案例研究：matlab在医学图像处理中的应用

MATLAB在医学图像处理13层信息管理和信息系统中的应用2013051804摘要：随着科学技术的发展，光学，数学，电子学，计算机科学，信息论，人工智能等交叉应用学科，成为现代科学研究的突出特征。近年来，计算机相关技术以及图形和图像处理技术已逐渐引入医疗领域。许多数字医学成像设备已在临床实践中不断应用，从而产生了大量的医学图像，例如CT，MRI，PET和SPET。这些医学图像具有复杂的数据结构和数据。数量大等特点。为了使临床医学对人体内部病变的观察更加直接和清晰，医学图像的处理和分析是前提和关键。因此，医学图像处理技术一直是国内专家研究的重点。 Matlab是MathWorks开发的一种工程语言，主要用于数值计算以及视觉图形和图像处理。经过不断的发展和完善，它现已成为具有超级数值计算，图形和图像处理以及模拟处理功能的软件。 Matlab易于学习，开放且可扩展的环境，尤其是在30多个针对不同领域的工具箱的支持下。它将计算，图示和编程集成到一个环境中，使用非常方便。使用MATLAB实现医学图像的数字处理可以大大简化各种算法的难度和复杂性。关键字：MATLAB，数字图像处理。医学图像的数字处理。医学图像的数字处理是指使用计算机对获取的图像进行各种处理以满足医学需要[4]。

它使用图形和图像处理技术来弥补成像设备和成像的不足，从而获得传统方式无法获得的医学信息。随着医学图像处理技术的发展，诸如图像去噪，图像增强和图像分割等基本技术已经完全改变了传统的医学图像获取和观察方式。图像处理技术已经在医学领域变得越来越多。更重要。 1. 1图像降噪在图像生成，获取和传输过程中，经常会发生质量损失，从而导致图像质量受损。医学图像中的噪声是常见的图像问题，例如超声设备中的斑点噪声。这种噪声是由图像切割引起的，即黑像上的白点和白像上的黑点。这些噪声对医学图像的质量有特别大的影响，并严重阻碍了图像的诊断。因此，图像噪声过滤是图像处理的主要任务。当前，图像噪声滤波方法主要有两类：空间域方法和频域方法。根据特定原因，医学图像的去噪需要不同的方法。例如，对于CT图像中的盐和胡椒噪声，可以使用中值滤波技术，该技术可以过滤噪声，同时保护边缘轮廓信息。使用MATLAB工具箱中的medfilt2（）函数来实现中值滤波。 1. 2医学图像的增强图像增强是对图像进行处理以获得特定应用的更多“好”和“有用”图像，即使有用的信息更清晰并增强兴趣。抑制不必要的功能，改变图像质量，丰富图像信息并增强图像识别。

常用的图像增强技术可以根据处理图像的空间分为基于图像域的方法和基于变换域的方法。基于图像域的方法是直接在图像所在的空间中进行处理，即直接操作由像素组成的空间中的像素；基于变换域的方法是在图像的变换域中间接处理图像。但这也是相关的。它必须使用特定的算法来实现图像增强和更改图像质量，以获取更好，更清晰的图像，以供医务人员进行诊断。 1. 3医学图像的分割医学图像的分割是数字图像处理中感兴趣部分的特征的提取，即医学诊断中图像中病变的提取。这些病变可以是像素的灰度值，对象轮廓特征曲线，纹理特征等，也可以是空间频谱或直方图特征等。提取的病变区域可以帮助医生诊断，并进行定性和定量分析。它是图像处理和图像分析的重要部分。一个经典的问题。随着计算机技术的发展和普及，医学图像分割技术也经历了从手动分割到分割和自动分割的逐步发展过程。 MATLAB工具箱提供的edge（）函数可以实现sobel运算符，prewit运算符，Roberts运算符，Log运算符和Canny运算符的边缘检测功能。 MATLAB图像处理工具箱的DICOM文件通常包括DICOM文件头和DICOM图像数据集合。

文件头包含有关数据集的信息，图像数据信息包含图像的大小和区域。 MATLAB的图像处理工具箱提供了大量的图像处理功能，例如用于获取DICOM文件信息的函数：dicom info（），此函数返回的信息存储在MATLAB结构中。要从DICOM文件读取图像数据，MATLAB工具该框提供了dicom read（）函数，该函数支持读取多种图像类型的DICOM格式。 MATLAB图像处理工具箱还在show（）和tool（）中提供了两个用于图像显示和分析的功能。 imerop（）裁剪图像，可以使用imresize（）函数实现图像的插值缩放，并使用imrotate（）实现实现旋转。此外，MATLAB工具箱还提供了一些常用的转换函数，例如Radon（）和Iradon（），它们是图形和图像处理中的常用工具。 3、图像读取和显示图像文件信息DICOM文件通常由DICOM文件头和DICOM数据收集组组成。文件头包含标记数据集合的相关信息。数据集由按一定顺序排列的DI2COM数据元素组成。 DICOM数据元素是DICOM文件的最基本构建块。

