医学影像学已经形成一门与临床医学既相互联系又有区别的独立学科。下面是小编为大家整理的有关医学影像技术论文，供大家参考。

有关医学影像技术论文篇一

《 影像专业医学电子学教学探索 》

摘 要 医学电子学已成为高等医学院校的选修或必修课程，但目前的教学模式很难取得较高的教学质量。介绍医学电子学的学科特点，根据在教学中遇到的问题，结合学校情况提出改革措施。

关键词 医学电子学;影像专业;课件

中图分类号：G642.0 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2013)12-0079-02

医学电子学是一门新兴学科，随着电子仪器和电子技术在医学上的应用日益广泛，医学工作者、医学生学习一些电子学的基本知识的要求日益迫切，医学电子学作为医学院校影像专业本科生选修课或必修课的需求也成为必然。

医学电子学是学习后续医学影像设备学等专业课程的基础，其教学质量直接影响到后续课程的教学效果和专业技能的掌握。然而，现今医学院校的学生对本课程的地位认识存在严重不足的现象，加之他们数理基础知识不够扎实，学生普遍感到学习医学电子学课程有很大的难度，呈现出学习信心不足、积极性不高的特点[1]。本文针对医学电子学课程和医学院校学生的特点，对如何提高课程的教学质量和培养学生的创新能力提出医学教学改革的措施和办法。

1 医学电子学的课程特点

医学电子学作为医学院校医学影像学专业的一门专业基础课，具有实践性和应用性很强的特点，开设医学电子学的目的是让学生了解电子技术在医学中应用，并能正确使用现代医用电子仪器，同时会用电子学知识和方法思考和解决仪器使用过程中的常见问题。

医学电子学涵盖内容广泛，包括电路分析、模拟电路和数字电路等电子学课程。另外，在较短的学时情况下，让数理基础较弱的医学生学习和掌握课程的主要内容，这就要求教师必须摒弃以往教学内容过深过广，而学生却始终没有深入到课程当中的教学模式，结合影像专业的需要，对医学电子学的教学方式进行必要的改革。

2 医学电子学教学中面临的问题

1)就目前全国各医学院校来看，医学电子学大多只是作为一门选修课程，没有引起学校的足够重视，各方面条件配备都相当有限[2]。本来医学生的数理基础弱，他们学习这门课程就比较困难，再加上大多数学生认为选修课没有什么用，导致课堂上认真听课的学生少之又少。即使有实验条件，目前所开设的实验项目与影像专业实际需要相差较远，很难引起学生对课程的重视。

2)理论教学偏难。医学电子学教程内容涵盖广泛，在医学院校，教授此门课程的教师多数是物理相关专业，授课教师习惯按理工科的讲课方法，注重理论推导，但是作为医学生很难理解相关的电路理论，造成学生本来想好好学习医学电子学，却没办法听懂，久而久之失去学习兴趣。

3)实验教学与影像专业实际需要相差较远。长期以来，医学电子学的实验教学基本上处于一种封闭的状态，多年不变的教学内容和教学体系与当今飞速发展的前沿科学新理论、新技术严重脱节，陈旧落后的实验教学设备，沿袭多年的传统教学模式、方法和手段更是远远跟不上科学技术进步的步伐[3]。

4)多媒体课件内容陈旧，缺乏学科针对性。幻灯片上文字材料太多，公式推导复杂繁琐，信息量过大且重点不突出，即使结合几张有限的静态图像，授课也基本上是对着电子屏幕照本宣科。并且幻灯片的内容局限于教材，关于电子技术在医学上应用的内容不多，各种单元电路在现代医疗仪器中具体应用的例子较少，新技术等前沿知识涉及的更少[4]。

3 结合学生特点提出改革措施

3.1 精选教学内容

新疆医科大学民族同学较多，他们普遍数理基础差，有些学生语言还有一定困难，逻辑思维和动手能力较弱，由于基础跟不上，因此大多数学生对医学电子学不感兴趣。针对以上情况以及医学电子学课时少、内容多的情况，在认真研究教学大纲和结合学生实际情况的基础上，对教学内容进行筛选。

