醫(yī)學(xué)影像處理與分析軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著醫(yī)療成像設(shè)備突飛猛進(jìn)的發(fā)展，針對(duì)不同成像設(shè)備的圖像處理算法也層出不窮。為了充分利用已有算法，避免重復(fù)開發(fā)，一些國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)研發(fā)了醫(yī)學(xué)影像處理與分析軟件平臺(tái)。現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像處理與分析軟件平臺(tái)在特定領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的成功，但是還存在如下不足：一些功能強(qiáng)大的醫(yī)學(xué)影像處理與分析綜合平臺(tái)需要配套醫(yī)療設(shè)備或特殊硬件才能運(yùn)行，價(jià)格昂貴，不利于學(xué)習(xí)和在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的普遍使用；開源框架的軟件平臺(tái)二次開發(fā)學(xué)習(xí)成本過高，這主要是由于其依賴的開源軟件庫過于

2、龐大和復(fù)雜造成；由于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜性，使得現(xiàn)有軟件平臺(tái)的專業(yè)性太強(qiáng)，通用性不足，使用不便。
　　本文的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在Windows操作系統(tǒng)下集成常用的醫(yī)學(xué)影像處理與分析算法，以減輕算法研究者在算法工具使用上的學(xué)習(xí)成本，使得他們能夠?qū)Ｗ⒂谛滤惴ǖ脑O(shè)計(jì)和對(duì)比分析。論文的主要內(nèi)容如下：
　　1、醫(yī)學(xué)影像處理與分析算法平臺(tái)的設(shè)計(jì)。該算法平臺(tái)劃分為三層：第一層，底層，基于 VTK、ITK、FSL等成熟開源算法庫構(gòu)建；第二層，中間

3、層，將底層算法庫中關(guān)于醫(yī)學(xué)影像格式轉(zhuǎn)換、濾波、配準(zhǔn)、分割和三維重建的算法按照統(tǒng)一的圖像讀寫接口封裝，以便于應(yīng)用層的調(diào)用；第三層，應(yīng)用層，把中間層提供的算法按照一定的規(guī)則組合、連接，設(shè)計(jì)了圖像格式轉(zhuǎn)換、配準(zhǔn)與分割、顯示三個(gè)交互模塊。
　　2、醫(yī)學(xué)影像處理與分析軟件的實(shí)現(xiàn)。依據(jù)醫(yī)學(xué)影像處理與分析算法平臺(tái)的設(shè)計(jì)，對(duì)底層ITK和VTK算法庫中相關(guān)算法進(jìn)行了封裝，將FSL算法庫中關(guān)于腦部影像配準(zhǔn)與分割的功能模塊移植到了Windows操作系統(tǒng)

4、下運(yùn)行，把 MATLAB環(huán)境下運(yùn)行的腦部海馬體三維分割算法集成到了算法平臺(tái)中，所有算法均按照中間層圖像讀寫接口的設(shè)計(jì)規(guī)則進(jìn)行封裝。軟件中實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用層的三個(gè)交互模塊：第一個(gè)，圖像格式轉(zhuǎn)換模塊，實(shí)現(xiàn)了DICOM切片序列轉(zhuǎn)換為三維NIfTI文件、三維NIfTI文件重切片為DICOM序列等格式轉(zhuǎn)換功能；第二個(gè)，配準(zhǔn)與分割模塊，實(shí)現(xiàn)了FLIRT(腦部影像線性配準(zhǔn))、FIRST(腦部影像興趣區(qū)域分割)、BET(腦組織提取)、HST(腦部海馬體分割)

5、四個(gè)算法；第三個(gè)，顯示模塊，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像二維顯示和三維重建，二維顯示支持興趣區(qū)域勾畫，三維重建支持面繪制、網(wǎng)格繪制和體繪制，體繪制中支持標(biāo)簽圖像的疊加顯示。
　　3、軟件功能測試。使用 CT、MRI影像測試了格式轉(zhuǎn)換模塊、配準(zhǔn)與分割模塊、顯示模塊，驗(yàn)證了這三個(gè)模塊的正確性。特別地，使用 ADNI數(shù)據(jù)庫中的腦部MRI影像對(duì)FIRST算法在Windows和Linux操作系統(tǒng)下分別進(jìn)行了18組實(shí)驗(yàn)，根據(jù)Precision相似測度對(duì)FI