前言：中文期刊网精心挑选了医学影像技术与医学范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
医学影像技术与医学范文1
一、医学影像设备的维护保养
如今，系统复杂、功能齐全的精密大型的医疗设备广泛应用于医院，这些设备的应用促使临床医学对患者的疾病诊断的准确率越来越高。因此，防微杜渐，及时发现并排除设备自身的故障隐患，落实积极主动的维护保养措施，减少了DR等设备的维修费用，为医疗工作的顺利进行创造良好的设备环境。
医院的相关人员要及时做好对医学影像设备合理使用、及时保养与定期维修的工作。首先，医学影象设备在医院中的使用率极高，出现故障是在所难免的，但我们遇到医学影像设备出现故障的情况时，要先检查一下出现故障的原因，然后实施相应的检修方法。其次，在日常生活中要合理使用医学影像设备，要保持良好地操作环境，保持机房空气流通，定时清洁机房的卫生。像X射线机这样的设备如果受潮了，会不同程度的导致影像模糊，甚至出现漏电等现象，所以在启动这些设备之前必须做好相应的干燥处理工作，以确保出现故障。移动医学影像设备的时候，要尽量保持缓慢移动，禁止强烈过猛的震动，防止相应设备器件的损坏。最后，要定时对医学影象设备进行维修，及时排除医学影像设备存在的故障隐患，一年一次或者两次的定时全面的维修会适当的延长医学影像设备的寿命。医学影像设备在运行一段时间后，影像设备的相关性能会发生一定程度的变化，可能会出现误差等，因此相关人员要定时的对医学影像设备进行一些参量、电流和电路的测试。例如：对X射线管电流进行测试的时候，如果出现设备电流下降的情况，应首先测量灯丝，不要着急去调节电阻，而应该试图降低使用的条件或者更换相应的设备。
如何保持医学影像设备运行状态良好，保障医院检查、治疗工作正常进行，是各医院及每个操作、维护者应当首先考虑和研究的问题。各个医院在日常的工作中要做好相应的医学影像设备的维护、保养和检修的相关工作，通过从小处和细节提高自己医院的服务质量，提高医院的医学水平和口碑。
二、医学影像设备的管理技术
由于医学影像设备技术含量高、价格昂贵、应用环境质量要求高、一旦故障停机，对医院综合影响大等原因，科学地做好数字化医学影像类设备的维护与管理是一个重要的、值得探讨的问题。
传统的医学影像设备管理技术已经无法适应现今医院管理工作的发展，提高设备管理效率是当务之急。条形码技术在许多家医院已经开始采用，将贴于医学影像设备表面的条形码记录的信息通过扫描仪扫入医院的HIS系统中，这样可以实现在网上随时查询出相关设备信息。医学影像融合技术的应用促使诊断与治疗结合到一起，促进医院各个科室之间逐渐接近。PACS方便了医学图像的传递，实现了随时随地查阅图像和无胶片化储存图像，提高了医院的查阅医学影像的效率。在计算机技术不断发展的今天，医学中三维的图像将成为现实，多影像融合也会广泛应用到医院中。
医学影像设备管理技术在未来将朝着多功能、易操作和方便化的方向发展，更好的服务于医院，大大提高医院影像设备的管理效率，提高医院影像设备的使用效率。
三、物联网技术在医学影像设备管理中的应用
应数字化医疗的潮流，目前物联网广泛应用于医疗中。例如：采用物联网对X射线管贴标签，RFID标签记录有X射线管的包装、消毒、返回日期，种类，数量，编号等具体信息，系统可以通过这个标签对X射线管进行实时的监控，提高了X射线管的安全性，并能高效快速的排查出X射线管出现问题的原因。RFID在医学影像设备中的应用，实现了对设备的及时检查，确保了医学影像设备的安全，提高了医院对医学影像设备的管理效率。
物联网在很多地区仍处于初级发展阶段，它的基本构架、接口和组成部分并没有统一的标准。在安全方面，物联网由于设备较复杂，数据量大，监控力度不够，致使物联网兼具自身安全与网络安全与一身。如今，物联网需求量越来越大，有限的节点导致网络经常出现堵塞和误传的现象，所以建立一个安全强大的物联网管理系统迫在眉睫。
医学影像技术与医学范文2
关键词：医学影像 技术 新思考
随着医学基础理论、信息科学、医用物理学、生物医学工程学以及分子生物学的迅速发展，医学影像设备的使用越来越广泛，影像诊断和介入治疗不断拓展新的领域，并向广深发展。我国地域辽阔，医疗资源分布不均衡，不同医院的医学影像技术设备和水平有较大差异，即使在同一医院也可能使用多种型号的检查设备。同时影像设备使用是各自为政、相互否定、互相对立，不仅造成资源浪费，更给患者造成巨大的经济负担，是导致看病难、看病贵的重要根源之一。而医学影像技术与临床学科有着极为密切的关系，也应不断完善规范化建设，达到诊断治疗的要求。要真正做好医学影像技术规范化建设工作，应重点做好以下几方面的工作。
一、医院高层重视，提高对医学影像认识
首先必须使规范化工作得到各级领导的重视和认同，使各级领导认识到规范化工作的重要性及严肃性，对该项工作给予充分重视和支持，使工作顺利地开展起来。同时做到责任到人，在具体工作中认真做到定人定岗定责任，这样只要出现问题就可由相关人员具体负责解决处理。
二、完善各项规章制度，并抓好落实
首先按照国家《执业医师法》、《护士管理法》、卫生部《放射工作人员健康管理规定》、《大型医用设备配置与应用管理暂行办法》等法律法规，严格执行有关条例，要求各级各类从事影像技术人员持证上岗，对于新进人员要求具备一定基础理论的前提下，及时申报重点培训各类专业许可证，参加有关国家级考试考核，持证后方可正式上岗。各影像科都应有完备的医疗设备质量管理制度、监督机制、故障应急预案、维修档案等质量管理制度，使影像管理工作做到制度化、科学化、有章可循。设备保养制度、设备维修申请制度、限期修理制度上墙，并抓好落实。对各项检查的原则、步骤、方法、程序、结果、照片质量、报告书写规范、发放报告流程、复查流程等等影像检查进行质量控制，量化管理，以便达到改善影像人员的专业水平，规范各影像检查的标准化流程以及影像科的科学化管理之目的。