首先补充学生的电路基础知识，再介绍电子技术中的基础理论和基本分析方法，强调各种单元电路的基本工作原理、特性及性能指标;以分立元件电路为基础，介绍集成电路的工作原理;既然学生的数理基础弱，在讲解的过程中不求复杂的数学推导，重点定性分析讲解[5]。另外，教材中包含了不少电子技术在临床中的实际应用电路，教师应该把单元电路在医疗仪器中的具体应用重点讲解。如数据转换电路，它是一种与微机直接接口的，集A/D和D/A转换、光电隔离一体的转换电路，在医学成像系统中应用广泛。

3.2 合理设置实验内容

电子技术本身是一门应用技术，医学电子学主要是将电子技术应用于医学临床诊疗，考虑到影像专业相关课程的需要，实验项目既要与医学影像相结合，又要不同于理工科的电子技术。因此，合理设置实验项目，注重培养学生的实践能力是很重要的。主要内容包括：常用电子元件器的认识，万用电表、双踪示波器、信号源、频率计、毫伏表等的使用。另外选取与医学专业相结合的部分实验，像多级放大器中的直接耦合放大器，这在医学信号测量与控制中是运用最多的一种放大器[6]。通过实验，要求学生能正确操作仪表，使用仪器测量电学量，判断基本元件器的好坏。当然，随着电子及信息技术的更新发展，仪器设备的自动化、智能化程度普遍较高，教师应尽可能多地介绍电子技术在医学临床和科研中的应用和电子仪器使用技巧、用电安全及其新进展。

3.3 拓展授课教师的知识面

授课教师应广泛收集素材，注意平时积累，参考网上丰富的教学资源，将电子学与医学相关知识联系起来，结合医学仪器介绍电子技术在生物医学信号检测、处理及仪器设备中的应用，重点讲解各种单元电路在仪器中的具体应用。如生物医学信号是属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。通过对生物医学信号采集系统和处理系统的介绍，使学生系统地了解采样保持电路、直流放大器和A/D与D/A转换器的工作原理。将理论联系实际，可提高学生的学习兴趣，巩固以前所学知识。将教师平时积累的信息资料，结合新材料、新能源、生物工程等高新技术，编辑出一些电子学原理应用于医学和生活的实例，使学生了解医学电子学的发展趋势和广泛的应用前景。

3.4 精心制作和设计课件

设计得是否合理是一个多媒体课件能否很好发挥作用的重要标志。一味地照抄、照搬教材和参考资料中的内容，一味地追求高科技的多媒体视听技术，把多媒体课件搞成大量素材展示会的做法都是不正确的[7]。考虑到医学电子学的特点和学生的接受程度，课件制作要注重整体框架结构，体现教学的重点、难点，切忌大量公式推导和满篇文字，以便于学生理解和掌握。基本电路的组成、各部分的结构特点最好能以动画的形式出现在幻灯片上。要充分利用图片、电路、动画、声音等多种媒体资源，形象生动地表现教学内容，化难为易、化繁为简，更好地诠释教学中的重点、难点，优化教学过程[4]。

4 结语

总之，医学电子学是一门新兴学科，正处于教学发展的初期，课程内容结构设置比较落后，学校和学生不够重视，实验设备比较陈旧等问题都严重制约了教学质量的提高。随着教学思想的更新、教学条件的不断改善、教学手段的不断提高，需要不断探索教改新方法。

参考文献

[1]张立平，金成，万永刚，等.医学电子学教学改革探究[J].医学信息，2010，23(9)：3090-3091.

[2]朱渊，许标.医学电子学教学探讨[J].职教探索，2010(12)：216-217.

[3]陈涛，王光昶，张婷，等.医学电子学基础实验教学探索[J].中国高新技术企业，2008(6)：103-105.

[4]苗丽华，匡宝平.谈医学电子学多媒体教学存在的问题与对策[J].辽宁师专学报，2009，11(1)：70-71.

[5]李艳诚，刘俊杰，邢娟.医学电子学教学改革实践与探索[J].医学教育探索，2007，6(9)：806-807.

[6]陈建方.影像专业医学电子学实验项目设计探讨[J].山西医科大学学报：基础医学教育版，2005，7(2)：191-192.

