概述,醫(yī)學(xué)圖像后處理是通過綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，醫(yī)學(xué)知識(shí)，將由各種數(shù)字化成像技術(shù)所獲得的人體信息按照一定的需要在計(jì)算機(jī)上表現(xiàn)出來，使之滿足醫(yī)療需要的一系列技術(shù)的總稱。,彌補(bǔ)影像設(shè)備成像不足提供解剖學(xué)信息和病理生理學(xué)信息打破傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)獲取和觀察方式提供包括三維可視化、圖像分割、病變檢測和圖像融合配準(zhǔn)的高級(jí)應(yīng)用,1,2,3,醫(yī)學(xué)影像后處理功能,醫(yī)學(xué)影像后處理的其它應(yīng)用和發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像后處理應(yīng)用,1,2,3,醫(yī)學(xué)影像后處理功能,醫(yī)學(xué)影像后處理的其它應(yīng)用和發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像后處理應(yīng)用,醫(yī)學(xué)影像后處理功能,輔助觀察,通過向醫(yī)生提供更多的觀察方式，給醫(yī)生更多的參考，有利于醫(yī)生更加快速做出正確的診斷。,輔助診斷,提供給醫(yī)生一些診斷的建議，包括測量得到的數(shù)據(jù)、分割和檢測的結(jié)果，以及融合配準(zhǔn)后新圖像的信息。,輔助觀察,多平面重建(Multi-Planar Reformation, MPR)曲面重建(Curved Planar Reformation, CPR)表面遮蓋(Surface Shaded Display, SSD)最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)最小密度投影(Minimum Intensity Projection, MinIP)容積重現(xiàn)(Volume Rendering, VR)虛擬內(nèi)窺鏡(Virtual Endoscopy, VE),多平面重建(MPR),MPR是把橫斷面的像素疊加起來回到三維容積排列上，根據(jù)需要組成的不同方位，重新組合新的斷層圖像。,橫斷面,矢狀面,冠狀面,較好地顯示組織器官內(nèi)復(fù)雜解剖關(guān)系，彌補(bǔ)橫斷圖像觀察的不足，有利于病變的準(zhǔn)確定位。,曲面重建(CPR),CPR與MPR類似，不同點(diǎn)是疊加成三維容積排列后，重新選取截面時(shí)按曲線走行。,延展CPR與拉直CPR(心血管),優(yōu)點(diǎn)：幫助醫(yī)生在短時(shí)間內(nèi)觀察和研究血管組織。缺點(diǎn)：重建路徑的偏差對(duì)較小病灶容易遺漏或造成假性狹窄。,表面遮蓋(SSD),SSD是提取組織結(jié)構(gòu)邊緣的體素信息，把容積數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一系列多邊形表面片擬合的等值面，然后根據(jù)光照、明暗模型進(jìn)行消隱和渲染。,用途：胸腹大血管、肺門及肺內(nèi)血管、腸系膜血管、腎血管及骨與關(guān)節(jié)的三維顯示。缺點(diǎn)：容易造成虛假顯示或顯示面上產(chǎn)生空洞，且無法顯示數(shù)據(jù)體內(nèi)部的細(xì)節(jié)信息。,頸動(dòng)脈CTA的SSD圖像,最大密度投影(MIP),MIP是沿著虛擬的操作者視線方向，將相對(duì)密度最高的體素值投射到屏幕上，而形成的新的投影平面。,最大密度投影圖像(冠脈),優(yōu)勢：較真實(shí)的反映組織的密度差異，主要用于顯示具有相對(duì)較高密度的組織結(jié)構(gòu)。用途：觀察血管的狹窄、擴(kuò)張、充盈和缺損，可發(fā)現(xiàn)血管鈣化，顯示骨折情況，反映骨密度變化，清晰顯示對(duì)內(nèi)固定裝置。,最小密度投影(MinIP),MinIP與MIP相似，是將每一條沿視線方向所遇到的體素最小值投影到二維平面上，從而形成MinIP重建圖像。