三、加强医学影像技术人才的素质建设
众所周知，医学的发展是以医学设备的发展为前提的。站在现代医学影像学知识及技术飞速发展的高度，深刻理解医学、工程学和技术学的多元结合是当今医学影像学迅速发展的重要保障。现代医学影像学科应以医师为主，高素质的专业群体，加上各专业合理的梯队建设是未来科室发达兴旺的根本。只有不断地充实自己，参加各种在职培训学习、进修深造、远程医学教育网络、专业学术活动等，重点学习与普遍性学习相结合，必要时外派技术骨干到国内外强势学科进行重点学习，视情况聘请国内外知名专家来院授课，进行普遍性学习。提高自身素质努力去适应，才能进一步进行应用和开发，合理、高效地使用新设备。加强培训，持证上岗。通过学习提高全体医、技、护人员对影像工作的认识，从科学角度来看待该项工作。坚持人才是发展第一资源的理念，培养与引进并重，加速培养年轻的后备力量，按照国际惯例进行不同等级医师、工程师、技师的规范化培养，加快师资队伍建设步伐，不断优化影像系统的人才队伍结构，增大硕士和博士比重，使人才结构合理。
四、合理使用医学影像设备
要以最小的、合理化的费用达到快而准确地诊断疾病为目的，为患者尽量减少负担，充分利用先进设备。在影像学领域内各项检查有很强的互补性和借鉴性，要在应用上尽量做到删繁就简，互相补充，这样可以节省人力、物力、财力，更重要的是能够提高诊断水平。同时医生应如何合理使用这些高科技设备，既能准确及时地诊断病情，又能减少患者的经济负担，这就必须依据实际情况，掌握各种设备的优缺点，在一定范围内合理地使用各项影像设备，提高图像质量。
五、明确医学影像相关工作流程
扣紧从接诊到发报告的每个环节，尽量缩短各环节的耗时，利用信息的传递，使每个环节运作流畅。同时对当日工作量、各机房工作量等进行统计，使各影像设备得到更好的发挥。
六、完善医学影像学诊断报告
医学影像学诊断报告书的格式是一种形式，它反映的内容必须要符合质量保证与质量控制要求。纵观目前国内外的诊断报告书，形式各种各样，大小与繁简程度也不一致。这就要求医学影像科室人员要通过审阅病历，了解病情，全面观察，系统分析，结合临床进行鉴别、对照、综合，按照规范化的基本格式写出报告做出结论。
七、加强医学影像的规范化防护
首先应健全防护管理机构及工作人员防护档案，在劳保、休假上给予照顾，落实责任、常抓不懈。要熟悉设备的性能，掌握设备操作规程和防护知识，坚持使用最优化的原则，购置铅围脖、铅围裙，添置铅帽、铅眼镜及各种必备的防护用品，对于工作间无铅门的及时给予安装，各检查门前增加电离辐射标志，各机房门外增添有文字注释的工作指示灯，并和设备联动。
医学影像技术与医学范文3
关键词：图像融合；医学图像；多模态；小波变换
中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)09-2122-04
1 背景知识介绍
图像融合是指综合两个或多个源图像的信息，以获取对同一场景的更为精确、全面和可靠的图像描述。它将不同传感器所采集到的关于同一目标的多幅图像，或同一传感器在不同时间采集到的关于同一目标的多幅图像，经过一定的图像处理算法，提取各自的有用信息，生成一幅能够更加有效地表示目标信息的新图像。从信息论的角度讲，融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能，综合信息大于各部分信息之和，也就是说，融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息[1]。
图像融合通过多幅图像间的冗余数据处理，提高图像的可靠性；通过对多幅图像间的处理，提高图像的清晰度。与单一、孤立的原始图像相比，经融合得到的图像更适合人或饥器的视觉特性，可以提供更多的目标信息。比如，由于受到云、烟雾、照明环境以及传感器固有特性等因素的影响，通过单一传感器所获得的图像信息不足以用来对目标和场景进行更好的检测、分析和理解．将一些成像条件相同、镜头聚焦目标不同的多个图像，通过图像融合技术处理可以得到一幅目标清晰的融合图像[2]。
图像信息融合按信息抽象程度的不同(也对应完成不同级别的功能)可分为3个从低到高的层次：像素级(原始数据)融合、特征级(或目标级)融合、决策级融合。
图像融合从配准的图像出发，经过特征提取、属性判决而得到融合结果。上述三个层次与图像工程的三个层次有一定的对应关系，在实际中要根据需要选择和结合不同层次融合的特点，获得全局最优的效果。
多模态医学图像融合技术是20世纪90年代中期发展起来的一项高新技术，也是当前国内外在医学图像处理与分析研究中的热点之一。医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像，利用计算机技术将它们综合在一起，实现多信息可视化，对各种医学影像起到取长补短的作用。
2 多模医学图像融合技术
2.1 多模医学图像融合的主要步骤
多模医学图像的融合是建立在两种或多种不同模态医学图像配准基础之上的，它可归纳为三步，如图1所示。
