上個世紀醫學成像技術的進步為無創診斷和已建立的醫學成像創造了前所未有的機會，成為當今醫療保健系統不可或缺的一部分。代表這些進步的主要創新領域之一是醫學圖像處理的跨學科領域。

這一快速發展領域涉及廣泛的過程，從原始數據采集到數字圖像通信，支持現代醫學成像系統中的完整數據流。如今，這些系統在空間和強度方面提供越來越高的分辨率，以及更快的采集時間，從而產生大量高質量的原始圖像數據，必須對其進行適當處理和解釋才能獲得準確的診斷結果。

本文重點介紹醫學圖像處理的關鍵領域，考慮特定成像模式的背景，并討論該領域的主要挑戰和趨勢。

醫學圖像處理的核心領域

< p>構建醫學圖像處理領域有許多概念和方法，側重于圖1所示核心領域的不同方面。這些領域形成了這一領域 - 圖像形成，圖像計算和圖像管理的三個主要過程。

圖像形成過程包括數據采集和圖像重建步驟，為數學逆問題提供解決方案。圖像計算的目的是改善重建圖像的可解釋性并從中提取臨床相關信息。最后，圖像管理處理獲取的圖像和派生信息的壓縮，存檔，檢索和通信。

圖像形成

數據采集

第一個積分圖像形成中的步驟是獲取原始成像數據。它包含有關捕獲的物理量的原始信息，描述了身體的內部方面。該信息成為圖像處理的所有后續步驟的主要主題。

不同類型的成像模態可以利用不同的物理原理，因此涉及檢測不同的物理量。例如，在數字射線照相（DR）或計算機斷層掃描（CT）中，它是入射光子的能量;在正電子發射斷層掃描（PET）中，它是光子能量及其檢測時間;在磁共振成像（MRI）中，它是受激原子發射的射頻信號的參數;在超聲檢查中，它是聲學回聲的參數。

然而，無論成像模態的類型如何，數據采集過程都可以細分為物理量的檢測，還包括將其轉換為電信號，獲取信號的預處理及其數字化。表示適用于大多數醫學成像模態的所有這些步驟的通用框圖如圖2所示。

圖像重建

圖像重建是使用所獲取的原始數據形成圖像的數學過程。對于多維成像，該過程還包括以不同角度或不同時間步長捕獲的多個數據集的組合。這部分醫學圖像處理處理逆問題，這是該領域的基礎主題。有兩種主要的算法用于解決這類問題 - 分析和迭代。

分析方法的典型例子包括濾波反投影（FBP），廣泛用于層析成像;傅立葉變換（FT），在MRI中尤為重要;和延遲和求和（DAS）波束形成，這是一種超聲檢查不可或缺的技術。這些算法在所需的處理能力和計算時間方面都是優雅和高效的。

然而，它們基于理想化的模型，因此具有一些獨特的局限性，包括它們無法處理諸如統計特性之類的復雜因素。測量噪聲和成像系統的物理特性。

迭代算法克服了這些限制，可以顯著提高對噪聲的不敏感性，并能夠使用不完整的原始數據重建最佳圖像。迭代方法通常使用系統和統計噪聲模型來基于具有假設系數的初始對象模型來計算投影。計算的投影和原始數據之間的差異定義了用于更新對象模型的新系數。使用多個迭代步驟重復此過程，直到映射估計值和真值的成本函數最小化 - 導致重建過程收斂到最終圖像。

有各種各樣的迭代方法，包括最大似然期望最大化（MLEM），最大后驗（MAP），代數重建（ARC）技術，以及當今醫學成像模式中廣泛使用的許多其他方法。

< h3>圖像計算

圖像計算涉及對重建的成像數據進行操作的計算和數學方法，以提取臨床相關信息。這些方法適用于成像結果的增強，分析和可視化。

增強

圖像增強功能可細化圖像的變換表示，從而提高所包含信息的可解釋性。其方法可以細分為空間和頻域技術。

空間域技術直接在圖像像素上運行，這對于對比度優化特別有用。這些技術通常依賴于對數，直方圖和冪律變換。頻域方法使用頻率變換，最適合通過應用不同類型的濾波器來平滑和銳化圖像。

