醫學圖像分析系統設計

寇毛蕊 廣西大學

醫學圖像分析系統設計

寇毛蕊 廣西大學

本次設計介紹了大量醫學圖像分析功能實現中所用到的方法和算法，其大致步驟為讀取圖像、預處理、圖像分割以及特征提取和定量測量，進而進行圖像分析。在整個設計過程中，利用MATLAB軟件設計并實現了醫學圖像分析系統。該分析系統大致包括圖像識別和讀取、圖像預處理、圖像分割、結果分析、仿真測試等模塊。該設計針對不同的模塊進行分析，對于所選用的醫學圖像先進行讀取，然后對感興趣部分定量測量，測試結果表明本次設計功能基本完善，能實現大部分用戶的需求。

MATLAB 圖像增強 圖像分割 圖像分析

1 緒論

1.1 研究目的及意義

本次基于MATLAB的醫學圖像分析系統設計不僅是對其研究領域的深入探討，還適用于當今社會發展的實際需求。MATLAB功能完備、運算函數處理速度快并且易于操作。同時MATLAB軟件在實際應用中分布的領域非常廣泛，具有很大的實用價值和經濟效益。本設計就是從這一點出發，經過獲取圖像、圖像預處理、噪聲消除、圖像增強等一系列處理步驟進而進行圖像分析。通過對圖像參數的定量測量，然后對于感興趣特征進行識別、計算和分析，依托于MATLAB軟件實現整個系統的功能與調試。

1.2 研究背景及國內外現狀

醫學圖像分析綜合了很多原理和算法，經過多年相關領域研究者的不懈努力，國內外相關領域內的學者基于不同的思路和考慮，對醫學圖像分析設計采取了不同的設計方法，但目前絕大多數分析都是只從某一角度進行深入研究。由于缺少研究者普遍接受的理論指導，給定一個特定領域，選擇合適的分析方法仍然非常麻煩，需要反復進行實驗。截止到目前，也沒有一個全面并且精確可靠的分析系統適用于所有的應用技術。

2 圖像處理算法基礎

2.1 圖像預處理

圖像預處理步驟是為了消除圖像分析研究中會對于分析結果造成干擾的無用信息，突出研究所需要分析的有用信息，使得圖像重點突出，具有較高的可讀性。預處理功能實現可以提高圖像分割和圖像分析的準確性，為后續研究提供更加特征化的圖像。

2.2 圖像分割算法

圖像分割是利用各種算法把圖像顯示的區域分為很多個不同的小區域。從這些不同的小區域內提取研究所關注的模塊，為下一步處理做準備。圖像分割技術把圖像分成了很多不同的模塊，邊緣檢測法就是根據各模塊間灰度像素的不同，區分出區域的邊緣。根據實際問題把各種邊緣檢測的方法結合起來，然后結合各種算子，如Roberts、Sobel、Prewitt和Log等，該方法被研究領域內的學者形象的稱之為多尺度邊緣檢測法。

3 系統設計

3.1 圖像操作設計

建立GUI用戶界面，可以實現讀取、保存、復原圖像等基本的操作功能。但在實現基本功能的同時，也要保證界面靈活、易于上手操作等，同時又可以實現截屏、退出等功能。

3.2 圖像預處理設計

圖像預處理步驟可以用來實現圖像質量的改善和突出需要指定進行分析的特征。通過MATLAB軟件編輯運行進行相應功能的實現，對于輸入質量較低的圖像，可以經過處理輸出高質量的圖像。常用圖像增強、幾何變換、灰度變換、去噪等方法對圖像進行擬處理。該系統除了設置有截屏功能，還添加了圖像的裁剪功能，并將其設置為隱藏，使得整個GUI界面設計更加的簡潔。

3.3 圖像分割設計

為了進一步研究，實現醫學圖像的定量分析和研究，需要將研究區域從整個圖像區域中區分開來。該步驟可以采用圖像分割處理相關的一些算子和方法來實現。圖像分割處理就是指把感興趣的目標從各區域中區分開來。

3.4 圖像分析設計

提取感興趣模塊，進行分析。圖像經過前面所進行的預處理和分割等步驟之后，還要抓住選中目標的本質特征，進行分類和提取特征參數等一系列的分析。通過圖像的配準、分割和融合之后，從整合后的圖像中提取圖像中的特征，再與參考圖像中的相應特征進行比較，實現對病灶的識別。然后進行參數特征提取。參數特征提取包括提取形狀、周長和面積等。這一步驟是利用MATLAB工具箱中的函數來實現的。

4 結論

本文詳細闡述了醫學圖像分析系統的設計方案及程序代碼，目的是為在醫學圖像分析工作的人員提供一個便于操作又功能豐富的系統。用戶界面上的按鍵都是在分析實際需求的基礎上，精心設計的，沒有多余或者是無用的按鍵。

本系統仍存在著不足之處。系統的功能可以進一步的完善。目前，該系統的各種圖像處理應用，兼容性不是很良好，可以將系統進一步完善。可以在該系統中添加更多的功能模塊。醫學圖像分析技術只有不斷地創新和研發，才能適應這個快速變化的市場的新需求。在以后的研究工作中慢慢完善，最終開發出一個功能強大并且性能優異的醫學圖像分析系統。