,最小密度投影圖像(肺氣管),優(yōu)勢：主要用于顯示密度差異較大的低密度結(jié)構(gòu)組織，典型應(yīng)用于肺疾病檢測。用途：肺部氣管直觀、立體的顯示；肺氣腫、間質(zhì)性肺炎等彌漫性肺疾病診斷；屏蔽肺血管和肺裂等高密度結(jié)構(gòu)；在術(shù)前為外科醫(yī)生提供有價(jià)值的指導(dǎo)信息。,容積重現(xiàn)(VR),VR是沿著虛擬操作者視線方向，將容積數(shù)據(jù)的所有體素的顏色和透明度的進(jìn)行融合后，投射到屏幕上，實(shí)現(xiàn)三維顯示。,容積重現(xiàn)(脊柱側(cè)彎),優(yōu)勢：最大限度的保留了原始數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，能夠顯示具有高質(zhì)量的三維立體空間關(guān)系組織，而且操作簡便。用途：用于血管、骨骼、關(guān)節(jié)、尿路、支氣管樹、肌束的三維顯示。,虛擬內(nèi)窺鏡(VE),VE是利用醫(yī)學(xué)影像作為原始數(shù)據(jù)，融合圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、科學(xué)計(jì)算可視化、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，模擬傳統(tǒng)光學(xué)內(nèi)窺鏡的一種技術(shù)。,優(yōu)勢：克服傳統(tǒng)光學(xué)內(nèi)窺鏡需要插入體內(nèi)的缺點(diǎn)，是一種完全無接觸的檢查方法。用途：應(yīng)用于輔助診斷、手術(shù)規(guī)劃、實(shí)現(xiàn)手術(shù)的精確定位和醫(yī)務(wù)人員的培訓(xùn)等；可用于具有空腔結(jié)構(gòu)的器官檢查。,結(jié)腸虛擬內(nèi)窺鏡360度全景展開,輔助診斷,測量分割檢測配準(zhǔn)融合,在醫(yī)學(xué)圖像后處理中計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer Aided Diagnosis, CAD)是很重要的一種應(yīng)用，主要包括：,測量,圖像測量是指對(duì)圖像中目標(biāo)或區(qū)域的特征進(jìn)行測量，包括圖像的灰度特征、紋理特征和幾何特征。,定量分析腔體、腫瘤的體積，血管的直徑，三維區(qū)域的平均密度；二維基礎(chǔ)上的距離、面積、角度和統(tǒng)計(jì)分布等測量；三維基礎(chǔ)上的空間距離、曲線長度、表面積和體積等測量；鑒別有無病變、病灶的大小和空間方位，提供定性診斷及預(yù)測的參考依據(jù)。,血管直徑測量,乳腺ROI區(qū)域測量,分割(概述),根據(jù)目標(biāo)物體特征，把圖像劃分為若干個(gè)互不相交的區(qū)域，使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)，表現(xiàn)為一致性或相似性，在不同區(qū)域表現(xiàn)明顯不同。,依據(jù)：灰度、空間紋理、幾何形狀等特征。應(yīng)用：各種細(xì)胞、組織與器官。難點(diǎn)：受分割物體的復(fù)雜度，成像方式和成像質(zhì)量的影響。,分割(方法),基于區(qū)域的分割基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分割基于結(jié)構(gòu)的分割基于輪廓模型的分割基于Level Set的分割基于變換、模型的分割基于模式識(shí)別的分割,血管分割,左右肺分割,結(jié)腸分割,分割(意義),可輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和制定對(duì)病人的治療方案；用于醫(yī)學(xué)圖像的分析，如三維重建；用于計(jì)算機(jī)引導(dǎo)于術(shù)，如外科手術(shù)的制定，病理的研究；有利于數(shù)據(jù)的壓縮和傳輸，提高在PACS和遠(yuǎn)程傳輸?shù)膽?yīng)用。