醫學超聲圖像豆剖技術研究及發展

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【摘要】在醫學超聲波圖像中對圖像進行豆剖有助于對于圖像的定量分析和定性分析，圖像豆剖與后續的分析和處理工作密切相關。到目前為止，雖然有許多記錄中都有大量的圖像豆剖方法，但是在面對復雜且困難程度較高的醫學超聲圖像，這些方法的作用往往很小，至于起不到任何作用。文章在分析醫學超聲圖像特性的基礎上，對醫學超聲圖像豆剖方法進行統一的論述和評價，并對它發展的趨勢進行預測。

【關鍵詞】圖像分割；醫學超聲圖像；分割算法

1傳統圖像處理領域中的意識產生圖像豆剖

1.1基于邊緣檢測的方法

基于邊緣檢測的豆剖方法是通過相鄰像素之間的特征的改變來獲得不同區域之間的邊緣，邊緣點的判斷依據是檢測點的本身和與它相鄰的點，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，面對不同的超聲圖像，有著不同的算子、通過不同的手段來檢查這些邊緣點。通過實驗表明，邊緣檢測方法獲得邊緣信息通常是因為這些信息不夠突出而產生的空間，無法形成包圍物體的封閉曲線，這就要求根據這些離開的邊緣點采用一定的追蹤、連接算法規劃出有意義的物理范圍。同時，噪聲增大時邊緣檢測豆剖方法的圖像會形成比較多的假邊緣，對去除噪音提出出了比較高的要求。這個問題在醫學超聲圖像豆剖中顯得極其重要。

在醫學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，圖像豆剖與后續的分析和處理工作有著密切關系。正確的豆剖是從超聲圖像中為臨床應用，目的是能夠準確提取與診療相關聯的消息同時也是臨床中進行定量分析和通過計算機對臨床輔助操作中進行每一個時刻的監測、對信息進行精準分析的十分重要的環節。到目前為止，自動或半自動化方面超聲圖像與CT、MRI之間仍有很大的差異性，但是超聲成像因為有獨特的無損性、能夠隨時的都進行檢測以及低于平常的價錢，并且在定量分析、實時監控以及醫治規劃等方面都有很大的發展能力，因此超聲圖像的豆剖在近年來越來越被人們所關注。因為本身所組成的部分十分復雜，醫學超聲圖像的豆剖在事實上是一件非常難以達到的事情，到現在不就是一個沒有被解決的世界性難題。目前，在臨床應用中對超聲圖像系統進行豆剖最為主要的陳海是基于闕值法和大夫手動豆剖兩種辦法。闕值豆剖法雖然應用簡單方便，但是在超聲圖像中會出現斑點噪音和出現的紋路使得圖像不能獲得一個較高的清晰度。手動豆剖法在實際操作起來最為便捷，最后得出的結果也可以被接受和采納，但是沉重的工作量和較長的時間通常會是大夫和病人都難以忍受。因此，用計算機實現自動化和半自動化的工作方法是在臨床應用上更快捷，更為高效的實現超聲圖像豆剖的理想選擇。

1.2基于區域生長的方法

區域生長的方法是根據區域內部的均勻性給圖像進行豆剖，主要是基于豆剖和合并技術和隨機場的技術作為基礎。豆剖和合并技術的區域生長法分為合并、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域，依據特定的均勻性進行判決從而進行合并，形成一個范圍，面積更大的區域。分類的方法是將整幅圖像作為原始豆剖圖像，如果到豆剖的結果不能保證足夠的均勻，就將其豆剖成四個方形區域。合并-豆剖相互結合的方法是將相鄰且具有相似特征的區域進行合并，然后將具有不明顯均勻特征的區域進行豆剖。這三種方式對圖像的質量，尤其是銅與物體內部的灰度均勻性的要求極高，否則很容易出現過甚合并，和過甚分離的情況。對于醫學超聲圖像，極少數人采用這種方式，在使用的過程中，也是與其他方式相結合，所以關于這樣的描述少之又少?；陔S機場技術的圖像豆剖方式是空間區域相互作用模型隨機場對圖像進行模型的創建，與概率的知識和模擬退火相結合對圖像進行細化從而方便豆剖。運用這種方法有時候極易產生錯誤的分類，對于紋理和范圍難以隔絕，因此在超聲圖像豆剖中的應用需要進一步的分析和探索。為了避免這種錯誤分類，他需要更加精確的技術進化。

