基于MATLAB_GUI的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程教學(xué)改革

魏寧寧，陳宗桂，董曉軍，張英俊，管海辰

（湖南醫(yī)藥學(xué)院醫(yī)學(xué)院，湖南 懷化 418000）

0 引言

隨著人們生活水平的提高及現(xiàn)代成像及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，圖像處技術(shù)迅速發(fā)展為一個(gè)專門的技術(shù)領(lǐng)域[1]。對(duì)當(dāng)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)和醫(yī)學(xué)影像學(xué)專業(yè)的大學(xué)本科生在醫(yī)學(xué)圖像處理方面的能力也提出了較高的要求。目前，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，因此針對(duì)不同的圖像問題，應(yīng)學(xué)會(huì)選擇合適的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行處理，這對(duì)于學(xué)生將來在科研上的研究具有重大意義。

《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程作為醫(yī)學(xué)影像技術(shù)專業(yè)的專業(yè)必修課，綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和醫(yī)學(xué)影像學(xué)等多個(gè)學(xué)科，具有理論難度大、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容深、實(shí)踐難度大等特點(diǎn)。該課程以醫(yī)學(xué)成像原理、信號(hào)處理及圖像分析方法為理論基礎(chǔ)。不僅要求學(xué)生掌握常用醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)的成像原理、成像質(zhì)量的影響因素，同時(shí)又要求學(xué)生有較好的程序語言編程能力，學(xué)會(huì)使用復(fù)雜的算法快速實(shí)現(xiàn)并得到處理結(jié)果，從而提高圖像的質(zhì)量。因此，《醫(yī)學(xué)圖像處理》是一門教師和學(xué)生普遍認(rèn)為難教難學(xué)的課程。為了培養(yǎng)學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)，提高綜合信號(hào)處理等的理論基礎(chǔ)及編程能力，能夠?qū)?fù)雜的算法快速實(shí)現(xiàn)并得到處理結(jié)果，從而提高圖像的質(zhì)量[2-4]。因此，《醫(yī)學(xué)圖像處理》是一門教師和學(xué)生普遍認(rèn)為難教難學(xué)的課程。為了培養(yǎng)學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)，提高綜合信號(hào)處理等的理論基礎(chǔ)及編程能力，能夠?qū)?fù)雜的算法快速實(shí)現(xiàn)并得到處理結(jié)果，本文引進(jìn)了一種人機(jī)交互的教學(xué)方法將傳統(tǒng)教學(xué)推向智能化教學(xué)的發(fā)展，為醫(yī)學(xué)圖像處理這門課程的教學(xué)提供了創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[5]。

1 傳統(tǒng)教學(xué)中存在的問題

目前，在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)過程中仍存在以下問題。第一，教學(xué)模式過時(shí)。一般采用理論+實(shí)驗(yàn)的傳統(tǒng)模式，由于本門課程理論課涉及多種算法，學(xué)生對(duì)絕大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)都難以理解，無法直接將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際生活中去解決實(shí)際問題。第二，教學(xué)方式缺乏創(chuàng)新。一般以教師為主體講授知識(shí)，以教材為主線傳授內(nèi)容，以課堂為中心引導(dǎo)學(xué)生，忽略了學(xué)生的心理感受，導(dǎo)致學(xué)生主觀能動(dòng)性較差。第三，教學(xué)理念陳舊。傳統(tǒng)的教學(xué)思想太過保守，沒有把先進(jìn)的教學(xué)理念引入專業(yè)課教學(xué)中，導(dǎo)致學(xué)生不易產(chǎn)生創(chuàng)新思維[6-7]。

