谈医学影像的融合

时间:2022-09-13 12:21:00

谈医学影像的融合

科技的进步带动了现代医学的发展,计算机技术的广泛应用,又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高,功能不断地完善,并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用,更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合,作为图像后处理技术的完善和更新,将会成为影像学领域新的研究热点,同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合,就是影像信息的融合,是信息融合技术在医学影像学领域的应用;即利用计算机技术,将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理,将多源数据协同应用,进行空间配准后,产生一种全新的信息影像,以获得研究对象的一致性描述,同时融合了各种检查的优势,从而达到计算机辅助诊断的目的[1,2]。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。

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】

1 康晓东.计算机在医疗方面的最新应用.北京:电子工业出版社,1999,46-70.

2 Hill DL.Medical image registration.Phys Med Biol,2001,46:R1-R45.

3 Liehn JC,Loboguerrero A,Perault C,et al.Superimposition of computed tomography and single photon emission tomography immunoscintigraphic images in the pelvis:validation in patients with colorectal or ovarian carcinoma recurrence.Eur J Nucl Med,1992,19:186-194.

4 Turkington TG,Jaszczak RJ,Pelizzari CA,et al.Accuracy of registration of PET,SPECT,and MR images of a brain phantom.J Nucl Med,1993,34:1587-1594.

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.

10 Morishita J,Katsuragawa S,Kondo K,et al.An automated patient recognition method based on an image-matching technique using previous chest radiographs in the picture archiving and communication system environment.Med Phys,2001,28:1093.

11 Schlag PM,Moesta KT,Rakovsky S,et al.Telemedicine:the new must for surgery.Arch Surg,1999,134:1216.

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