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      探究小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用

      2017-09-13 11:52:13魏小琴
      山東工業(yè)技術(shù) 2017年17期
      關(guān)鍵詞:小波變換應(yīng)用

      摘 要:由于受到醫(yī)療器械先進(jìn)水平及環(huán)境等要素的影響,臨床醫(yī)師的醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用過(guò)程常常會(huì)產(chǎn)生一些人工處理需求。通過(guò)對(duì)目前我國(guó)醫(yī)學(xué)圖像處理現(xiàn)狀的分析可知,雖然可行的處理方法數(shù)量較多,但其處理結(jié)果分別存在不同程度的弊端。本文從小波變換的概念入手,對(duì)小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用進(jìn)行分析和研究。

      關(guān)鍵詞:小波變換;醫(yī)學(xué)圖像處理;應(yīng)用

      DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.17.127

      0 前言

      隨著人們生活質(zhì)量的不斷發(fā)展,其對(duì)醫(yī)療水平的要求發(fā)生了顯著提高。醫(yī)學(xué)圖像作為臨床診斷及治療中的常用依據(jù),其質(zhì)量直接影響臨床醫(yī)師確診及治療決策的作出。

      1 小波變換

      (1)小波變換的概念。小波變換是指基于變換將問(wèn)題的固定特征突出出來(lái),通過(guò)對(duì)空間頻率參數(shù)的局部化分析以及函數(shù)的多尺度細(xì)化,實(shí)現(xiàn)對(duì)低頻處頻率與高頻處時(shí)間的合理細(xì)分,使得傅里葉變換難點(diǎn)得以順利解決[1]。

      (2)小波變換的基本原理。小波變換的原理是指:通過(guò)對(duì)時(shí)間與尺度之間的交互分析,變更頻率窗、時(shí)間窗以實(shí)現(xiàn)時(shí)頻的局部化。小波變換的基本原理決定著這種方法可在非平穩(wěn)信源的分析工作中產(chǎn)生良好的應(yīng)用效果。

      2 小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用

      這里主要從以下幾方面入手,對(duì)小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用進(jìn)行分析和研究:

      (1)醫(yī)學(xué)圖像融合方面。在臨床醫(yī)學(xué)圖像處理中,常常會(huì)遇到一幅圖像信息不足的現(xiàn)象。為了滿足臨床診斷和治療工作的需求,可以通過(guò)融合方式將同一患者的多幅醫(yī)學(xué)圖像融為一體,以獲得大信息量的圖像信息。從本質(zhì)角度來(lái)講,可以將醫(yī)學(xué)圖像的融合處理分成以下幾個(gè)階段:第一,像素級(jí)處理階段。這一階段的融合難度較低,且醫(yī)學(xué)圖像中的信息基本不會(huì)出現(xiàn)丟失現(xiàn)象。第二,特征級(jí)融合階段。這一階段的融合難度相對(duì)較高,它要求保留多幅圖像的特征信息,但從實(shí)踐融合經(jīng)驗(yàn)可知,這一要求的完成質(zhì)量相對(duì)較低。第三,決策級(jí)融合階段。作為醫(yī)學(xué)圖像融合的終極階段,其處理難度最高。為提升醫(yī)學(xué)圖像的融合質(zhì)量及融合階段水平,可以將小波變換處理方法應(yīng)用在這項(xiàng)工作中。其處理原理為:小波變換法可以通過(guò)將某一固定信號(hào)變換到頻域,或者直接根據(jù)融合需求將所需信號(hào)的頻譜從整幅醫(yī)學(xué)圖像中完全剝離、提取出來(lái)。從本質(zhì)角度來(lái)講,可以將基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合看成是一種融合規(guī)則融合。這種方法在保留被處理對(duì)象圖像既有邊緣特征和紋理特征的同時(shí),還可以將最終所得融合圖像信息中的塊效應(yīng)有效消除,為臨床醫(yī)師的診斷鑒別工作提供有效的參照依據(jù)。

      例如,當(dāng)臨床醫(yī)學(xué)圖像處理中產(chǎn)生X射線計(jì)算機(jī)斷層CT圖像、正電子發(fā)射型PET計(jì)算機(jī)斷層圖像融合需求時(shí),可以將小波變換技術(shù)應(yīng)用在該融合處理過(guò)程中,使得醫(yī)學(xué)圖像同時(shí)反映代謝信息的原為表達(dá)結(jié)果、患者的精細(xì)解剖結(jié)構(gòu)兩種。

