時間：2023-03-24 15:21:23
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將微球投入溶液中，使其分布較均勻，并置于顯微鏡下觀察，得到清晰的微球顯微圖像。根據我們先前的工作，通過測定微球的外徑D以及其在溶液中所成像的黑環內徑的d，可以根據有關理論方程來確定微球或其周邊介質的折射率。因此，需要精確測定D與d。下面介紹我們用VBAI編寫的程序如何實現對微球像D與d的智能自動測定。進入VBAI的InspectionState編輯窗口，可以編輯整個程序的主要過程。我們的設計是:先在“Inspect”過程中對圖像進行預處理并找到物體，得到物體個數;然后在“GOON?”過程中判斷檢測到幾個物體，是否已經檢測完全部物體;隨后在“Measure”過程中對當前序號的物體進行檢測。進入每個過程進行具體步驟的編輯，只需雙擊右側工具中的相應操作，就可以將該操作加入程序中，在屬性窗口中對操作的各項參數進行設定。在“Inspection”過程中，我們首先打開圖片，選中循環取圖將依次獲取目標文件夾中的每個圖像文件。如要測量真實尺寸，則要對圖像進行標定，VBAI中Calibrateimage有多種方式。通常實驗室顯微鏡采用顯微標尺進行標定，選擇第一種模式，導入顯微標尺的圖像，標定完成后生成標定文件，檢測時自動讀取。
接著我們對圖像進行預處理，這將打開visionassistant窗口，可對圖像進行LUT變換、濾波、分割、形態學變換等多項操作，在本實例中將圖像處理為適合尋找物體的二值化圖像。然后對處理過的二值化圖片進行DetectObjects操作，得到物體數列。SelectImage操作將原圖像讀入，代替處理過的二值化圖像，為下一步檢測做準備。SetVariable的操作是將DetectObjects操作中檢測到的物體個數存入代表剩余物體數的X。“GOON?”過程中沒有圖像處理的具體操作，只在InspectionState編輯中有一個判斷，在指向end的箭頭定出編輯走向end的條件，為剩余物體數X＜1，當X≥1時將執行默認箭頭，走向“Measure”過程。“Measure”過程中，首先IndexMeasurements讀取之前DetectObjects中檢測得到的物體數列的的第X個物體。接著，要設置程序可以根據物體的位置、大小等自動建立相應的ROI，即檢測區域，由于要進行微球圖像直徑的檢測，因此區域類型選擇圓環形。然后就可以在檢測區域內進行圓的直徑檢測了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到這一點。在直徑檢測中，程序在檢測區域內沿徑向生成一系列的檢測線，曲線為沿檢測線方向上灰度值變化曲線的一次導數曲線，反映了灰度值的變化速率，負數部分對應圖像由亮變暗，正數部分對應圖像由暗變亮，極值處即變化速率最快處，也就是邊緣所在位置。曲線上方的參數設定包括判斷邊緣的閾值，平滑算子的大小，取樣寬度，每條檢測線之間的間隔等。由于是根據擬合出的曲線確定邊緣位置，因此可以超越像素的限制，實現亞像素等級的超分辨率精確度。
