鞏 萍,胡俊峰,隋美蓉
(徐州醫(yī)學院醫(yī)學影像學院,江蘇 徐州 221004)
《醫(yī)學圖像處理》實驗教學系統(tǒng)的設計與開發(fā)
鞏 萍,胡俊峰,隋美蓉
(徐州醫(yī)學院醫(yī)學影像學院,江蘇 徐州 221004)
《醫(yī)學圖像處理》是生物醫(yī)學工程及相關專業(yè)的核心主干課程,該課程內容涉及面廣、理論性強、實驗教學內容多、圖像處理的許多算法都需要借助軟件進行直觀演示。文章針對該課程特點和實驗教學中存在的問題,基于Matlab平臺,設計開發(fā)了《醫(yī)學圖像處理》實驗教學系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以演示實驗,還可以輔助理論教學,便于學生自學。
醫(yī)學圖像處理;實驗教學系統(tǒng);Matlab
《醫(yī)學圖像處理》是生物醫(yī)學工程及相關專業(yè)本科生的核心主干課程。它以數(shù)學 (統(tǒng)計學)及信號處理的相關理論為基礎,利用計算機技術及信息技術手段,對醫(yī)學圖像中可能出現(xiàn)的問題,如噪聲、失真等退化因素進行處理,以改善醫(yī)學成像質量,并為臨床應用。該課程內容多、概念抽象、實踐性強,許多算法都需要借助軟件進行編程和效果演示,因此,進行相應的實驗教學是必不可少的。通過實驗教學,一方面可以將枯燥的理論知識直觀化、通俗化、趣味化,激發(fā)學生學習該課程的興趣;另一方面還可以培養(yǎng)學生的計算機編程能力及獨立思考能力。目前,在這門課的實驗教學中,不同程度地存在著如下問題:實驗課時很少,且僅用 Photoshop等圖像處理軟件進行實驗教學,不能滿足實驗教學任務需要;目前,一些高校雖然開發(fā)了一些圖像處理的教學系統(tǒng),但主要都是針對數(shù)字圖像進行的[1-3],而針對醫(yī)學圖像處理的實驗教學系統(tǒng)卻罕見報道。為了使醫(yī)學院校的學生能夠輕松學習并掌握圖像處理的基礎知識、原理方法及其在臨床上的應用,進一步強化學生的實踐操作技能,開擴視野,培養(yǎng)科學的思維方式,該文基于Matlab平臺,設計開發(fā)了《醫(yī)學圖像處理》實驗教學系統(tǒng)。
Matlab是由美國MathWorks公司推出的用于數(shù)值計算和圖形處理的軟件,它不僅語法簡單,易學易用,而且包含許多功能各異的工具箱,其中包括圖像處理工具箱 (i mage processing toolbox,IPT)。IPT支持多種圖像文件格式 ,如 * .bmp、* .jpeg、* .gif、* .tiff、*.pcx等。庫函數(shù)非常豐富,按其功能可分為:圖像顯示、圖像文件輸入輸出 (I/0)、幾何操作、像素值和統(tǒng)計處理、圖像分析與增強、圖像濾波、線性二維濾波器設計、圖像變換、鄰域和塊操作、二值圖像操作、顏色映射和顏色空間轉換、圖像類型轉換、工具包參數(shù)獲取和設置等,并且這些函數(shù)都可直接調用。同時Matlab具有強大的圖形用戶界面 (graphical user interface,GU I)生成能力,用戶可以根據(jù)需要設計自己的圖形界面。
2.1 系統(tǒng)的功能與結構
設計一個系統(tǒng),首先需要確定系統(tǒng)的框架由哪些模塊組成,模塊間的調用關系如何,需要實現(xiàn)哪些功能等。《醫(yī)學圖像處理》實驗教學系統(tǒng)的結構流程如圖 1所示。其中每個方框代表一個圖形用戶界面 (GU I)。首先設置了登錄界面,輸入用戶名和密碼后進入實驗選擇界面。
圖1 系統(tǒng)結構流程圖
該實驗教學系統(tǒng)遵循由淺入深的原則,內容覆蓋圖像變換、圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復、圖像分割、圖像融合六大模塊等。包含《醫(yī)學圖像理》課程中開設的所有實驗,分別是圖像類型轉換實驗、圖像幾何變換實驗、傅里葉變換實驗、離散余弦變換實驗、圖像灰度調整實驗、圖像平滑實驗、圖像恢復實驗、圖像編碼與壓縮實驗、圖像的邊緣檢測實驗和圖像融合共計 10個實驗。其中在每個實驗的窗口上又分別設計了實驗目的、實驗原理、實驗內容與步驟、實驗報告要求、思考題五個菜單。學生在進行實驗前,可以通過菜單預習相關的實驗內容,同時也便于現(xiàn)場實驗和課后實驗報告的書寫。
2.2 實驗教學系統(tǒng)的實現(xiàn)
根據(jù)系統(tǒng)的結構流程,利用Matlab的 GU I工具箱分別制作各個圖形用戶界面,并對界面上的控件進行屬性設置與編程,以實現(xiàn)其相應的功能。
