小为980 (c) OFC (d) LBG MR_head 码本大小为970 基于最优模糊矢量量化的图像压缩 26.41 29.97 683 29.96 32.88 300 27.98 33.49 980 31.40 35.80 522 31.64 41.78 1549 CT 32.82 41.30 970 MR LBG （PSNR） OFC （PSNR） 码本 大小 图像 LBG （PSNR） OFC（PSNR） 码本 大小 图像 （在有损压缩比相同条件下） 62.89 63.64 86.75 72.27 89.56 98.13 142.53 149.94 压缩比（倍） 7.6 29.8 2.6 9.33 2.3 15.6 4.2 48.2 平均编码时间（s） 33.49 36.01 36.71 36.89 33.25 34.56 37.15 37.19 平均PSNR（dB） OFC 经典 算法 OFC 经典 算法 OFC 经典 算法 OFC 经典 算法 算法 QCIF-Cardio Container News Foreman 测试图像 两种算法下重建运动图像序列Foreman的每帧PSNR比较 1st frame 11th frame 7、边缘检测 提出了广义模糊边缘检测算子，是唯一满足国际边缘检测三准则的快速算法 广义模糊边沿检测对比图 （采用国际标准图像测试） 原图象(带加性噪声) GFO算法边缘检测结果 Roberts算法边缘检测结果 LOG算法边缘检测结果 8、MR非均匀性校正 * * 一、视觉信息处理的支撑性 二、医学图像处理的前瞻性 三、医学图像处理的特殊性 四、医学图像处理的主要问题 与我们的工作 1、优质重建 主要问题 采样密集度的改变常导致图像退化。 相应对策 K-空间中的任意重采样技术。 工作基础 因缺乏成像前数据，