檢測程序首先得到每條檢測線上的邊緣點位置，再根據所有邊緣點擬合出圓形邊界，計算出直徑數值，程序中給出精確到0．01個像素的結果。結果的穩定性還要取決于拍攝環境、光照、相機穩定性等。圖像中微球邊緣的黑環是由于光線折射造成的，根據我們先前工作，證明其粗細與微球與溶液的折射率比值成一定比例關系。因此，程序中通過分別測量各微球的D與d，調整FindCircularEdge操作中搜尋方向、邊緣種類等參數可以搜尋到內徑圓和外徑圓。在精確測定D與d值后，可自動根據我們先前工作導出的方程式，給出微球的折射率或是其周邊介質的折射率。Calculator是界面類似LabVIEW圖像化編程工具的一項功能，可以由用戶自己選擇輸入輸出量、制定復雜的運算程序等，本實例中為利用文獻的方程式計算出微球的折射率。DataLogging可以選擇需要記錄的數據寫入指定的txt或csv文件，以便后續的數據分析統計。最后SetVariable將變量X減1。VBAI應用編寫完成后可作為專用的檢測軟件使用，處理圖片時將需要分析的圖像放在同一目錄下，進入VBAI文件，指定該路徑，點擊RunInspectioninLoop，就可以自動完成所以圖片的分析，并得到記錄有數據的txt或csv文件。這樣生成的檢測程序智能、客觀、準確、快速，實現了圖像中微球的識別尋位、移動ROI建立、兩個直徑的測量、折射率計算、數據保存等操作的完全自動化運行。而且整個操作與運算排除了人為操作中的主觀性因素，精度亦達到亞像素水平，平均單個微球的測量時間僅需0．20s。為了檢驗其測定的準確性，在對拍攝系統和環境進行標定和控制之后，選擇合適的微球作為檢測對象進行多次檢測。同時，用以往常用的油浸法對微球折射率作對照測定，測得的折射率與本VBAI生成系統測定結果高度吻合，說明VBAI檢測程序的測量準確性可重復性較高。
2應用于細胞檢測
2．1背景
細胞是生物醫學研究的重要對象之一，通過分析細胞的顯微圖像我們可以得到很多有用的信息。紅細胞是人類血液中存在的主要細胞，一直是研究的熱點。正常的紅細胞呈雙凹圓盤狀，而衰老和不健康的紅細胞會呈棘形、雙凹消失等不規則的形態。通過觀察與分析顯微圖像中紅細胞的形態可以評價其健康程度。所以這里以紅細胞為例說明如何采用VBAI編寫適合于進行細胞圖像分析的技術過程。
2．2方法
將紅細胞懸浮于緩沖液中，置于顯微鏡下觀察，利用數碼CCD攝像頭拍攝下細胞的圖像。檢測程序上需要先尋找到各個細胞，再對每個細胞進行檢測，與微球檢測的過程類似，程序總體設計上依然可以利用上節中微球的檢測程序的設計，但需要根據有關圖像處理分析的內容更改具體的圖像處理分析操作。在圖像預處理操作中需要將原始圖像處理為適合物體識別的二值化圖像，利用VisionAssistant，先對圖像轉灰度圖像、適當的LUT處理，在分割處理上，由于細胞邊緣處明暗對比較大，邊緣銳利，因此選用基于移動窗口分割的算法可以較容易地找到邊緣。通過實驗比較證明，選用Backgroundcorrection分割，可綜合局部和全局的灰度變化信息。分割移動窗口大小設置為邊長接近細胞邊緣寬度2倍的正方形最為合適。分割完成后再對二值圖像進行一定的形態學變換操作，將邊緣盡量變得閉合并填充孔洞。最后進行DetectObjects操。接著將對細胞形態進行分析。首先根據DetectObjects操作中所檢測到的物體列表，對每個細胞進行檢測區域的建立，即設置ROI。然后依然使用FindCircularEdge操作，在該操作中調整參數，使得檢測線能較準確的發現邊緣。該操作完成后，將輸出一項名為Deviation的參數，該參數代表了細胞邊緣與標準圓的標準偏差。同時該操作還可以得到細胞直徑等相關的信息。將Deviation除以直徑后可以得到細胞邊緣與標準圓的相對標準偏差，由于健康紅細胞的圖像是近似圓形的，因此Deviation參數可以一定程度上反映紅細胞的健康程度。將實驗中拍攝到的采用不同保存格式、保存不同天數的紅細胞圖片歸類，用VBAI程序進行分析，結果保存在csv文件中。