醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)及運(yùn)用范文

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1醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)

1.1圖像融合的內(nèi)涵圖像融合是指將多源圖像傳感器所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像經(jīng)過(guò)一定的圖像處理,提取各自的有用信息,最后綜合成同一圖像以供觀察或進(jìn)一步處理。從信息論的角度講,融合后的圖像將比組成它的各個(gè)子圖像具有更優(yōu)越的性能,綜合整體信息大于各部分信息之和,也就是說(shuō),融合的結(jié)果應(yīng)該比任何一個(gè)輸入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,這就是圖像信息的融合[2]。

1.2醫(yī)學(xué)圖像融合的分類(lèi)一個(gè)完整的醫(yī)學(xué)圖像融合系統(tǒng)應(yīng)該是各種成像設(shè)備、處理設(shè)備與融合軟件的總和。由于融合圖像的應(yīng)用目的不同,決定了醫(yī)學(xué)圖像融合具有各種各樣的形式。根據(jù)被融合圖像成像方式不同,可分為同類(lèi)方式融合和交互方式融合。同類(lèi)方式融合(也稱(chēng)單模融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的圖像融合,如SPECT圖像間融合,MR圖像間融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的圖像融合,如SPECT與MR圖像融合,PET與CT圖像融合等。按融合對(duì)象不同,可分為單樣本時(shí)間融合、單樣本空間融合以及模板融合。單樣本時(shí)間融合:跟蹤某一病人在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)同一臟器所做的同種檢查圖像進(jìn)行融合,可用于對(duì)比以跟蹤病情發(fā)展和確定該檢查對(duì)該疾病的特異性;單樣本空間融合:將某個(gè)病人在同一時(shí)間內(nèi)(臨床上將一周左右的時(shí)間視為同時(shí))對(duì)同一臟器所做幾種檢查的圖像進(jìn)行融合,有助于綜合利用多種信息,對(duì)病情做出更確切的診斷;模板融合:是將病人的檢查圖像與電子圖譜或模板圖像進(jìn)行融合,有助于研究某些疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)。另外,還可以將圖像融合分為短期圖像融合(如跟蹤腫瘤的發(fā)展情況時(shí)在1~3個(gè)月內(nèi)做的檢查圖像進(jìn)行融合)與長(zhǎng)期圖像融合(如治療效果評(píng)估時(shí)進(jìn)行的治療后2~3年的圖像與治療后當(dāng)時(shí)的圖像進(jìn)行融合)。綜上所述,依據(jù)不同的分類(lèi)原則,醫(yī)學(xué)圖像融合有多種方式,在實(shí)際應(yīng)用中,臨床醫(yī)師還可以根據(jù)各種不同的診斷與治療目的不斷設(shè)計(jì)出更多的融合方式。

1.3醫(yī)學(xué)圖像融合的主要技術(shù)方法與步驟醫(yī)學(xué)圖像融合的過(guò)程是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程,不同的融合方法有各自具體的操作和處理,但是,不管應(yīng)用何種技術(shù)方法,圖像融合一般都要經(jīng)過(guò)三大主要的步驟來(lái)完成,分別是圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)和融合圖像的創(chuàng)建。

1.3.1圖像預(yù)處理醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理是指對(duì)獲取的各種圖像數(shù)據(jù)做去除噪聲、對(duì)比度增強(qiáng)、感興趣區(qū)域分割等處理,統(tǒng)一各種數(shù)據(jù)的格式、圖像大小和分辨率,對(duì)于有條件的圖像還可以進(jìn)行重新斷層分層以確保圖像在空間分辨率和空間方位上的大體接近。在此基礎(chǔ)上,還可根據(jù)目標(biāo)特點(diǎn)或不同應(yīng)用目的建立適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型。

