计算机视觉方向综述：医学图像处理

　　4、图像融合

　　图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性，对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起，可以为临床提供更加全面和准确的资料[23]。融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。目前，图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。前者是对图像进行逐点处理，把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作，算法实现比较简单，不过实现效果和效率都相对较差，融合后图像会出现一定程度的模糊。后者要对图像进行特征提取、目标分割等处理，用到的算法原理复杂，但是实现效果却比较理想。融合图像的显示常用的有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。伪彩色显示一般以某个图像为基准,用灰度色阶显示，另一幅图像叠加在基准图像上，用彩色色阶显示。断层显示法常用于某些特定图像，可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示，便于观察者进行诊断。三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示，使观察者可更直观地观察病灶的空间解剖位置，这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。

　　图11 医学图像融合阶段的总结。 两阶段过程包括图像配准，然后是图像融合。

　　在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换、 基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视，三维图像的融合和信息表达，也将是图像融合研究的一个重点。

　　在计算机辅助图像处理的基础上，开发出综合利用图像处理方法， 结合人体常数和部分疾病的影像特征来帮助或模拟医生分析、诊断的图像分析系统成为一种必然趋势。目前已有一些采用人机交互定点、自动测量分析的图像分析软件，能定点或定项地完成一些测量和辅助诊断的工作，但远远没有达到智能分析和专家系统的水平;全自动识别标志点并测量分析以及医学图像信息与文本信息的融合， 是计算机辅助诊断技术今后的发展方向。

　　图12 多模态医学图像融合的例子。使用特定图像融合技术的模态1与模态2的组合可以使医学诊断和评估改进

　　5、预测与挑战

　　1)数据维度问题-2D与3D：在迄今为止的大多数工作中，是在2D图像中进行处理分析。人们常常质疑向3D过渡是否是迈向性能提高的重要一步。数据增强过程中存在若干变体，包括2.5D。例如，在Roth等人的研究中，以结肠息肉或淋巴结候选体中的体素为中心截取轴向图像，存在冠状和矢状图像。

　　2)学习方法 - 无监督与监督：当我们查看网络文献时，很明显大多数工作都集中在受监督的CNN上，以实现分类。这种网络对于许多应用是重要的，包括检测，分割和标记。尽管如此，一些工作仍集中于无监督方案，这些方案主要表现为图像编码。诸如玻尔兹曼机器(RBM)之类的无监督表示学习方法可能胜过滤波器，因为它们直接从训练数据中学习特征描述。RBM通过生成学习目标进行培训;这使网络成为可能从未标记的数据中学习，但不一定产生最适合分类的特征。Van Tulder等人进行了一项调查，结合卷积分类和RBM的生成和判别学习目标的优点，该机器学习了对描述训练数据和分类都很好的过滤器。结果表明，学习目标的组合完全胜过生成性学习。

　　3)迁移学习和微调：在医学成像领域中获取与ImageNet一样全面注释的数据集仍然是一个挑战。当没有足够的数据时，有几种方法可以继续：1)迁移学习：从自然图像数据集或不同医学领域预训练的CNN模型(监督)用于新的医疗任务。在一个方案中，预先训练CNN应用于输入图像，然后从网络层提取输出。提取的输出被认为是特征并且用于训练单独的模式分类器。2)微调：当手头的任务确实存在中等大小的数据集时，较好的方案是使用预先训练的CNN作为网络的初始化，然后进行进一步的监督训练，其中几个(或全部)网络层，使用任务的新数据。

　　4)数据隐私受社会和技术问题的影响，需要从社会学和技术学的角度共同解决。在卫生部门讨论隐私时，会想到HIPAA(1996年健康保险流通与责任法案)。它为患者提供有关保护个人身份信息的法律权利，并为医疗保健提供者承担保护和限制其使用或披露的义务。在医疗保健数据不断增加的同时，研究人员面临如何加密患者信息以防止其被使用或披露的问题。同时带来，限制访问数据可能遗漏非常重要的信息。

