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06-18
过去一个世纪医学成像领域取得的技术进步为无创诊断创造了前所未有的机会，并将医学成像确立为医疗保健系统不可或缺的一部分。
代表这些进步的主要创新领域之一是医学图像处理的跨学科领域。
这个快速发展的领域涉及从原始数据采集到数字图像传输的广泛过程，这是现代医学成像系统中完整数据流的基础。
如今，这些系统在空间和强度维度上提供越来越高的分辨率，以及更快的采集时间，从而产生大量高质量的原始图像数据，必须对这些数据进行适当的处??理和解释才能获得准确的诊断结果。
本文重点关注医学图像处理的关键领域，考虑特定成像模式的背景，并讨论该领域的主要挑战和趋势。
医学图像处理的核心领域 用于构建医学图像处理领域的概念和方法有很多，它们侧重于其核心领域的不同方面，如图1所示。
这些方面形成了医学图像处理领域的核心领域。
该领域的三个主要过程——图像形成、图像计算和图像管理。
图1.医学图像处理中主题类型的结构分类 图像形成过程由数据采集和图像重建步骤组成，用于回答数学反演问题。
图像计算的目的是提高重建图像的可解释性并从中提取临床相关信息。
最后，图像管理处理获取的图像和派生信息的压缩、归档、检索和传输。
图像形成 数据采集 图像形成所需的第一个步骤是采集原始成像数据。
该数据包含有关捕获的描述身体各种内部器官的物理量的原始信息。
该信息成为所有后续图像处理步骤的主要主题。
不同类型的成像模式可以利用不同的物理原理，从而涉及到不同的物理量的检测。
例如，在数字射线照相（DR）或计算机断层扫描（CT）中，它是入射光子的能量；在正电子发射断层扫描（PET）中，它是光子能量及其检测时间；在磁共振成像（MRI）中，它是受激原子发射的射频信号的参数；在超声中，它是回波参数。
但是，无论是哪一种成像模式，数据采集过程都可以细分为物理量的检测，包括将物理量转换为电信号、收集信号的预处理以及物理量的数字化。
代表所有这些步骤适用于大多数医学成像模式的通用框图是。
如图2所示。
图2.数据采集过程的一般框图 图像重建 图像重建是一个使用采集的原始数据形成图像的数学过程，对于多维成像来说，该过程。
还涉及以不同角度或不同时间步捕获的多个数据集的组合。
医学图像处理的这一部分解决了反演问题，这是该领域的基本主题。
用于解决此类问题的算法主要有两种类型：分析算法和迭代算法。
分析方法的典型例子包括广泛应用于断层扫描的滤波反投影（FBP）；傅里叶变换（FT），这在MRI中尤为重要；以及延迟叠加（DAS）波束形成，这是超声检查中使用的一项不可或缺的技术。
这些算法在所需的处理能力和计算时间方面是优雅且高效的。
然而，它们基于理想化模型，因此具有一些明显的局限性，包括它们无法处理复杂因素，例如测量噪声和成像系统物理的统计特性。
迭代算法克服了这些限制，大大提高了对噪声的不敏感性以及利用不完整的原始数据重建最优图像的能力。
迭代方法通常使用系统和统计噪声模型来使用基于初始目标模型的假设系数来计算预测。
计算的投影与原始数据之间的差异定义了用于更新对象模型的新系数。
使用多个迭代步骤重复此过程，直到成本函数映射估计和真实值最小化，从而将重建过程合并到最终图像中。
迭代方法有很多，包括最大似然期望最大化（MLEM）、最大后验概率（MAP）、代数重建（ARC）技术以及目前在医学成像模式中广泛使用的许多其他方法。
图像计算 图像计算涉及对重建成像数据进行操作以提取临床相关信息的计算和数学方法。
这些方法用于成像结果的增强、分析和可视化。
增强 图像增强可优化图像的变换表示，以提高所含信息的可解释性。
其方法可细分为空间域技术和频域技术。
空间域技术直接作用于图像像素，对于对比度优化特别有用。
这些技术通常依赖于对数、直方图和幂律变换。
频域方法采用频率变换，最适合通过应用不同类型的滤波器来平滑和锐化图像。