2 基于MATLAB_GUI設(shè)計(jì)的教學(xué)探索

MATLAB軟件是集編程、計(jì)算及可視化為一體的高性能語言，主要通過依托數(shù)學(xué)原理來有效地處理實(shí)際問題[8]。其次，MATLAB不僅具有豐富的工具箱，而且其繪圖功能齊全，它已廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析、數(shù)值仿真、信號(hào)處理與通訊、圖像分析與處理等領(lǐng)域。尤其在數(shù)字圖像處理方面應(yīng)用較為顯著，主要將圖像進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)化，依據(jù)多種數(shù)學(xué)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜圖像的精確處理。其中，MATLAB中的GUI（Graphical User Interface）工具為虛擬實(shí)驗(yàn)軟件的開發(fā)提供了高集成度的環(huán)境，可有效提高效率。本文通過運(yùn)用MATLAB GUIDE結(jié)合M文件進(jìn)行程序編寫，以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像處理中各個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，學(xué)生在使用過程中只需掌握各種功能的使用方法就可以輕松完成實(shí)驗(yàn)。同時(shí)，隨著算法的不斷優(yōu)化，在應(yīng)用時(shí)既能快速獲取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還能更為直接地獲取直觀圖像[9]。

2.1 界面設(shè)計(jì)

MATLAB_GUI界面功能豐富，主要包括可編輯文本、靜態(tài)文本、列表框、按鈕、切換按鈕、坐標(biāo)軸、滾動(dòng)條、彈出式菜單等控件[10]。傳統(tǒng)的GUI設(shè)計(jì)有兩種方法：一種是利用Matlab軟件中GUIDE應(yīng)用程序開發(fā)醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)界面；另一種直接編寫M文件的方法完成界面設(shè)計(jì)。本文中界面的設(shè)計(jì)結(jié)合了這兩種方法，通過采用GUIDE 構(gòu)建實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目界面，所構(gòu)建的GUI中包括兩部分內(nèi)容：實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)文件和callback函數(shù)的M文件。

2.2 功能模塊實(shí)現(xiàn)

醫(yī)學(xué)圖像處理虛擬仿真系統(tǒng)的總體框架設(shè)計(jì)如圖1所示。該仿真實(shí)驗(yàn)主要針對(duì)二維醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理，例如CT 圖像、MRI圖像、PET圖像等[11]。根據(jù)各個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目?jī)?nèi)容和目的的不同，其處理方法存在一定差異，基本與數(shù)字圖像處理中各個(gè)算法處理的方法類似，包括圖像的基本運(yùn)算、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像復(fù)原、圖像偽彩、圖像融合、肝臟腫瘤標(biāo)記等8個(gè)模塊。采用子菜單、按鈕與靜態(tài)文本相結(jié)合的方式來調(diào)用函數(shù)實(shí)現(xiàn)各功能。此系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)為兩個(gè)界面：引導(dǎo)界面和主界面，如圖2、圖3所示。學(xué)生通過點(diǎn)擊開引導(dǎo)界面上的“運(yùn)行”按鈕，進(jìn)入仿真系統(tǒng)主界面，可看到系統(tǒng)主要分為8個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目均有功能區(qū)、工具欄、圖像顯示工作區(qū)。點(diǎn)擊“退出”按鈕，則關(guān)閉整個(gè)系統(tǒng)。

圖1 醫(yī)學(xué)圖像處理虛擬仿真系統(tǒng)總體框架

圖2 醫(yī)學(xué)圖像處理虛擬仿真系統(tǒng)引導(dǎo)界面

圖3 醫(yī)學(xué)圖像處理虛擬仿真系統(tǒng)主界面

2.2.1 圖像的基本處理

圖像的基本處理模塊包含圖像平移、圖像旋轉(zhuǎn)、圖像縮放、圖像的鏡像、圖像病變區(qū)域的測(cè)量并標(biāo)記等基本操作。在醫(yī)學(xué)圖像處理過程中，經(jīng)常需要通過簡(jiǎn)單算法來改變圖像的位置（平移、旋轉(zhuǎn)和鏡像）、形狀（縮放和裁剪）以及測(cè)量出病灶區(qū)域的尺寸并做好標(biāo)記，以便于觀察圖像中目標(biāo)的細(xì)節(jié)。具體描述如下：

1）圖像平移功能：將圖像上所有像素點(diǎn)分別在水平方向和垂直方向，沿x軸和y軸移動(dòng)一定的偏移量，實(shí)現(xiàn)圖像水平與豎直的位置偏移。

