基于MATLAB聯(lián)合MIMICS的醫(yī)學(xué)圖像處理方法分析

陳展鱗

關(guān)鍵詞;MATLAB;MIMICS;醫(yī)學(xué)圖像處理

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了當(dāng)前醫(yī)學(xué)診斷的進(jìn)步，多種影像學(xué)診斷儀器應(yīng)用于臨床診斷當(dāng)中，對(duì)于提升疾病診斷準(zhǔn)確性有重要意義。在應(yīng)用現(xiàn)代化醫(yī)療設(shè)備對(duì)患者身體進(jìn)行檢查后，需要利用相應(yīng)的技術(shù)對(duì)醫(yī)療設(shè)備采集的患者圖片信息進(jìn)行處理，將患者信息轉(zhuǎn)換為圖片信息，讓醫(yī)生能夠根據(jù)圖片判斷患者的病情，實(shí)施精準(zhǔn)醫(yī)療。因此，醫(yī)學(xué)圖像的處理對(duì)于醫(yī)學(xué)發(fā)展而言意義重大。從這一角度看，提升醫(yī)學(xué)圖像的處理速度以及處理精度，就能夠提升后續(xù)的醫(yī)療處理工作效率及質(zhì)量?；诖?，本研究針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理方法展開(kāi)研究。

1.醫(yī)學(xué)圖像處理的重要性

醫(yī)學(xué)圖像處理是醫(yī)療工作機(jī)醫(yī)學(xué)研究中的一項(xiàng)重要工作，其主要包括醫(yī)學(xué)圖形基礎(chǔ)分析、醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)技術(shù)、圖像分割技術(shù)、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)以及醫(yī)學(xué)可視化技術(shù)[1]。利用相關(guān)技術(shù)，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像做良好處理，能夠?yàn)楹罄m(xù)醫(yī)療處理、醫(yī)學(xué)研究等工作的開(kāi)展奠定基礎(chǔ)，其重要性主要體現(xiàn)在兩方面：

從醫(yī)學(xué)研究角度而言，其所需要的研究樣本信息需要圖像采集，在圖像采集完畢之后需要使用圖像基礎(chǔ)處理技術(shù)以及圖像的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)完成圖像的分析工作，從而做到圖像的良好處理，確保醫(yī)學(xué)研究更加精準(zhǔn)合理。

從醫(yī)學(xué)醫(yī)療工作展開(kāi)角度而言，醫(yī)學(xué)圖像處理能夠輔助醫(yī)學(xué)診斷以及醫(yī)學(xué)治療工作（手術(shù)）的開(kāi)展。一方面，醫(yī)療診斷工作展開(kāi)中需要利用先進(jìn)的儀器設(shè)備進(jìn)行患者信息采集，對(duì)患者病態(tài)器官及周圍組織的圖像進(jìn)行采集，并經(jīng)過(guò)必要的圖像處理，如：圖像分割、圖像融合以及圖像三維可視化處理，實(shí)現(xiàn)圖像的良好分辨，便于醫(yī)療工作者對(duì)病變位置進(jìn)行分析和觀察，從而了解到患者的診斷情況，做好醫(yī)療工作。另外一個(gè)方面，通過(guò)圖像處理也能夠輔助醫(yī)療手術(shù)的開(kāi)展，在手術(shù)開(kāi)展前，醫(yī)療工作者可以通過(guò)清晰、精準(zhǔn)的圖像，確定手術(shù)方案，完成手術(shù)準(zhǔn)備，從而確保手術(shù)展開(kāi)事半功倍，極大程度上提升手術(shù)成功概率;手術(shù)中可以參考醫(yī)學(xué)圖像處理結(jié)果，精準(zhǔn)手術(shù)及治療。

