圖像處理技術(shù)在PACS中的應(yīng)用研究

蘆瑩華

圖像處理技術(shù)在PACS中的應(yīng)用研究

蘆瑩華

介紹了圖像處理技術(shù)在PACS中的作用機制與重要地位，通過分析PACS中圖像壓縮、圖像分割、圖像融合和三維重建與可視化等核心圖像處理技術(shù)，并結(jié)合PACS技術(shù)與醫(yī)學(xué)圖像的特點，指出了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)通過與多學(xué)科理論交叉滲透，在功能上互相取長補短，將是其未來重要的發(fā)展趨勢，最后展望了PACS在未來的發(fā)展前景。

圖像處理；PACS；疾病診斷

0 引言

醫(yī)學(xué)影像存檔與通信系統(tǒng)（picture archiving and communication systems，PACS）是專為醫(yī)學(xué)圖像設(shè)計的包括圖像存檔、檢索、傳送、顯示、處理和拷貝（打印）功能的硬件和軟件系統(tǒng)。PACS對醫(yī)學(xué)圖像管理、疾病診斷和科研教學(xué)具有重要意義，它的發(fā)展與計算機、通信、系統(tǒng)集成和圖像處理等技術(shù)密不可分[1]，PACS技術(shù)也體現(xiàn)了信息技術(shù)在臨床應(yīng)用中的最高水平。隨著計算機和通信技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)逐漸成為制約PACS發(fā)展的主要因素。

1 PACS技術(shù)及醫(yī)學(xué)圖像特點

PACS從物理上可分為醫(yī)學(xué)成像設(shè)備、圖像采集工作站、PACS控制器（包括數(shù)據(jù)庫和存檔管理）和圖像顯示工作站4個部分。其中，圖像采集工作站把從醫(yī)學(xué)成像設(shè)備中獲取的原始醫(yī)學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)DICOM格式后送往PACS控制器[2]；PACS控制器負(fù)責(zé)圖像的壓縮、存檔與檢索，是系統(tǒng)的核心部分；圖像顯示工作站負(fù)責(zé)圖像的顯示、處理和拷貝（打印）。

PACS的關(guān)鍵技術(shù)主要體現(xiàn)在圖像的顯示、存儲、壓縮、通信以及系統(tǒng)集成等方面。因為醫(yī)學(xué)圖像具有數(shù)據(jù)量大、對比度低、組織間邊界模糊且特征可變性大等特點，加之臨床對圖像高保真性的要求，使得圖像處理技術(shù)在PACS中有著使用標(biāo)準(zhǔn)高和應(yīng)用范圍廣的突出特點。

2 圖像處理技術(shù)

圖像處理是綜合了數(shù)學(xué)、計算機和圖形學(xué)等多個領(lǐng)域的復(fù)合性學(xué)科，主要包括了圖像變換（如灰度變換、頻率變換、空域變換等）、圖像增強與復(fù)原（各種濾波技術(shù)）、圖像壓縮、形態(tài)學(xué)（腐蝕、膨脹、邊界提取等）、圖像分割、圖像融合等技術(shù)。

針對醫(yī)學(xué)圖像的特點，圖像增強、圖像壓縮與圖像變換等常規(guī)處理技術(shù)已在PACS中得到極為廣泛的應(yīng)用，其中圖像壓縮是PACS乃至圖像處理領(lǐng)域的研究重點。隨著臨床診斷和科研教學(xué)需求的不斷發(fā)展，圖像分割、圖像融合、三維重建與計算機輔助診斷等高級處理技術(shù)成為PACS發(fā)展的重要方向。

3 PACS中的圖像處理方法

3.1 圖像壓縮

因為醫(yī)學(xué)圖像的大數(shù)據(jù)量與通信帶寬和存儲容量間的矛盾，PACS的很多技術(shù)困難（如圖像的存儲、傳輸和顯示）都與圖像壓縮相關(guān)，需要通過圖像壓縮以節(jié)約存儲空間并加快圖像傳送速度[3]。