　　6、结论

　　近几年来，与传统的机器学习算法相比，深度学习在日常生活自动化方面占据了中心位置，并取得了相当大的进步。基于优秀的性能，大多数研究人员认为在未来15年内，基于深度学习的应用程序将接管人类和大多数日常活动。但是，与其它现实世界的问题相比，医疗保健领域的深度学习尤其是医学图像的发展速度非常慢。到目前为止深度学习应用提供了积极的反馈，然而，由于医疗保健数据的敏感性和挑战，我们应该寻找更复杂的深度学习方法，以便有效地处理复杂的医疗数据。随着医疗技术和计算机科学的蓬勃发展，对医学图象处理提出的要求也越来越高。有效地提高医学图象处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合，医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。医学图象处理技术作为提升现代医疗诊断水平的有力依据, 使实施风险低、创伤性小的手术方案成为可能，必将在医学信息研究领域发挥更大的作用。

　　参考文献

　　[1]林晓, 邱晓嘉. 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314

　　[2]周贤善. 医学图像处理技术综述[J]. 福建电脑, 2009(1):34-34.

　　[3]Mcinerney T , Terzopoulos D . Deformable models in medical image analysis: a survey[J]. Medical Image Analysis, 1996, 1(2):91.

　　[4]Litjens G , Kooi T , Bejnordi B E , et al. A survey on deep learning in medical image analysis[J]. Medical Image Analysis, 2017, 42:60-88.

　　[5]Deserno T M , Heinz H , Maier-Hein K H , et al. Viewpoints on Medical Image Processing: From Science to Application[J]. Current Medical Imaging Reviews, 2013, 9(2):79-88.

　　[6]A. Setio et al., “Pulmonary nodule detection in CT images using multiview convolutional networks,” IEEE Trans. Med. Imag., vol. 35, no. 5,pp. 1160–1169, May 2016.

　　[7]H. Roth et al., “Improving computer-aided detection using convolutional neural networks and random view aggregation,” IEEE Trans.Med. Imag., vol. 35, no. 5, pp. 1170–1181, May 2016

　　[8]林瑶, 田捷. 医学图像分割方法综述[J]. 模式识别与人工智能, 2002, 15(2).

　　[9]Ghesu F C , Georgescu B , Mansi T , et al. An Artificial Agent for Anatomical Landmark Detection in Medical Images[C]// International Conference on Medical Image Computing & Computer-assisted Intervention. Springer, Cham, 2016.

　　[10]Pham D L , Xu C , Prince J L . Current methods in medical image segmentation.[J]. Annual Review of Biomedical Engineering, 2000, 2(2):315-337.

　　[11]Lehmann T M , Gonner C , Spitzer K . Survey: interpolation methods in medical image processing[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1999, 18(11):1049-1075.

　　[12]Cootes T F , Taylor C J . Statistical Models of Appearance for Medical Image Analysis and Computer Vision[J]. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2001, 4322(1).

　　[13] T. Brosch et al., “Deep 3D convolutional encoder networks with shortcuts for multiscale feature integration applied to multiple sclerosis lesion segmentation,” IEEE Trans. Med. Imag., vol. 35, no. 5,pp. 1229–1239, May 2016.

　　[14]Ghesu F C , Krubasik E , Georgescu B , et al. Marginal Space Deep Learning: Efficient Architecture for Volumetric Image Parsing[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2016, 35(5):1217-1228.

　　[15]Milletari F , Navab N , Ahmadi S A . V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation[J]. 2016.

　　[16] .周永新, 罗述谦. 一种人机交互式快速脑图象配准系统[J] . 北京生物医学工程, 2002; 21 (1) ：11~14

　　[17]杨虎, 马斌荣, 任海萍. 基于互信息的人脑图象配准研究[J] . 中国医学物理学杂志, 2001; 18 (2) ：69~73

　　[18]汪家旺，愈同福，姜晓彤，等.肺部孤立性结节定量研究[J].中国医学影 像技术,2003,19(9)：1218~1219

　　[19]Ishihara S , Ishihara K , Nagamachi M , et al. An analysis of Kansei structure on shoes using self-organizing neural networks[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 1997, 19(2):93-104.

　　[20]Maintz J B , Viergever M A . A Survey of Medical Image Registration[J]. Computer & Digital Engineering, 2009, 33(1):140-144.

　　[21]Hill D L G , Batchelor P G , Holden M , et al. Medical image registration[J]. Physics in Medicine & Biology, 2008, 31(4):1-45.

　　[22]Razzak M I , Naz S , Zaib A . Deep Learning for Medical Image Processing: Overview, Challenges and Future[J]. 2017.

　　[23]林晓, 邱晓嘉. 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314