聯影醫學圖像演算法

『壹』 醫學圖像演算法工程師好不好

好，因為首先1.計算機、圖形圖像、電子工程、應用數學、生物醫學工程等專業碩士或以上學歷；
2.具有較強的編程能力，精銀棗納通Python或C++；
3.扎實的數學功底，精通岩汪圖像處理演算法；
4.有深度鋒沒學習（熟悉Tensorflow/Pytorch）開發經驗者優先，；
5.有醫學圖像演算法開發經驗者優先

『貳』 醫學圖像配準的醫學圖像配准方法

（1)點法 ( Point Method): 又分內部點( Intrinsic points)及外部點 ( Extrinsic points)。內部點是從與病人相關的圖像性質中得到的 ,如解剖標志點 ( anatomical landmarkpoints)。解剖標志點必須是在三維空間定義的 ,並在兩種掃描模式的圖像中可見。
原則上外部點法可用於配准任何模式的圖像 ,而且外部點在醫學圖像中要比內部點好識別得多 ,通過比較圖像中記號的位置對配准結果也易於視覺檢測;缺點是在使用這些記號時 ,受試者都要在掃描裝置內嚴格保持不動 ,有些還是介入性的。
( 2)曲線法 ( Curve Method): Batler 對二維投影放射照片首先用人工的方法在兩幅圖像中尋找對應的開曲線 ( Open curve) ,再耐銷在兩條曲線局部曲率最佳擬合的線段用相同的采樣率找出一組對應點來 ,以後繼續用點氏畝模法匹配兩幅圖像
( 3)表面法 ( Surface Method): 基於表面的配准技術典型的例子是Pelizzari 和Chen 研究的「頭帽法」。從一幅圖像輪廓提取的點集稱作帽子 (`hat』 ) ,從另一幅圖像輪廓提取的表面模型叫作頭 (`head』 )。 一般用體積較大的病人圖像 ,或在圖像體積大小差不多時用分辨較高的圖像來產生頭表面模型。
( 4)矩和主軸法 ( Moment and PrincipalAx es M ethod): 借用經典力學中物體質量分布的概念 ,計算兩幅圖像像素點的質心和主軸 ,再通過平移和旋轉使兩幅圖像的質心和主軸對齊 ,從而達到配準的目的 。
( 5)相關法 ( Correlatiom Method): 對於同一物體由於圖像獲取條件的差異或物體自身發生的小的改變而產生的圖像序列 ,採用使圖像間相似性最大化的原理實現圖像間的配准 ,
( 6)最大互信息配准法 ( Maximizatio n ofMutual Info rmatio n): 互信息是資訊理論的一個基本概念 ,是兩個隨機變數統計相關性的測度。 Woods 使用給出參考像後測試圖像的條件熵作為配準的測度。他研究的 AIR是一種廣泛應用於 PET到 MR圖像配準的演算法 ,
( 7)圖譜法 ( Atlas Method)與非線性變換 技術: 不同人腦圖像的配准遠比同一個人的不同模式圖像的配准困難得多 ,這是因為每個人腦的形狀、尺寸都有很大的差異。如果我們將腦圖像作一定的尺度變換 ,並對深度內部結構適殲緩當取向後 ,就會發現不同人腦的解剖結構的大小和形狀方面還是具有一定的共性的。 這就使我們有可能構造一個解剖圖譜 ,其前提是受試者間腦的拓撲結構具有不變性。 由於在腦圖譜構建過程中有神經解剖學專家直接參與 ,利用腦圖譜進行配准 ,就可以利用圖譜所包含的先驗知識來對病人或其他人的圖像自動識別和正確地分割。

『叄』 醫學圖像處理是對什麼成像方法及圖像處理方法的研究

MRI

MRI 核磁共振成像技術作為二十世紀醫學影像成像領域最重要的進展之一，在醫學臨床診斷中的應用日益廣泛,因此研究磁共振成像及其圖像處理方法具有很廣泛的現實意義。

論文對MRI醫學成像和圖像處理方法的幾個主要方面進行了相關研究。主要涉及三個子課題:基於化學位移的擴展兩點Dixon水和脂肪分離演算法研究，該演算法同時包含特定成像脈沖序列設計和圖像後處理;