2.MATLAB與MIMICS在圖像處理中作用

MATLAB與MIMICS軟件都是現(xiàn)代醫(yī)療工作展開(kāi)過(guò)程中常用的圖像處理軟件。以下對(duì)兩種軟件的主要功能予以介紹：

2.1MATLAB軟件在圖像處理中的作用

MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊，是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像處理中常見(jiàn)的軟件工藝模塊，該軟件中文全稱為“矩陣實(shí)驗(yàn)室”圖像處理，是由美國(guó)公司研制推出的數(shù)值計(jì)算、模型計(jì)算以及圖像處理的有效醫(yī)學(xué)軟件模塊[2]。該軟件在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，主要有圖像處理功能、數(shù)據(jù)可視化圖像優(yōu)化功能、圖像數(shù)值分析功能等，同時(shí)也能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)建模仿真以及人際交互，通過(guò)圖像處理程序的良好設(shè)定，實(shí)現(xiàn)圖像圖形的良好處理。MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊儀器獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像處理中應(yīng)用，對(duì)于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)處理有非常重要的作用，主要體現(xiàn)為：（1）MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊具有圖像運(yùn)算功能，能夠?qū)⑨t(yī)學(xué)圖像碎片化以及模型化，利用內(nèi)部的邏輯運(yùn)算模型對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行全面的處理，提升醫(yī)學(xué)圖像的處理效果。（2）MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊具有醫(yī)學(xué)圖像專用的特點(diǎn)，適合在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的所有圖像處理中應(yīng)用，因?yàn)槠湓趫D像處理以及數(shù)據(jù)儲(chǔ)存過(guò)程中，采用是專用醫(yī)學(xué)圖像格式，在其進(jìn)行圖像處理中，不需要經(jīng)過(guò)格式轉(zhuǎn)換就能夠完成直接的圖像處理，極大程度上提高了醫(yī)學(xué)圖像處理的效率性。（3）MATLAB模塊應(yīng)用過(guò)程中，也具有便利性特點(diǎn)，系統(tǒng)本身帶有GUI模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)圖片的美觀化處理，根據(jù)醫(yī)療使用者需求或者客戶觀察需求將圖片全部或者部分區(qū)域進(jìn)行美觀，從而實(shí)現(xiàn)圖像的良好操作。

MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理軟件俱進(jìn)發(fā)展已經(jīng)達(dá)到30年左右，從整個(gè)模塊的應(yīng)用效率而言，其圖像處理效率和精度都非常高。但是由于軟件在圖像處理中，需要做好數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)計(jì)算，則需要采用邏輯編程進(jìn)行軟件處理，所以導(dǎo)致普通醫(yī)師在自主研究過(guò)程中，很難做好軟件編程控制，使用起來(lái)有不夠方便的地方，影響到該軟件的使用推廣效率。

2.2MIMICS軟件在圖像處理中的作用

MIMICS軟件也是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中常用的一種圖形處理軟件，是由比利時(shí)公司發(fā)明的一種新型圖像處理軟件，對(duì)于現(xiàn)代醫(yī)療圖像處理軟件發(fā)展應(yīng)用有非常關(guān)鍵的作用，能夠最大程度上提升醫(yī)療軟件的良好效果，也能夠提升醫(yī)療軟件的工作運(yùn)行質(zhì)量[3]。MIMICS軟件是一種醫(yī)用和商用雙向的圖像處理軟件，該軟件在使用過(guò)程中能夠以最快的速度導(dǎo)入CT、MRI等斷層數(shù)據(jù)，利用闕值和形態(tài)學(xué)計(jì)算方法完成對(duì)圖像的分割和核算，并且利用三維重建方法完成對(duì)圖像的良好處理。圖像三維重建功能是MIMICS軟件最為獨(dú)特的功能之一，除此之外，此種處理技術(shù)還具有以下作用：（1）MIMICS軟件具有圖像導(dǎo)入轉(zhuǎn)換處理的功能，能夠?qū)D片信息、數(shù)據(jù)信息或者醫(yī)學(xué)影響信息導(dǎo)入到軟件當(dāng)中，從而實(shí)現(xiàn)了圖像導(dǎo)入的良好核算，對(duì)于圖像的運(yùn)算處理也有非常關(guān)鍵的作用，最大程度上提升圖像處理的方法。（2）MIMICS軟件具有多種醫(yī)學(xué)圖像處理功能，可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的良好處理。如，該軟件具有良好的圖像分割、圖像可視化、圖像配準(zhǔn)、圖像測(cè)量等模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的全面處理，通過(guò)全面的圖像處理，確保軟件圖像的處理工藝應(yīng)用更加合理，最大程度上提升醫(yī)學(xué)圖像的綜合處理效果，最大程度上保障圖像處理質(zhì)量。（3）該軟件對(duì)于醫(yī)學(xué)手術(shù)的良好展開(kāi)也有非常積極的作用，在其進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像處理中，能夠利用該軟件完成手術(shù)環(huán)節(jié)的模擬，通過(guò)模擬完成手術(shù)流程優(yōu)化，極大程度上提升了手續(xù)成功率。