,檢測(概述),計(jì)算機(jī)輔助檢測是利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)軟硬件來分析和處理醫(yī)學(xué)圖像，以發(fā)現(xiàn)并檢出病變，從而輔助醫(yī)生臨床診斷，提高工作效率。,方法：特征分析法、雙能量減影法和時(shí)間減影法。應(yīng)用：乳腺、胸部。,檢測(作用),乳腺：可提供乳腺癌診斷的敏感度，降低致密型乳腺內(nèi)病變、直徑小的鈣化灶、導(dǎo)管內(nèi)癌及浸潤性導(dǎo)管癌的漏診率。,胸部：胸片的心臟和肺野的自動(dòng)分析，肺結(jié)節(jié)、氣胸的檢測，腫塊和鈣化的分類、鑒別。,鈣化簇,團(tuán)塊腫塊,心臟血管疾病檢測,肺結(jié)節(jié)檢測,配準(zhǔn)融合(配準(zhǔn)),配準(zhǔn)：是指對(duì)于一幅醫(yī)學(xué)圖像采用一種(或一系列)空間變換，使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間上的一致。,配準(zhǔn)融合(融合),融合：將兩幅(或兩幅以上)來自不同成像設(shè)備或不同時(shí)刻獲取的已配準(zhǔn)圖像，采用某種算法把各個(gè)圖像的優(yōu)點(diǎn)或互補(bǔ)性有機(jī)結(jié)合起來，獲得信息量更為豐富的新圖像技術(shù)。,融合配準(zhǔn)(方法),基于特征的圖像配準(zhǔn)控制點(diǎn)配準(zhǔn)算法自動(dòng)角點(diǎn)檢測配準(zhǔn)算法基于輪廓特征的配準(zhǔn)算法基于SIFT(尺度不變特征變換)的配準(zhǔn)算法基于區(qū)域的圖像配準(zhǔn)相關(guān)法對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換方法最大互信息配準(zhǔn)法,基于圖像灰度的融合算法加權(quán)平均法基于感興趣區(qū)域圖像融合方法Toet算法對(duì)比度調(diào)制法基于變換域的融合方法,配準(zhǔn)：,融合：,融合配準(zhǔn)(意義),用于臨床醫(yī)療診斷用于外科手術(shù)、放射治療計(jì)劃的制定病理變化的跟蹤和治療效果的評(píng)價(jià)勾畫腫瘤的輪廓線計(jì)算放射劑量的大小及劑量分布,1,2,3,醫(yī)學(xué)影像后處理功能,醫(yī)學(xué)影像后處理的其它應(yīng)用和發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像后處理應(yīng)用,醫(yī)學(xué)影像后處理應(yīng)用,醫(yī)學(xué)影像后處理已經(jīng)可以應(yīng)用到大部分組織器官的影像結(jié)果分析中，針對(duì)不同部位的不同疾病都有特定的方法和流程來進(jìn)行分析。,腦部胸腹部四肢婦科,腦部(背景),世界上每年有570萬人因腦卒中而失去生命世界第二大致死病因我國每年腦卒中新發(fā)病例為250萬，死于卒中的病例為150萬醫(yī)療開支以及損失大全世界所面臨的艱巨問題,灌注,灌注,腦部灌注增強(qiáng)造影灌注成像的理論基礎(chǔ)灌注圖像后處理算法灌注圖像后處理結(jié)果,腦部灌注增強(qiáng)造影,腦部的生理性功能活動(dòng)以及病理活動(dòng)與組織血流微循環(huán)狀態(tài)密切相關(guān)腦部灌注增強(qiáng)造影對(duì)腦部組織生理、病理變化非常敏感可了解血液動(dòng)力學(xué)及功能上的變化可比CT平掃等常規(guī)影像技術(shù)更早更準(zhǔn)確地診斷腦組織缺血等疾病,灌注成像的理論基礎(chǔ)(1/3),核醫(yī)學(xué)放射性示蹤劑稀釋理論以及中心容積定律：血容量=血流量平均通過時(shí)間,通過直接測量CT值隨時(shí)間的變化曲線獲得組織內(nèi)碘對(duì)比劑濃度隨時(shí)間變化的曲線(Time-Density Curve, TDC)，從而獲得：,腦血流量(Cerebral Blood Flow, CBF)腦血容量(Cerebral Blood Volume, CBV)平均通過時(shí)間(Mean Transit Time, MTT)達(dá)峰時(shí)間(Time TO Peak, TTP),灌注成像的理論基礎(chǔ)(2/3),表1 腦局部缺血的病理生理變化,灌注成像的理論基礎(chǔ)(3/3),表2 腦梗死前期腦局部缺血影像分期,灌注圖像后處理算法 (1/2),最大斜率法把器官或組織看作一個(gè)“黑箱”，示蹤劑經(jīng)由一條動(dòng)脈進(jìn)入“黑箱”，然后快速滲透到毛細(xì)血管和細(xì)胞外間質(zhì)中，經(jīng)過很短的一段時(shí)間后開始從一條靜脈隨血流流出。