2）圖像旋轉(zhuǎn)和縮放功能：分別調(diào)用 imrotate（）函數(shù)和imresize（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像任意角度旋轉(zhuǎn)和放大或縮小。常用的插值方法包括三種：最近鄰插值（‘nearest’）、雙線性插值（‘bilinear’）、雙立方插值（‘bicubic’）。

3）圖像鏡像功能：包括水平鏡像、垂直鏡像和對(duì)角鏡像。通過改變圖像中各個(gè)像素點(diǎn)X和Y的坐標(biāo)以實(shí)現(xiàn)圖像三種不同的鏡像功能。

2.2.2 圖像形態(tài)學(xué)處理

圖像的基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算通常包括四種：膨脹、腐蝕以及開、閉運(yùn)算。由于所有形態(tài)學(xué)運(yùn)算都是針對(duì)二值圖像中的前景物體構(gòu)建一種特殊的結(jié)構(gòu)元，用于測(cè)量或提取圖像中相應(yīng)的形狀或特征，如邊緣輪廓、細(xì)節(jié)部分、連通區(qū)域等，以便進(jìn)一步識(shí)別目標(biāo)和分析圖像，為圖像增強(qiáng)技術(shù)提供了理論基礎(chǔ)。

2.2.3 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是指按一定的變換方法突出圖像中的某些特征信息，包括頻率域法和空間域法。該模塊包含空間域法的灰度級(jí)變換、直方圖均衡化，頻率域法的高通以及低通濾波功能。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

1）灰度級(jí)變換

灰度變換可調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度，是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。其包括線性灰度變換、分段線性灰度變換和非線性灰度變換。在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，為了突出感興趣目標(biāo)所在的灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。為了使圖像的低灰度區(qū)和壓縮高灰度區(qū)有較大拉伸，可采用非線性變換將圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。令圖像F(m,n)的灰度范圍為[a,b]，線性變換后圖像g(m,n)的范圍為[a′,b′]，如圖，g(m,n)與f(m,n)之間的關(guān)系式為：

3）高通和低通濾波

圖像平滑是一種低頻增強(qiáng)的空間域?yàn)V波技術(shù)?？臻g域的平滑濾波一般采用簡(jiǎn)單平均法進(jìn)行，就是求鄰近像元點(diǎn)的平均亮度值。圖像銳化可以減弱或消除圖像中的低頻分量，但不影響高頻分量。為了加強(qiáng)圖像的邊緣和輪廓，使圖像看起來比較清晰。本系統(tǒng)使用在空域常用的圖像平滑算法-均值濾波法，圖像銳化算法-Log算子，采用 imfilter（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

2.2.4 圖像分割

圖像分割是基于組織區(qū)域間的差異性和區(qū)域內(nèi)的相似性的特點(diǎn)，將復(fù)雜圖像分割成若干簡(jiǎn)單區(qū)域的過程。對(duì)圖像進(jìn)行了粗分割的方法分為兩大類：閾值分割與區(qū)域分割。本系統(tǒng)主要針對(duì)區(qū)域分割算法的具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

區(qū)域分割是利用圖像的局部空間信息，將圖像內(nèi)部具有某種相似性質(zhì)的像素連接起來，從而構(gòu)成最終的分割區(qū)域。這種分割方法可以有效解決其他圖像分割方法在空間上不連接的缺點(diǎn)。使用regiongrow（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

2.2.5 圖像復(fù)原

圖像復(fù)原處理主要是將成像過程中的已退化圖像采用基于稀疏表示的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率復(fù)原算法進(jìn)行仿真測(cè)試，并將其測(cè)試結(jié)果與其他算法的結(jié)果相比較完成運(yùn)動(dòng)偽影的醫(yī)學(xué)圖像復(fù)原，最終提高圖像的整體質(zhì)量。

