计算机图像处理技术在医学影像学的应用

范巍

【摘要】目的：此次研究的主要目的是为了计算机图像处理技术在医学影像学的应用效果进行分析。方法：本文在此次的研究中，从阐述医学影像应用计算机图像处理技术的目的和可行性的角度着手，对医学影像中计算机图像处理实际应用进行了论述，主要采用的方法是文献分析法。结果：将计算机图像处理技术应用到影像学处理当中，去噪的方式多种多样，在实际的操作中，结合影像自身的特点、噪声学的统计学特征以及频谱固有的分布规律等，当前，较为常用的是均值滤波、低通滤波以及的中值滤波等算法均能对图像予以平滑处理，使图像更清晰，图像生成的效果更具有真实性。清除干扰和降低噪声主要是通过增强清晰度、对边缘进行锐化、调整对比度以及伪色彩填充等，通过这几种方式和方法，能在不同程度上提升图像自身的清晰度。结论：通过本文的论述得知，计算机图像处理技术的应用对医学影像清晰度的提升具有深远的影响，通过计算机技术对图像的降噪、图像质量的提升以及图像边缘的分割等方式，能在很大程度上提升图像的质量。

【关键词】计算机；图像处理技术；医学影像学；技术应用

【中图分类号】R445【文献标识码】A【文章编号】1007-8231（2017）07-0007-02

【Abstract】ObjectiveThemainpurposeofthisstudyistoanalyzetheeffectofcomputerimageprocessingtechnologyinmedicalimaging.MethodsInthisstudy,thepracticalapplicationofcomputerimageprocessinginmedicalimagingisdiscussedfromtheperspectivesofthepurposeandfeasibilityofapplyingcomputerimageprocessingtechnologytomedicalimaging.Themainmethodisliteratureanalysis.ResultsThecomputerimageprocessingtechnologyisappliedtotheimageprocessing,thewayofdenoisingisvaried.Intheactualoperation,thecharacteristicsoftheimageitself,thestatisticalcharacteristicsofthenoiseandthedistributionofthespectrumareinherent.Atpresent,Morecommonlyusedisthemeanfilter,low-passfilterandthemedianfilteralgorithmcanbesmoothtotheimage,sothattheimageismoreclear,theimagegenerationeffectismoreauthenticity.Clearinterferenceandreducenoisemainlybyenhancingtheclarityoftheedgeofthesharpening,adjustthecontrastandpseudo-colorfill,etc.,throughthesemethodsandmethods,tovaryingdegrees,enhancetheclarityoftheimageitself.ConclusionThroughthediscussionofthispaper,theapplicationofcomputerimageprocessingtechnologyhasaprofoundimpactontheimprovementofmedicalimageclarity.Bycomputertechnology,theimagenoisereduction,imagequalityenhancementandimageedgesegmentationcanbeGreatlyenhancethequalityoftheimage.

【Keywords】Computer;Imageprocessingtechnology;Medicalimaging;Technologyapplication

在先进科学技术快速发展下，将其广泛的应用到医疗卫生领域中，对增强全民身体健康具有重要的意义。由于医患之间的交流和医学影像存在不清晰现象的问题，严重影像了的医疗领域的进步和发展，在科学技术突飞猛进的发展下，影像学逐渐被医护人员重视，并广泛的应用到实际身体检查当中，影像学逐渐成为医生了解患者病症重要的辅助工具。但是，在实际应用当中，影像学由于受到外界环境的影响，图像出现模糊不清晰的现象，这样的图像严重的影响了医护人员对患者病症的诊断。因此，本文从以下几个方面对该课题进行了分析和研究。

1.医学影像应用计算机图像处理技术的目的与可行性

1.1医学影像应用计算机图像处理技术的目的

现今，在先进科学技术的支持下，影像学的发展和广泛应用为患者病症的检测提供了重要的信息。在医学影像设备实际图像信号形成与传输的过程中，鉴于受到医疗器械自身、人为控制以及自然界噪声等方面的干扰，图像影片当中存在小部分模糊和对比度差的现象，这样的状况严重的影响着其质量，在病灶发展的前期，其空间形态产生的变化较小，拍出的影片用肉眼很难辨别和观察，将导致误诊与漏诊的现象出现，严重的影响了病症的诊断。所以，对医学影像学中采用计算机图像处理技术方面的研究，对提升诊断结果的准确性具有重要的作用，将计算机图像处理技术的广泛应用能达到提升医疗机构治愈率的目的。

