医学影像技术的区别范文第1篇

1医学影像学技术

1.1肺结核的X射线诊断。对肺结核患者进行X射线诊断是当前我国医院最常见的诊断方法，是医学影像学技术在肺结核诊断中的重要组成。使用X射线诊断肺结核需要对肺部其它病症进行区分，这其中主要包括肺部肿瘤、肺炎、肺部寄生虫、支气管炎症以及其它特发类疾病等。虽然X射线在肺结核诊断中是最为常用的诊断技术，具有经济实惠、速度较快、辐射较低等有点，但是其对一些较小的病灶不能清晰的显示，对于早期的肺结核病变诊断有一定的难度和误诊率。1.2肺结核的CT诊断。对肺结核患者进行CT诊断是X射线诊断后的重要影像学技术，CT技术具有极高的影像分辨率，与X射线相比，能够清晰地判断更为细小的病灶和早期病变，对X射线的缺陷有很好的弥补作用。在使用CT技术进行肺结核诊断时，需要注意以下方面：第一是对肺部弥漫性病症的区别和诊断，例如淋巴管癌变、肌瘤和支气管疾病等；第二是对间质性症状活动做准确判断，尤其是其中的纤维性肺泡炎；第三是在进行CT操作时要注意对结节性病灶做清晰化处理，为诊断提供良好的技术依据；第四是在进行穿刺或病理手术时，要积极通过CT影像进行辅助。除此之外，在使用CT进行肺部扫描时，一些患者也需要增强型操作，主要有血管性肺部病症、判断独立病变以及区分结核和癌症等。1.3肺结核的核磁共振（MRI）诊断。MRI在诊断肺结核中的应用较少，这是因为人体肺部的质子密度达不到MRI技术的要求，并且在诊断中容易受到气体、呼吸和心跳等方面的影响。但是从MRI技术的特点来说，其对肺部软组织的辨别能力远超过CT和X射线的水平，其各种影像的成像能够对病症的判断起到帮助作用，区别肺癌和不张区等。从当前我国医学水平发展的具体实际来看，MRI技术的发展对于肺结核的诊断仍然不够完善，其诊断的经济性较差。

2肺结核影像学技术诊断

在对肺结核影像学图像进行科学合理的观察后，对病灶进行辨认和诊断。在诊断的过程中要注意以下几个方面：第一是发生肺部病变的部位和扩散程度，不同的疾病具有不同的特征，肺结核疾病常见于患者的肺部上叶；第二是要注意病灶的形态和边缘情况，肺部病灶显示较为规整光滑则常见于良性症状，而病灶不规则、结节较多则常见于恶性症状；第三是要注意病灶的数量和直径，较少或较小者常见为肺结核或尘肺等，病灶较大则常为肿瘤；第四是对病灶的密度、回声、结构等进行辨别；第五是要注意判断病灶附近组织的变化。在对患者进行诊断时还要注意患者的年龄、性别、生活区域、病史和从事职业等。

3讨论

医学影像技术是医学专业名。我国之所以在2006年出台政策，把同一专业分成两种不同的学年制去施教，目的是想与西方某些发达国家接轨。培养四年制的学生，为的就是这种学生将来可以专门从事技术方面的工作的，而培养五年制的就是将来从事诊断治疗工作的。我们不能否定国家这个做法，因为时代的趋势确实是需要把各方面的人才分开，而去专攻某个专业，社会才能不断进步。采取医学影像学技术进行肺结核诊断有较长的发展时间，从X射线技术应用于肺结核检查后，CT和MRI等技术也出现在平民百姓的身边，上述医学影像学技术在对肺结核的诊断中占有非常重要的地位，至今也是各大医院用于诊断肺结核的重要技术。在肺结核患者的整个诊断治疗过程中，包括其初步诊断、治疗到康复都需要医学影像学技术的支持，可以说，保证医学影像学技术的正确应用，提高医生对医学影像学技术的掌握和阅读已经成为了当前医学界的关注热点。在这样的情况下，医务工作者要加强对医学影像学技术的理解，增强肺结核影像学技术诊断的同质化情况，对前来就诊的肺结核患者要优先进行医学影像学技术确诊。面对当前肺结核病症的不断扩散，广大医务工作者要高度重视影像学技术的作用，正确应用影像学技术，促进肺结核诊疗的发展。

【参考文献】

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[2]周新华.肺结核的影像学诊断——从形态分析到分子影像诊断[J].中国防痨杂志，2014，36(8):296-300.