第一步是预处理。对获取的两种或多种图像数据分别进行去噪、增强以及分割图像特征的提取等处理，统一两种数据格式、图像大小和分辨率，对序列断层图像做三维重建和显示；第二步是配准。配准是指对图像寻求一种或一系列空间变换，使它与另一图像上的对应点达到空间上的一致。配准主要解决的问题是两幅图像之间的几何位置差别，包括平移、旋转和比例缩放等基于对特征空间、相似性准则和搜索策略的不同选择，配准方法可分为基于全局域准则的方法、频域傅立叶法、基于特征的匹配法和基于弹性模型的匹配法；第三步是融合。图像在空间域配准后便可选择不同的融合算子和融合规则进行融合。本文主要讨论第三步融合，以下介绍的各种融合技术都是在配准之后的基础上进行的。
2.2 医学图像融合算法
目前常用的医学图像融合技术包括：加权平均法、多分辨金字塔法、小波变换法、基于假彩色技术的融合算法及基于调制技术的融合算法等。下面就其中几种方法作进一步的说明，由于基于小波变换的方法在图像融合技术中的重要性，将在下一节详细介绍。
2.2.1 简单图像融合方法
像素灰度值极大(小)法：设g1(x, y), g2(x, y)为两幅输人图像，f(x, y)是融合图像。则像素灰度值极大法为f(x, y) = max{g1(x, y), g2(x, y)}
此方法只需要对两幅配准图像取对应点的极大值即可。像素灰度值极小法思想相同，只须取原图像对应点的极小值即可。这些方法简单，效果一般，应用有限。
加权平均法：加权平均法同是一种最简单的多幅图像融合方法，也就是对多幅图像的对应象素点进行加权处理。这种方法的优点是简单直观，适合实时处理，但实现效果及效率较差，其难点主要在于如何选择权重系数。
基于图像分割的融合方法：这种方法是以一幅待融合的图像为基准，从另一幅图像中分割出感兴趣的部分(通常是病灶)，然后对两幅图像进行配准，建立空间映射关系，将一幅图像上的特征映射到另一幅图像上。比如我们可以利用CT图像空间分辨率好的特性，以它为基准，再利用MRI图像对软组织成像清晰的特性，从中分割出病灶，经过配准、融合得到新图像。该方法的特点是图像的融合效果好，难点在于如何自动准确地分割出ROI。医学图像由于其对比度低、细节丰富、边缘模糊等特点，分割更为困难。常用的边缘检测算子有Roberts、Sobel、Canny等。其中Canny算子因其有良好的信噪比而使用较多。文献[7]提出一种用改进的Canny算子对病灶轮廓提取的方法。此外，我们还可以使用小波或神经网络等智能方法进行病灶特征的提取。
2.2.2 多分辨金字塔形分解融合法
这是一种多尺度、多分辨率的图像融合方法，其融合过程是在不同尺度、不同空间分辨率、不同分解层次上进行的。高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔及形态学金字塔被统称为多分辨金字塔。多分辨金字塔方法是目前较为常用的图像融合方法。在这类算法中，原图像不断地被滤波，形成一个塔状结构。在塔的每一层都用一种算法对这一层的数据进行融合，从而得到一个合成的塔式结构。然后对合成的塔式结构进行重构，最后得到合成的图像，合成图像包含了原图像的所有重要信息。
2.2.3 智能图像融合
2.2.3.1 神经网络方法
自1986年BP神经网络模型诞生以来，神经网络在各种领域获得广泛应用。神经网络适合于非线性建模，具有自学习、自组织、自适应能力。在进行图像融合时，神经网络经过训练后把每一幅图像的像素点分割成几类，使每幅图像的像素都有一个隶属度函数矢量组，通过对其提取特征，将其特征表示作为输人来参加融合。文献[11]给出一种自组织特征映射(SOFM)神经网络融合算法，文献[12]是一种基于知识的神经网络(KBNNF)融合算法。
2.2.3.2 演化方法
演化方法模拟自然界生物演化过程，具有自适应、自学习和鲁棒性强等特点。另外，演化计算对于刻画问题特性的条件要求较少，效率高且易于操作，目前已广泛应用于各种领域中。文献[13]给出了基于进化策略和HIS变换的图像融合方法，其效果优于传统算法。
2.3 基于小波变换的图像融合算法
2.3.1 图像的二维小波分解
图像是二维离散信号，对它的分析和处理需要使用离散二维小波变换。Mallat提出了小波变换的快速分解与重构算法，利用两个一维滤波器实现对二维图像的快速小波分解，再利用两个一维重构滤波器实现图像的重构。
二维小波分解和重构各使用一组滤波器，分解使用一维分解低通滤波器L和高通滤波器H；重构使用一维重构低通滤波器L'和高通滤波器H'。在分解阶段，首先使用低通滤波器L和高通滤波器H对图像的每一行进行滤波得到两组矩阵系数。然后，使用低通滤波器和高通滤波器对两组系数矩阵的每一列滤波。这样，1副图像经过第1级小波分解，产生4副子图像LL、LH、HL和HH。3幅细节子图像LH、HL和HH分别包含原图像在水平、垂直和对角线3个方向上的高频信息，而近似子图像LL是原图像低通滤波版本。另外，这副子图像还是下一级分解的输入。因此，一幅图像经过N级小波分解产生3N+1副子图像。在同一分解级上的子图像尺寸相同。合成运算首先对子图像的每一列使用低通滤波器L'和高通滤波器H'滤波，然后对得到的图像的每一行滤波。
图像经二维分解之后，分别得到图像的低频分量、水平高频分量、垂直高频分量和对角方向的高频分量，下图是图像经三层小波分解的结果。
上述过程即金宇塔形小波分析，另外对图像的分解还有树状小波分析、多小波分析、提升小波分析，它们较之于金宇塔形小波分析，具有更多优点，在试验中能够获得更好的效果。现今大部分对小波图像融合的研究重点一般集中在两方面：一是使用不同的小波基函数和不同的小波分析方法；二是后面讨论的在进行系数融合过程中对融合策略的改进及融合算子的选择研究。