1.3.2醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對(duì)于一幅醫(yī)學(xué)圖像尋求一種或一系列空間變換,使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間上的一致。這種一致是指人體上的同一解剖點(diǎn)在兩幅匹配圖像上有相同的空間位置,配準(zhǔn)的結(jié)果應(yīng)使兩幅圖像上所有的解剖點(diǎn),或至少是所有具有診斷意義的點(diǎn)及手術(shù)感興趣的點(diǎn)都達(dá)到匹配。圖像配準(zhǔn)是圖像融合的先決條件與關(guān)鍵,圖像配準(zhǔn)精度的高低直接決定著融合結(jié)果的質(zhì)量。目前,已存在多種配準(zhǔn)方法,文獻(xiàn)[3]對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)做了詳細(xì)的歸納和總結(jié),配準(zhǔn)處理一般可以分為圖像變換和圖像定位兩步:(1)圖像變換:其目的在于確保多源圖像的像素或體素表達(dá)的實(shí)際空間區(qū)域相同。確保多源圖像對(duì)同一臟器在空間描述上的一致性。圖像的變換包括平移、旋轉(zhuǎn)、定標(biāo)、反射等處理,醫(yī)學(xué)圖像常用的基本變換有:剛體變換、仿射變換、投影變換和非線(xiàn)性變換。在圖像融合實(shí)踐中,以上幾種方法經(jīng)常聯(lián)合使用,一般都由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成,并可進(jìn)行一些人工的修正,從而提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。(2)圖像定位:在實(shí)際應(yīng)用中,圖像分辨率越高,圖像細(xì)節(jié)越豐富,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)意義的對(duì)應(yīng)難度越大。圖像的定位(配準(zhǔn))方法可大致分為兩大類(lèi):基于外部定位和基于內(nèi)部特征的方法。基于外部定位的方法有:定標(biāo)架法、面膜法和皮膚標(biāo)記法等,其優(yōu)點(diǎn)是定位簡(jiǎn)單,精度高(一般都可達(dá)到像素級(jí)的精度),缺點(diǎn)是這些方法僅限于剛體變換,而且有時(shí)會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生一定程度的損傷。基于內(nèi)部特征的方法是從不同成像模式中提取共有特征的體位標(biāo)志進(jìn)行定位,這些體位標(biāo)志包括解剖標(biāo)志、幾何標(biāo)志、局部點(diǎn)、線(xiàn)、表面輪廓特征和像素特征等,這類(lèi)方法僅基于病人自身圖像的信息,是回顧性算法,不需在成像之前對(duì)病人做任何特殊處理,缺點(diǎn)是內(nèi)部標(biāo)志的尋找相當(dāng)困難和麻煩,計(jì)算量大,需要人為介入,配準(zhǔn)精度由具體算法決定。其主要方法有:①標(biāo)志點(diǎn)法:包括解剖標(biāo)志點(diǎn)法和幾何標(biāo)志點(diǎn)法;②圖像分割配準(zhǔn)法:包括曲線(xiàn)法、表面法等;③基于像素特征的配準(zhǔn)法:有矩和主軸法、相關(guān)法、最大互信息法和圖譜法等。近年來(lái)小波變換也被應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)中,它可以利用在低分辨率下的配準(zhǔn)參數(shù)作為基礎(chǔ)和引導(dǎo),得到在高分辨率下更為準(zhǔn)確的結(jié)果,這種方法有較強(qiáng)的魯棒性,而且可以加快配準(zhǔn)時(shí)間。此外,基于一定數(shù)學(xué)物理模型的非線(xiàn)形配準(zhǔn)也是近年研究的熱點(diǎn)。

1.3.3醫(yī)學(xué)圖像融合醫(yī)學(xué)圖像在空間域配準(zhǔn)之后,就可以進(jìn)行融合了,融合圖像的創(chuàng)建又分為圖像數(shù)據(jù)的融合與融合圖像的顯示兩部分來(lái)完成。

(1)圖像數(shù)據(jù)融合:在當(dāng)前的研究中,主要有兩類(lèi)方法:以像素為基礎(chǔ)的方法和以圖像特征為基礎(chǔ)的方法[4]。以像素為基礎(chǔ)的方法,即點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方法。由于像素是圖像的基本元素,像素間灰度值的差異顯現(xiàn)出圖像中所包含的結(jié)構(gòu)信息,因此簡(jiǎn)單地把兩幅圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行加權(quán)求和、灰度取大或者灰度取小等操作,便可得到一幅融合圖像。這類(lèi)方法是對(duì)圖像進(jìn)行逐點(diǎn)處理,所以用到的數(shù)學(xué)原理易于理解,算法實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單,不過(guò)實(shí)現(xiàn)效果和效率都相對(duì)較差,融合后圖像會(huì)出現(xiàn)一定程度的模糊。以圖像特征為基礎(chǔ)的方法,要對(duì)圖像進(jìn)行特征提取、目標(biāo)分割等處理,用到的算法原理復(fù)雜,但是實(shí)現(xiàn)效果卻比較理想,能夠滿(mǎn)足診斷的要求。現(xiàn)有的基于圖像特征的融合方法幾乎都是從變換域上的圖像編碼和壓縮技術(shù)延伸來(lái)的,有Laplacian金字塔法[5]、Gaussian金字塔法[6]、比率低通金字塔法[7]、多分辨率形態(tài)濾波法[8]和小波變換法[9]等,這類(lèi)方法融合的一般步驟為:①將源圖像分別變換至一定的變換域上;②在變換域上設(shè)計(jì)一定的融合規(guī)則;③根據(jù)選取的規(guī)則在變換域上創(chuàng)建融合圖像;④逆變換重建融合圖像。