医学影像技术的区别范文第2篇

什么是“计算机辅助诊断”？

它是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助影像科医师发现病灶，提高诊断的准确率。现在常说的CAD技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助技术。这里要和计算机辅助检测相区别，后者重点是检测，计算机把异常的征象标注出来，并提供常见的影像后处理技术，不进行诊断。可以这样说，计算机辅助诊断是计算机辅助检测的延伸和最终目的，计算机辅助检测是计算机辅助诊断的基础和必经阶段。

有人称CAD技术为医生的“第三只眼”，采用CAD系统有助于提高医生诊断的敏感性和特异性。

在乳腺疾病中的应用

据统计，患有乳腺癌并接受钼靶X线检查的妇女有10%~30%被误诊为阴性，但复查发现，大约2/3被误诊的图像表现出明显的病灶特征。这种误诊主要是由于病灶特征不明显、医师眼睛疲劳、阅片经验的差异、图像噪声等原因造成。在乳腺平片的诊断过程中，影像科医生首先读片进行分析，之后再经CAD“读片”，做标记，最后影像科医师根据计算机提示重新有重点地阅片，并做出最终诊断。

CAD技术主要通过计算机将乳腺钼靶X线片数字化，再与计算机数据库中的正常乳腺进行比较，最后，计算机将其认为异常的部位勾画出来，供影像科医师参考。由于乳腺的腺体组织与肿瘤组织在X线摄影条件下缺乏良好的对比，所以早期体积较小的肿瘤易被影像科医师漏诊。CAD技术可以提示影像科医师注意可疑的区域，有利于发现早期肿瘤。由于数字摄影的迅猛发展，特别是数字乳腺摄影的出现，加速了CAD技术的研究和临床应用，尤其在早期诊断技术方面。

在胸部疾病中的应用

CAD在胸部疾病中的应用主要集中在胸片的心脏和肺野的自动分析，如心胸比例、肺结节、气胸的检测、肺间质渗出、肿块和钙化的分类与鉴别等，尤其是肺结节的检出有着特别重要的意义。

医学影像技术的区别范文第3篇

【关键词】区域PACS；EMPI；XDS-I

随着现代医学的发展，医院诊疗工作越来越多地依赖现代化的检查结果。像X光检查、CT、MRI、超声、胃肠镜、血管造影等影像学检查的应用越来越普遍。在传统的医学影像系统中，影像的存储介质是胶片、磁带等，其耗材成本支出高，存放、查找、借阅难，且由于信息资源不能共享，难以避免病人重复检查等问题，使得病人检查费用居高不下。因此，传统的医学影像管理已经无法适应新医疗卫生服务的要求，采用数字化影像管理方法来解决这些问题已迫在眉睫。目前，虽然有部分医院已经开始对医疗影像的数字化管理，在医院内部实现了这些资源的共享，但跨院间的信息共享尚不能实现。因此，区域PACS系统的应用是必然发展趋势。

1.简述区域PACS系统的架构组成

1.1 区域PACS系统发展历程

一般PACS系统用于医院的影像科室，最初主要用于放射科，经过近十几年的发展，PACS已经从简单的几台放射影像设备之间的图像存储与通信，扩展至医院所有影像设备乃至不同医院影像之间的相互操作，因此出现诸多分类叫法，如几台放射设备的联网称为Mini PACS（微型PACS）；放射科内所有影像设备的联网Radiology PACS（放射科PACS）；全院整体化PACS，实现全院影像资源的共享，称为FULL PACS（全院级PACS）[1]。而PACS的未来将是区域PACS的形成，组建本地区、跨地区广域网的PACS网络，实现全社会医学影像的网络化。

1.2 区域PACS系统概述

区域PACS目前尚无公认的完整准确定义。一般来讲区域PACS是从区域卫生信息化建设大局出发，以区域内代表性医院为核心，通过构造区域内部的医学影像信息交换平台，以实现区域内医院的医学影像资源的共享与整合[2]。