為較健康的細胞，圖像中細胞外輪廓近似圓形，Deviation/R=1．2‰;為發生了一定形變的細胞，Deviation/R=3．2‰為嚴重變形的棘形細胞，Deviation/R=7．3‰。隨著細胞變形程度加重，細胞的相對標準偏差值也隨之增加。通過軟件分析的優勢在于:可以客觀而定量地給出每個細胞的變形程度;可以快速自動地分析大量的圖片，得到大量的數據，并對數據進行后續的統計處理，具有統計學意義。除此之外，還可以獲得細胞的大小信息，通過視野內細胞個數，得到細胞分布密度信息等。
3應用于圖像的改善
3．1背景
某些生物醫學樣品的顯微圖像，由于各種原因，其清晰度與對比度都不能滿意，對此，也可以運用VBAI的圖像處理的方式對圖像進行改善。下面介紹花粉孢子斷層掃描圖像中噪音及對比度不理想的斷層圖作改善的技術過程。
3．2方法
首先對整幅圖像中的噪雜進行去除，通常改善的方法有空域濾波和頻域濾波，兩種方法都可通過VisionAssistant中的算法實現。其中空域濾波的算子較多，功能更加豐富。不僅提供了低通、高通等10多種算子、每種算子3×3，5×5，7×7三種尺寸，還可以由用戶自定義算子以滿足特殊需要。整幅圖像改善完成后對左右對比度及清晰度不理想的花粉孢子斷層圖像進行增強，首先建立一覆蓋中央花粉孢子像的區域，使用一可旋轉的長方形區域，長方形的方向與左右像平移的方向垂直，寬度等于左右像平移的距離。接著利用Calculator操作計算圖11(a)左右像的位置。輸入中央像的中心點(X0，Y0)、角度α和平移距離L，則左像、右像中心點(X1，Y1)，(X2，Y2)分別為:X1=X0+L•cosαY1=Y0－L•sinαX2=X0－L•cosαY2=Y0+L•sinα以此為中心點坐標參數，長寬與角度參數使用中央區域的長寬與角度，分別建立覆蓋左右像的區域，使用VisionAssistant對左右區域內的圖像進行對比度、明暗度的調整增強。得到處理后的圖像，三個層面的圖像的對比度基本相同。利用VBAI對圖像進行處理與改善，不僅功能豐富，適用性強，且操作簡單，易于掌握，程序建立完成后還可以快速的對其他同類圖片進行處理，大大節省了時間。
4結語
使用VBAI創建圖像分析處理程序，可對各種生物醫學對象進行分析和檢測，可對圖像進行處理與改善，其優勢在于:
(1)相比起人眼觀測和手動測量，本方法能夠提供客觀和量化的數據，可快速對大量圖像進行自動分析并保存檢測結果。
(2)相比起通用化的測量分析軟件，本方法針對性強，針對各種特定情況和需要制定適應的程序，準確性、有效性和實用性高。
摘 要：問題意識是現在中學生非常缺乏的一項思維能力。初中數學培養學生的提問意識是新課標的要求，也是提高學生數學素養和思維能力的重要一環。為了更好地在初中數學課上培養學生的問題意識，教師應該注意學生的差異性，過程的漸進性以及問題的有效性。
關鍵詞：初中數學；教學理論；問題意識
長期以來，課程教學相對重視問題的解決，但忽略了問題的提出。新課程改革下，這一現象有了明顯改善。初中數學作為數學學習的重要環節，大力培養學生的提問意識和培養能力是提升學生綜合素質和探索精神的重要方式。美國教育家肯尼斯?H?胡佛說：“整個教育的最終目標是培養學生正確提出問題和解決問題的能力。任何時候都要鼓勵學生提問。”中國現代的中學教育也開始逐漸關注課堂提問的重要意義，開辟出了“探究―發現”的教學模式。本文嘗試在相關資料和實踐的基礎上，從理論方面討論課堂提問的相關內容，并給出一些培養提問意識的相關途徑。