組織中的對(duì)比劑總量等于流入的對(duì)比劑總量減去流出的對(duì)比劑總量。,最大斜率法,灌注圖像后處理算法 (2/2),模型原理：房室模型的一種，研究器官或組織的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)。對(duì)理想狀態(tài)下，瞬時(shí)注射單位質(zhì)量的示蹤劑產(chǎn)生的組織增強(qiáng)曲線，即組織的脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)進(jìn)行處理。脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了物質(zhì)在組織中隨著時(shí)間的分布情況 。,去卷積法,灌注圖像后處理結(jié)果,CT腦灌注分析參數(shù)結(jié)果偽彩圖(CBF，CBV，MTT，TTP),MR灌注分析參數(shù)結(jié)果偽彩圖(CBF，CBV，MTT，TTP),胸腹部,心臟肺結(jié)腸泌尿,心臟(背景1),影像診斷方式,X射線(X-Ray)超聲心動(dòng)圖(Ultrasonic Echocardiogram, UCG)心血管造影(Angiography)血管內(nèi)超聲(Intravascular Ultrasound, IVUS)放射性核素檢查核磁共振(Magnetic Resonance, MR)計(jì)算機(jī)斷層(Computed Tomography, CT),MSCT,心臟(背景2),影像診斷缺點(diǎn),只能定性觀察，沒有定量信息嚴(yán)重依賴醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和能力影像診斷早期困難影像診斷受醫(yī)生個(gè)人工作狀態(tài)影像嚴(yán)重,CAD,心臟CAD,心臟組織自動(dòng)分割血管樹解析血管病變組織檢測與分析血管狹窄度檢測與分析血管斑塊檢測與分析,心臟組織自動(dòng)分割,心臟組織自動(dòng)分割包括：左心房、左心室、右心房、右心室、升主動(dòng)脈和左右冠狀動(dòng)脈的分割。,心臟VR視圖可直觀展示各支冠脈血管與心臟的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其劣勢是無法顯示血管腔內(nèi)病變，且有些冠狀動(dòng)脈無法得到最佳顯示角度。,冠狀動(dòng)脈的VR視圖只顯示部分升主動(dòng)脈和冠狀動(dòng)脈血管，可轉(zhuǎn)動(dòng)圖像至最佳角度顯示需要觀察的冠狀動(dòng)脈。,血管樹解析,血管樹的解析過程是冠脈中心線的自動(dòng)提取和分析的過程。,在心血管的狹窄分析與檢測、虛擬內(nèi)窺鏡自動(dòng)導(dǎo)航漫游、冠狀動(dòng)脈多平面重建的視圖顯示、血管曲面重建等圖像幾何形態(tài)分析及相關(guān)領(lǐng)域中，管狀器官的中心線具有非常廣泛的應(yīng)用。,血管病變組織檢測與分析(1/3),血管狹窄度檢測與分析,將狹窄處官腔直徑(面積)與相鄰近端和遠(yuǎn)端正常官腔直徑作比較，得出比值。,直徑(面積)測量法：,狹窄,遠(yuǎn)端,近端,血管病變組織檢測與分析(2/3),狹窄度評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)：,狹窄度30%，認(rèn)為輕度狹窄；狹窄度50%，認(rèn)為中度狹窄；狹窄度70%，認(rèn)為重度狹窄。,血管病變類型：,A型病變：指不連續(xù)(20%)、遠(yuǎn)端極度扭曲等病變。