2.3.2 基于小波变换的图像融合过程
基于小波变换的图像融合，就是将待融合的原始图像经过特定的小波变换得到小波图像序列，在不同的特征域(如高频和低频图像)上的图像序列采用不同的融合规则进行融合以得到小波图像序列，最后将融合后的小波图像序列经过小波逆变换(重构)，得到多传感器图像的融合图像。基于小波变换的图像融合过程(如图3所示)。
两幅图像融合的基本步骤如下：
1) 对A、B两幅图像分别进行小波变换，建立各待融合图像的小波金子塔图像序列；
2) 分别使用不同的融合算子作用于各个分解层的不同高频子图像以及最高层的低频子图像，从而得到融合后的小波金子塔图像序列；
3) 对各分解层进行小波反变换，最终所得到的图像就是融合图像。
2.3.3 基于小波变换的融合规则
基于小波变换进行图像融合的关键是系数组合，即为获得质量尽可能好的融合图像，以适当的方式合并系数的过程．合并系数的方式称为融合法(Fusion Rule)．融合法则由活动水平测度(Activity-Level Measurement)、系数分组方法(coefficient Grouping Method)和系数组合方法(Coefficient Combining Method)组成，对这三者的不同选择形成不同的融合法则[17]。
目前小波域的融合规则主要分为两种：基于单个像素的和基于区域特征的融合规则。前者主要包括：(1)小波系数的直接替换或追加；(2)最大值选取；(3)加权平均等。后者主要包括：(1)基于梯度的方法；(2)基于局域方差的方法；(3)基于局域能量的方法等。
基于像素的融合规则在融合处理时表现出对边缘的高度敏感性，使得在预处理时要求图像是严格对准的，否则处理结果将不尽人意，这就加大了预处理的难度。基于区域的融合规则由于考虑了与相邻像素间的相关性，降低了对边缘的敏感性[18]，所以具有更加广泛的适用性。
2.4 不同融合算法的评估
由于图像融合技术所面向的研究对象的多样性和复杂性，至今尚未找到普适的参量能对所有的图像融合结果作标准量测。不同融合方法的结果，可用目视判别：优点是直接、简单，可直接根据图像处理前后的对比做出定性评价，缺点是主观性较强。
为了进一步客观定量评价融合效果，从融合图像包含的信息进行分析，对不同类的图像融合结果所采用的定量评价参量有熵、交叉熵、平均梯度、标准偏差、光谱扭曲程度、互信息量等，且不同的文献资料对这些参量的具体定义存在差异。下面介绍几种常见的定量评价指标。
1) 信息熵
图像的熵值是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标．融合前后的图像其信息量必然会发生变化，计算信息熵可以客观地评价图像在融合前后信息量的变化。根据Shannon信息论的原理，一幅图像的信息熵为。
在某种程度上可以认为，如果融合图像的熵越大，表示融合图像的信息量越大，融合图像所含的信息越丰富，融合质量越好。
2) 交叉熵
交叉熵(Cross entropy)亦称相对熵(Relative entropy)，交叉熵直接反映了两幅图像对应像素的差异，可用来度量两幅图像间的差异，确定各种融合效果的优劣。交叉熵越小，说明融合后图像与标准参考图像问的差异越小，即融合效果越好。若标准参考图像为尺、融合后图像为F，则参考图像尺与融合图像F的交叉熵为：，式中pRi表示参考图像尺中灰度级i出现的相对频率；pFi表示融合图像F中灰度级i出现的相对频率。
3) 平均梯度值
平均梯度是敏感反映图像对微小细节反差和纹理变化特征表达的能力，同时也反映了图像的清晰度，一般平均梯度越大，图像层次越多，融合后图像纹理越清晰，融合达到了提高空间分辨率的目的。
这里，M和N分别是图像的行数与列数。
Ix=g(i+1，j) - g(i，j)
Iy=g(i，j+1) - g(i，j)
式中g(i，j)为(i，j)像素点的灰度值。
3 医学图像融合技术的应用
作为当今医学影像技术研究中的热点问题之一，多模态医学影像融合技术的研究及其研究成果，对临床治疗有着重要的意义。医学图像融合经过近些年的研究，已经应用在影像诊断、临床治疗中，国外已经有了产品化的融合软件系统。
3.1 图像融合在颅脑成像的应用
由于脑组织有颅骨的限制与界定，相对较为固定，容易确定标志进行准确配准。目前，临床主要进行颅脑的图像融合。融合图像精确定位颅内病变，提高诊断准确性：形态学成像与功能成像的图像融合，可精确定位功能图像所示异常改变区，提高诊断的准确性。丁里等研究认为，SPECT与MRI融合可精确判断rCBF减少的范围及部位，为脑变性疾病和脑血管病的诊断提供标准化方法。例如：融合图像可精确确定脑变性疾病rCBF减少及消失区，尤其当其位于额叶、颞顶枕交界等与神经心理功能有关区域时，融合图像研究结构和功能改变与临床神经心理改变之问关系更佳。
原发癫痫病灶的准确定位一直是困扰影像界的一大难题，许多学者利用融合技术对此做出了富有成效的探索。例如：于发作期和发作间期，对癫痫患者分别进行SPECT检查，将二者的图像相减，再分别与MRI图像融合，可使功能损伤的解剖学标记更准确，以SPECT所示的局部脑血流定位大脑新皮质的癫痫灶进行准确定位，从而为立体定向外科手术提供重要依据。
3.2图像融合在体部成像的应用
感兴趣区在图像采集中无变形和失真是图像融合的前提。由于多数体部脏器的形状不规则，又易受呼吸运动影响，较难做到准确匹配，故图像融合应用于体部成像的报道还比较少，主要从受呼吸运动影响相对较小的颈部和盆腔开展研究工作，但是对受呼吸运动影响较大的肝、胰和肺等脏器也尝试进行融合。Magnani等证实，CT/PET对非小细胞肺癌侵犯纵隔淋巴结的分期诊断，融合图像比单纯应用CT或PET更为准确。