[7]金成，张立平，薛俭，等.多媒体课件在医学电子学教学中的应用[J].黑龙江生态工程职业学院学报，2010，23(4)：106-107.

有关医学影像技术论文篇二

《 医学超声影像中的图像融合应用 》

摘要：医学图像融合的过程可以分为两个步骤：图像在空间域的配准和融合图像的创建。图像配准是图像融合的先决条件，图像配准精度的高低直接决定着融合结果的质量。小波变换理论将医学超声谐波图像跟基波图像进行有机结合，完成了这一过渡性研究，从而可以得到更为清晰的医学超声影像。小波变换理论主要是针对静态图像的，而对于实时超声动态图像的结合方法研究将是当前与未来一段时间的主要研究方向。其主要问题在于动态图像的实时性，如何清晰显示该图像的每一刻动态是人们关注的重点，也是该技术发展的主要内容。

关键词：医学超声影像;图像融合;应用前景

1 引言

数据融合(data fusion)是20世纪80年代逐渐形成与发展起来的数据自动化综合处理技术，其主要是依靠传感器对信息进行收集与整理，再通过计算机对收集的数据进行有效整理结合，从而以数字或者图像方法显示出来的一种技术。图像融合(image fusion)是将数据与相关处理技术进行融合的一项技术，从目前图像融合处理方法来将，其主要是根据不同探测器收集的图像信息进行整理与合并，从而得到一幅完整的图片或者是相关场景。

图像融合技术的主要目的是通过对探测器收集的多幅图片中的冗余数据进行处理，从多幅图像中合并可靠性高的图像，从而提升呈现图像的可靠性与清晰度，对原始图像进行放大或者细致处理均可。图像融合从数据处理方面可以说是数据融合的延伸与发展，或者是分支，在图像融合中应用到了数据融合的基础方法，同时也根据图像融合的特异性开发出了新的图像处理方法。本研究中就采用小波变换方法来专门针对医学领域超声图像进行有机融合。实验所用图像经过预处理(滤波，对准)，图1为基波图像，图2为二次谐波图像。

2 小波变换理论下的图像融合

医学图像融合的过程从图像融合过程来讲，可以分为2个主要步骤：①图像的配准;②图像的创建。在2个步骤中，第一步骤是第二步骤的前提与基础，图像配准精度如何直接决定了整个图像融合质量的高低。在20世纪90年代发展至今，随着技术的不断发展与进步，图像配准相关研究也日益加深，不论是国外还是国内的学者都针对图像配准做出了具有代表性的贡献。Van den Elsen等人在1993年就针对医学图像的配准方法进行详尽分类，并做出了具体具有7个分类的标准[5]。

目前对医学图像的融合方法大部分都是从变换域上的图像编码与压缩技术发展演变而来，其融合步骤大致可以分为以下4个步骤：①把源图像具有针对性变换到相应变换域上;②在变换域上进行设定选择特征;③根据预先设定的规则创建融合图像;④逆变换重建融合图像。

小波变换在空间与频率域上都存在一定的局域性，因此能够对图像信息进行多元化的细化分析。目前关于小波变换方面的研究已经屡见不鲜，但是大部分的研究都局限于已有成果：热图像与可视图像两个方面，而对于其他方面则鲜有报道。小波变换技术应用于图像融合中有以下优点：①经小波分解后的图像，在不同分辨率的细节信息之间是互相不影响的，这样就可以将不同频率范围的信号进行有机组合，根据不同组合会产生不同的融合图像;②经过小波分解后的图像在不同分辨率上的能量与噪声之间也不会相互干扰，大大提升图像融合效率与质量;③经小波分解后的融合图像上面的块状伪影比较容易消除，不会遗漏任何影响图像质量的瑕疵。整个小波变换图像融合过程如下图所示：

从上结构图我们可以看出，在小波融合图像过程追踪，整个融合的规则占据着十分重要的位置。当在建立融合图像的每个小波系数时，我们都应该确定好哪幅源图的小波系数对融合更为有效，同时将这个系数进行有效保留并存入融合决策图中。当前较为常用的融合规则有以下2种：①基于像素的融合规则;②基于窗口的融合规则。