2.2.6 圖像融合

圖像融合是用特定的算法將兩幅或多幅圖像綜合成一幅新的圖像。融合結(jié)果由于能利用兩幅（或多幅）圖像在時(shí)空上的相關(guān)性及信息上的互補(bǔ)性，并使得融合后得到的圖像更全面、清晰。本系統(tǒng)是將CT圖像和MRI圖像融合，使融合后的圖像同時(shí)具有解剖學(xué)和功能學(xué)特點(diǎn)。

3 功能模塊測(cè)試

3.1 圖像增強(qiáng)模塊測(cè)試

本系統(tǒng)該模塊應(yīng)用的圖像是對(duì)MRI脊柱圖像分別進(jìn)行線性正變換、對(duì)數(shù)變換、直方圖均衡化、圖像取反和低通濾波，其結(jié)果如圖4所示。

圖4 人體脊柱MRI圖像增強(qiáng)

由于磁共振儀器采集及傳輸信息過程等外界因素的影響，使圖像病變區(qū)域難以辨別。由上圖對(duì)比可知，醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的圖像增強(qiáng)模塊通過設(shè)置參數(shù)的數(shù)值可以在一定范圍內(nèi)增加圖像的對(duì)比性，使原圖像的病變區(qū)域更容易識(shí)別，采用不同的算法處理圖像，圖像增強(qiáng)效果有差異，但其基本目的均是消除噪聲、提高圖像清晰度，提高圖像質(zhì)量的效果。

3.2 圖像分割模塊測(cè)試

應(yīng)用本系統(tǒng)中的圖像分割模塊對(duì)醫(yī)學(xué)CT圖像的肺實(shí)質(zhì)進(jìn)行自動(dòng)閾值分割，如圖5所示肺實(shí)質(zhì)部分可有效分割出來。

圖5 人體CT肝臟圖像肺實(shí)質(zhì)分割

3.3 其他模塊測(cè)試

1）圖像基本處理

在主界面菜單欄中選擇圖像的基本處理→原圖→平移→旋轉(zhuǎn)→縮放→鏡像，圖6是利用本文提出的仿真系統(tǒng)分別對(duì)人體頭顱MRI圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)、縮放及鏡像的效果。

圖6 人體頭顱MRI圖像基本處理

2）圖像的形態(tài)學(xué)處理

在主界面菜單欄中選擇圖像復(fù)原處理→原圖→復(fù)原，圖7是利用本文提出的仿真系統(tǒng)對(duì)人體肺部CT圖像的偽影進(jìn)行復(fù)原后的效果。

圖7 人體胸部CT圖像復(fù)原處理

3）圖像的融合

在主界面菜單欄中選擇圖像融合處理→CT圖像→MRI圖像→CT+MRI，圖8是利用本文提出的仿真系統(tǒng)對(duì)人體顱腦CT圖像和MRI圖像進(jìn)行融合后的效果。

圖8 CT+MRI 圖像融合

4 結(jié)語

本文基于MATLAB_GUI界面設(shè)計(jì)的一種醫(yī)學(xué)圖像處理虛擬仿真系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要采用圖像分割、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原及形態(tài)學(xué)處理等基本圖像處理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行直接處理。通過一學(xué)期的課堂教學(xué)來測(cè)試本文提出的仿真系統(tǒng)效果來看，本系統(tǒng)不僅可以極大地提高學(xué)生的動(dòng)手操作能力，而且增加了對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理這門課程的學(xué)習(xí)興趣。該系統(tǒng)可有效的改善圖像視覺效果、提高圖像的分辨率以及病灶部位的辨識(shí)度。在今后的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備學(xué)、醫(yī)學(xué)成像原理及醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)等課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中加入這種以軟件操作為主、交互性很強(qiáng)的仿真軟件，為我們教學(xué)改革提供了一種創(chuàng)新的、直觀的、操作性較強(qiáng)的教學(xué)方法。這種以圖形方式直觀表述抽象的知識(shí)點(diǎn)，可以增加學(xué)生對(duì)相應(yīng)課程的興趣，提高學(xué)生分析問題和處理問題的能力，具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)用性。