医学影像工程毕业论文(DOC 22页)

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1、本科毕业论文基于多边形图形绘制的医学图像交互式分割方法的研究与实现姓名杨*学院专业指导教师 完成日期医疗器械与食品学院医学影像工程陈* 副教授2012年05月上海理工大学全日制本科生毕业设计（论文）承诺书本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文）基于多边形图形绘制的医学图像交互式分割方法的研究与实现是在导师的指导下,严格按照学校和学院的有关规定由本人独立完成。 文中所引用的观点和参考 资料均已标注并加以注释。论文研究过程中不存在抄袭他人研究成果 和伪造相关数据等行为。如若出现任何侵犯他人知识产权等问题， 本 人愿意承担相关法律责任。承诺人（签名）：日期： 年 月基于多边形图形绘制的医学图像交互式分

2、割方法的研究与实现摘要随着计算机辅助诊断技术的不断发展，医学图像处理技术也越来越被人们所关注。医学图像由于其携带大量信息使得其一直是临床诊断的一个难题。如果对医学影像进行分割，提取感兴趣区域进行研究，将会大大增加诊断效率。而传统 的人工方式分割不仅需要大量时间和精力， 也已无法满足目前在一些先进领域的 分割要求。计算机自动分割虽然可以大大提高分割效率， 但很难得到令人满意的 分割结果。因此将两者优势相结合的方法，交互式分割方式成为如今的研究热点。关键词：多边形图形绘制 交互式分割医学图像RESEARCH AND REALIZATION ON AN INTERACTIVE SEGMENTATIO

3、N METHOD OF PULMONARY NODULES BASED ON THE POLYGONAL GRAPHICSABSTRACTWith the development of computer aided diagnosis technology , medical image processing technique has been concerned by more and more people.Medical image carry a lot of information so it has been a difficult problem in clinical dia

4、gnosis. If the image can be segmented and region of interest can be extracted for research, this will greatly increase the efficiency of diagnosis. But the traditional artificial way of dividing not only needs a lot of time and energy, but also has been unable to meet the requirements in some advanc

5、ed fields of segmentation. Computer automatic segmentation although can greatly improve the efficiency of segmentation,but it is difficult to get satisfactory segmentation results. Therefore the advantages of combining the two method of interactive segmentation method, has becomes the hot spot in re

6、search.KEYWORDS ： medical imaging polygonal graphics interactive segmentation目录中文摘要ABSTRACT第1 章 绪 论 11.1 数字图像处理技术的发展现状 11.2 数字图像处理技术在医学领域中的应用 1第2 章 图像分割技术 32.1 图像分割的基本概念 32.2 图像分割的常用方式及特点 . 32.3 交互式分割的优点及研究意义 3第3章 基于VC+勺数字图像处理技术 53.1 C+面向对象程序设计的技术优点 53.2 MFCS程介绍 63.3 MFCS程在本研究中的应用 63.4 BMP图像格式介绍 73.

7、5 CDIB类的封装介绍 9第4 章 基于多边形绘制的交互感兴趣区域的选择和分割 124.1 C+图形绘制的技术要点 124.2 多边形图形绘制技术 124.3使用C+打开BMP图像介绍 124.4使用C+显示BMP图像介绍 134.5 感兴趣区域图像的分割 144.6 感兴趣区域图像的保存 14第5 章 实验结果及总结 155.1 实验方案 155.2 实验结果 15第6 章 总结及展望 16致 谢 17参 考 文 献 18上海理工大学本科生毕业设计（论文）第1章绪论1.1数字图像处理技术的发展现状数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并 利用 计算机对其进行处理的

8、过程。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个 因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立 和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需 求的增长。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一 定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学 科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量， 它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的 图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美 国喷

9、气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千 张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、 灰度变换、去除噪声等方法进行 处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响， 由计算机成功地绘制出月球表面地 图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的 图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果， 为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在 以后的数字图像处理技术宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中， 数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理取得的另一个巨大成就是 在医学上获得的

10、成果。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并 取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人 注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从 70年代中期开始，随着计算机技术和人 工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们 已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界， 这被称为图像理解或计算机视觉。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的 进展，但它本身是一个比较难的研究领域， 存在不少困难，因人类本身对自己的 视觉过程还了解