区域PACS目标是在集团医院之间，医院和社区卫生中心之间，通过公共网络进行影像同步和传输[3]。患者在社区医院就诊前往大型医院进行影像检查，社区卫生中心可以随时调阅位于影像中心的患者最新和历史影像进行诊断读片和治疗，同时如果患者在不同医院间转院治疗时，该病人的医学影像资料也会通过影像中心和电子病历资料一起发送到接诊医院。区域PACS的一般性应用架构如图1所示。

1.3 区域PACS系统主要应用

区域PACS与目前医院内部的PACS既有区别又有紧密的联系。目前来讲区域PACS所覆盖的应用主要包括：远程诊断咨询或者远程会诊，远程教学和医学继续教育，区域内部医学影像资源共享或者医院内部PACS系统的互联互通，远程医学影像质量控制等。

2.区域PACS系统实现的关键技术

由于区域PACS的应用范围跨越了单一的医院实体，从而产生了很多医院内部PACS所没有的新问题，其中比较突出的包括：

（1）患者的身份识别问题；

（2）影像资料的存储与共享问题。通过以下技术应用可以解决这些关键问题。

2.1 EMPI应用

区域PACS建设的一个最主要的出发点就是能够使患者在区域内医疗机构进行的所有影像检查结果能够在授权许可的情况下被整个区域内的医疗机构所共享访问[4]。例如患者曾经在甲医院进行过CT检查，过了一段时间，又在乙医院进行检查，乙医院的医生应该能够通过区域PACS调阅患者在甲医院的历史检查结果，以决定是否重新进行检查或者在进行诊断时参考。而要实现这一目标的基础就是解决患者的身份识别问题。

EMPI（病人主索引）的概念引出，将有效地解决病人信息在时间、空间上的连续性问题，为区域PACS系统提供一个独立、长久存在的患者信息库，保证患者信息一致性、准确性。通过病人主索引可以检索到所有关于该病患的信息所以在区域PACS系统应用软件开发与实施项目建设中推行唯一标识的机制，如图2所示。

如何保证数据来源的畅通、鲜活、准确、标准是系统中数据共享、传输的关键点。由业务操作在为新患者做业务处理时，需要在数据中根据EMPI的管理方式进行ID的识别与整合，创建主索引和映射信息，建立信息共享的基础连接的需求；数据中心通过安全管理、数据管理和数据服务为信息共享提供可靠的保障；当数据中心接收查询请求信息时，通过映射关系查询病人的主ID；根据病人的主ID及其规则权限，查找需要调阅系统的ID信息；根据此ID信息在数据中心获取需要的相关数据。

2.2 XDS-I应用

区域PACS建设目前有集中存储的解决方案，也有分布式存储的解决方案。影像资料的存储既要考虑成本问题，也要考虑访问效率的问题。目前来讲国内应用的PACS系统，因为大部分厂家的产品都很好的遵从了DICOM 3.0标准，不同厂家PACS系统产品的整合一般还不存在什么问题，但是诊断报告的格式则千差万别。为了解决不同医疗机构信息系统间信息共享的问题，IHE提出了“跨医疗企业文档共享（Cross-enterprise Document Sharing，即XDS）”集成方案。XDS（Cross-enterprise Document Sharing）是IHE IT基础技术框架（Integrat-ing the Healthcare Enterprise IT Infrast-ructure Technical Framework）中一个重要部分，它为IHE中的各医疗机构（医院）提供共享信息的注册，，以及跨医疗机构的文件共享服务[5]。

考虑到所有数据大集中可能造成的风险，在数据存储上一般建议采用集中/分布式模式。在实际的存储中，对于影像文件而言，把阳性率图像文件和报告文件集中存储在中心，而其他的则分布存储在各自的医院。也就是说与阳性检查、科研、教学相关的医学文件都集中存储在中心，其它医学影像报告文件存储在各医院。但是，所有的文件，不论是存储在医院还是存储在中心，都需要集中在中心进行注册管理，便于查询检索使用。

3.讨论

区域PACS系统是指通过计算机网络来实现医学影像（例如常见的CT、MRI、B超等）的获取、存储、传送和管理的综合平台。对患者而言，它跟过去的传统医学影像存储模式相比，主要具备以下优势：医学影像信息的共享可以直接避免重复检查，从而降低就医成本；无论是在大医院或是在社区医疗机构就诊，由于实现了信息共享，可以将患者资料快速准确完整地传输，提高日常诊断的效率，对于疑难病症，可以及时获得区域乃至更广域的资深专家会诊；患者的医学影像信息和过往病史可以随时查询，为科学分析和综合诊断提供了有利保障。

区域PACS系统的建设，在医疗信息资源的共享、优化放射科检查流程、提高科室管理水平、提高工作效率及改善服务质量等方面具有显著意义，有利于全区医疗卫生资源的进一步整合，更有利于推动全市医疗卫生事业的进一步发展。

参考文献

[1]李成伟.医院数字化先锋[J].软件世界，2004（03）.