4 多模医学图像融合技术的最新进展与前景
4.1 图像融合技术新进展
在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现。像素级图像融合的最新进展[22]，主要有图像融合理论框架、实时融合系统集成、统计学方法、新的图像分解方法、神经视觉生理学方法图像融合与图像处理算法的互相结合、基于成像物理模型的融合方法、自适应优化图像融合研究、基于图像融合的目标识别和跟踪算法研究等。
其中新的分解方法有：
1) 矩阵分解法：文献[23]认为从不同传感器获取的图像，可以看作是融合图像乘以不同的权重，故可以使用非负矩阵分解技术来进行图像融合。
2) 易操纵金字塔分解：易操纵金字塔是一种多尺度、多方向、并具有自转换能力的图像分解方法，它把图像分解成不同尺度、多方向。与小波变换不同，它不止三个方向的子带系列，不仅保持了紧支集正交小波的特点，而且具有平移不变性及方向可操纵等优点。使用基于拉普拉斯变换、小波变换的融合方法，即使待融合的图像间存在较小的配准误差，也会引起融合图像的严重退化，出现双边缘以及虚假成分，而基于易操纵金字塔的融合方法能够克服这些缺点。
3)Hermite变换：由于Hermite变换基于高斯梯度算子，所以对图像融合来说，具有更好的图像表示模型。
4.2 医学图像融合技术难点与存在的问题
医学图像融合技术难点与存在的问题目前，医学图像融合技术中还存在许多困难与不足。首先，基本的理论框架和有效的广义融合模型尚未形成。以至现有的技术方法还只是针对具体病症、具体问题发挥作用，通用性相对较弱。研究的图像以CT、MRI、核医学图像为主，超声等成本较低的图像研究较少且研究主要集中于大脑，肿瘤成像等；其次，由于成像系统的成像原理的差异，其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性等差异大，因此研究稳定且精度较高的全自动医学图像配准与融合方法是图像融合技术的难点之一；最后，缺乏能够客观评价不同方法融合方法融合效果优劣的标准，通常用目测的方法比较融合效果，有时还需要利用到医生的经验。
4.3 医学图像融合技术的研究前景
在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换在图像融合中的应用，基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向[25]。目前，图像融合主要应用于体层成像。随融合技术不断进步，其在非体层成像方法(例如：x线平片、超声等二维图像)的应用逐渐增多，并具有较高的临床价值。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视，三维图像的融合和信息表达，也将是图像融合研究的一个重点。另外，在医学图像的压缩、计算机辅助科学、图像存档及通信系统、远程医学等方面，图像融合技术，都有巨大的发展空间。
综上所述，医学图像融合可综合各种影像学技术的优势，提供丰富信息，对疾病的诊断、治疗、判断预后和观察疗效均有重要意义。医学图像融合研究虽起步较晚，但发展很快，各个学科间的交叉渗透是发展的趋势。我们有理由相信，随着研究的不断深人和技术的不断成熟，医学图像融合技术一定会得到越来越广泛的应用。随着该技术的不断完善，图像融合可能成为临床常规应用的方法之一。
5 结束语
近十几年来，图像融合技术虽然得到了快速发展，并在很多领域得到成功应用，但是由于其自身理论仍然不够成熟，因此仍在不断发展和完善中。其中存在的主要问题有：1) 缺乏完备、系统的理论。目前，对数据融合的方法研究尚处于初步阶段，许多新技术如人工智能、神经网络、模糊理论等在数据融合方面的应用研究还处于初级阶段。目前为止还没有出现一整套完备、系统的理论来推动该领域的发展。此外，还需要研究建立相应的融合标准和评价方法。2) 快速实时算法。由于图像的特殊性，在设计图像融合算法时一定要考虑到计算速度和所需的存储量，如何得到实时、可靠、稳定、实用的融合算法和硬件电路是目前的一个研究热点。3) 对于像素级融合而言，作为一个广义上的图像预处理，对目标探测识别的贡献很有限，而且应用也很受限。要想从图像融合中获得目标的更多信息，就需要特征级融合乃至决策级融合。而研究特征级和决策级图像信息融合的文献没有研究像素级融合问题的文献多，这是一个具有挑战性的重要研究领域，图像序列以及视频信息的融合问题也是非常有意义的研究课题。
小波变换用于图像融合有不少优点：图像经小波分解后，不同分辨率的细节信息互不相关，这样可以将不同频率范围内的信号分别组合，产生多种具有不同特征的融合图像；图像在不同分辨率水平上的能量和噪声不会互相干扰；融合图像的块状伪影亦容易消除。图4为使用Dabechies小波进行分解并进行融合的例子。
基于小波变换图像融合的优点，小波变换在医学图像融合中的应用已经受到大家的普遍重视，是融合研究的一个新热点，而且目前多分辨小波分析技术已经成为多分辨图像融合的一种主流技术。由于小波分解的快速算法能实现图像的实时融合，我们相信采用基于小波分析的医学图像融合方法具有广阔的应用前景。
参考文献：
[1] Hall D I, Llinas J. An introduction to multi-sensor data fusion[J]. Proc IEEE，1997,85(1):6223.