11、甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。1.2数字图像处理技术在医学领域中的应用随着计算机技术的不断推广和应用，计算机在医学领域的应用也越来越普遍， 数字图像处理也随着计算机技术的发展越来越广泛的应用于各个领域，在医学领 域也不例外，尤其是医学影像方面体现的更为突出。从根本上说医学影像离不开计算机现代医学影像成像，依据电离辐射和非电离辐射的自身性质和它们与物质相互作用的规律，用现代技术手段来采集成像数据,按一定的数学方法用计算机重建数字图像。这也就是说，要深入挖掘图像所蕴藏的生物信息和很好地控制图像质量，仅有雄厚的医学知识是不够的，还需要计算 机、数学等理工基础知识作保障。计算机

12、处理的是数字图像我们从显示器上可以 识别出一条线、一幅照片、一部动画片。但对于计算机而言，却以相同的方式看待它们-把它们当成数据，一堆可操作的二进制数。不同的数据代表不同的信息 给我们以不同的视觉形象，即不同的数字图像。医学影像质量的好坏、分辨率的高低以及对影像图片的读释能力，将影响着诊断的准确性。这就要求人们能对数字图像有更深一层的了解，对数字图像能有选择、有目的的进行各种调整，以便得到更精确的诊断依据。在数字图像处理中 通过各种运算变换，可以突出强化出图像特征中需要的部分，提高医生的诊断效率 以及诊断准确率。与一般意义上的图像处理比较，医学图像处理有其特殊性和不同的侧重点。 自从显微镜问世

13、以来，对医学图像的处理及分析就已成为医学研究中的重要方 法，特别是X- CT、MRI、PET、SPECT等新型成像技术和设备的问世，使得医 学图像处理技术对医学研究及临床诊断的影响与日俱增，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰， 确诊率也更高。计算机和医学图像处理 技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。 数字医学图像的计算机辅助诊断目前主要应用在乳腺癌的早期诊断、肺部疾病的诊断、心脏疾病和肝癌的诊断。各种新的医学成像方法在临床的应用，使医学诊断技术取得了巨大的进展。医学图像处理的基本步骤如图1.1：原始 图像打开 图像图像 分割图像 处理保存

14、图像图1.1医学图像处理的基本步骤第2章图像分割技术2.1图像分割的基本概念图像分割是指将图像中的信息，根据某一特性将符合此特性的区域提取出 来，从而进一步进行相关研究和处理的过程。医学图像分割就是按照解剖结构及 医学治疗的意图，把医学图像的不同区域进行聚类， 并提取出感兴趣的目标区域 的技术和过程。通过对分割结果的定量分析和测量（如对人体器官、组织或病灶的体积测量等），可以为医师确定病情，制定相应的治疗计划和方案提供依据。 2.2图像分割的常用方式及特点图像分割的方法有很多，主要可以分为三大类：人工分割，自动分割和交互 式分割。人工分割是指完全由操作者利用鼠标等工具在图像中勾勒出感兴趣区域

15、的轮廓，人工分割耗时、枯燥、工作量大，而且对医生的经验和技术的要求也非 常高。自动分割是指：利用计算机根据特定某种算法提取出相应的区域。特点是：不需要人机交互，适应性差，很难实现对一批图像同时获得满意的分割效果。交互式分割也可以称为半自动分割，是由用户给出图像中感兴趣区域的大致范围， 并标记出目标区域中的典型像素， 从而提供部分先验信息，然后分割算法再根据 这些信息对图像进行分割。交互式分割的特点在于只要人工提供少量信息， 就能 适应不同的图像特性和需求，提高分割准确率，同时可以有效降低计算复杂度。事实上，交互式分割与非交互式分割绝大多数在原理上没有本质区别，交互式操作往往在分割过程由人工参与， 决定一些参数或者容许条件，而非交互式的 算法则依照某种规律有算法自己确定。目前交互式分割算法由于其具有高精度、 实用性较强等特点成为医学分割的重点。2.3交互式分割的优点及研究意义由于人体组织结构复杂、几何形态不规则，所以医学图像相比较其他图像而 言，其携带的信息量大，并且对噪声非常敏感。正是由于这个特殊性，医学图像 分割也就具有了其特殊的复杂性，从而成为近年图像分析中的热点和难点问题。 早期的图像分割完全是靠