[2]吴静炯，罗晓晨，唐苏红.区域医疗与PACS网络系统建设的决策意义[J].中国医疗器械信息，2013（01）.

[3]赵丹丹.上海医疗资源纵向整合研究[J].复旦大学，2008.

医学影像技术的区别范文第4篇

1 医学影像融合的必要性

1.1 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。

1.2 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。

1.3 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。

2 医学影像融合的可行性

2.1 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。

2.2 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。

3 医学影像融合的关键技术

信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息［1］。

图像融合的方法主要有4种：(1)界标配对：界标作为两种图像相对应的融合点且决定融合的一些参数，它被广泛应用于放射治疗和立体外科学［3］；(2)表面相合(SFIT)法：SFIT法又称头和帽法。其原理：所有融合影像上可识别的同一解剖结构表面之间的均数平方根(RMS)距离最小，其中，可用手工或半自动的边缘探测规则从每种影像的一系列图片得到的器官外部轮廓就是表面；头代表从较高分辨率影像中获得的表面模型；帽子代表从较低分辨率影像中获得表面的一系列独立的点［4］；(3)空间力矩配对：协调中心点和主轴(PAX)，使PAX惯性力距最小，融合时包括计算偏心和旋转以协调PAX和比例［5］；(4)交叉相关法：此法基点是两种影像的相关系数值最大(接近)。主要用于同一种显像方式影像的融合［6］。以上4种融合方法可分为两大类：(1)前瞻性融合法：在显像采集时使用特别措施(如协调器具，外部标志等)；(2)回溯性融合法：在显像采集时不采取特别措施。

近年来，有学者从另外的角度将融合技术归纳为单模融合、多模融合和模板融合［2］。(1)单模融合：是指将同一种影像学的图像融合，多用于治疗前后的对比、疾病的随访观察、疾病不同状态的对比、运动伪影和设备固有伪影的校准等方面；(2)多模融合：是指将不同影像技术的图像进行融合，包括形态和功能成像两大类，多模图像融合主要是将这两类成像方法获得的图像进行融合，其意义在于克服功能成像空间分辨率和组织对比分辨率低的缺点，发扬形态学成像方法各种分辨率高、定位准确的优势，最大限度地挖掘影像学信息，直接进行不同成像方法之间的比较，多用于神经外科定位手术、制定治疗计划等方面；(3)模板融合：是指将患者的图像与模板(解剖或生理图谱等)图像融合，这种方式也适用于不同患者的图像融合，主要用于正常结构的统计测量、不同患者同一类病变的比较、监测生长发育和衰老进程等方面。

4 医学影像融合的临床价值

利用计算机技术对获取的影像信息进行处理，并将其成果应用于临床已成为现代医学影像学发展的主要方向。通过影像的融合，将多项检查成像进行综合分析、处理，再现出全新的、高质量的影像，对于临床的价值主要体现在3个方面：(1) 对影像诊断的帮助：融合后的影像能够清晰地显示检查部位的解剖结构及毗邻关系，有助于影像诊断医生全面了解和熟悉正常组织、器官的形态学特征；通过采用区域放大、勾画病变轮廓、增添病变区伪彩色等手段，能够增加病变与正常组织的差异，突出显示病灶，有助于诊断医生及时发现病变，尤其是早期不明显的病变和微小病变，避免漏诊；在影像中集中体现出病灶在各项检查中的典型特征，有助于诊断医生做出更加明确的定性诊断，特别在疑难疾病的鉴别诊断中，作用更为显著［7］。(2) 对手术治疗的帮助：在影像的融合中，采用了图像重建和三维立体定向技术，充分显示出复杂结构的完整形态和病灶的空间位置，同时清楚地显示出病变与周围正常组织的关系；对于临床制定手术方案、实施手术以及术后观察起了重要作用［8］。(3) 对科研的帮助：影像的融合集中了多项检查的特征，同时体现了解剖结构，病理特征，以及形态和功能的改变，并对影像信息做出定性、定量分析，为临床进一步研究疾病提供了较为完整的影像学资料。