一、提問意識的意義
新時代下，需要培養的是能夠獨立思考，有自己思想和看法的創新型人才，這也是人們常說的綜合素質的一個重要組成部分。而一切的思考和創新無不從一個提問的思維衍生出來，所以，培養學生的提問意識是新時代價值觀和社會需求的體現。說具體一點，新課程改革在各地區、各年齡段廣泛開展，要求中學生主觀能動性的發揮，提倡探究式學習。這其實也是重視培養提問意識的一種體現，在探究性學習中，學生可以最大限度地發散思維，引起好奇，提出疑問，并且在不斷探索中尋求答案。
從數學學科特質的方面來說，提問意識有著更加明確的意義。數學課程除了傳授數學的知識之外，還要提升數學的技能，培養數學的思想。其中，關于數學的思想，包括嚴密的邏輯，簡潔的表達等數學學科素質，也包括思維的發散、創新和質疑等。在數學課上培養學生的提問意識，有助于學生形成數學學科的專業素
養。而且，數學上的提問意識也不只限于數學上的應用，在學生的日常生活中，這種善于提問、善于思考的意識同樣可以幫助他們解決很多問題，可以說，善于思考和提問，本就是獨立人格應有的品格。
二、培養提問意識的相關原則
1.差異性原則
學生和學生之間是存在差異的，班級與班級之間，甚至學校與學校之間更是各有其獨特的方面。所以，培養學生的提問意識要注意重視學生之間的差異性。這個差異性，一方面指的是學生能力和學習程度的高低差異，比如，有些學生理解問題快一些，有些學生可能相對較慢；或者，對于初三的學生和初一的學生，不能提出同樣的要求等。這是由學生本身的能力和知識儲備水平所決定的，如果不考慮這一層的差異，可能會造成各層次的學生發展不平衡。另一方面指的是每個學生之間存在的獨特的思維個性，比如，有些學生對于幾何方面更為敏感，有些學生可能對數字更感興趣；或者，有些學生可能習慣在交談中獲得啟發，有些學生更喜歡在實際訓練中磨煉思維水平。如果不考慮這一方面的層次性，激發學生思維的教學工作可能會事倍功半，也就難以激發學生的提問興趣。
2.漸進性原則
知識的積累是一個過程，能力的培養也是一個過程。學生提問意識的培養也同樣是一個漸進的過程，不能一蹴而就。對于數學科目來說，學習的過程更是環環相扣，缺少了前面必要的積累，后面的思路就很難跟上。所以，對于學生的思維訓練要由易到難，由簡到繁，對于學生一開始提出的，可能還比較幼稚的問題，教師應該抱有一定耐心，不要嫌棄或者嘲笑，最初只以鼓勵為主，保持學生敢于提問的信心和興趣，隨后隨著學習的深入，針對不同W生的特點，有目的有方向地進行引導。而教師自身提出的激發性質的或者引導性質的問題，也應該考慮學生的接受情況，不要一上來就提出比較難的問題，學生總是回答不了，就會打擊他們的學習積極性。當然，漸進性還是要強調“進”的，雖然剛開始的時候，問題設置以基礎簡單為主，卻不能一直都保持在一個水平，否則學生的思維得不到鍛煉，還是要逐步地、分階段地增加難度，以適應學生的思維發展。
3.有效性原則
不是學生提出的所有問題都是有意義的，對于這一點，教師應該學會甄別并且合理利用。有時候在數學課上，學生的思維非常活躍，通過提出的問題可以看出他們的思維“散的太開”，很多時候已經完全偏離了教學的主線，或者問題的角度過于狹隘，有鉆牛角尖的嫌疑，這些問題只會分散學生的精力，而不會對點亮思維火花有所幫助。這時候學生所提出的問題就屬于無效問題。遇到這種情況，教師要不動聲色把學生從偏離的路上拉回來，但不能簡單制止或直接批評，以免傷害學生提問題的積極性。比如，可以開始一個新的話題，以轉移學生的注意力；也可以放棄學生提問中比較偏狹的一面，而選取比較有意義的角度進行解答或者討論。