,血管病變組織檢測與分析(3/3),血管斑塊檢測與分析,CT評(píng)價(jià)血管鈣化的量化分析方法：,Agatston積分法容積積分法質(zhì)量積分法,血管的邊緣性測量：,粗糙度圓度豐度橢圓度,血管鈣化,肺(背景),肺癌的發(fā)病率和死亡率持續(xù)上升肺癌在男性腫瘤疾病中已居首位，在女性中僅次于乳腺癌我國肺癌患者居世界首位有效手段是“早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷、早期治療”X射線和CT,肺CAD,肺CAD,肺功能分析肺功能定量分析肺氣腫檢測肺結(jié)節(jié)檢測結(jié)節(jié)提取結(jié)節(jié)定量分析結(jié)節(jié)隨訪,肺功能分析(1/2),肺功能定量分析,肺功能參數(shù)像素指數(shù)像素分布曲線,肺實(shí)質(zhì)分割后結(jié)果的VR視圖,平均CT值、容積、標(biāo)準(zhǔn)方差、面積、氣體容積、組織容積、組織重量、密度以及不同像素區(qū)間的百分比。,肺功能分析(2/2),肺氣腫檢測,包括肺氣腫區(qū)域檢測和肺氣腫定量分析，其定量分析指標(biāo)有肺氣腫體積、肺氣腫區(qū)域百分比、嚴(yán)重程度和是否存在肺大泡。,肺氣腫檢測結(jié)果,肺氣腫的CT影像表現(xiàn)為灰度值低于肺實(shí)質(zhì)的黑色大泡。一般采取基于圖像灰度的方法檢測肺氣腫。,肺結(jié)節(jié)檢測,結(jié)節(jié)定量分析：,結(jié)節(jié)提?。?結(jié)節(jié)隨訪：,結(jié)節(jié)檢測結(jié)節(jié)分割,結(jié)節(jié)的CT均值、CT最大值、CT最小值、體積、重量、中心位置像素坐標(biāo)等信息。,同時(shí)觀察新舊兩套肺CT序列，配準(zhǔn)兩套數(shù)據(jù)的結(jié)節(jié)，評(píng)估結(jié)節(jié)的倍增率和倍增時(shí)間。,結(jié)腸(背景),2D橫截面CT圖像或者結(jié)腸內(nèi)空氣3D表面的形式呈現(xiàn)與光學(xué)結(jié)腸鏡檢查方式相媲美多層螺旋CT帶來大的數(shù)據(jù)量,計(jì)算機(jī)斷層掃描結(jié)腸成像（Computed Tomography colonography, CTC）是一種微創(chuàng)技術(shù)，是一種替代光學(xué)結(jié)腸鏡檢查結(jié)直腸息肉的方法 。,結(jié)腸CAD,結(jié)腸(方法),部分容積圖像分割法區(qū)域增長與Level Set相結(jié)合方法基于形狀信息的分割方法雙能量CT(Dual-Energy Computed Tomography, DECT),電子清腸,結(jié)腸CAD,虛擬內(nèi)窺虛擬切開息肉檢測,結(jié)腸CAD(虛擬內(nèi)窺),虛擬內(nèi)窺功能包括沿著中心線方向的虛擬自動(dòng)漫游，以及手動(dòng)漫游。,結(jié)腸CAD(虛擬切開),結(jié)腸虛擬切開包括“立方體虛擬切開”來顯示360 度的三維全景和切開在一個(gè)平面上顯示的整個(gè)結(jié)腸二維全景。,結(jié)腸CAD(息肉檢測),結(jié)腸息肉指的是隆起于結(jié)腸黏膜表面的邊界清楚的病灶，根據(jù)病變性質(zhì)及形態(tài)特征，為分為腺瘤和息肉兩大類,虛擬結(jié)腸鏡和光學(xué)結(jié)腸鏡下的息肉,泌尿(背景),慢性腎臟病(chronic kidney disease, CKD)患者已占到人口的7%10%，其中，美國成人CKD的患病率約為11%，我國南方城市人群調(diào)查顯示CKD的患病率為10.1%。尿毒癥屬于慢性腎衰竭不斷發(fā)展過程中的最后階段，是嚴(yán)重危害人類生命健康的幾大殺手之一。,腎小球?yàn)V過測定的背景和意義,影像學(xué)測量腎小球率過濾的研究現(xiàn)狀,腎小球率過濾的測量,2,3,1,腎小球?yàn)V過測定的背景和意義,外源性：菊粉和一些放射性核素物質(zhì)。,內(nèi)源性：血肌酐、尿素氮、尿酸和微球蛋白、視黃醇結(jié)合蛋白等相對(duì)分子質(zhì)量蛋白質(zhì)。