5 医学影像融合的应用前景

目前，图像融合主要应用于体层成像。随融合技术的不断发展，其在非体层成像方法中的应用逐渐增多。已有研究将血管内超声与二维X线血管造影图像进行融合，认为融合图像能克服超声显示冠状动脉形态的局限性、准确重建出血管的解剖结构、反映血管的真实弯曲［9］。

以医学成像技术为基础，结合影像诊断、影像导航、介入治疗和外科等学科所形成的计算机辅助科学是计算机在医学应用新的发展方向。图像融合技术有助于计算机辅助科学的成熟，特别是三维图像融合的研究与开发。

随着PACS在医院逐渐推广应用，为多种影像学技术的综合应用提供了广阔空间，加速了图像融合的发展。有人利用图像融合建立自动识别警告系统，校正PACS进行图像存储及归档的错误［10］。

远程医学是网络时代产物，是实现医学资源全球共享的方式。图像融合在远程医学中有广阔的应用前景。如进行远程手术，将多模图像融合成多参数、仿真人体模型，配准到术中真实器官上，可有效指导制定远程手术计划，有助于顺利实施手术［11］。

综上所述，医学影像的融合是利用计算机技术将多项检查成像的特征融合在一起，重新成像；影像融合既保留了原有的后处理技术，又增添了新的内容；它是信息融合技术、数字化技术、计算机技术等多项技术的综合和在医学影像学应用的深入和扩展。医学影像的融合将会带动医学影像技术的又一次更新，并将是影像医学新的发展方向。

【参考文献】

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5 Alpert NM，Bradshaw JF，Kennedy D，et al.The principal axis transformation：a method for image registration.J Nucl Med，1990，31：1717-1722.

6 Bacharach SL，Douglas MA，Carson RE，et al.Three-dimensional registration of cardiac positrom emission tomography attenuation scans.J Nucl Med，1993，34：311-321.

7 丁里，朱之庄，武绍远，等.标准化神经影像融合技术及临床应用研究.中国医学影像技术，2000，16(2)：88.

8 汪家旺，罗立民，舒华忠，等.CT、MRI图像融合技术临床应用研究.中华放射学杂志，2001，35：604.

9 Cothren RM，Shekhar R，Tuzcu EM，et al.Three-dimensional reconstruction of the coronary artery wall by image fusion of intravascular ultrasound and bi-plane angiography.Int J Card Imaging，2000，16：69.

医学影像技术的区别范文第5篇

关键词：舌诊；舌象客观化；舌体图像分割；图像分析；RGB；动态阈值

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)14-20910-02

1 引言

自古以来中医有四种诊断疾病的方法，那就是望、闻、问、切四诊。望诊就是医生通过视觉来观察病人的神、色、形和态的变化。总体来说，望诊包括一般望诊和舌诊两部分，一般望诊又包括望神、察色、望形态、望五官等，舌诊包括望舌质、望舌苔。舌质是舌的肌肉部分，舌苔是舌面附着的苔状物，舌质可以反映五脏的虚实，舌苔可以察外协浸入人体的深浅[1-2]。临床上通常把舌质和舌苔变化联系起来综合判断，一般是急性病重舌，慢性病重脉，因为舌象能准确及时的反映机体生理病理状况[3]。望舌诊病是中医长期实践积累的独特诊病手段。

2 舌象客观化的研究

传统的中医舌诊是由中医师根据自己的知识和经验用人眼观察，并在短时间内作出判断，其诊断结果受医生的知识水平、思维方式及诊断技巧的限制，也受光线温度等外界客观因素的影响，因此难免会出现某些误差，把淡黄色误作深黄色，红色误作淡红色等。为了消除人为因素的影响，使用现代数字图像处理及分析技术和现代的智能信息处理技术，使中医舌诊从主观诊断转向客观决策[4]，进行舌诊客观化的研究是非常有意义的，具有较好的前沿性和可操作性。

