醫(yī)學圖像感興趣區(qū)域的自動提取-計算機應用研究

第 12 期 何 楚等: 醫(yī)學圖像感興趣區(qū)域的自動提取 1·57 ·

醫(yī)學圖像感興趣區(qū)域的自動提取*

何 楚, 彭文敏, 李吉星, 廖孟揚

( 武漢大學 電子信息學院, 湖北 武漢 430072)

摘 要: 針對醫(yī)學圖像歸檔與通信系統(tǒng)通過視頻采集和膠片掃描產生的海量圖像數據, 提出了一種感興趣區(qū)域

自動提取和歸一化的預處理算法。該算法具有時間復雜度低, 無須人工干預, 不會對提取的感興趣區(qū)域圖像數

據造成任何損耗等特點, 適合海量醫(yī)學圖像數據庫的批量處理。將其應用于基于圖像內容的歸檔與查詢算法

中, 作為圖像提取特征前的預處理算法 , 實驗數據證明較傳統(tǒng)直接針對原始采集圖像, 可有效改善特征提取準確

度, 提高查詢精度。

關鍵詞: 感興趣區(qū)域 ; 自動提取; 預處理算法 ; PACS

中圖法分類號: TP391 文獻標識碼 : A 文章編號 : 1001- 3695( 2004) 12- 0157- 03

Automatic Extraction of ROI in Medical Image

HE Chu, PENG Wen-min, LI Ji-xing, LIAO Meng-yang

( School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China)

Abstract: A pretreatment algorithm of automatic extraction of ROI( Region Of Interested) is presented, which aims at daily

data generated from Picture Archiving and Communication System( PACS) , especially those video-captured and film-scanned

images. It can be no harm to the ROI data, less time-consuming and no manual-intervened, which befits the batch pretreat-

ment of magnanimity images database. The experiment prove that this algorithm can effect in raising the performance of the

subsequent program in content-based images query.

Key words: Region Of Interested( ROI) ; Automatic Extraction; Pretreatment; PACS

圖像是人類最重要的一種信息來源, 隨著計算機技術的發(fā) 興趣區(qū)域的算法[ 3, 4] , 如 Snake 算法、人工神經網絡方法、統(tǒng)計

展, 多媒體特別是圖像信息成為今天計算機應用和處理對象的 方法等, 大多針對輔助診斷或模式識別應用, 感興趣區(qū)域劃分

核心。在醫(yī)學領域, 近十年來, 各類醫(yī)學圖像已成為現代醫(yī)療 較細致, 因此算法一般過于復雜: 或者需要人工干預, 或者時間

中的一門基礎性診斷技術, 醫(yī)學成像設備幾乎在所有的醫(yī)院得 復雜度很大。而在圖像數據庫中, 圖像數據量非常龐大, 根本

到運用, 醫(yī)生對病情的診斷越來越依賴于醫(yī)學圖像所提供的信 無法逐一進行人工干預或者容忍長時間運算; 而且作為醫(yī)學應

息。隨著無膠片方式的數字化圖像在臨床診斷中的運用成為 用, 提取的感興趣區(qū)域數據不能有任何損耗, 但作為海量數據

可能, 由于它具有的傳統(tǒng)圖像無法比擬的優(yōu)越性

總結

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