医学图形图像处理(医学影像和医学图像处理)

文章目录1图像和数字图像1图像和数字图像  数字图像:被定义为一个二维函数,f(x,y),其中x,y代表空间坐标,f代表点(x,y)处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别,在计算机中坐标系左上角为原点:  图像数字化:图像进入计算机后,对图像进行数字化(映射)。数字图像三要素:  (1)像素:大小决定了图像存储、显示的清晰度;  (2)灰度值:通常为0-255,因为在计算机中通常用一个字节来表示一个像素,即28。  (3)坐标  图像存储在计算机中会丢失信息,因为是从一个连续的

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

1 图像和数字图像

  数字图像: 被定义为一个二维函数,f(x,y),其中x,y代表空间坐标,f代表点(x,y)处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别,在计算机中坐标系左上角为原点:
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  图像数字化: 图像进入计算机后,对图像进行数字化(映射)。数字图像三要素:
  (1)像素:大小决定了图像存储、显示的清晰度;
  (2)灰度值:通常为0-255,因为在计算机中通常用一个字节来表示一个像素,即28
  (3)坐标
  图像存储在计算机中会丢失信息,因为是从一个连续的空间到离散空间的再采样过程。
  图像数据:
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  生活中是二维的,医学上通常还有3维和4维的。比如在关注心脏跳动的时候,不仅关注其三维结构,还要关注时间轴变化。
  三维图像:一个像素描述成一个体素。
  (1)二维图像:被描述成f(i,j)
  (2)三维图像:被描述成f(i,j,k)
  (3)四维图像:被描述成f(i,j,k,t)
  注意:i,j,k,t都为正整数,这样才能实现正确存储
   数字图像处理:
  数字化:把自然界的东西进行采样,展示到计算机里面成为数字化的存储单元。
  数字图像:一个目标的数字化表征
  数字图像处理:包括处理和分析两个过程
  数字图像采样与量化:
  采样:测量图像中每个像素位置的灰度值。采样率越高越清晰,但是占用内存也越大
  量化:用一个整数表征采样的测量值。会丢失信息,且使得图像从连续空间变为离散空间
  对比度: 图像灰度差的幅度
  解像率: 图像振幅测量单位的灰度级数
  数字图像格式:
  二维图像:除了raw data之外,还有bmp,tif,gip,jpg等格式,这些格式是对图像信息的压缩。除了本身的raw data之外,还有头文件,告诉我们图像的存储格式以及坐标系关系。
  三维图像:除了raw data之外,还有info,vox,mnc,dicom。医学图像中常用的是dicom

2 图像分类

2.1 简单分类

  (1)二值图像:包含两个值,通常为0、255
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  (2)灰度图像: 0-255灰阶,更能表现自然界图像形态。
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  (3)彩色图像: 包含更加丰富的信息,实际上时3个灰度图像的叠加,R/G/B的channel的混合。
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  (4)伪彩图像: 红外图像更能表达自然界中温度的变化(右,猫眼睛耳朵亮),为了更能表现温度的变化,科学家们使用伪彩的方式把红外图像描述出来,更能逼真表示温度变化
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2.2 传感器分类

  (1)光学图像:
  日常中的图像都是光学图像
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  (2)红外图像: 红外图像更能表达自然界中温度的变化(猫眼睛耳朵亮)
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  (3)紫外图像: UV,紫外更多来自宇宙空间(太阳和其他星球)。在天文学中经常使用紫外的图像,来描述宇宙中的成像方式。
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  (4)卫星图像: 我们手中拿到的报纸都可以被卫星捕捉到,卫星能够很好的帮助我们捕捉到一些细枝末节的信息。在军事领域、城市建设、资源勘探等方面有很大的应用。
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  (5)显微图像:
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  上图,心脏肌肉的显微照片,这是临床中经常应用的一类称为活检对图片,当我们怀疑组织的某一部分有病变的时候,通过穿刺的方法,在身体组织、器官表面进行采样,得到组织碎片,通过在显微镜进行放大,进行分析——病理诊断
  (6)微波图像、雷达图像、光学图像:
  大雪覆盖了海岸线。光学图像中,几乎看不到大雪覆盖的地理结构;雷达图像,可以很好的穿透浮冰、大雪,很好的观测到地理结构;微波图像更清晰显示地理结构。
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  (6)X光(X-ray):
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  (7)MRI(RF、核磁共振)图像:
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  (8)超声图像:
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2.3 维度分类

  (1)二维:
  日常生活中看到的都是二维图像
  (2)三维:
  如下激光的扫描图像,它是二维扫描仪进行了三维描述,用激光沿着人体进行三维扫描,这样能采集到人体三维的表面结构,进而绘制三维人体。
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3 图像处理流程

  图像处理流程,通常包含三个阶段:
  (1)low level:被称为图像滤波(预处理)。图像to图像——增强操作(锐化、平滑)、差值操作(变大变小过程中)、去噪、裁剪…
  (2)intermediate level:被称为图像分割(分割)。图像to符号集(symbolic repreentation)。如果能够把图像中的目标标定(分割)出来的时候,那么输出就可能是边缘的集合,而不是整个图像。——区域提取、标识、分组(分类)
  (3)High level:被称为图像理解或者模式识别(识别)。输入为信号集(符号集),输出为功能的表达。这是一个理解的过程,不仅能够标识目标区域,还能知道目标是什么。——区域特征分析(位置、朝向、尺寸…),通过目标匹配形式

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  后续还需要对图像进行三维绘制,建模,表达,作为输出展示给用户。

4 医学图像

  (1)CT图像: 骨结构、组织结构(不太清晰)
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  (2)MRI(核磁共振)图像: 清晰看到除了骨结构之外的一些软组织,更能描述人体软组织结构。
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  (3)X-ray图像:很好描述肺结构
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(4)超声图像:
超声图像很难看懂,因为图像视野狭窄,图像精度也不好,但是绿色对人体无害。
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  (5)PAT正电子成像: 上述为解剖结构成像,随着成像计算的发展,出现了功能和代谢成像的图片,如PAT正电子成像——对人体内,尤其是氧的消耗量的大小来分析不同组织结构的特征,不仅可以看到解剖结构,更多的是描绘人的新陈代谢或者人体功能的描述。因此这种成像对癌症,比如一些病变的早期形成过程有很好的描述,帮助医生早诊断、早治疗
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  (6)三维超声
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