[2] Pohjonen H. Image fusion in open-architecture PACS environment[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2001(66):69-74.
[3] 郭利明. 图像处理及图像融合[D]. 西安: 西北工业大学, 2006.
[4] Vaquero JJ, Pascau J. PET, CT, and MR image registration of the rat brain and skull [J]. IEEE Trans Nucl Sci, 2001,48(4):1440-1445.
[5] Aiazzi B, Alparone L, Baronti S, et a1．Context-driven fusion of high spatial and spectral resolution images based on over sampled multi-resolution analysis[J]. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 2002,40(10):2300-2312．
[6] Hill DL．Medical image registration. Phys Med Biol, 2001,4(1):6.
[7] 曲桂红，张大力，阎平凡．一种基于图像分割的医学图像融合方法[J]. 北京生物医学工程, 2003,22(1):1-4.
[8] Burr PJ, Adelson EH. Merging images through pattern decomposition [A]. In: Proe SPIE Appl Digit Imag Proe VIII[C]. San Diego, 1985:173-181．
[9] Poh IC. Van Genderen J L. Multi-sensor image fusion in remote sensing: concepts, methods, and applications[J]. Int J Remote Sens, 1998,19(5):823-854．
[10] Toet A, Van Ruyven LJ, Valeton JM. Merging thermal and visual images by a contrast pyramid[J]. Optic Eng, 1989,28(7):789-792．
医学影像技术与医学范文4
一、科技创新的条件
对创新能力的认识，国内外的专家学者有着不同的研究定义，一直未能达成共识。美国心理学家斯腾伯格认为，“创造力是智力、知识、思维风格、人格、动机和环境6种因素相互作用的结果”［1］。我国学者刘丹对创新能力做出了如下定义:“创新能力是根据一定目的，运用一切已知信息，在产生出某种新颖、独特、有社会或个人价值的成果活动中所表现出来的综合能力。”笔者认为，创新能力不应该只是一个方面的定义，它应该分为内外两个部分。从内部因素来讲，创新能力是人类开拓精神的一种，通过系统化的知识架构，将信息归纳为生产实践的手段，并将其转化成为社会生产成果的一种综合能力。其中包括创新理念、创新思维以及创新手段三个方面。从外部因素来讲，得有使创新能力存在并得以发展的基础，这个基础主要指鼓励创新的社会环境和科学技术基础，即创新的社会基础和科学基础。科技创新以物质世界作为实现的主体或平台，它植根于客观上的实际需求和可能性条件，来源于现实生活。人类的创新能力都是围绕物质的客观实在性来培养和发掘的。科技创新主体认识客体并改造客体的活动，必须遵循客观规律，按客观规律进行科技创新。正如马克思所说，“宇宙的一切现象，不论是由人手创造的，还是由物理学的一般规律引起的，都不是真正的新创造，而只有物质的形态变化”［2］。人与其他生物最大的差别就是具有自觉的创新能力。在创新能力的促进下，人自身的其他能力得到提升并形成一种强大的综合力，进而推动人的生命活动呈现出一个持续的变革、更新和创造的过程。人在人化自然过程发现自然界的某种有用物并使其成“资源”并产生经济价值。通过人类活动实现自然资源、人工资源的生产和占有。人的素质和潜能的提高，是科技创新能够实现的关键。科技创新活动不是重复的生产实践活动，它需要最大限度地调动和激发创新主体的创造力，在科技创新过程中使人的本质全面呈现。科技创新活动是富有探索性和开拓精神的活动。科技创新成果展现出科技创新主体的综合能力。科技创新成果是人的本质力量的凝结，是创新主体各种本质力量的对象化和物化的产物，它既真实地反映了创新主体的创新能力，也全面地、系统地展现了创新主体的各种本质力量。因而，科技创新不是自然而然产生的，而是在客观事物不能适应和满足人们需求时，人的主观能动性得以充分发挥并遵循和利用客观规律对旧事物进行改造、改进的结果。
二、艺术教育与科技创新的相关性
(一)艺术教育与科技创新的辩证统一
艺术教育是美育的一项重要内容，通过各种形式的艺术教育对学生的审美思维进行培养，以达到提高其艺术水平和审美力的目的。科学与艺术就像是硬币的两面，即科学中有艺术，艺术中有科学。艺术的熏陶能影响智力开发、集合想象力、启迪创造力，从而推动科学前行;同时科学的发展也为艺术开拓了更为广阔的空间，因此，科学与艺术是密不可分的。“人文精神是人类对人世的探求和处理人世活动的理想价值追求和行为规范的集中表征，以追求真善美等崇高的价值理想为核心，以人自身的全面发展为终极目的。”［3］人文精神是整个人类文化的最根本精神，或者说是整个文化生活的内在灵魂，是人类对未知世界的探索活动及其成果在精神上的沉淀和升华。科技是理性思维和解决人类实际问题的艺术，艺术是人类想象力的灵动创造。科技追求慧与用，艺术追求美，科技探寻自然规律，艺术感受世界形象。科技和艺术的共同基础是人类的创造力，追求的目标是真理普遍性、成果永恒性、意义深远性，二者之间并不存在不可逾越的鸿沟。科技与艺术的交流互动，理性、感性、悟性的汇通互补，有利于大学生提升创新能力、增强对世界整体的立体认识。艺术教育的目的就是使受教育者具备基本艺术素养，促进其全面发展，发挥出自身能力，包括培养激发其逻辑思维能力、形象思维能力等。而科技创新须依靠逻辑思维、形象思维的激发与互补，从大跨度联想中得到启迪，再用严密的逻辑加以验证。因此，艺术教育与科技创新是辩证统一的。