利用所有这些技术可以减少噪声和不均匀性，优化对比度，增强边缘，消除伪影，并改善对后续图像分析及其准确解释至关重要的其他相关属性。
分析 图像分析是图像计算中的核心过程，其使用的各种方法可分为三大类：图像分割、图像配准和图像量化。
图像分割过程将图像分割成不同解剖结构的有意义的轮廓。
图像配准可确保多个图像正确对齐，这对于分析时间变化或组合使用不同模式获取的图像尤其重要。
量化过程决定了所识别结构的属性，例如体积、直径、成分和其他相关的解剖或生理信息。
所有这些过程都直接影响影像数据的检查质量和医疗结果的准确性。
可视化 可视化过程将图像数据呈现为沿着定义的维度以特定形式的解剖和生理成像信息的视觉表示。
通过直接与数据交互，可以在成像分析的初始和中间阶段执行可视化（例如，协助分割和配准过程），并可以在最后阶段显示优化的结果。
图像管理 医学图像处理的最后一部分涉及对所获取信息的管理，包括图像数据存储、检索和传输的各种技术。
已经开发了多种标准和技术来解决图像管理的各个方面。
例如，医学成像技术图像存档和通信系统（PACS）提供经济的存储和对多种模式图像的访问，而医学数字成像和通信（DICOM）标准用于存储和传输医学图像。
图像压缩和流传输的特殊技术可以有效地完成这些任务。
挑战与趋势 医学影像是一个相对保守的领域，从研究到临床应用的过渡往往需要十几年的时间。
然而，其复杂性及其在其组成科学学科的各个方面面临的多方面挑战稳步推动了新方法的不断发展。
这些发展代表了当今医学图像处理核心领域中可以识别的主要趋势。
图像采集领域受益于为提高原始数据质量并丰富其信息内容而开发的创新硬件技术。
集成前端解决方案可实现更快的扫描时间、更精细的分辨率和先进的架构，例如超声/乳房 X 线摄影、CT/PET 或组合 PET/MRI 系统。
快速高效的迭代算法已经取代了分析方法，并越来越多地用于图像重建。
它们可以显着提高 PET 中的图像质量、减少 CT 中的 X 射线剂量以及 MRI 中的压缩检测。
数据驱动的信号模型正在取代人类定义的模型，为基于有限或噪声数据的反演问题提供更好的解决方案。
代表图像重建趋势和挑战的主要研究领域包括系统物理建模和信号模型的开发、优化算法和图像质量评估方法。
随着成像硬件捕获越来越多的数据，算法变得越来越复杂，迫切需要更高效的计算技术。
这一巨大挑战可以通过更强大的图形处理器和多重处理技术来解决，从而提供从研究到应用的全新转变机会。
与图像计算和图像管理的这种转变相关的主要趋势和挑战涵盖了许多主题，其中一些如图 3 所示。
图 3. 当今医学图像计算的主要趋势主题示例 与所有这些主题相关的新技术不断发展，弥合了研究和临床应用之间的差距，并促进医学图像处理领域和医生工作流程的集成，确保更准确和可靠的成像结果。
Analog Devices 提供的解决方案可满足数据采集电子设计最苛刻的医疗成像要求，包括动态范围、分辨率、精度、线性度和噪声。
以下是为确保原始成像数据的最高初始质量而开发的此类解决方案的一些示例。
高度集成的模拟前端 ADAS，具有专为 DR 应用设计的通道。
多通道数据采集系统 ADAS 和具有出色线性度的 ADAS 最大限度地提高 CT 应用的图像质量。
多通道 ADC AD、AD、AD 和 AD 经过优化，具有出色的动态性能和低功耗，以满足 PET 要求。
流水线 ADC AD 为 MRI 提供出色的动态性能和低功耗。
集成接收器前端 AD 专为需要小封装尺寸的低成本、低功耗医疗超声应用而设计。
结论 医学图像处理是一个非常复杂的跨学科领域，跨越从数学和计算机科学到物理和医学的众多科学学科。
本文试图提出一个简化但结构良好的核心领域框架，该框架代表了该领域及其主要主题、趋势和挑战。
其中，数据采集过程是首要也是最重要的领域之一，定义了医学图像处理框架的所有后续阶段所使用的原始数据的初始质量水平。
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