,腎小球?yàn)V過率(glomerular filtration rate, GFR),影像學(xué)測量腎小球率過濾的研究現(xiàn)狀,CT檢查：,依據(jù)在于每個(gè)像素內(nèi)平掃和增強(qiáng)前后CT值變化與對(duì)比劑濃度成比例，利用所得到CT值可計(jì)算腎臟的對(duì)比劑清除率。方法：Patlak曲線法、改良的Patlak曲線方法，Lee三室模型，以及Lee三室RPF模型等等。,MR檢查：,MR動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)成像序列有良好的時(shí)間、空間分辨率，快速成像序列可接近實(shí)時(shí)監(jiān)測Gd對(duì)比劑在腎內(nèi)的轉(zhuǎn)運(yùn)過程。方法：Gates法類似模型，重疊合法，兩室模型Baumann、Rudin方法和Patlak-Rutland方法及多室動(dòng)力學(xué)模型方法。,腎小球率過濾的測量,GFR測定過程中的醫(yī)學(xué)概念,GFR的測量,紅細(xì)胞壓積值：,紅細(xì)胞壓積值(hematocrit, HCT)：又稱紅細(xì)胞比容 / 比積，也稱血細(xì)胞比容，紅細(xì)胞壓積值，是值紅細(xì)胞占血漿的百分比。,腎小球?yàn)V過率：,是指單位時(shí)間從腎小球?yàn)V過的血漿容量(ml/min)。,自動(dòng)測量GFR手動(dòng)測量GFR,四肢,骨密度測量(Bone Mineral Density, BMD)圖像拼接,骨密度測量(背景),骨質(zhì)疏松癥骨密度降低所引發(fā)的主要病癥高骨折風(fēng)險(xiǎn)股骨近端和腰椎發(fā)生骨折的危險(xiǎn)最高歐盟: 每年約400,000例與年齡相關(guān)(骨折易發(fā)年齡: 女40%, 男13%, 50 歲),骨密度測量(方法),X射線攝片光子吸收法雙能X射線吸收法超聲測量法定量CT(Quantitative Computed Tomography, QCT),QCT測量骨密度,對(duì)平片的手動(dòng)測量,對(duì)三維重建序列的測量,BMD = a CTValue + b,測量部位的分割皮質(zhì)骨與松質(zhì)骨的分離數(shù)值的測量,腰椎分割效果圖,股骨分割效果圖,圖像拼接(背景),圖像拼接是將數(shù)張有重疊部分的圖像(可能是不同時(shí)間、不同視角或者不同傳感器獲得的)拼成一幅大型的無縫高分辨路圖像的技術(shù)。,圖像配準(zhǔn),圖像融合,圖像拼接(結(jié)果),X射線胸椎拼接,X射線腿部拼接,MR脊柱拼接,婦科,乳腺CAD,超聲、MR、X射線女性生命安全的第一大殺手每年以3%的速度上升關(guān)鍵在于早期診斷乳腺鉬靶X射線攝影,乳腺CAD,乳腺圖像預(yù)處理，目標(biāo)識(shí)別，特征提取，智能學(xué)習(xí)等，其焦點(diǎn)幾乎都集中在腫塊、鈣化點(diǎn)或腫塊、組織異常或腫塊、鈣化點(diǎn)和組織異常的自動(dòng)檢測及其檢測性能的提高上。,由計(jì)算機(jī)檢出病變(鈣化簇、團(tuán)狀腫塊、腋窩淋巴結(jié)等)。根據(jù)特征量的分析，對(duì)檢出病變的良惡性進(jìn)行鑒別。求取病灶陰影的定量尺度，提供客觀的數(shù)值分析。進(jìn)行高反差的圖像處理，病灶陰影得以突出，提供易于檢出的圖像。,應(yīng)用：,乳腺CAD在病變檢出中的應(yīng)用(1/2),鈣化檢測 腫塊檢測,40%以上的乳腺疾病伴有微鈣化鈣化點(diǎn)大小不一、直徑一般小于0.5mm，形狀不規(guī)則，往往表現(xiàn)為多形性CAD使圖像中的鈣化點(diǎn)增強(qiáng)，常?？蓹z測到人眼所不能分辨的微小鈣化灶,傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)基于形態(tài)學(xué)的檢測方法基于小波變換的多分辨分析法差值圖像法高斯統(tǒng)計(jì)檢測法基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像特征提取的檢測方法,乳腺CAD檢出