2.2.1 界面設計 在Matlab命令窗口中鍵入 G UI DE,進入設計面板,左側為控件和坐標軸,GU I提供了10種控件 (Uicontrol)對象和一個坐標軸 (Axes)對象。在 GU I面板中點擊 Menu Editor按鈕可打開菜單編輯器,通過菜單編輯可以為圖形界面添加、設置和修改菜單。在控件面板中可用鼠標選中某個控件,將其拖放到面板合適的位置。然后,選擇 Tools->Align Objects調整控件相互的位置 (如控件間距、對齊方式等)。雙擊控件或圖形窗口可以打開相應的對象屬性編輯器 (Property Inspector),對控件的屬性進行編輯[4]。用戶界面設計好之后,選擇 File_>Save As將該圖形窗口保存為 ××.fig的文件,這時會自動生成一個 ××.m文件。以圖像平滑實驗為例,整體界面設計如圖 2所示。
圖2 圖像平滑實驗設計界面圖
在該實驗界面中,設置了 5個菜單欄:實驗目的、實驗原理、實驗內容與步驟、實驗報告要求、思考題;3個坐標軸 (axes),分別用來顯示原圖,加入噪聲后的圖像和去噪后的圖像;4個彈出框 (popup menu):打開圖像 (open an image)彈出框用來裝載需進行處理的圖像,噪聲類型 (noise type)彈出框用來選擇噪聲類型,噪聲濾波 (denoising filtering)彈出框用來選擇濾波方法,濾波窗口 (filtering window)彈出框用來供用戶選擇不同的濾波窗口;3個編輯框(Edit Text):均值 (mean)編輯框用來輸入添加噪聲的均值,方差 (variance)編輯框輸入添加噪聲的方差,強度 (density)編輯框用來輸入添加噪聲的強度;4個按鈕 (Push button):添加噪聲 (add noise)按鈕用來實現(xiàn)添加噪聲,濾波 (filtering)按鈕實現(xiàn)去噪濾波,代碼 (code)按鈕用來查看源代碼,退出 (exit)按鈕退出實驗。圖像平滑實驗可以實現(xiàn)對圖像添加不同類型、不同參數(shù)的噪聲,并選擇不同的濾波方法和濾波窗口對圖像進行去噪處理。
2.2.2 編程 靜態(tài)界面設計完成之后,GU I將自動生成.fig和.m文件。其中.fig文件保存了關于靜態(tài)窗口界面的所有對象的屬性值,.m文件包括 GU I初始化和回調函數(shù)兩個部分。所謂回調函數(shù)就是在調用對象時,該對象所要回應的動作。要編制某一控件的回調程序,只要在 GU I設計面板上選中控件,點擊右鍵,在彈出菜單中選擇 View Callbacks,從中選擇一種激活回調程序的方式,如“Callback”指單擊控件時激活回調程序完成的一定功能。打開Matlab自動生成的.m文件,系統(tǒng)會自動生成如下語句:function Hname Callback(hObject,eventdata,handles),其中 Hname為控件對象的 Tag屬性值,在該語句下編寫當前控件的回調程序。菜單的回調程序在菜單編輯器的 Callbacks文本框中給出。完成了回調函數(shù)的編輯后,點擊 Tools->Run就可以運行程序,觀察最終的結果[4-5]。采用Matlab語言進行編程非常方便,許多功能都可直接調用Matlab圖像處理工具箱的函數(shù)。限于篇幅,具體代碼在此不做具體展示。
2.3 生成可執(zhí)行文件
為了使實驗教學系統(tǒng)能夠脫離Matlab開發(fā)環(huán)境,在任何W indows操作系統(tǒng)中都可以直接運行,需要將測試后的系統(tǒng)編譯成可獨立執(zhí)行的*.exe文件。這個過程首先需要安裝和配置好Matlab Compiler。一般來說,在安裝Matlab時就已經安裝了相應版本的 Matlab Compiler。在確定安裝好 Matlab Compiler后,還需要對 Compiler進行適當?shù)呐渲?方法是在Matlab命令窗口輸入:Mbuild-setup,然后根據(jù)提示執(zhí)行相應的操作,使用者可根據(jù)自己計算機中現(xiàn)有編譯器的情況選擇合適的編譯器,如 Vb、VC++、Bland C等編譯器,也可選擇Matlab自帶的Lcc編譯器。配置好編譯器后,就要對編寫的.m文件進行編譯了。
將.m文件編譯為獨立可執(zhí)行文件的語法是:>>mcc-m fun1.m fun2.m......,其中 fun1是最后的可執(zhí)行文件的名稱。
醫(yī)學圖像融合是指將不同成像設備或同一成像設備不同時間獲得的多幅圖像綜合成一幅圖像的圖像處理技術。其目的是增強圖像中信息解譯的精度、可靠性以及使用率,以形成對目標的清晰、完整、準確的信息描述[6]。下面以圖像融合實驗為例進行演示和分析。圖像融合實驗主要是要求學生掌握常用的醫(yī)學圖像融合方法,并通過實驗結果,分析不同方法的優(yōu)缺點。常用的融合方法[7]包括基于空域的圖像融合、基于傅里葉變換的圖像融合和基于小波變換的圖像融合。其中,基于空域的融合法又包括像素灰度值極小 (大)法、像素灰度值加權法等?;谛〔ㄗ儞Q的融合法[8]包括極小 (大)法、加權法、區(qū)域能量法等。
