醫學影像處理平臺的設計

李文強 田丹 張妍 劉大豪

摘? 要：綜合運用數字圖像處理、圖形用戶界面設計、計算機視覺等多種技術，基于MATLAB圖形用戶界面功能開發了一種醫學影像處理平臺，主要實現了醫學影像處理界面的搭建和各控件回調函數的設計。平臺主要分為五大模塊：底層處理模塊、加載噪聲模塊、圖像去噪模塊、圖像分割模塊和圖像三維重建模塊。實驗結果表明，平臺設計具有良好的可視性和交互性，能充分挖掘醫學影像信息，便于醫生從多角度、多層次進行觀察和分析，可為醫學診斷提供有力的信息支撐。

關鍵詞：圖像處理;圖形用戶界面;醫學影像

中圖分類號：TP391? ? ?文獻標識碼：A

Abstract： This paper proposes a medical image processing platform by integrating a variety of technologies， such as digital image processing， graphical user interface design， and computer vision. Based on MATLAB （Matrix & Laboratory） graphical user interface function， this platform is designed to realize medical image processing interface construction and callback function. The platform is mainly divided into five modules： low-level processing module， loading noise module， image denoising module， image segmentation module， and image 3D reconstruction module. Simulation results show that with good visibility and interaction， the proposed platform can fully present medical image information， facilitate doctors to observe and analyze image information from multiple angles and levels， and provide reliable information support for medical diagnosis.

Keywords： image processing; graphical user interface; medical imaging

1? ?引言（Introduction）

醫學影像的信息化、數字化、智能化能有效提高醫學診斷的準確性和治療的及時性[1]。醫學影像處理技術將科學計算中所產生的數字信息轉變為直觀的圖像或圖形形式，在醫療診斷、手術規劃、虛擬手術中均有著廣泛應用[2]。

本文設計了一款醫學影像處理平臺，通過進一步擴展可應用于計算機輔助診斷領域[3]。在算法研究的基礎上，基于MATLAB的圖形用戶界面設計功能[4]最終搭建可視化平臺，設計系統軟件包，使其具有友好的交互性，能夠完成對醫學影像進行底層處理、噪聲加載、圖像去噪、圖像分割和三維重建等處理功能，獲取直觀的醫學影像立體結構信息，從而分析感興趣區域指導診斷過程，輔助醫學診斷和治療。

2? ?國內外現狀（Domestic and international status）

醫學影像處理是醫學、數學、計算機科學等多學科的交叉融合技術，已經成功應用于指導醫療臨床實踐。對醫學切片圖像的處理，發達國家在20世紀80年代已開展了相關研究，取得了一些研究成果。2003年，Lauterbur和Mansfied發明MRI技術，獲得諾貝爾生理學或醫學獎。21世紀以來，隨著計算機硬件技術的不斷發展和對醫學圖像的要求越來越高，對三維醫學圖像的需求也變得越來越多[5]。IEEE TMI執行主編MaxViergever教授領導荷蘭烏得勒支大學圖像科學中心建立了三套標準醫學圖像數據集。這一成果使得二維醫學圖像序列可以重建為三維醫學圖像。國內對于醫學圖像研究相關項目的開展，相對國外較晚，但在不斷快速發展中[6]。2017年，西安電子科技大學開展了基于CT圖像的人工假體3D打印建模技術研究。2019年，中國科學院大學發表了“基于機器學習的醫學影像分割關鍵問題研究及其在腫瘤診療中的應用”。

3? 圖形用戶界面設計（Graphical user interface design）

目前很多醫學影像處理平臺只能用文本編程，需要使用者具有一定的編程水平，同時還存在重復編碼問題。針對上述問題，我們基于MATLAB圖形用戶界面設計功能開發了一款能夠可視化編程的醫學影像處理平臺。本設計綜合運用了數字圖像處理、圖形用戶界面設計、計算機視覺等多種智能技術，可以為該領域的同學提供一個開放的算法設計和二次開發的工具。

MATLAB圖形用戶界面設計是一種提供人機交互功能的重要工具。圖形用戶界面由窗口、圖標、菜單、文本、光標、按鍵和對話框等多種圖形對象構成。當以某種方式激活這些控件對象時，便能夠添加相應的功能模塊。本文設計的醫學影像處理平臺重點和難點在于平臺界面的搭建和CALLBACK回調函數的設計。圖1中給出了本文設計的醫學影像處理平臺的默認用戶界面。該平臺主要分為五大模塊：底層處理模塊、加載噪聲模塊、圖像去噪模塊、圖像分割模塊和圖像三維重建模塊。