其中基于像素的融合规则主要是针对不同源图与位置之间的小波系数进行考虑，其应用技术主要为：交叉像素选择法(从具体的源图中小波系数矩阵里面相应位置来选取最大的小波系数作为融合的小波系数，再将选好的小波系数进行逆变，从而获得相应融合图像)。这种处理方法主要要求在于图像的边缘敏感性，对图像要求较为严格，一旦图像边缘相差过大，那么获得的融合图像则不能正常使用。基于窗口的融合规则相对于上一种规则则考虑到了相邻的小波系数，将相应位置的小波系数与相邻小波系数都纳入到考虑范围内。

如以3×3窗口划分，再确定融合相应位置的小波系数，这种方法不但考虑了图像像素还考虑到了与它相邻像素的相关性，因此，总结起来讲：基于窗口的融合规则实质是降低了对边缘的敏感性，扩大了选择性，因此该方法的难点就在于如何选择窗口。在这一过程中我们可以将图像当做是由不同灰度等级的区域来构成的，而每个物体边缘都存在一定的特异性，不完全相同。边缘是图像基础特征之一，其包含了有价值的目标边界信息，我们在处理过程中只需要通过边缘就能够对图像进行相关的定位、识别与滤波等等操作。在这样的理论下，我们可以先提取出源图的边缘并将其设定为固定参照物，以参照物为标准，围绕相关图像建立融合3×3窗口，再结合区域内的图像信息就能够完成这一操作。

目前关于边缘的提取与检测方法较多，其中灰度阈值法所提取的边界是较为粗糙的，同时对图像的阈值进行选取也存在很大难度，该方法不能满足图像融合中对边缘提取的基本要求;而边缘算子使用方法较为成熟与频繁，在众多的边缘算子中，CANNY对噪声具有不敏感性，同时具有一定针对性，能够针对弱边界体现出优越性能。

所以，我们可以先用CANNY算子来对源图的LL子矩阵边缘进行提取，该提取结果不但可以提供源图中的位置还增强了边缘信息，然后再用该边缘信息产生区域段，产生区域图(区域图值的不同表示不同的区域)。然后将小波系数表中的高频部分平均，从而生成不同区域的活动等级，这样我们可以得到更多的区域信息，如此，就能够生成整个区域的活动表。

活动表中较大的活动值代表了区域间较多的信息，活动值较小则说明该区域间信息较少，这样就能够根据边缘与区域图和区域活动表使用融合规则来进行计算：①高活动等级优于低活动等级;②边缘的像素点优于非边缘像素点;③小区域优于大区域。需要注意的一点为，在确定边缘点的过程中要优先考虑边界点，再考虑其相关的像素点，从而避免决策图中出现孤立点。

3 融合结果

根据以上所述对谐波图像与基波图像进行融合处理，结果如下图所示：

在常规的图像处理过程中，我们常常要将得到的新图像与源图进行对比，从而发现优点，查看图像是否存在质量变化。我们对比2张图像的常用方法有：峰值信噪比PSNR，图像融合技术是目前应用较为新颖的图像处理方法，因此可以通过PSNR来确定处理前后图像是否存在质量方面的差异，从而判断技术的优劣性。

由于图像融合是将几幅不同的图像经处理后得到一幅包含源图像中各个细节的图像，因此该过程需要对2张源图与融合后图像进行PSNR计算(计算结果见表1)。处理结果表明基于区域的融合的方法是较为陷阱的，是有效的，对图像质量的提高有实质性的帮助意义。

4 结论

本研究中就从小波变换理论为着手点来研究其在医学超声谐波图像与基波图像之间的融合，从而得到了较前2者更为清晰的图像。小波变换理论主要是针对静态图像的，而对于实时超声动态图像的结合方法研究将是当前与未来一段时间的主要研究方向。其主要问题在于动态图像的实时性，如何清晰显示该图像的每一刻动态是人们关注的重点，也是该技术发展的主要内容。

参考文献：

[1]石帅锋.非刚性配准方法研究及在超声图像上的应用[D].东南大学，2012.

[2]刘贵栋，沈毅，王艳，等.图像融合在医学超声影像中的应用[J].仪器仪表学报，2005，26(8)：838-840.

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