醫(yī)學(xué)影像增強(qiáng)及其質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、X射線等醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)學(xué)臨床診斷中常扮演著重要的角色。由于X射線曝光非均勻，低照度環(huán)境以及各種噪聲等原因，降低了所生成圖像的品質(zhì)，其主要表現(xiàn)為對(duì)比度差、細(xì)節(jié)模糊，不同程度的影響了醫(yī)生的診斷及分析以及易造成對(duì)病變組織的漏診或誤診等。雖然當(dāng)前圖像增強(qiáng)方法已有很多，然而針對(duì)X射線醫(yī)學(xué)圖像的模糊性和非均勻性，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法表現(xiàn)出較大局限性。為突出圖像中較模糊及對(duì)比度差等區(qū)域的細(xì)節(jié)，以便醫(yī)師診斷，亟待給出一種對(duì)原始圖像進(jìn)行有效增強(qiáng)與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)

2、方法。
　　 本文針對(duì)現(xiàn)今醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)與無(wú)參考醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中存在的問(wèn)題，利用虛擬儀器數(shù)字系統(tǒng)搭建醫(yī)學(xué)影像處理與分析平臺(tái)，提出一種層級(jí)模糊隸屬度的X光醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法，同時(shí)還給出了一種基于雙向映射的無(wú)參考醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法。本文主要工作如下:
　　 在圖像增強(qiáng)方面，提出了一種層級(jí)模糊隸屬度的X光醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法。其首先采用拉普拉斯金字塔方法將圖像分解為多尺度下的子圖像，然后對(duì)其分層計(jì)算模糊隸屬度并實(shí)現(xiàn)多尺度下的圖像加

3、權(quán)增強(qiáng)與重構(gòu)，最后利用雙邊濾波器對(duì)圖像實(shí)施保邊去噪，實(shí)現(xiàn)了對(duì)X射線醫(yī)學(xué)圖像的有效增強(qiáng)。與傳統(tǒng)方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，本文所提算法對(duì)X射線醫(yī)學(xué)圖像具有較強(qiáng)的增強(qiáng)效果，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方面，本文提出了一種基于雙向映射的無(wú)參考醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。所提算法主要考慮將無(wú)參考圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像增強(qiáng)前后的雙向映射評(píng)價(jià)過(guò)程。也即先通過(guò)顏色分布傳遞算法將低質(zhì)量的X射線醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)后的結(jié)果映射到灰度分布較均勻的標(biāo)準(zhǔn)

4、自然圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià);以及先通過(guò)顏色傳遞將低照度X射線醫(yī)學(xué)圖像的灰度范圍映射給標(biāo)準(zhǔn)圖像增強(qiáng)后進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的正、反兩種映射過(guò)程。經(jīng)過(guò)主觀和客觀的實(shí)驗(yàn)均驗(yàn)證了本文所提無(wú)參考醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的有效性與可行性。
　　 最終本文基于MATLABScirpt節(jié)點(diǎn)的混合編程搭建了一個(gè)醫(yī)學(xué)影像圖像處理的測(cè)試平臺(tái):即將采集后的醫(yī)學(xué)影像傳入LABVIEW系統(tǒng)后，再利用MATLABScript節(jié)點(diǎn)完成LABVIEW和MATLAB的算法混合編程，最