在MATLAB圖形用戶界面中，添加“面板”控件用于對處理功能進行分類;添加“axes”控件用于顯示醫學切片圖像及其處理效果;在底層處理面板中添加五個“按鈕”控件分別用于實現圖像旋轉、亮度調節、灰度化處理、圖像放大和還原功能;例如，當單擊圖像旋轉按鈕時，會彈出旋轉角度設置窗口，合理設置后，即可實現相應的圖像旋轉功能;當單擊圖像放大按鈕時，選中原始圖像中的感興趣區域，雙擊即可實現相應的圖像放大功能。圖2和圖3分別給出了旋轉角度為80°的圖像旋轉效果和圖像感興趣區域的放大效果。

在加載噪聲面板中添加了三個“按鈕”控件分別用于實現圖像中典型噪聲的加載。椒鹽噪聲是一種黑白亮暗斑噪聲。高斯噪聲是一種隨機噪聲，其幅度服從高斯分布。乘性噪聲與圖像有著相乘關系。點擊椒鹽噪聲按鈕，在彈出的設置框中輸入噪聲強度為0.02，圖4給出了對應的處理效果。

在圖像去噪面板中添加“中值濾波”和“線性濾波”按鈕對圖像進行去噪處理。中值濾波是一種非線性平滑技術，它將像素灰度值設置為某個鄰域窗口內所有像素的中值，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點。與中值濾波相似，線性濾波也直接處理像素灰度，但采用線性平滑的方式。

在圖像分割面板中添加了分割算子按鈕。sobel算子是一種離散性差分算子，通過對圖像亮度函數梯度近似值的計算，實現圖像的邊緣檢測功能。圖像通過sobel算子的卷積處理，可以提取陡峭部分的單像素寬邊緣;對于邊緣模糊部分，通過sobel算子的多次重復操作，也可獲取較細邊緣，有利于提高定位精度。roberts算子利用對角線方向相鄰像素差分近似梯度幅值實現圖像邊緣檢測。用其檢測垂直邊緣的效果要優于檢測傾斜邊緣，定位精度高，但對噪聲敏感，無法抑制噪聲對圖像產生的影響。圖5給出了基于sobel算子的圖像分割效果。

在圖像三維重建面板中設置了五個按鈕控件。清空窗口按鈕能夠將原始圖像窗口和圖像處理效果窗口內容進行清空處理，進而便于導入和展示Z軸切片和Y軸切片圖像。通過將醫學切片圖像進行多層小波分解與重構，能實現圖像的三維重建及二次逼近功能。圖6和圖7分別給出了醫學腦圖像三維重建的效果示例及其二次逼近的效果示例。

本文的重點和難點還在于各功能控件CALLBACK回調函數的設計。右鍵單擊控件可以調用對應控件的回調函數框架，在框架模板下即可編程實現相應的控件功能。下面給出平臺搭建與功能設計的部分代碼：

4? ?結論（Conclusion）

本文基于MATLAB科學計算軟件設計了一款醫學影像處理平臺。該平臺主要分為五大模塊：底層處理模塊、加載噪聲模塊、圖像去噪模塊、圖像分割模塊、圖像三維重建模塊。模塊功能由簡至繁，從二維影像的處理到三維影像的構建，通過優化計算，充分展示了醫學影像數據信息和特征。該設計綜合運用了數字圖像處理、圖形用戶界面設計、計算機視覺等多種智能技術，可應用于醫學計算機輔助診斷領域，具有一定的研究意義。

本設計仍有不足之處，例如醫學影像三維重建功能不夠透視化，無法完全展示內部構造，這將成為我們后續的研究方向。

參考文獻（References）

[1] 朱翔宇，葛中芹，張冰清，等.基于圖像處理的醫學影像處理平臺系統設計[J].中國醫學物理學雜志，2017，34（04）：388-392.

[2] 張玉芳，關天民，劉光孟，等.基于CT數據的醫學圖像處理系統設計[J].中國醫學物理學雜志，2019，36（09）：1055-1062.

[3] 魏敏，王松，吳亞東.醫學圖像可視化的視覺優化方法[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2019，31（04）：659-667.

[4] 郝勁波，徐仰彬，武戈，等.基于MATLAB GUI的聲速測量實驗仿真及數據處理[J].大學物理實驗，2019，32（04）：79-83.

[5] ChaudharyA， SankheshJ， SanchezA， et al. Cross-platform ubiquitous volume rendering using programmable shaders in VTK for scientific and medical visualization[J]. IEEE Computer Graphics and Applications， 2019，39（1）：26-43.

[6] 吳長嵩，廖一鳴，胡汪洋，等.無人機航拍圖像三維重建技術研究綜述[J].科學技術創新，2020（22）：83-84.