圖3 CT與 MR I的源圖像圖
在打開圖片 (open an image)的下拉列表中分別選擇CT和MR I源圖像 ,如圖3所示。融合方法選擇空域融合 (spatial-domain fusion),融合規(guī)則分別選擇像素灰度值極小法 (smallm),像素灰度值極大法 (bigm),像素灰度值加權法 (addm)。實驗結果如圖 4、圖 5所示。
圖4 像素灰度值極小 (大)融合實驗結果圖
由圖 3可見,CT圖像具有很高的分辨力,對密度大的組織比較敏感,在腦圖像中顱骨及鈣化斑比較清晰,但對病灶的顯示較差,腫瘤邊界不夠清楚;而MR I圖像雖然空間分辨力不如CT圖像,但是它對軟組織成像清晰,有利于確定病灶范圍。由圖 4可見,像素灰度值極大法比灰度值極小法融合后的圖像對比度高,表達的內容豐富。而像素灰度值極小法融合后的圖像與兩幅源圖像比較,融合后的圖像沒有源圖像表達的信息多。所以,在 CT與MR I圖像融合中,像素灰度值極小法是不可取的。這種像素灰度值極小 (大)融合法只是簡單地選擇參加融合的源圖像中像素的灰度值極小 (大)作為融合后像素的灰度值,沒有考慮到圖像之間信息的相互補充和綜合,會導致一些細節(jié)信息的丟失,所以適用的場合也很有限。
圖5 像素加權法融合實驗結果圖
由圖 5可見,無論在對比度,還是在表達信息的豐富程度方面,圖 5-b都比圖 5-a與圖 5-c兩幅圖像的效果要好。因此,在運用像素灰度值加權法對圖像進行融合時,一般情況下,取加權系數(shù)ω1=ω2=0.5。像素加權融合法在傳統(tǒng)的醫(yī)學圖像融合中有著非常重要的地位,融合的范圍比較廣泛,但是,由于加權系數(shù)的存在,使得融合后圖像的灰度值減小,對比度也有所降低。圖 5的三幅圖像都沒有源圖像對比度高?;谛〔ǖ娜诤辖Y果限于篇幅在此不再展示分析。所有實驗和模塊經過測試后均能正常運行,達到預期的要求。
隨著時代的發(fā)展,生物醫(yī)學工程及相關專業(yè)越來越重視實驗實踐教學,該文詳細介紹了利用Matlab語言設計開發(fā)《醫(yī)學圖像處理》實驗教學系統(tǒng)的過程,并對部分實驗進行了運行演示及實驗結果分析。該實驗教學系統(tǒng)緊扣課程教學內容,覆蓋面廣,內容豐富,界面友好,操作簡單,交互性強。通過課堂演示以及學生上機實驗,收到了較好的效果,具有較強的實用和推廣價值。
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Design and development of experi ment teaching system forM edical I mage Processing Course
Gong Ping,Hu Junfeng,SuiM eirong
(School of M edical Im ageology,Xuzhou M edical College,Xuzhou221004,China)
As a core course in biomedical engineering and other related specialties,the course of Medical I mage Processing involves broad knowledge area,deep theory base and abundant experiment contents,and the experiment demo is necessary to make clear the complex arithmetic of image processing. In view of the above-mentioned characteristics and problems in experiment teaching,we designed and developed an experiment teaching system for Medical I mage Processing course based on Matlab platform.The system can not only be applied to experiment demo but also assist theory teaching and facilitate students’self-study.
medical image processing;experiment teaching system;Matlab
G434
A
1004-5287(2011)01-0049-04
2010-09-08
鞏萍 (1980-),女,江蘇徐州人,講師,碩士,主要研究方向:生物醫(yī)學信號與圖像處理。