圖像壓縮是利用圖像中存在的各種冗余信息，采用盡量少的比特數(shù)表示和重建原始圖像的技術(shù)。從壓縮原理看，可將圖像壓縮分為：熵編碼、變換編碼、結(jié)構(gòu)編碼、分形編碼、預(yù)測編碼和基于知識編碼等。從壓縮質(zhì)量看，又可按損耗分為有損壓縮和無損壓縮。其中，無損壓縮是可逆的無誤差壓縮技術(shù)，因為醫(yī)學(xué)診斷對圖像的高保真度要求，PACS中使用的多為無損壓縮。無損壓縮技術(shù)主要有：霍夫曼編碼、LZW編碼、算術(shù)編碼、游程編碼和位平面編碼等。有

損壓縮是不可逆的失真壓縮，因為無損壓縮的壓縮比只有2～4倍，為了提高壓縮效率，壓縮比高達(dá)50倍甚至更多的有損壓縮也在PACS中得到應(yīng)用。目前，PACS中普遍使用的有損壓縮技術(shù)主要有：離散余弦變換（DCT）編碼、小波變換（DWT）編碼、矢量量化和子帶編碼等。

近年來，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、計算機視覺、分形理論和小波變換等基礎(chǔ)上，不少研究者提出了新的復(fù)合壓縮技術(shù)，力求在得到高壓縮質(zhì)量的前提下提高壓縮比。同時，人的視生理心理特性等技術(shù)的研究進(jìn)展也給圖像壓縮帶來了新的啟發(fā)[4]。

3.2 圖像分割

在圖像顯示工作站中，為了向臨床診療教學(xué)或病理學(xué)研究提供可靠依據(jù)，經(jīng)常需要提取影像的病灶特征信息，如面積、角度、長度等，這些量化信息是通過圖像分割技術(shù)得到的。同時，圖像分割也是實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像三維重建、圖像融合和特征信息統(tǒng)計等PACS高級后處理功能的先決條件。因為醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜與多樣性，目前尚無通用的分割方法，醫(yī)學(xué)圖像分割也成為了制約PACS發(fā)展的一大瓶頸。

分割方式可根據(jù)人為參與程度的不同分為全人工分割、半自動人工交互式分割和自動式分割3種。其中，全人工分割是通過醫(yī)生在圖像上勾勒出人體組織邊緣；半自動法是人與程序交互參與，要借助醫(yī)生預(yù)先判斷分割出的信息；全自動分割法由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性，尚不能達(dá)到臨床要求，是圖像處理中的前沿研究方向。

圖像分割也可按處理對象的不同分為基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等[5]。其中，閾值分割主要應(yīng)用于CT圖像和MRI圖像，能快速有效地分割出灰度值差別較大的部分，如脂肪組織與骨骼等；基于區(qū)域法是將感興趣的區(qū)域整體提取出來，區(qū)域生長法是其最有代表性的分割方法，通過提前設(shè)定判定準(zhǔn)則及閾值，再從用戶交互操作中獲得生長點的初始位置來實現(xiàn)算法；基于邊緣的方法是將組織間的邊緣檢測出來，又可分為串行與并行邊緣檢測。

隨著生物醫(yī)學(xué)工程和計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展，基于如統(tǒng)計學(xué)、模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、形態(tài)學(xué)、小波分析、遺傳算法、尺度空間、多分辨率方法和非線性擴(kuò)散方程等特定理論，再相互交叉和滲透的新的分割技術(shù)也在不斷發(fā)展[6]。

3.3 圖像融合

醫(yī)學(xué)圖像融合是指將2幅或2幅以上來自不同成像設(shè)備或不同時刻獲取的已配準(zhǔn)的圖像用某種算法把圖像信息有機結(jié)合起來，以獲得信息更豐富的新圖像的技術(shù)[7]。圖像融合是PACS領(lǐng)域的前沿技術(shù)，它的關(guān)鍵是空間配準(zhǔn)，PACS可以為臨床診斷和治療提供更完善的圖像信息，在腫瘤的精確定位、癌癥的早期檢測和診斷中有著重要作用。

圖像融合技術(shù)可分為空間域融合法和變換域融合法。空間域融合法主要有邏輯濾波器法、線性加權(quán)法、比度調(diào)制融合法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合等方法；變換域融合法主要有多分辨金字塔圖像融合法、小波變換的圖像融合法等。

雖然圖像融合技術(shù)方興未艾，但由于醫(yī)學(xué)圖像的成像特點，目前大多數(shù)研究者都采用基于多個學(xué)科交叉滲透的研究方式，以達(dá)到更好的效果[8]。