它由四个部分组成：标签，数据描述VR（值表示），数据长度VL（值长度）和实际数据值。标签由两部分组成：组号（高2Byte）和元素号（低2Byte）。 MATLAB图像处理工具箱提供了一个获取DICOM文件信息的功能：dicominfo（）。此功能首先判断文件是否为DICOM格式。实践证明，MATLAB软件具有强大的功能，出色的数据计算能力，语言简洁易懂。使用图像工具箱中的医学图像处理功能，您可以快速轻松地实现医学图像的读写和简单处理功能。本文通过实例证明，可以在MATLAB环境中方便，快速，有效地实现复杂的医学图像处理算法。同时，MATLAB工具箱涵盖了广泛的领域和强大的功能。由于工具箱可靠且开放，因此可以直接方便地使用它，也可以将自己的代码添加到工具箱中以改善功能。因此，在MATLAB环境下，医学图像处理和分析的实现具有很大的应用优势和价值。 DICOM格式是满足以下条件之一的格式：a）头文件为132Byte，第129至132字节为'DICM'； b）检查头文件的第一个数据元素的属性，并且该数据元素的标签位于组号0x0002或以0x0008开头。

使用此功能，您可以获取DICOM文件的大小，大小，窗口宽度，窗口级别，数据类型，传输协议，设备描述，获取日期和患者状态。例如，调用metadata = dicominfo（'CT2MONO22162ankle.dcm'）;返回一个结构。 metadata1TransferSyntaxUID = 081 1. 2％传输协议标志metadata1RescaleIntercept = 21024％比例截取metas1RescaleSlope = 1％比例斜率图像导入由MATLAB图像处理工具箱提供的dicomread（）函数支持读取各种图像类型的DICOM格式。一般来说，DICOM格式文件的数据元素存储转换后的图像数据。我可以根据读取的图像数据X和图像信息元数据获取对应的图像CT值。转换公式为：Hu = a.3X metadata1RescaleSlope; b是metas1RescaleIntercept。图像显示当前DICOM图像一般为16位，即它们的显示范围可以达到65536，但屏幕显示范围仅为0〜255，因此有必要将像素的CT值定义为对应的灰度值屏幕像素（0〜5 5)映射。

通常通过带有窗口显示的线性映射来实现。所谓窗口显示是指通过限制窗口将窗口区域中的图像数据线性转换为监视器的最大显示范围，并设置高于或低于窗口上限和下限的图像数据分别达到最高或最低显示值[2]。这样，通过动态调整窗口的宽度和位置，可以观察到医学图像的所有信息。 MATLAB图像处理工具箱提供了用于动态调整图像对比度和亮度的多种功能。以下两个函数通常用于图像显示和分析：a）imshow（）函数，该函数自动设置图像窗口，坐标轴和图像属性。您可以设置预显示的上限和下限，或者可以调用函数imcon2trast（）来生成AdjustContrast工具，该工具可以直观地调整当前灰度图像的对比度和亮度。结束语实践证明，MATLAB软件具有强大的功能，出色的数据计算功能以及简单易懂的语言。使用图像工具箱中的医学图像处理功能，您可以快速轻松地实现医学图像的读写和简单处理功能。本文通过实例证明，可以在MATLAB环境中方便，快速，有效地实现复杂的医学图像处理算法。同时，MATLAB工具箱涵盖了广泛的领域和强大的功能。由于该工具箱可靠且开放，因此可以直接方便地使用它，也可以在工具箱中添加自己的代码以改进功能。

因此，在MATLAB（R2006b）环境下，实现医学图像处理和分析具有很大的应用优势和价值。参考文献：医学图像处理与分析[M] 1北京：电子工业出版社，20031 [2]张有赛，陈福民1 DICOM医学图像窗口变换的加速算法[J] 1计算机工程与应用，2003，39（1 [ k7]：218222 0.王立功，刘卫强，于永华，等。DICOM医学图像文件格式分析与应用研究计算机工程与应用，2006，42（2 9)：2102212,22 5. [4] ]曾征，董芳华，陈晓，等。利用MATLAB实现CT断层图像的3D重建[J] 1CT理论与应用研究，2004,13（2)：2422 9.基于MATLAB的3D颅面重建技术[ J] 1计算机工程，2005,31（2 4)：191219 3. [6]王家文，李应军1MATLAB710图形与图像处理[M] 1北京：国防工业出版社，200 6.

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/shumachanpin/article-315352-1.html