MIMICS軟件是功能更加完備的圖像處理軟件，與MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊相比，該軟件的使用更加方便，不用使用程序設(shè)定就能夠完成醫(yī)學(xué)圖像處理，簡(jiǎn)化了使用流程。但是從圖像處理功能角度而言，MIMICS軟件比MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊要少，并且處理效果也比較差。MIMICS、MATLAB均具有自身應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，在醫(yī)療圖像處理中發(fā)揮重要作用，但也均存在不足。所以在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展研究背景下，要求在當(dāng)前醫(yī)療醫(yī)學(xué)圖像處理過(guò)程中，應(yīng)該注重兩種軟件的結(jié)合，確保醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用更加積極合理。理論上，兩個(gè)軟件的結(jié)合應(yīng)用對(duì)于現(xiàn)代醫(yī)療圖像處理工作有非常積極的作用，也能夠最大程度上提升醫(yī)學(xué)圖像處理效果，更好的服務(wù)于醫(yī)療工作的開(kāi)展、醫(yī)療研究。所以在現(xiàn)代化醫(yī)療工作展開(kāi)中，應(yīng)該積極探索兩種軟件的聯(lián)合應(yīng)用。

3.基于MATLAB聯(lián)合MIMICS的醫(yī)學(xué)圖像處理方法及實(shí)例應(yīng)用

MATLAB醫(yī)學(xué)圖像處理模塊和MIMICS在相互應(yīng)用過(guò)程中都具有一定的弊端，并且兩個(gè)軟件從功能角度而言具有互補(bǔ)性[4]。所以，在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像處理工作展開(kāi)過(guò)程中，可以嘗試采用兩種軟件結(jié)合處理的方法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像處理。利用MATLAB軟件完成DICOM圖像轉(zhuǎn)換以及基礎(chǔ)圖像處理，并且利用軟件完成后續(xù)的圖像處理，從而實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的良好整理，也能夠最大程度上提升醫(yī)學(xué)圖像處理效果。本文進(jìn)行研究過(guò)程中，針對(duì)A醫(yī)學(xué)研究中軟骨與骨骼密度的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理，利用MATLAB聯(lián)合MIMICS軟件進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像處理，取得了良好的圖形處理效果。以下為兩個(gè)軟件的結(jié)合應(yīng)用分析。

3.1 MATLAB的應(yīng)用

MATLAB軟件具有良好圖像處理功能，所以在二者進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用過(guò)程中，采用該軟件進(jìn)行基礎(chǔ)的圖像處理功能。在其使用過(guò)程中，主要包括以下幾方面要點(diǎn);

（1）使用流程分析

MATLAB模塊在本次圖像處理中應(yīng)用先使用軟件將DICOM圖像轉(zhuǎn)換為基本的JPG和BMP格式、通過(guò)格式轉(zhuǎn)換完成，確保后續(xù)的圖像處理更加簡(jiǎn)單。第二步根據(jù)圖像的具體需求完成平滑去噪。平滑去噪完成之后再根據(jù)精度需求完成銳化處理。最后，做好邊緣檢測(cè)提取，通過(guò)合理的工藝提取控制，確保MATLAB模塊的圖像處理更加精準(zhǔn)。

（2）各流程具體要點(diǎn)研究

①圖像去噪。在本次醫(yī)學(xué)圖像處理中，還應(yīng)該做好圖像的增強(qiáng)和去噪。其中圖像增強(qiáng)是指在醫(yī)學(xué)圖像處理中，主要是處理圖像和背景之間的圖像關(guān)系，在整個(gè)圖形中更突顯軟骨的顏色、軟骨形狀，在實(shí)際的增強(qiáng)中直方圖修正法、對(duì)比度拉伸變換函數(shù)法都是常用的方法。而圖像去噪主要是利用空域方法減少圖像傳輸期間，信息干擾造成的模糊環(huán)問(wèn)題，提升圖像的高精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像平滑處理，提升圖像辨識(shí)圖。

②銳化處理。銳化處理也是當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像處理中應(yīng)用的重要途徑，對(duì)于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像的有效處理有非常關(guān)鍵的作用。醫(yī)學(xué)圖像在初次傳輸過(guò)程中，質(zhì)量相對(duì)比較低，即是做完一次降噪之后，圖像處理依然相對(duì)較差，所以在利用MATLAB軟件進(jìn)行圖像處理過(guò)程中，應(yīng)該完成圖像處理的有效管控，提升圖像處理方法。在實(shí)際的圖像處理實(shí)施中，要求落實(shí)好各項(xiàng)圖像處理管控工作。本次醫(yī)學(xué)圖像的銳化處理方法選擇應(yīng)用Laplacian 算子方法進(jìn)行銳化操作。A完成數(shù)量化的銳化，保持陰影和噪聲點(diǎn)，要求數(shù)值在50左右。B“半徑”決定應(yīng)用銳化影響的像素?cái)?shù)量，細(xì)節(jié)精細(xì)的用小半徑，細(xì)節(jié)粗大的用大半徑，一般使用1.0像素即可，盡量不要超過(guò)2.0像素。通過(guò)銳化操作，進(jìn)步提升圖像質(zhì)量[5]。