3.4 三維重建與可視化

醫(yī)學(xué)圖像的三維可視化是指利用一系列二維切片圖像來重建三維圖像模型，并進(jìn)行定性和定量分析的技術(shù)。醫(yī)學(xué)圖像的三維重建是PACS的研究熱點，也是計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)的重要應(yīng)用[9]。

三維重建是醫(yī)學(xué)圖像三維可視化的最核心環(huán)節(jié)，可分為面重建和體重建2個方面。在面重建方面，主要有MC算法等；在體重建方面，主要有經(jīng)典體繪制Ray Casting法和三維紋理映射法等算法。

4 應(yīng)用分析

從最初的微型PACS（mini-PACS）到后來的全院級PACS（hospital-PACS）乃至區(qū)域級PACS（enterprise-PACS），PACS已成為綜合化醫(yī)院管理信息中的重要組成部分，代表了目前醫(yī)療信息系統(tǒng)應(yīng)用的最高水平，也是未來醫(yī)院信息化發(fā)展的必然趨勢。

從行內(nèi)發(fā)展來看，PACS技術(shù)處于相對成熟期，它早已進(jìn)入我國大、中型醫(yī)院，并被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、組織容積定量分析、病變組織定位、科研教學(xué)等各個環(huán)節(jié)。隨著國家政策的調(diào)整，PACS將逐步向遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程診斷等方向發(fā)展[10]。

從圖像處理技術(shù)的角度看，PACS近年來的發(fā)展主要集中在三維重建、多影像融合和計算機輔助診斷等方面。隨著圖像分割、三維重建等圖像處理技術(shù)的進(jìn)步，智能的計算機輔助診斷將成為PACS的一大發(fā)展趨勢。相比起步較晚的國內(nèi)廠商，國外一些大型的具有專業(yè)背景的公司，如通用電氣、西門子、銳珂、飛利浦等技術(shù)實力雄厚，在PACS前沿技術(shù)中處于領(lǐng)先地位。

5 結(jié)語

醫(yī)學(xué)圖像是提升現(xiàn)代醫(yī)療診斷水平的重要手段，它使實施風(fēng)險低且創(chuàng)傷性小的化療和手術(shù)等方案成為可能。而醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)作為醫(yī)療領(lǐng)域的主要信息，使PACS在醫(yī)藥衛(wèi)生信息領(lǐng)域受到越來越大的關(guān)注，這又對決定其發(fā)展的圖像處理技術(shù)提出了

（????）（????）更高的要求。近年來，隨著PACS在世界范圍的推廣與普及，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)通過與多學(xué)科理論交叉滲透而不斷發(fā)展，在未來必將有著更為廣闊的發(fā)展和應(yīng)用前景。

[1] 仇建云，桂朝偉，唐曉薇，等.PACS系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用[J].中國醫(yī)學(xué)裝備，2011，9（8）：31-33.

[2] 邱峰，田捷，曹勇，等.PACS系統(tǒng)綜述[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，2000，16（1）：73-75.

[3] GilbertF J，F(xiàn)rcr，LemkeH.Computer-aided diagnosis[J].The British JournalofRadiology，2005，7（8）：51-52.

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[5] 劉慧.醫(yī)學(xué)圖像處理中的分割與檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué)計算機應(yīng)用技術(shù)系，2008.

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[10]丁明躍，蔡超.醫(yī)學(xué)圖像處理[M].北京：高等教育出版社，2010.

（收稿：2013-10-21 修回：2013-02-15）

App lied Research of Image Processing Technology in PACS

LU Ying-hua

(College of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065,China)

The mechanism and importance of image processing technology in PACS are introduced.The image compression,image segmentation,image fusion,and three-dimensional reconstruction and visualization technologies are analyzed with the characteristics of PACS technology and medical image.Then the development trend of multiple disciplines cross-link in image processing technology is discussed,and the prospects of PACS in the future are prospected.[Chinese Medical Equipment Journal，2014，35（5）：132-133，155]

image processing;PACS;disease diagnosis

R318；R445

A

1003-8868（2014）05-0132-03

10.7687/J.ISSN1003-8868.2014.05.132

蘆瑩華（1977—），女，碩士研究生，主管技師，主要從事醫(yī)學(xué)信息情報檢索方面的研究工作，E-mail：8060467@qq.com。

610065成都，四川大學(xué)計算機學(xué)院（軟件學(xué)院）（盧瑩華）