利用所有這些技術可以降低噪聲和不均勻性，對比度優化，邊緣增強，消除偽影，以及改善對后續圖像分析及其準確解釋至關重要的其他相關屬性。

< h4>分析

圖像分析是圖像計算的核心過程，它使用多種方法，可分為三大類：圖像分割，圖像配準和圖像量化。

< p>圖像分割過程將圖像劃分為不同解剖結構的有意義輪廓。圖像配準確保多個圖像的正確對準，這對于分析時間變化或使用不同模態獲取的圖像的組合尤其重要。量化過程確定所識別結構的性質，例如體積，直徑，組成和其他相關的解剖學或生理學信息。所有這些過程都直接影響成像數據的檢查質量和醫學發現的準確性水平。

可視化

可視化過程使圖像數據在視覺上代表解剖學和在定義的尺寸上以特定形式的生理成像信息。通過與數據的直接交互，可以在成像分析的初始階段和中間階段執行可視化，例如，協助分割和注冊過程，以及在最后階段顯示精細結果。

圖像管理

醫學圖像處理的最后部分涉及所獲取信息的管理，并且包括用于圖像數據的存儲，檢索和通信的各種技術。開發了幾種標準和技術來解決圖像管理的各個方面。例如，醫學成像技術圖像存檔和通信系統（PACS）提供經濟的存儲和對來自多種模態的圖像的訪問，并且數字成像和通信醫學（DICOM）標準用于存儲和傳輸醫學圖像。圖像壓縮和流媒體的特殊技術可以有效地實現這些任務。

挑戰和趨勢

醫學成像是一個相對保守的領域，從研究到臨床應用的過渡往往需要更多超過十年。然而，其復雜的性質在其組成的科學學科的各個方面都面臨著多方面的挑戰，這些挑戰不斷推動新方法的不斷發展。這些發展代表了當今醫學圖像處理核心領域的主要趨勢。

圖像采集領域受益于為提高原始數據質量和豐富信息內容而開發的創新硬件技術。集成的前端解決方案可實現更快的掃描時間，更精細的分辨率和先進的架構，如超聲/乳腺X線攝影，CT / PET或PET / MRI組合系統。

快速高效的迭代算法越來越多地用于圖像重建取代分析方法。它們可以顯著提高PET的圖像質量，減少CT中的X射線劑量，以及MRI中的壓縮感知。數據驅動的信號模型正在取代人類定義的模型，以便根據有限或有噪聲的數據為逆問題提供更好的解決方案。代表圖像重建趨勢和挑戰的主要研究領域包括系統物理建模和信號模型開發，優化算法以及圖像質量評估方法。

隨著成像硬件捕獲越來越多的數據并且算法變得越來越復雜，迫切需要更高效的計算技術。這是一個巨大的挑戰，通過更強大的圖形處理器和多處理技術解決，為從研究轉向應用程序提供了全新的機會。

與圖像計算和圖像轉換相關的主要趨勢和挑戰管理包含眾多主題，其中一些主題如圖3所示。

持續發展導致與所有這些主題相關的新技術縮小了研究與臨床應用之間的差距，促進了整合將醫學圖像處理領域納入醫生的工作流程，以確保比以往更準確，更可靠的成像結果。

ADI公司提供多種解決方案，滿足醫療成像對數據采集電子設備的最苛刻要求根據動態范圍，分辨率，精度，線性度和噪聲進行設計。以下是為確保原始成像數據的最高初始質量而開發的此類解決方案的一些示例。

高度集成的模擬前端ADAS1256具有256通道，專為DR應用而設計。多通道數據采集系統ADAS1135和ADAS1134具有出色的線性度性能，可最大限度地提高CT應用中的圖像質量。多通道ADC AD9228，AD9637，AD9219和AD9212經過優化，具有出色的動態性能和低功耗，可滿足PET要求。流水線型ADC AD9656為MRI提供出色的動態和低功耗性能。集成接收器前端AD9671專為低成本和低功耗醫療超聲應用而設計，其中小封裝尺寸至關重要。

結論

醫學圖像處理是一個高度復雜的跨學科該領域包括從數學和計算機科學到物理和醫學的眾多科學學科。本文試圖提出一個簡化但結構良好的核心領域框架，代表該領域的主要主題，趨勢和挑戰。其中包括數據采集過程是第一個也是最重要的領域之一，它定義了醫學圖像處理框架所有后續階段使用的原始數據的初始質量水平。