③邊緣檢測(cè)提取操作。使用MATLAB模塊的最后一個(gè)操作步驟就是邊緣檢測(cè)提取操作，通過(guò)邊緣提取操作工作展開(kāi)，確保邊緣提取操作實(shí)施更加合理，也能夠最大程度上提升邊緣操作的應(yīng)用效果。邊緣操作主要是為了實(shí)現(xiàn)邊緣輪廓的提取，讓圖像更加清晰可見(jiàn)。實(shí)際的操作過(guò)程中利用MATLAB模塊的Canny 算子、 Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、等邊緣操作方法進(jìn)行邊緣提取操作，實(shí)現(xiàn)邊緣操作的有效管控，提升圖像處理效果。以下圖1為MATLAB模塊操作的圖像變化情況。

3.2 MIMICS的應(yīng)用

（1）使用流程分析

在本次進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像處理中，也完成了MIMICS圖像模塊的應(yīng)用，在該圖像模塊下應(yīng)該做好的圖像的綜合管控處理，確保圖像技術(shù)的應(yīng)用合理。在進(jìn)行圖像處理實(shí)施中，主要包括以下幾個(gè)步驟;

①使用MIMICS軟件根據(jù)處理后圖像完成圖像自適應(yīng)度闕值分割、實(shí)現(xiàn)圖像的后續(xù)基礎(chǔ)處理工作。

②使用MIMICS軟件根據(jù)處理后圖像完成區(qū)域生長(zhǎng)處理。

③使用軟件完成醫(yī)學(xué)圖像三維重建工作。

④使用軟件完成三維圖像修補(bǔ)工作。

（2）各流程具體要點(diǎn)研究

①圖像自適應(yīng)圖闕值分割。也是根據(jù)相應(yīng)的闕值進(jìn)行圖像分割處理。如，將圖像進(jìn)行合理分割，分割內(nèi)容分別為圖像形狀、圖像顏色、圖像紋理等多方面內(nèi)容，通過(guò)分割處理后研究著能夠?qū)D像信息進(jìn)行更加細(xì)致的研究分析[6]。

②完成區(qū)域內(nèi)的生長(zhǎng)處理，采用MIMICS軟件完成區(qū)域內(nèi)的圖像信息生長(zhǎng)處理，對(duì)于圖像處理有非常重要的作用，能夠最大程度上提升圖像處理效果。對(duì)圖像缺陷部位進(jìn)行在生長(zhǎng)處理。

③完成MIMICS軟件的三維重進(jìn)。三維重建功能是該軟件的主要特點(diǎn)，將圖像三維化，更能夠讓使用者清晰的了解到圖像的三維立體環(huán)節(jié)，對(duì)于圖像的后續(xù)處理也有非常積極的作用。以下圖2為MIMICS軟件三維重建效果圖。

總結(jié)

探索理想的醫(yī)學(xué)圖像處理方法對(duì)于推動(dòng)臨床診療及醫(yī)學(xué)研究進(jìn)一步發(fā)展均具有重要意義。MATLAB和MIMICS均是醫(yī)學(xué)圖像處理中常用軟件，本研究將兩者聯(lián)合應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)利用兩種軟件的不同特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的良好處理，實(shí)現(xiàn)圖像的三維化處理，確保圖像處理更加有效。希望本次研究能夠?qū)︶t(yī)學(xué)圖像處理方法的選擇有所幫助。

參考文獻(xiàn)：

[1]董默，周鴻鎖，趙若晗，等.基于MATLAB和MIMICS聯(lián)合應(yīng)用下的醫(yī)學(xué)圖像處理方法研究[J].軟件，2019，40（6）：4-4

[2]閆洪波，王夢(mèng)薇，徐洋，趙蓬勃，劉霈.基于Matlab GUI的醫(yī)學(xué)圖像處理仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2020，40（S1）：226-230.

[3]蘇奎，趙若晗，劉博強(qiáng)，等.基于Mimics的CT三維重建應(yīng)用分析[J].軟件，2020，41（3）：3-3

[4]林思齊，熊永新，姚偉，等.基于MATLAB/Simulink的新一代電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)仿真工具箱[J].電網(wǎng)技術(shù)，2020，44（11）：11-11

[5]張程賓，韓群，陳永平.基于MATLAB的傳熱學(xué)課程虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2020，37（01）：132-136.

[6]馮詩(shī)韻，王飛兒，俞潔.基于Matlab軟件自動(dòng)化求取參數(shù)的HEC-RAS模型構(gòu)建[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2020，40（2）：8-8