采用数字图像处理技术对舌象进行图像分析的研究始于80年代中期。孙立有等人，先对利用图像处理和模式识别进行舌诊客观化的研究提出了一种想法[5]，建议着重分析舌象的色度变化，并且贯彻中医的辩证观及整体观思想，为国内后来的舌诊客观化研究提出了一个方向。苏开娜等首次利用图像处理技术进行了舌苔润燥的分析，采用二分光反射模型讨论了舌苔图像上亮斑象素点在RGB 彩色空间的分布特征及亮度特征。本文主要探讨舌体区域自动分割的一种方法[6]。

3 用动态阈值法分割舌体区域

在舌体图像分割中，一般的分法是利用舌体的颜色与背景颜色的不同，把舌体区域从背景中分割出来。台湾国立中山大学蒋依吾等根据大量的观察实验指出舌体中舌尖舌边的RGB三色分量与周围皮肤由较大差异，提出了的边缘增强公式，进行舌体区域分割取得一定效果[7]。但是由于这种颜色差别仅存在于舌尖和舌边，不适用舌根部位，所以仅用颜色的差值来分割舌体是无法取得好的效果。本文参考上述公式，再利用舌体区域与背景区域存在的丰富边缘，用动态阈值的分法获取边缘并连接，在舌体图像分割中取得较好效果。

3.1 用RGB三色分量差值法分割舌体区域

设RGB色彩空间像素Vc=(r,g,b)，r,g,b∈[0…1]则有：

Gate=(r-g)+(b-g)*6+(r+g+b)/3

IF(gate(i,j)

Crf(i,j)=1;

ELSE Crf(i,j)=0;

其中(i,j)指像素在图像矩阵中的位置。gate(i,j)是RGB三色分量差值，Crf(i,j)为参考的二值化图像，Crf(i,j)=1指要分割出的目标区域，Crf(i,j)=0指背景区域。这样可以得到舌体中的舌边和舌尖的边缘，再通过舌体根部与上嘴唇出现的阴影区得到舌根边缘，这样就可以把整个舌体区域分割开来[8]。

3.2 用动态阈值法分割舌体区域

上述分法仅利用了颜色信息，很难把与舌体颜色相近的唇部区域去除，但是大部分舌体与唇部之间都存在一定的边缘，用动态阈值取出图像的灰度边缘，再加上上述方法取出的RGB三色分量差值得到边缘，分割舌体，这种方法会取得更好的效果。具体操作是：首先定位舌中的一点，然后取出沿图像四周的点与舌中此点连线的灰度值，计算连线中的最大梯度，取为待选边缘点。梯度的计算公式是grad(i)=gray(i)-gray(i+I)，其中grad(i)指在连线位置i处的梯度值；gray(i)是指在连线位置i处的灰度值。用RGB三色分量差值得到的舌体边缘点，将其记为coloredge (i)。最后比较灰度梯度得到的边缘点与用RGB三色分量差值得到的边缘点，选择最终边缘点，连接这些点，形成闭合区域，分割出舌体区域[9]。根据经验，选择最终边缘点的公式：

IF(rgad(i)

edge(i)=grad(i);

ELSEedge(i)=colordege(i);

4 结论

根据中医对分割出的图像的评价，把图像质量分为5个等级：优等，较好，中等，分割失败，未分割[10]。实验样本中基本涵盖了各种情况的舌图像，有舌面完全伸出覆盖下嘴唇的图像，也有未完全伸出的图像，也有露出上腭的图像。我们用上述的3.1和3.2方法分别对舌体区域进行分割实验。实验证明，3.1方法对于舌面伸出覆盖下嘴唇的图像有较好的效果，但对于舌面未完全伸出未覆盖下唇的图像分割效果很差。3.2方法对于上述两种图像都有较好的效果，但对于舌边缘模糊的图像分割效果较差。两种分割方法得到的效果图如下：

5 结束语

近年来计算机技术的迅猛发展，使舌诊客观化研究在方法上有了很大的进展，但仍存在许多问题亟待解决。在中医理论指导下和临床实践的参与下，利用计算机和图像处理技术对舌象作进一步的定性、定量分析，建立舌诊的客观统一识别标准，提高了舌象特征自动分析的准确性和实用性，推动了舌诊客观化系统的发展，这将是我们进一步研究的重点。

参考文献：

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