1.2 医学影像处理基本概念
医学影像处理基本概念
医学影像处理是指对医学成像设备产生的图像（如 CT、MRI、X 光等）进行分析、加工和优化的一系列技术和方法，其目标是提取有价值的医学信息、辅助疾病诊断、制定治疗计划以及评估治疗效果。以下是医学影像处理的核心基本概念：
一、医学影像的数字化基础
1. 像素（Pixel）与体素（Voxel）
- 像素：二维医学图像（如 X 光片、CT/MRI 的断层切片）的基本组成单位，是图像中最小的可寻址元素，由行和列的坐标定位，包含亮度或灰度值信息，反映对应区域的组织密度或信号强度。
- 体素：三维医学影像（如 CT、MRI 的三维重建数据）的基本组成单位，可理解为 “三维像素”，具有长、宽、高三个维度的物理尺寸（如 0.5mm×0.5mm×1mm），其值代表该空间位置的组织特征。
2. 灰度值（Gray Value）
- 医学影像中像素 / 体素的数值表示，反映成像设备对人体组织的物理特性（如 X 射线衰减系数、磁共振信号强度）的量化结果。
- 不同组织（如骨骼、肌肉、脂肪、病灶）的灰度值存在差异，是影像分析的基础。
3. 图像分辨率
- 空间分辨率：图像中可区分的最小细节的物理尺寸（如每毫米像素数），决定了影像对细微结构（如小病灶、血管分支）的显示能力。
- 对比度分辨率：区分不同组织或结构间灰度差异的能力，影响对低对比度结构（如软组织病变）的识别。
- 时间分辨率：动态成像中（如心脏灌注、血管造影）对时间变化过程的捕捉能力，常用于分析生理功能变化。
二、医学影像预处理
预处理是影像分析前的关键步骤，目的是消除噪声、校正伪影、统一图像格式，为后续处理提供高质量数据。
1. 噪声去除
- 医学影像在采集过程中可能引入噪声（如 CT 的量子噪声、MRI 的热噪声），导致图像模糊或细节丢失。
- 常用方法：高斯滤波、中值滤波、小波变换去噪、非局部均值去噪等，需在去噪与保留细节间平衡。
2. 伪影校正
- 伪影是影像中与实际解剖结构不符的干扰信号，如 CT 的运动伪影、金属伪影；MRI 的化学位移伪影、流动伪影。
- 校正方法：基于运动模型的伪影补偿、金属伪影抑制算法（如迭代重建）、梯度场校正等。
3. 图像归一化
- 灰度归一化：将不同设备、不同扫描条件下的图像灰度值映射到统一范围，消除亮度差异对分析的影响。
- 空间归一化：通过坐标变换将不同患者的影像或同一患者不同时间的影像对齐到标准解剖空间（如 MNI 脑模板），便于对比分析。
4. 图像插值
- 当需要调整图像分辨率或进行空间变换（如缩放、旋转）时，通过插值算法（如线性插值、三次样条插值）计算新像素 / 体素的值，保证图像平滑过渡。
三、医学影像分割
影像分割是将图像中具有特定解剖或功能特征的区域（如器官、肿瘤、血管）从背景中分离出来的过程，是定量分析和三维重建的基础。
1. 分割目标
- 定位并提取感兴趣区域（ROI，Region of Interest），如脑肿瘤、肝脏、冠状动脉等，为体积计算、形态分析、病灶量化提供依据。
2. 常用分割方法
- 阈值分割：基于灰度值的简单方法，通过设定阈值将图像分为目标区域（灰度值在阈值范围内）和背景，适用于对比度高的结构（如 CT 骨骼分割）。
- 区域生长：从种子点出发，将与种子点灰度相似或满足特定条件的相邻像素合并为目标区域，适用于边界模糊但内部灰度均匀的区域。
- 边缘检测：通过识别图像中灰度突变的边缘（如器官边界）实现分割，常用算子有 Sobel、Canny、拉普拉斯算子等。
- 基于模型的分割：结合先验解剖知识构建目标结构的模型（如形变模型、统计形状模型），通过模型与图像的匹配实现分割，适用于形状复杂或变异较大的结构（如心脏、脑结构）。