(二)艺术教育与科技创新统一的内在逻辑关系
“人文活动和创新能力都是用感性认识作用于客观存在的行为活动，两者通过感性思维模式，认识和改造客观世界。”［4］审美是审美个体将对美的感性构成能力作用于客观世界，认识和改造客观世界。创新能力则是将人类对科学的认知显像成为客观存在，并对其进行认知表达和实践的一种方式。两者都是以感性的构成能力能动地认识、改造世界。审美活动与创新思维在内部构成形式上具有逻辑统一关系，都是由感性认识激发灵感，进而产生对客观事物的认识，然后为了实现某一特定的社会目标，将意识转化成为客观存在，并作用于生产实践。因此，二者在内部构成形式上具有逻辑统一关系。艺术教育注重形象化的认知模式，其核心是直觉，通过直觉的第一印象感悟，然后再真实地展现对美的认知。创新思维也依赖于第一印象的直觉感受。直觉在科技创新活动中起到源的作用，与审美意识一样，直觉的感性认识往往是来自于人类的现实生活，因而具有真实性、形象化的特征。丰富的社会生活和生活感触的直觉是美和科学诞生的前提条件。因而，艺术教育和创新思维都依赖于直觉，且统一于直觉。创新思维是创新的源泉，为人类提供思维观点、科学知识、价值取向、行为规范、行动计划和未来预见等，是人的活动和物质生产的自觉性、主动性、创造性，是增强实践目的有效性的重要条件。创新能力是对新的挑战作出创造性应答的能力。创新能力的形成源自创新思维的养成，创新能力的培养，源自创新思维的培养，创新思维是创新活动的前提和基础，创新思维的培养是创新型人才培养的核心。创新能力的提高有利于创新思维的延伸与发散，为创新思维的发展提供保障。因此，两者密切相关且相互促进。
三、加强和改进艺术教育工作，培养理工科大学生科技创新能力
(一)重视艺术教育的价值与功能，加强艺术教育工作
艺术教育是学校教育不可缺少的重要组成部分。重理轻文的观念，阻碍了文理兼容、相互渗透的综合素质教育理念的贯彻落实，导致许多高校的艺术教育呈现出“瘸脚现象”。因此，高校的艺术教育应在加强对自身内在价值认知的同时，也要重视其外在功能，即艺术教育对教育的基础作用。艺术教育机构是发展艺术教育的保障。高校首先应在思想上重视艺术教育，将艺术教育工作纳入学校发展规划和年度工作计划，并制定相应的规章制度;其次在行动上，要建立一支专门的专业化艺术教育管理队伍，并设立专门管理机构来规划、督导和组织艺术教育的教研活动，将艺术教育工作落到实处。
(二)完善课程设置，加强艺术教育与其他学科教育之间的互动
高校要实现艺术教育计划就应该加强艺术教育与其他学科教育之间的互动。高校在学科建设过程中，应将艺术教育与其他学科教育相结合，使其成为一个完整的教育系统，使不同学科实现教育资源的优化整合和资源共享。加强艺术课程综合化的合理设置。首先，要完善艺术学科的课程设置;其次，要注重交叉学科的课程设置，拓宽学生的思路和视野，依据因材施教的原则，在有限的课时内，依据学生自身的认知特点和课程间的逻辑关系，实现课程的综合化设置;再次，要依据“精选内容、发展能力、提高素质”的原则实现课程综合化的设置。通过完善课程设置，实现资源共享，有助于理工科大学生获得更多学习艺术知识的机会，从而开阔其视野，丰富其科研生活，进而激发其普及和传播科技知识的积极性和主动性;有助于合理配置教师资源，最大限度地实现师资的优化配置。“促进艺术教育与科技教育的交叉与互动，能实现客观世界的真善美，有助于人精神活动的知情意与人类的知识体系中科学、伦理学、美学有机结合，从而有利于高校培养出人文精神浓、科学精神厚、创新意识强、创造能力高的优秀大学生。”［5］
(三)构建新型的艺术教育体系
构建新型的艺术教育体系是加强和改进高校美育工作的一项重要内容。新型的艺术教育体系应注重两个方面，一是将艺术教育贯穿于整个课堂教学，二是实现整个教育过程的艺术化。
(四)改革传统的艺术教育方法和评价方式
高校应有计划、有步骤地连续开展多层次、多角度的校园文化活动和各种艺术活动，丰富学生的校园文化生活，提高学生的审美情趣，使学生的艺术素养有大幅度提升，将艺术教育落到实处。改变过去以学生在短时期内艺术修养和审美能力的提升程度为标准的单一艺术教育评价方式，放眼大局，用长远的眼光来评估学生艺术教育的效果，将学生各项表现的综合评比作为其艺术教育的评价标准，这样既能使我们的教育目的锁定在综合能力的培养上，同时也能给学生在艺术教育的课程上减压，最重要的是为学生走向社会做好铺垫。
医学影像技术与医学范文5
气氛 激发 兴趣
【中图分类号】G434文献标识码：B文章编号：1673-8005（2013）02-0304-04
英语教学最显著的特点之一就是高度的实践性，这是由于语言是交流工具的社会功能所决定的。为了提高学生的交际能力，就要给学生提供能进行言语实践活动的自然情景和教学情景。传统的教学无法营造一种真实的语言环境，但多媒体能提供声音、画面、人物、情景，使学生置身于语言环境之中，产生一种需要运用英语的激情，学生由被动地接受信息转化为积极参与语言交流，从而改变以教师为中心的传统教学模式，为学生的口语交际提供了展示平台。
多年的教学实践证明多媒体技术应用于英语课堂教学中具有多方面的影响和作用：
1能渲染课堂气氛，激发学生的英语学习兴趣
著名教育家苏霍姆林斯基说：“所有智力方面的工作都要依赖于兴趣。”兴趣是促进学习最好的老师。幽雅动听的音乐，鲜艳夺目的色彩，五彩斑斓的图画，无疑能吸引学生的注意力，激发他们的言语兴趣。而多媒体教学正好可以提供这种生动、形象、直观、渗透力极强的教育信息。
例如：课前三分钟播放英语动画片。由于动画片学生爱看爱学，其动人的画面及纯正的英语吸引学生，极易在课间自然模仿画中人物语气进行对话，从而在玩耍中锻炼了语言能力。由于我们平时学习英语单词是英汉语对照学习，久而久之，学生便形成一种思维定势，那就是无论单词还是句子先用汉语思维，再把它译成英语，这样既浪费时间，又不利于学习地道的英语，容易出现像“I very much like my mother.”之类的中国式英语。利用多媒体课件可让学生的思维在声像的冲击下直接用英语思维，身临其境般地全方位体验英语文化，实现趣味学习。