(2)融合圖像的顯示:融合圖像有多種直觀的顯示方法,常用的有偽彩色顯示法、斷層顯示法和三維顯示法等。①偽彩色顯示法:由于人眼對(duì)彩色圖像的分辨能力是灰度圖像的幾千倍,因此對(duì)融合圖像采用偽彩色顯示可大大提高觀察者對(duì)圖像特征的識(shí)別能力。融合圖像的偽彩色顯示往往是以某個(gè)圖像為基準(zhǔn),該圖像用灰度色階顯示,另一幅圖像疊加在基準(zhǔn)圖像上,用彩色色階顯示;②斷層顯示法:對(duì)于某些圖像可以將融合后的三維數(shù)據(jù)以橫斷面、冠狀面和矢狀面斷層圖像同步地顯示,便于觀察者進(jìn)行診斷,這種顯示要求觀察者對(duì)于圖像三維層面特征有豐富的經(jīng)驗(yàn);③三維顯示法:將融合后的三維數(shù)據(jù)以三維圖像的形式顯示,使觀察者可更直觀地觀察病灶的空間解剖位置,這在外科手術(shù)設(shè)計(jì)和放療計(jì)劃制定中有重要意義。

2醫(yī)學(xué)圖像融合的應(yīng)用前景

經(jīng)過(guò)近些年的研究,圖像融合技術(shù)已開(kāi)始應(yīng)用在臨床治療和影像診斷中,并取得了許多令人可喜的成果。原發(fā)癲癇病灶的準(zhǔn)確定位一直是困擾醫(yī)學(xué)影像界的一大難題,許多學(xué)者利用融合技術(shù)對(duì)此做了富有成效的探索。例如:Pelizzari等[10]對(duì)癲癇病人的MRI、PET圖像融合處理后,可觀察到病人的腦外傷、炎癥、硬化癥等的變化,還可看到手術(shù)及麻醉前后的區(qū)別;Lewis等[11]研究表明,于發(fā)作期和發(fā)作間期對(duì)癲癇患者分別進(jìn)行SPECT檢查,將二者的圖像相減,再分別于MRI圖像融合,可使功能損傷的解剖學(xué)標(biāo)記更準(zhǔn)確,以SPECT所示的局部腦血流對(duì)大腦新皮質(zhì)的癲癇灶準(zhǔn)確定位,從而為手術(shù)提供重要依據(jù)。將圖像融合技術(shù)應(yīng)用于腦顱成像中,可以精確定位顱內(nèi)病變,提高診斷準(zhǔn)確性。例如:Hill等[12]融合CT和MRI圖像,建立了大腦的三維坐標(biāo)系統(tǒng),以輔助腦的定位治療,其定位精度高于單獨(dú)從一個(gè)圖中的定位;Rubinstein等[13]運(yùn)用T1、TC、FDG腦圖像與MR圖像融合對(duì)腦腫瘤手術(shù)或放療后的變化和復(fù)發(fā)進(jìn)行監(jiān)測(cè),對(duì)發(fā)現(xiàn)治療后腫瘤體積大小改變,區(qū)別腫瘤壞死與復(fù)發(fā)部分,均具有極高的診斷價(jià)值。在胸腹部圖像融合的應(yīng)用中,由于胸腹部臟器形狀不規(guī)則又易受呼吸游動(dòng)影響,很難做到精確配準(zhǔn),因此這方面的融合報(bào)道較少,但也有學(xué)者進(jìn)行了有益的嘗試。如:Li[14]將MR融合到三維PET代謝圖中,顯示代謝與解剖信息,在對(duì)內(nèi)臟腫瘤患者的試驗(yàn)中,以不同色彩顯示腹部各區(qū)域的三維圖像;Magnani等[15]證實(shí),CT/PET對(duì)非小細(xì)胞肺癌侵犯縱隔淋巴結(jié)的分期診斷中,二者的融合圖像比單純應(yīng)用CT或PET更為準(zhǔn)確。在放射治療的應(yīng)用中,利用融合圖像精確定位照射區(qū)與周?chē)＝M織的空間關(guān)系,可減少周?chē)＝M織的放射性損傷。Wong等[16]對(duì)軔致輻射SPECT和CT圖進(jìn)行三維融合,從而定位要進(jìn)行放射治療的灌注后腫瘤,得到良好效果;Pinz等[17]應(yīng)用圖像融合技術(shù)測(cè)定用核素標(biāo)記的單抗治療淋巴瘤、肺癌和前列腺癌等惡性腫瘤的劑量,可詳細(xì)確定其放射性分布。在外科手術(shù)的應(yīng)用中,準(zhǔn)確了解病變與周?chē)M織的關(guān)系對(duì)制定手術(shù)方案,決定手術(shù)是否成功至關(guān)重要,Sannazzari等[18]以融合技術(shù)確定放射線(xiàn)標(biāo)記的單克隆抗體聚積(SPECT)的解剖結(jié)構(gòu)(CT),可對(duì)術(shù)前及治療中的腫瘤進(jìn)行精確分級(jí)和定位。

3醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)難點(diǎn)與存在的問(wèn)題

目前,醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)中還存在許多尚未解決的技術(shù)難題。首先,由于各種成像系統(tǒng)的成像原理不同,其圖像采集方式、格式以及圖像的大小、質(zhì)量、空間與時(shí)間特性都有很大差別,因此研究穩(wěn)定且精度較高的全自動(dòng)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與融合方法是圖像融合技術(shù)的難點(diǎn)之一;其次,圖像理解是醫(yī)學(xué)圖像融合的最終目的,圖像融合的潛力在于綜合處理應(yīng)用各種成像設(shè)備所得信息以獲得新的有助于臨床診斷的信息,由于圖像融合技術(shù)目前還是一個(gè)全新的研究領(lǐng)域,因此,如何理解和利用這些新的綜合信息,還需要不斷地實(shí)驗(yàn)和證明;最后,由于在實(shí)際圖像融合時(shí),許多差異都是未知的,不可能達(dá)到絕對(duì)的最優(yōu),到目前為止,在多種多樣的圖像融合優(yōu)化準(zhǔn)則中,很難說(shuō)某一種準(zhǔn)則一定比另一種好,特別是不存在一種絕對(duì)完美的融合圖像做參考,因此進(jìn)一步研究能夠客觀比較和評(píng)價(jià)不同方法融合性能的標(biāo)準(zhǔn)也是亟需解決的問(wèn)題。在圖像融合技術(shù)研究中,不斷有新的方法出現(xiàn),其中小波變換在圖像融合中的應(yīng)用,基于有限元分析的非線(xiàn)形配準(zhǔn)以及人工智能技術(shù)在圖像融合中的應(yīng)用將是今后圖像融合研究的熱點(diǎn)與方向。由于融合研究起步較晚,以至現(xiàn)有的技術(shù)方法還只是針對(duì)具體病癥、具體問(wèn)題發(fā)揮作用,通用性相對(duì)較弱;通過(guò)大量資料的查詢(xún)發(fā)現(xiàn),國(guó)外在融合方面的研究較多,不過(guò)大多數(shù)也還只是以少數(shù)幾個(gè)或幾十個(gè)病例為試驗(yàn)對(duì)象,并沒(méi)有真正的普及到臨床診斷中去;醫(yī)學(xué)圖像融合的研究和臨床應(yīng)用主要集中在大腦的診斷和手術(shù)治療,以及臟器腫瘤的診斷、定位等;另外,圖像的模態(tài)也主要以CT、MRI、核醫(yī)學(xué)圖像為主,超聲等成本較低圖像的應(yīng)用較少。相信,隨著研究的不斷深入,多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)在融合速度、精度、穩(wěn)定性等方面將會(huì)日趨完善,應(yīng)用也會(huì)更加廣泛和普遍,從而更好地輔助醫(yī)生診斷和臨床治療。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)發(fā)展至今,各個(gè)學(xué)科的交叉滲透已是發(fā)展的必然趨勢(shì),它作為提升現(xiàn)代醫(yī)療診斷水平的有力依據(jù),使實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)低、創(chuàng)傷性小的化療、手術(shù)方案等成為可能,必將在醫(yī)藥信息研究領(lǐng)域受到更多的關(guān)注。