導(dǎo)語(yǔ)：醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖技術(shù)研究及發(fā)展一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】在醫(yī)學(xué)超聲波圖像中對(duì)圖像進(jìn)行豆剖有助于對(duì)于圖像的定量分析和定性分析，圖像豆剖與后續(xù)的分析和處理工作密切相關(guān)。到目前為止，雖然有許多記錄中都有大量的圖像豆剖方法，但是在面對(duì)復(fù)雜且困難程度較高的醫(yī)學(xué)超聲圖像，這些方法的作用往往很小，至于起不到任何作用。文章在分析醫(yī)學(xué)超聲圖像特性的基礎(chǔ)上，對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖方法進(jìn)行統(tǒng)一的論述和評(píng)價(jià)，并對(duì)它發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】圖像分割；醫(yī)學(xué)超聲圖像；分割算法

1傳統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域中的意識(shí)產(chǎn)生圖像豆剖

1.1基于邊緣檢測(cè)的方法

基于邊緣檢測(cè)的豆剖方法是通過(guò)相鄰像素之間的特征的改變來(lái)獲得不同區(qū)域之間的邊緣，邊緣點(diǎn)的判斷依據(jù)是檢測(cè)點(diǎn)的本身和與它相鄰的點(diǎn)，具體包括局部微分算子，例如：Roberts梯度算子、Soble梯度算子和Canny算子，面對(duì)不同的超聲圖像，有著不同的算子、通過(guò)不同的手段來(lái)檢查這些邊緣點(diǎn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，邊緣檢測(cè)方法獲得邊緣信息通常是因?yàn)檫@些信息不夠突出而產(chǎn)生的空間，無(wú)法形成包圍物體的封閉曲線，這就要求根據(jù)這些離開的邊緣點(diǎn)采用一定的追蹤、連接算法規(guī)劃出有意義的物理范圍。同時(shí)，噪聲增大時(shí)邊緣檢測(cè)豆剖方法的圖像會(huì)形成比較多的假邊緣，對(duì)去除噪音提出出了比較高的要求。這個(gè)問(wèn)題在醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖中顯得極其重要。

在醫(yī)學(xué)超聲波圖像中圖像豆剖有助于圖像的定位、定量分析、定性研究，圖像豆剖與后續(xù)的分析和處理工作有著密切關(guān)系。正確的豆剖是從超聲圖像中為臨床應(yīng)用，目的是能夠準(zhǔn)確提取與診療相關(guān)聯(lián)的消息同時(shí)也是臨床中進(jìn)行定量分析和通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)臨床輔助操作中進(jìn)行每一個(gè)時(shí)刻的監(jiān)測(cè)、對(duì)信息進(jìn)行精準(zhǔn)分析的十分重要的環(huán)節(jié)。到目前為止，自動(dòng)或半自動(dòng)化方面超聲圖像與CT、MRI之間仍有很大的差異性，但是超聲成像因?yàn)橛歇?dú)特的無(wú)損性、能夠隨時(shí)的都進(jìn)行檢測(cè)以及低于平常的價(jià)錢，并且在定量分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控以及醫(yī)治規(guī)劃等方面都有很大的發(fā)展能力，因此超聲圖像的豆剖在近年來(lái)越來(lái)越被人們所關(guān)注。因?yàn)楸旧硭M成的部分十分復(fù)雜，醫(yī)學(xué)超聲圖像的豆剖在事實(shí)上是一件非常難以達(dá)到的事情，到現(xiàn)在不就是一個(gè)沒(méi)有被解決的世界性難題。目前，在臨床應(yīng)用中對(duì)超聲圖像系統(tǒng)進(jìn)行豆剖最為主要的陳海是基于闕值法和大夫手動(dòng)豆剖兩種辦法。闕值豆剖法雖然應(yīng)用簡(jiǎn)單方便，但是在超聲圖像中會(huì)出現(xiàn)斑點(diǎn)噪音和出現(xiàn)的紋路使得圖像不能獲得一個(gè)較高的清晰度。手動(dòng)豆剖法在實(shí)際操作起來(lái)最為便捷，最后得出的結(jié)果也可以被接受和采納，但是沉重的工作量和較長(zhǎng)的時(shí)間通常會(huì)是大夫和病人都難以忍受。因此，用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和半自動(dòng)化的工作方法是在臨床應(yīng)用上更快捷，更為高效的實(shí)現(xiàn)超聲圖像豆剖的理想選擇。