1.3其它豆剖技術

圖像豆剖是一個具有較高要求的并且有著十分廣泛的應用，許多年來多數的研究人員從以上的幾個方面對圖像進行豆剖，并且積極的與其它學科的知識相結合對圖像豆剖進行嘗試，比如創建起積分幾何、運用隨機理論、采用恍惚理念和時頻分析為基礎的數學形態學法、神經網絡法、恍惚聚類法、小波轉變法等，并且得出了一系列的研究結果。作為圖像豆剖的一個分支，醫學超聲圖像紛飛的研究與所有的豆剖技術都有交集，但是效果卻欠差人意，在臨床中難以得到應用和推廣。因為本身所組成的部分十分復雜，醫學超聲圖像的豆剖在事實上是一件非常難以達到的事情，到現在不就是一個沒有被解決的世界性難題。目前，在臨床應用中對超聲圖像系統進行豆剖最為主要的陳海是基于闕值法和大夫手動豆剖兩種辦法。闕值豆剖法雖然應用簡單方便，但是在超聲圖像中會出現斑點噪音和出現的紋路使得圖像不能獲得一個較高的清晰度。手動豆剖法在實際操作起來最為便捷，最后得出的結果也可以被接受和采納，但是沉重的工作量和較長的時間通常會是大夫和病人都難以忍受。因此，用計算機實現自動化和半自動化的工作方法是在臨床應用上更快捷，更為高效的實現超聲圖像豆剖的理想選擇。

2變形模型醫學超聲圖像豆剖

為了解決上述傳統圖像豆剖技術中出現的困難和問題，在最近幾年中，研究人員以形變模型的圖像為基礎對于豆剖算法進行了更為寬泛的研究和應用，并且取得了重大的進展。接下來對動態規則模型、活動詳情模型和水平集模型的超聲圖像豆剖辦法進行討論。

2.1基于動態規劃模型的醫學超聲圖像豆剖

動態規劃算法的基本思想：人員在原圖像上選擇特定的點作為初始點和終止點，對原始圖像進行轉變從而得到初始價格陣，目標邊緣部分對應位置的價格比較低，其他的價格較高，從初始價格陣和規定的初始點計算積聚價格陣，最終由終止點方向反向追蹤到初始點，最終獲得所需要的范圍詳情。以往的研究結論中運用DP算法對于不同的醫學超聲圖像進行豆剖并且得到了相對令人滿意的豆剖結果。文章對著種算法在醫學上的超生圖像進行實際的豆剖操作，結果如圖一所示。通過實際實驗我們不難發現通過算法得到全局的最優解的同時具有一定的抗干擾能力。但是仍舊存在以下幾個缺陷：第一點運算量過大：大部分的時間運用的積累價格陣，在運算中遇到了困難。第二點：超聲圖像通過自身固有的物理特性，產生較大的噪音，所以存在假性邊緣，在價格陣中出現條紋狀的低價格槽，會對運算造成干擾和影響，難以得到正確的結論。第三點：人工選取的初始點和終止點對結果有著嚴重的影響，這可以從圖一體現出來，不同的初始點和終止點最終的結果也都不盡相同。

2.2基于活動詳情模型得到醫學超生圖像豆剖

活動詳情線模型，又被稱作Snake模型，自從Kass在1978年提出，這種模型已經整體運用于數字圖像分析和對于計算機視覺等方面。依據近些年的研究數據體現出，主動詳情線模型有著強悍的提取和追蹤特定區域內所想要去的的目標的功能，所以適用于醫學圖像比方CT、MBI和對于超生圖像的處理，從而獲得想取得的器官和組織的詳情。有研究人員以活動詳情模型為基礎，對醫學超聲圖像的豆剖進行深入的探索和研究。文章一梯度矢量流主動詳情線為模型和基礎，對軟組織中的腫瘤圖像進行豆剖嘗試，達到了預期的理想效果。

3討論和展望

通過分析可以看出，僅僅使用傳統的圖像豆剖技術對醫學超聲圖像的豆剖通常很難得到令人認可的結果，；最近高速發展的形變模型豆剖技術雖然可以獲得不錯得醫學超聲圖像，但是仍然存在許多的問題。

（1）外力和運動速度函數的對圖像的設計；

（2）能夠更好的拓展形變模型；

（3）結合模型的好處，提升豆剖效果，加快豆剖的速率；

（4）從二維向三維豆剖進行推廣。重中之重的是要將臨床實際與理論相互結合。

4總結

以最近的形勢而言，我們可以看到在現在的社會當中。許多年來，大多數的人就人員一直在這個方面進行研究和探索，并取得了一定的成就。但是因為這些方法通常只能對一些特定的應用和目標區域與背景區域有著明顯灰差的超聲圖像具有很好的效果，但是面對多數的超聲圖像則起不到作用，因此很難在臨床中加以應用也得不到人們的認可。但隨著近年來一些新興的科學技術的出現和發展，醫學超聲圖像豆剖也到了高速的發展時期，尤其是幾十年發展起來的形變模型例如動態規劃法、活動詳情模型、水平集等技術的發展表明了發展的方向和趨勢，圖像豆剖由平面二維豆剖向三維豆剖轉變。

【參考文獻】

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[3]李靖宇，張裕，馮利民，穆偉斌.豆剖技術在醫學圖像中處理的應用[J].齊齊哈爾醫學院學報，2009，(14).

作者:王琳璐 單位:北京市清華大學玉泉醫院