基於非線性濾波的圖像增強、去噪以及高解析度圖像重建演算法研究;基於整數小波變換和改進零樹編碼的醫學圖像漸進無損壓縮演算法研究。

在文章中，作者首先系統回顧了MRI 磁共振成像的物理學基本原理，並在此基余鎮礎上對基於化學位移的擴展兩點Dixon水和脂肪分離演算法進行了研究,提出使用低通濾波代替多項式擬合迭代進行兩維相位去卷繞,改進演算法能夠降低分離處理的計算復雜度和改善了水和脂肪的分離結果。

為改善MRI醫學圖像質量，論文對線性增強演算法和非線性禪者濾波外推圖像增強演算法進行研究分析，指出整幅圖像增強時導致馬太效應的原因所在。

進而提出一種新的剪切策略包絡閾值剪切策略改進非線性濾波演算法，使得改進後的演算法在外推新的高頻分量進行圖像增強時顯著優於原有演算法。運用改進的非線性濾波演算法結合低通濾波對醫學圖像進行去噪處理，能有效消除高頻雜訊同時盡可能保留有用高頻信號。

最後將改進的非線性濾波方法應用於高解析度圖像重建，獲得了比線性插值更為理想的高解析度重建圖像。

論文對整數小波變換和 EZW零樹編碼演算法做了簡單回顧，研究了EZW零樹編碼策略應用於無損圖像壓豎襲粗縮時的缺點,提出基於整數小波變換和改進零樹編碼的醫學圖像漸進無損壓縮框架。

對醫學圖像的無損壓縮實驗取得了較高的壓縮比，有損漸進解碼恢復時，較低的碼率得到了較好的圖像信噪比，同時良好的漸進解碼特性，能夠滿足遠程醫療等基於信道傳輸的圖像解壓縮應用。

『肆』 武漢精密測量物理創新研究院博士可以進聯影嗎

可以。
有醫學圖像後處理演算法開發經驗者優先，碩士及以上學余桐歷，豎蠢坦博士優先，可接受實習生。所以博檔轎士是完全有資格進入聯影的。

『伍』 聯影ct採用什麼重建演算法

反投影重建演算法。聯影ct的重建演算法模擬CT從角度0~360度的祥棚局重建，角度越多，最後謹讓圖像的還和啟原度越高，但是圖像相對模糊，對比度低，邊界不夠清晰。

『陸』 醫學圖像配准

圖像配准時指對一幅圖進行一定的的幾何變換映射到另一幅圖中，使得兩幅圖像中的相關點達到空間上的一致。
將施加變換的圖像定義為浮動圖像F，另一幅不動的圖像定義為參考圖像R，圖像配準的本質是尋找一個空間變換T，使得

一般配準的步驟如下：

特徵空間
特徵空間指從參考圖像和浮動圖像中提取可用於配準的特徵。根據特徵可以歸納出兩種方法：

搜索空間
搜索空間是指在配准過程中對圖像進行變換的范圍和方式。

搜索演算法
圖像配准要螞橡在給定搜索空間上尋求相似性測度函數的最優解，搜索演算法包括：

相似性度量

傳統的基於強度的相似性度量包括平方和距離（sum-of-square distance，SSD）、均方距離（mean square distance， MSD）、歸一化互相關（normalized cross correlation，NCC）和互信息（mutual information，MI）。