1.2基于區(qū)域生長(zhǎng)的方法

區(qū)域生長(zhǎng)的方法是根據(jù)區(qū)域內(nèi)部的均勻性給圖像進(jìn)行豆剖，主要是基于豆剖和合并技術(shù)和隨機(jī)場(chǎng)的技術(shù)作為基礎(chǔ)。豆剖和合并技術(shù)的區(qū)域生長(zhǎng)法分為合并、豆剖、、豆剖-合并這三種方式。合并的主要方式是將圖像分紅許多小的基本區(qū)域，依據(jù)特定的均勻性進(jìn)行判決從而進(jìn)行合并，形成一個(gè)范圍，面積更大的區(qū)域。分類的方法是將整幅圖像作為原始豆剖圖像，如果到豆剖的結(jié)果不能保證足夠的均勻，就將其豆剖成四個(gè)方形區(qū)域。合并-豆剖相互結(jié)合的方法是將相鄰且具有相似特征的區(qū)域進(jìn)行合并，然后將具有不明顯均勻特征的區(qū)域進(jìn)行豆剖。這三種方式對(duì)圖像的質(zhì)量，尤其是銅與物體內(nèi)部的灰度均勻性的要求極高，否則很容易出現(xiàn)過(guò)甚合并，和過(guò)甚分離的情況。對(duì)于醫(yī)學(xué)超聲圖像，極少數(shù)人采用這種方式，在使用的過(guò)程中，也是與其他方式相結(jié)合，所以關(guān)于這樣的描述少之又少?；陔S機(jī)場(chǎng)技術(shù)的圖像豆剖方式是空間區(qū)域相互作用模型隨機(jī)場(chǎng)對(duì)圖像進(jìn)行模型的創(chuàng)建，與概率的知識(shí)和模擬退火相結(jié)合對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化從而方便豆剖。運(yùn)用這種方法有時(shí)候極易產(chǎn)生錯(cuò)誤的分類，對(duì)于紋理和范圍難以隔絕，因此在超聲圖像豆剖中的應(yīng)用需要進(jìn)一步的分析和探索。為了避免這種錯(cuò)誤分類，他需要更加精確的技術(shù)進(jìn)化。

1.3其它豆剖技術(shù)

圖像豆剖是一個(gè)具有較高要求的并且有著十分廣泛的應(yīng)用，許多年來(lái)多數(shù)的研究人員從以上的幾個(gè)方面對(duì)圖像進(jìn)行豆剖，并且積極的與其它學(xué)科的知識(shí)相結(jié)合對(duì)圖像豆剖進(jìn)行嘗試，比如創(chuàng)建起積分幾何、運(yùn)用隨機(jī)理論、采用恍惚理念和時(shí)頻分析為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、恍惚聚類法、小波轉(zhuǎn)變法等，并且得出了一系列的研究結(jié)果。作為圖像豆剖的一個(gè)分支，醫(yī)學(xué)超聲圖像紛飛的研究與所有的豆剖技術(shù)都有交集，但是效果卻欠差人意，在臨床中難以得到應(yīng)用和推廣。因?yàn)楸旧硭M成的部分十分復(fù)雜，醫(yī)學(xué)超聲圖像的豆剖在事實(shí)上是一件非常難以達(dá)到的事情，到現(xiàn)在不就是一個(gè)沒(méi)有被解決的世界性難題。目前，在臨床應(yīng)用中對(duì)超聲圖像系統(tǒng)進(jìn)行豆剖最為主要的陳海是基于闕值法和大夫手動(dòng)豆剖兩種辦法。闕值豆剖法雖然應(yīng)用簡(jiǎn)單方便，但是在超聲圖像中會(huì)出現(xiàn)斑點(diǎn)噪音和出現(xiàn)的紋路使得圖像不能獲得一個(gè)較高的清晰度。手動(dòng)豆剖法在實(shí)際操作起來(lái)最為便捷，最后得出的結(jié)果也可以被接受和采納，但是沉重的工作量和較長(zhǎng)的時(shí)間通常會(huì)是大夫和病人都難以忍受。因此，用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和半自動(dòng)化的工作方法是在臨床應(yīng)用上更快捷，更為高效的實(shí)現(xiàn)超聲圖像豆剖的理想選擇。

2變形模型醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖

為了解決上述傳統(tǒng)圖像豆剖技術(shù)中出現(xiàn)的困難和問(wèn)題，在最近幾年中，研究人員以形變模型的圖像為基礎(chǔ)對(duì)于豆剖算法進(jìn)行了更為寬泛的研究和應(yīng)用，并且取得了重大的進(jìn)展。接下來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則模型、活動(dòng)詳情模型和水平集模型的超聲圖像豆剖辦法進(jìn)行討論。

2.1基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型的醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖

動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的基本思想：人員在原圖像上選擇特定的點(diǎn)作為初始點(diǎn)和終止點(diǎn)，對(duì)原始圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)變從而得到初始價(jià)格陣，目標(biāo)邊緣部分對(duì)應(yīng)位置的價(jià)格比較低，其他的價(jià)格較高，從初始價(jià)格陣和規(guī)定的初始點(diǎn)計(jì)算積聚價(jià)格陣，最終由終止點(diǎn)方向反向追蹤到初始點(diǎn)，最終獲得所需要的范圍詳情。以往的研究結(jié)論中運(yùn)用DP算法對(duì)于不同的醫(yī)學(xué)超聲圖像進(jìn)行豆剖并且得到了相對(duì)令人滿意的豆剖結(jié)果。文章對(duì)著種算法在醫(yī)學(xué)上的超生圖像進(jìn)行實(shí)際的豆剖操作，結(jié)果如圖一所示。通過(guò)實(shí)際實(shí)驗(yàn)我們不難發(fā)現(xiàn)通過(guò)算法得到全局的最優(yōu)解的同時(shí)具有一定的抗干擾能力。但是仍舊存在以下幾個(gè)缺陷：第一點(diǎn)運(yùn)算量過(guò)大：大部分的時(shí)間運(yùn)用的積累價(jià)格陣，在運(yùn)算中遇到了困難。第二點(diǎn)：超聲圖像通過(guò)自身固有的物理特性，產(chǎn)生較大的噪音，所以存在假性邊緣，在價(jià)格陣中出現(xiàn)條紋狀的低價(jià)格槽，會(huì)對(duì)運(yùn)算造成干擾和影響，難以得到正確的結(jié)論。第三點(diǎn)：人工選取的初始點(diǎn)和終止點(diǎn)對(duì)結(jié)果有著嚴(yán)重的影響，這可以從圖一體現(xiàn)出來(lái)，不同的初始點(diǎn)和終止點(diǎn)最終的結(jié)果也都不盡相同。

2.2基于活動(dòng)詳情模型得到醫(yī)學(xué)超生圖像豆剖

活動(dòng)詳情線模型，又被稱作Snake模型，自從Kass在1978年提出，這種模型已經(jīng)整體運(yùn)用于數(shù)字圖像分析和對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面。依據(jù)近些年的研究數(shù)據(jù)體現(xiàn)出，主動(dòng)詳情線模型有著強(qiáng)悍的提取和追蹤特定區(qū)域內(nèi)所想要去的的目標(biāo)的功能，所以適用于醫(yī)學(xué)圖像比方CT、MBI和對(duì)于超生圖像的處理，從而獲得想取得的器官和組織的詳情。有研究人員以活動(dòng)詳情模型為基礎(chǔ)，對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像的豆剖進(jìn)行深入的探索和研究。文章一梯度矢量流主動(dòng)詳情線為模型和基礎(chǔ)，對(duì)軟組織中的腫瘤圖像進(jìn)行豆剖嘗試，達(dá)到了預(yù)期的理想效果。

3討論和展望

通過(guò)分析可以看出，僅僅使用傳統(tǒng)的圖像豆剖技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像的豆剖通常很難得到令人認(rèn)可的結(jié)果，；最近高速發(fā)展的形變模型豆剖技術(shù)雖然可以獲得不錯(cuò)得醫(yī)學(xué)超聲圖像，但是仍然存在許多的問(wèn)題。

（1）外力和運(yùn)動(dòng)速度函數(shù)的對(duì)圖像的設(shè)計(jì)；

（2）能夠更好的拓展形變模型；

（3）結(jié)合模型的好處，提升豆剖效果，加快豆剖的速率；

（4）從二維向三維豆剖進(jìn)行推廣。重中之重的是要將臨床實(shí)際與理論相互結(jié)合。

4總結(jié)

以最近的形勢(shì)而言，我們可以看到在現(xiàn)在的社會(huì)當(dāng)中。許多年來(lái)，大多數(shù)的人就人員一直在這個(gè)方面進(jìn)行研究和探索，并取得了一定的成就。但是因?yàn)檫@些方法通常只能對(duì)一些特定的應(yīng)用和目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域有著明顯灰差的超聲圖像具有很好的效果，但是面對(duì)多數(shù)的超聲圖像則起不到作用，因此很難在臨床中加以應(yīng)用也得不到人們的認(rèn)可。但隨著近年來(lái)一些新興的科學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖也到了高速的發(fā)展時(shí)期，尤其是幾十年發(fā)展起來(lái)的形變模型例如動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、活動(dòng)詳情模型、水平集等技術(shù)的發(fā)展表明了發(fā)展的方向和趨勢(shì)，圖像豆剖由平面二維豆剖向三維豆剖轉(zhuǎn)變。

【參考文獻(xiàn)】

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作者:王琳璐 單位:北京市清華大學(xué)玉泉醫(yī)院