      (2)醫(yī)學(xué)圖像去噪方面。超聲圖像的去噪結(jié)果直接影響醫(yī)學(xué)圖像作為臨床診斷依據(jù)作用的發(fā)揮。通過(guò)對(duì)目前我國(guó)臨床上超聲醫(yī)學(xué)圖像去噪處理工作的分析可知,單一尺度濾波法是一種較為常用的去噪方法。超聲醫(yī)學(xué)圖像去噪處理經(jīng)驗(yàn)表明,這種方法能夠有效地將圖像中的斑紋噪聲大部分去除,但與此同時(shí),超聲圖像本身的邊緣信息產(chǎn)生較為嚴(yán)重的丟失,嚴(yán)重影響自身作用的發(fā)揮。基于上述情況,可以將具有基函數(shù)靈活性特點(diǎn)、低熵性特點(diǎn)的小波變換處理法應(yīng)用在實(shí)際的超聲醫(yī)學(xué)影響去噪處理工作中。這種方法的處理原理為:絕對(duì)值參數(shù)較小的小波系數(shù)以噪聲信號(hào)為主,而絕對(duì)值參數(shù)較大的小波系數(shù)則以圖像信號(hào)為主,因此,在噪聲處理環(huán)節(jié)中,可以將噪聲與圖像兩種信號(hào)存在明顯重疊現(xiàn)象部分的小絕對(duì)值小波系數(shù)去除,此時(shí)所獲得即為超聲醫(yī)學(xué)圖像,且圖像的邊緣信息和細(xì)節(jié)信息基本不受損害[2]。這項(xiàng)處理工作要求從醫(yī)學(xué)圖像中獲得高信噪比參數(shù)圖像,因此,需通過(guò)大尺度分解的方式,提升信號(hào)的集中程度,進(jìn)而促進(jìn)噪聲去除目的的實(shí)現(xiàn)。

      (3)醫(yī)學(xué)圖像邊緣提取方面。通過(guò)對(duì)醫(yī)院傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像處理工作的分析可知,其對(duì)圖像邊緣的傳統(tǒng)處理主要是通過(guò)算子提取法完成的。這種處理方法的弊端在于,經(jīng)處理后的醫(yī)學(xué)圖像邊緣仍然存在不同程度的清晰度低問(wèn)題。為了改善這種局面,可以將小波變換法應(yīng)用在實(shí)際的醫(yī)學(xué)圖像邊緣處理工作中。基于小波模極大值邊緣檢測(cè)法開(kāi)展處理工作:若所選母函數(shù)為平滑函數(shù)的一階偏導(dǎo)數(shù),則處理中變換模的極大值參數(shù)剛好處于醫(yī)學(xué)圖像的密度突變點(diǎn)位置上。在這種情況下,可以結(jié)合處理對(duì)象圖像的頻率變化特征和時(shí)間變化特征,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分辨率進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié),使得醫(yī)學(xué)圖像中原本不清晰的圖像邊緣得到合理放大,以便臨床醫(yī)師根據(jù)放大后的醫(yī)學(xué)圖像邊緣信息開(kāi)展全面分析。

      (4)醫(yī)學(xué)圖像特征增強(qiáng)方面。在臨床診斷工作中,患者的醫(yī)學(xué)圖像特征是臨床醫(yī)師確診的主要依據(jù)。由于設(shè)備及患者自身身體狀況等因素的影響,臨床醫(yī)學(xué)圖像分析工作中常常會(huì)出現(xiàn)一些特征模糊或不清晰的問(wèn)題。為保證臨床醫(yī)師快速得出準(zhǔn)確的診斷結(jié)果,可以事先利用小波變換對(duì)存在特征不清晰問(wèn)題的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理。[3]具體處理流程如下:首先利用小波對(duì)存在特征不清晰問(wèn)題的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分解,將其分解成具有高時(shí)間分辨率、低頻率分辨率特點(diǎn)的高頻模塊,具有高時(shí)間分辨率特點(diǎn)、低頻率分辨率特點(diǎn)的低頻模塊兩個(gè)部分。在這種情況下,醫(yī)學(xué)圖像的細(xì)節(jié)和邊緣被劃分至高頻模塊中,而圖像輪廓?jiǎng)t被合理劃分在低頻模塊中。由于特征分析主要與細(xì)節(jié)有關(guān),此時(shí),可以對(duì)高頻模塊的細(xì)節(jié)的小波系數(shù)進(jìn)行合理增強(qiáng),以實(shí)現(xiàn)促進(jìn)臨床醫(yī)師作出準(zhǔn)確決策的目的。以胃部超聲圖像為例,可以通過(guò)小波變換處理增加胃部圖像信息的熵,使得患者圖像的胃竇輪廓變得更加清晰。

      3 結(jié)論

      為了促進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像參照功能的有效發(fā)揮,可以將小波變換這種具有低熵性優(yōu)勢(shì)、基函數(shù)靈活性優(yōu)勢(shì)的處理方法應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像的特征增強(qiáng)處理、邊緣提取處理、去噪處理以及融合處理等多項(xiàng)后期處理工作中。

      參考文獻(xiàn):

      [1]乜大偉.小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J].中國(guó)現(xiàn)代醫(yī)生,2014(24):49-51.

      [2]李越.探討小波變換在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2015(20):101.

      作者簡(jiǎn)介:魏小琴(1983-),女,四川南充人,工學(xué)碩士,實(shí)驗(yàn)師,主要研究方向:醫(yī)學(xué)圖像處理及實(shí)驗(yàn)教學(xué)。

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