變換

常用的醫學圖像配准方法
基於互信息的圖像配准

基於傅里葉變換的圖像配准
傅里葉變換用於配準的原理：圖像的平移不影響傅里葉變換的幅值，旋轉相遇對其傅里葉變換做相同的旋轉。

基於小波變換的圖像配准
對兩幅圖像的伸縮、旋轉、平移等轉化為對其作小波分解後，兩幅圖近似分量的伸縮、旋轉、平移。

基於深度學習的圖像配准方法可以大致分為以下三類：深度相似性度量+迭代配准、有監督的變換估計和無監督的變換估計。

通過深度學習估計移動圖片和基準圖片的相似性度量，這個相似性度量會被插入到傳統的配准框架內，進行迭代優化。

也有一些方法是基於強化學習方法，讓一個被訓練過的 agent 來代替優化演算法進行配准。基於強化學習的配准通常用於適合剛性變換的模型。

有監督學習需要提供真實的變形場，也就是ground truth，網路輸入為圖像，輸出為變換的參數。流程可以總結如下圖。

對於有監督的學習，重要的是對用於網路訓練的標簽。許多人提出了用於生成變換的數據增強技術，大致可以分為三類：

Miao等人首先提出使用深度學習來預測剛性變換參數。他們使用 CNN 來預測 2D/3D 剛性配準的變換矩陣。他們提出了分層回歸，其中六個變換參數被劃分為三組，分別為平面內參數（ ）悶埋旁，平面外旋轉參數（ ）， 平面外平移參數（ ）。網路輸入為預定大小的ROI，網路結構是一個包括了卷積和全連接操作的回歸器。訓練期間要最小化的目標函數是歐幾里得損失。

剛性變換需要6個參數來表示，而自由變形需要一個密集的變形向量場。

無監督學習可以很好的解決配准缺少有標簽（有已知變換）圖像的問題。

2015 年，Jaderberg 等人提出了空間變換網路 (spatial transformer network，STN)，它允許在網路內對數據進行空間操作，而且STN是一個可微分模塊，可以插入到現有的 CNN 架構中。 STN 的發布啟發了許多無監督的圖像配准方法，因為 STN 可以在訓練過程中進行圖像相似度損失計算。

典型的 DIR（deformation image registration） 無監督變換預測網路以圖像對作為輸入，直接輸出密集 DVF，STN 使用液族該 DVF 對運動圖像進行變換曲。然後將扭曲的圖像與固定圖像進行比較以計算圖像相似度損失。 DVF 平滑約束通常用於正則化預測的 DVF。

利用 GAN 的 discriminator 來進行相似性度量也近些年的一個思路[4]。

GAN 在醫學圖像配准中的使用通常可以分為兩類：

『柒』 醫學圖像處理

圖像分割是前期的工作重點，主要使用了現成的軟體來完成圖像分割任務：3DMed（中國科學院自動化醫學圖像處理研究所）。

該軟體集成了6種分割演算法插件，按照官方文檔的說法，區域生長演算法特別適合於分割小的結構如腫瘤和傷疤，下面是使用3DMed載入的原始29189000016.dcm圖像：

下面是使用區域生長演算法對腫瘤的分割結果：

其中Different Value和Change Value為控制區域增長的兩個參數，通過實驗發現選取2和10效果較好。

下面是分割後的保存結果：

3DMed中會自動將結果文件名保存為29189000016_segmented.dcm。

但是該演算法需要人工交互獲得種子節點，自動化程度不高。同時區域增長演算法對雜訊敏感，導致抽取出的區域有空洞或者無法正確抽取出感興趣區域。

特徵提取就是從分割的區域中提取出描述該區域特徵的一些數據，這一步的工作使用了兩種方法進行探索。

使用MATLAB進行常用的基本統計特徵的提取，該方法可以提取出 一階統計特徵 （描述感興趣區域內各提速參數的分布，通常是基於直方圖進行分析），在MATLAB中簡單的區域描繪如下：

l 周長：區域邊界的長度， 即位於區域邊界上的像素數目．

l 面積：， 區域中的像素總數．

l 緻密性：（周長） 2/面積．

l 區域的質心．

l 灰度均值： 區域中所有像素的平均值．

l 灰度中值： 區域中所有像素的排序中值．

l 包含區域的最小矩形．

l 最小或最大灰度級．

l 大於或小於均值的像素數．

l 歐拉數： 區域中的對象數減去這些對象的孔洞數。

MATLAB中的regionprops(L, properties)函數可以用來計算區域描繪特徵：首先使用bwlabel(I, n)對圖像I進行n（4或者8）連通標號，然後使用regionprops()進行統計計算。