- 深度学习分割：利用卷积神经网络（CNN）、Transformer 等模型自动学习影像特征并实现端到端分割，近年来在复杂结构（如多器官、小病灶）分割中表现优异。
四、医学影像配准
影像配准是将不同条件下获取的多幅影像（如不同模态、不同时间、不同患者）映射到同一空间坐标系的过程，实现解剖结构或功能信息的对齐。
1. 配准类型
- 模态内配准：同一成像模态的影像配准（如同一患者的两次 CT 影像配准，用于观察病灶变化）。
- 模态间配准：不同成像模态的影像配准（如 CT 与 MRI 配准，结合 CT 的解剖细节和 MRI 的软组织对比度；PET 与 CT 配准，融合功能代谢信息与解剖定位）。
- 跨患者配准：不同患者的影像配准到标准模板，用于群体分析或 atlas-based 研究。
2. 配准方法
- 刚性配准：仅通过平移、旋转和缩放实现配准，适用于刚体结构（如颅骨、骨骼）。
- 弹性配准：允许图像进行非线性形变（如仿射变换、B 样条变换），适用于软组织（如大脑、肝脏）的配准。
- 基于特征的配准：通过提取图像中的特征点（如血管分叉点、器官轮廓）进行匹配，减少计算量。
五、医学影像三维重建与可视化
将二维断层影像序列（如 CT、MRI 的多层切片）转换为三维立体模型，并通过可视化技术直观展示解剖结构或病灶的空间形态。
1. 三维重建方法
- 面绘制（Surface Rendering）：提取目标区域的表面轮廓（如通过阈值分割获取器官边界），构建多边形网格模型（如等值面算法 Marching Cubes），突出显示结构的表面形态。
- 体绘制（Volume Rendering）：直接对三维体素数据进行处理，通过设置透明度和颜色映射，展示内部结构的空间分布（如血管树、肺部纹理），无需提取表面。
2. 可视化应用
- 辅助医生直观观察复杂解剖结构的空间关系（如肿瘤与周围血管、神经的位置关系）。
- 用于手术规划、导航（如术前三维模型指导微创手术路径）。
六、医学影像特征提取与分析
从影像中提取量化特征（如形态、纹理、功能参数），用于疾病诊断、预后评估或生物标志物发现。
1. 特征类型
- 形态特征：描述目标区域的几何属性，如体积、表面积、周长、球形度、长径比等（如肿瘤大小、形状不规则度）。
- 纹理特征：反映图像灰度值的空间分布模式，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度级联矩阵（GLDM）、熵、对比度等，用于区分正常组织与病变组织（如肿瘤的异质性）。
- 功能特征：基于动态成像（如 MRI 弥散加权成像 DWI、灌注成像 PWI、PET 代谢成像）提取的参数，如表观弥散系数（ADC）、血流灌注量，反映组织的生理功能状态。
2. 定量分析应用
- 结合机器学习 / 深度学习模型，通过特征分析实现疾病的自动诊断（如肺结节良恶性鉴别）、分期分级（如肝癌分期）、疗效评估（如治疗后肿瘤体积变化）。
七、医学影像处理的临床意义
- 辅助诊断：通过分割、量化分析提高病灶检出率和诊断准确性，减少人为主观误差。
- 治疗规划：三维重建和配准技术为手术、放疗提供精准的解剖定位，优化治疗方案。
- 随访评估：通过影像配准和量化特征对比，动态监测疾病进展或治疗效果。
- 科研支持：为医学研究提供标准化的影像数据和量化指标，推动疾病机制研究和新疗法开发。
医学影像处理融合了图像处理、计算机视觉、医学解剖学、生物医学工程等多学科知识，随着人工智能技术的发展，其在精准医疗中的作用将愈发重要。