1.2医学影像应用计算机图像处理技术可行性分析

在现今的医学影像领域当中，计算机图像处理和成像方面的技术存在一个共性，由于计算机技术能将图像采集、显示、传递以及存储分解成为相对独立的部分，这样能实现每部图像信息分别数字化，该种共性的特征为后续对图像处理各个模块进行专门优化提供了较为便利的条件，的对其开展图像的信息后续处理方面的工作提供了可行性。以CT成像为例，对医学影像予以预处理能去除影像中无用的信息和图像，进而保留和恢复有用的信息，这样的筛选方式在一定程度上强化了对病灶检查信息的可读性，重点凸显出有用的信息，清除了不同因素形成的干扰因素，进而保留了的摄像过程中需要的影像形态与边缘，以此提升医学影像片的清晰度的，为医护人员对患者病症的检测提供了重要的、准确的信息依据。

2.医学影像中计算机图像处理实际应用

2.1医学影像除噪

关于医学影像的生成与传输，由于受到自然界中各种声音而造成干扰，这样严重的降低了影像的质量，该种干扰类似日常生活中在交谈的过程中被其他声音打扰，在语言方面表现为对方语言信息获取受到影响，在影像方面则表现为原本较为清晰的图像，由于医学器械自身的缘故（例如，电子元件）方面的干扰产生各种各样的斑点或者条纹等，这些元素使得原本清晰的图像变得模糊，这样产生图像效果不佳的原因便是图像的噪声。将计算机图像处理技术应用到影像学处理当中，去噪的方式多种多样，在实际的操作中，结合影像自身的特点、噪声学的统计学特征以及频谱固有的分布规律等，当前，较为常用的是均值滤波、低通滤波以及的中值滤波等算法均能对图像予以平滑处理，使图像更清晰，图像生成的效果更具有真实性。

2.2医学影像增强

图像增强属于计算机图像处理中重要的一项，影像学中图像增强与复原的主要目的是提升医学影像清晰效果，清除干扰和降低噪声主要是通过增强清晰度、对边缘进行锐化、调整对比度以及伪色彩填充等，通过上述的几种方式和方法，能在不同程度上提升图像自身的清晰度。图像强化和图像除噪的不同，主要体现在图像增强不需要对影像降质方面的问题进行考虑，只需要对图像中重点突出的部分进行处理即可。例如，增强图像高频的分量，被照患者身体组织轮廓的部位，这样能使细节部分的特征凸显出来，增加的图像中低频的部分，通过这样的方式能有效的提升图像的清晰度。而图像增强主要是按照不同空间能划分成基于空间域相对增强的方式，鉴于空间域的增强方式是对图像中不同像素自身的灰度数值予以直接的处理，在对灰度数值进行计算时采用的算法有直方图的均衡化和规定化，鉴于频率域的增强方法并非是采用直接处理的方式，而是采用的傅里叶变换的形式，将空间域转换为频率域，并在频率域中对频谱进行处理，再采用反傅里叶变回到空间域，在实际转化的过程中通常的算法有高通滤波、低通滤波以及同态滤波等。

2.3医学影像分割

图像分割主要采用的是计算机医学图像处理领域的关键技术，其主要的目的是为了将图像中有价值的部分从整个图片当中抽离出来，划分为互不影响和交叉的不同区域，有价值的内容通常指的是图像的重点区域。图像分割的方法基于灰度值主要划分为鉴于区域内部灰度类似的分割与鉴于区域之间灰度不连续的分割。其中鉴于区域内部的灰度类型形式的分割，主要是确定图像中每个像素点的归属区域，进而生成一个区域图集，对图像进行分割，一般采用的计算方式是阈值分割法、分裂合并法、形态学分割以及区域生长法等。而鉴于区域之间的灰度之间不连续的分割，主要值得是先对图像中区域边界进行提取，再对图像边界限定的区域进行确定。由于图像中的边缘部分通常是灰度级发生跃变的区域，按照像素灰度级具有的不连续的特点，在图像中找到想点、线和边的具体位置，对图像的边缘进行确定，一般采用的计算方法是Hough变换法。

3.结论

通过本文的论述得知，计算机图像处理技术的应用对医学影像清晰度的提升具有深远的影响，通过计算机技术对图像的降噪、图像质量的提升以及图像边缘的分割等方式，能在很大程度上提升图像的质量。但是，现阶段应用的技术和计算方式的有效性仍需要提升。望此次研究和论述的内容能辅助计算机图像处理技术在医学影像学中广泛的应用和发展。

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