Mazda是一個圖像紋理分析的工具，可以自動對圖像進行特徵提取。下面是使用Mazda載入分割好的結果：

下面是對分割結果進行特徵提取的結果：

對於Feature name的表示現在還沒有完全搞明白，正在研究。

Mazda還可以進行 高階統計量 的提取（就是進一步加入了過濾器），小波分析就是高階統計量的一種，下面是小波分析的結果：

同時可以手動對Features進行feature selection，然後保存選擇的結果。

『捌』 醫學圖像分割及應用

截至目前，我們已經學習了很多關於圖像分割的相關演算法，就此，對圖像的分割演算法做以下總結：

基於能量的分割 方法，有一些顯著的缺點，如：

水平集演算法的提出可以有效解決上述缺點，所謂水平，即指同一高度的一些像素點，將水平集的演算法引入到圖像分析的領域，水平集算此氏法提出了一個更高的維度來表達這些曲線。

水平集演算法對圖像的活動輪廓分割有一些新的術語表達：
contour front
contour energy forces
image energy speed function

為了避免3D 輪廓計算的復雜性，提出一個 零水平集（zero level set）的概念，並且提出了一個動態的坐標平面 表達front的演化，如下圖所示，我們總能帶鏈總結出當前 時刻的水平面，根據曲面的函數表達，總能總能計算出下一時刻的輪廓演化。與圖像能量表達的輪廓不同，水平集演算法多了一個平面的維度對輪廓施加影響。

水平集演算法通過零水平集的設置和初始輪廓的約束求解偏微分方程的方式實現。

如下圖所示，形象地表示了一個水平集演算法的原理示意圖，在front裡面的點小於0，而front外面的點大於0，零水平面所對應的點設為0

不需要移動輪廓，僅僅通過改變圖片中的一些值就可以很容易地實現圖像地分割。

水平集演算法的運算流程如下：

水平集演算法的一個重要概念是速度函數（speed function）,而對速度函數
有以下三個概念：

front通過迭代實現繁衍，而迭代的過程必有一個停止條件，此條件是由森行散圖像本身的性質決定的，gradient函數來表示這一停止條件，如 ,有以下三種常用的函數：

而

水平集演算法的擴展可以從兩個方向進行:

為了改進水平，提出了一個快速行進演算法（Fast Marching）

Fast Marching 演算法使得front朝著一個方向前進，要麼擴展，要麼收縮，避免了分割輪廓的抖動，提高了演算法的運行速度，同時，為了避免輪廓的碰撞，每個網路與輪廓點只交叉一次。

在實際的演算法應用中，通常將Fast Marching演算法和 水平集演算法結合來完成圖像的分割，用Fast Marching 演算法高效的實現輪廓線的行進，完成一個粗分割，當演算法趨向於收斂時，用水平集演算法完成更為精準的分割。

如下圖所示，任意一個時刻點輪廓線網格點交叉的坐標 ,並且在任意高度處，表面會給出在 時刻所到達點的集合。

『玖』 醫學圖像處理有哪些方法

醫學圖像處理的方法有DSA、MRI等。

DSA是數字減影血管造影（Digital subtraction angiography）的簡稱，即血管造影的影像通過數嫌廳字化處理，把不需要的組織影像刪除掉，只保留血管影像，便於醫生診治，這種技術就叫做數芹扮隱字減影技術。

其特點是圖像清晰，解析度高，對觀察血管病變，血管狹窄的定位測量，診斷及介入治療提供真實的立體圖像，為各種介入治療提供必備條件。主要適用於全身血管性疾病及腫瘤的檢查、治療。DSA實現了在介入手術室內實時的採集病人二維或三維血管影像。

醫學影像學的培養目標是培養具有基礎醫學、臨床醫學、醫學影像學的基本理論知識及能力，能在醫療衛生單位從事醫學影像診斷、介入放射學和醫學成像技術等方面工作的高素質醫療衛生專門人才。