如在教学复数形式不规则变化的“man”这个单词时，在图片上打出文字“a man”及其复数形式“two men”，并根据动画图片提问： 师：Look at the man . What is the man doing？ 生： He is taking photos. 师： Now，look at the two men. What are the men doing？生：They are talking.等，这样通过运用大量图片进行练习，学生对这些单词了解更透彻，更敢于开口。
2能模仿真实的语言环境，展现英语口语交际的平台
多媒体辅助教学给英语课堂教学改革注入了新鲜的血液，把传统的注重认知、灌输、封闭的英语课堂教学模式转变为在课堂上培养学生听、说、读、写四种能力并举的教学模式。使学生在有限的课堂上获得英语基础知识的同时，语言技能也得到训练。
例如：在教学 “Why do you like koalas？”时，我首先利用powerpoint播放一个丰富多彩的澳洲动物园，让同学们认识了许多动物，然后就自己喜欢的动物进行口语交际。学生就他们感兴趣的问题互相提问、互相解答。如有的学生想知道树袋熊的英语名称，就问What can we see in the zoo？然后知道的同学就会说： We can see some koalas.有些学生还联系以前学过的知识问： Where is the koala from ？然而，马上就有学生抢着说：It is from Australia.就这样你问我答，我问你答，课堂气氛热烈，师生犹如亲自去了一次Australia。在教学中我跟着学生的思路，操作着电脑，使学生在一种轻松、愉快、如临其境的氛围中掌握知识。学生在这样一种模拟的语言环境和情景中大多急欲表现自己，学习兴致极高，生生互动，师生互动，充分体现了学生的主体性，课堂教学效果极佳。
3运用多媒体技术转变学生的学习方式：合作、创新
医学影像技术与医学范文6
摘要：介绍了图像处理技术在医学领域的发展，阐释了图像分割、图像融合和图像重建技术在医学领域的发展。提出了图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
关键词：图像处理技术 图像分割 图像融合 图像重建
图像处理技术是20世纪60年展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学理论的创立和完善，以及军事、医学和工业等方面需求的不断增长，图像处理的理论和方法的更加完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点。
图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是病理研究还是临床诊断都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、方便安全等优点而受到人们青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等，20世纪70年代图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实用：1977年白血球自动分类仪问世：1980实现了CT的立体重建。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度，突出重点内容，抑制次要内容，来适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
一、图像处理技术及其在医学领域的应用
(一)图像分割
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。比如基于三维可视化系统结合fast marching算法和watershed变换的医学图像分割方法，能得到快速、准确的分割结果。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，进而提高医生诊断的准确性和科学性。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
(二)图像融合
图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性。对多幅图像问的互补信息的处理来提高图像的清晰度。利用可视化软件对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状和它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病。目前的图像融合技术可以分为两类：一类是以图像像素为基础的融合方法：另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像特征为基础的融合方法原理上不够直观且算法复杂，但是实现效果较好。在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换、基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视。
(三)图像重建
图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果也是图像。CT是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成为三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的图像。
二、图像处理技术在医学领域未来发展方向
当前，医学图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统。未来发展方向大致可归纳为以下几点：
(一)图像处理技术的发展将围绕研制高清晰度医学显示设备、更先进的医学成像设备，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
(二)图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