參考文獻：
Photoshop是由Adobe Systems開發和發行一款功能強大的圖片處理計算機軟件，目前其已廣泛應用于戶外平面廣告設計、影樓攝影后期處理和多媒體課件制作等領域，其功能強大且操作便捷，目前已成為應用最為廣泛的圖片處理軟件。本文就該軟件在醫學論文圖片整合中的一些應用技巧做一簡要介紹，旨在為醫學工作者在論文撰寫圖片整合方面提供針對性的實踐參考。
【關鍵詞】Photoshop 醫學論文 圖片整合
1 醫學論文圖片整合過程中常見的問題
醫學工作者在論文撰寫過程中常常遇到圖片的調色、圖片格式的轉換、像素的設置、多個單幅圖片向一副圖片的整合等諸多問題，由于圖片處理技巧的缺失，往往造成圖片處理不符合期刊的要求，延誤論文撰寫和發表的進度，筆者就醫學期刊論文圖片處理要求，就多個單幅圖片向一副圖片的整合（包含序號和標尺的添加）處理技巧做一針對性的介紹。
2 Photoshop在醫學論文圖片整合中的應用
2.1 Photoshop版本的選擇
本文軟件選擇Photoshop cs2.0簡體中文版，cs2.0版雖然是Photoshop較為早期的版本，但具有該軟件最基本和最常用的功能，cs2.0中文版的優勢是軟件本身只有數百兆，占用內存小，刪減了不常用的功能，對計算機配置要求較低，且已被漢化便于操作使用，完全能滿足對醫學論文圖片處理的要求。
2.2 多個單幅圖片向一副圖片的整合
本文以四副單個圖片整合為一副圖片為例，在軟件中依次將四副單個圖片打開，任選一幅圖片點擊菜單欄圖像-圖像大小，并記錄圖片的寬度、高度及分辨率；空白背景圖層構建：點擊菜單欄文件-新建，參數設置：高度和寬度設置約為單幅圖片的二倍多一些（空白圖片上放置四幅圖片），像素設置與單幅圖像素一致（圖1）；四幅圖片移動至空白圖層：選擇工具欄移動工具，依次拖動四幅圖片至空白圖層，形成一個多圖層圖片，同時關閉原四副圖片，在活動圖層面板分別點擊“圖層1-4”文字給每張圖片針對性命名；圖片的排版：以四副圖片平排各兩張為例，使用工具欄移動工具分別移動各張圖片至大置，在軟件上、下刻度線上拖動形成交叉參照線用于精確定位（參照線不會被保存至圖片），圖片與圖片間的距離根據期刊要求參照刻度線確定，操作同時可使用放大鏡功能放大圖層，使用鍵盤上下左右進行微量精準調節（圖2）。
2.3 圖片序號和標尺的添加
序號的添加：點擊圖層面板下部“創建新圖層”，選擇新圖層，點擊“排版文字工具”并選擇字體和字體大小，在空白圖層上依次鍵入ABCD，并分別拖動文字至圖片右下角，可使用參照線進行準確定位；標尺的添加：標尺是醫學論文表示圖中顯微結構大小的參照線，新建空白圖層并雙擊文字重新命名“標尺”，選擇“標尺”圖層，點擊選擇“矩形選框工具”，在標尺圖層中建立矩形空白選取，然后點擊菜單欄編輯-填充，顏色使用黑色（可根據需要變換顏色），Ctrl+D取消選區，快捷鍵Ctrl+T可通過控制滑塊調節標尺的長度和寬度。
2.4 圖片的保存
圖片保存常用格式有三種：JPEG、TIFF和PSD，三種格式各有特點。JPEG格式壓縮量較大，圖片數據容量較小，為常用格式，TIFF格式壓縮量小，圖片數據容量較大，但圖片顯示細節較好。PSD格式是多個圖層并存能夠被Phtoshop識別的一種圖片格式，嚴格來說并不是圖片，但它能保存圖片的圖層原始狀態，其優勢是為圖片的修改做了備份儲備。
3 結語
Photoshop軟件功能強大使用方便，在各個領域應用十分廣泛，醫學領域尤其是醫學形態學領域使用最為常見，熟練掌握該軟件的操作技巧在醫學工作者圖片處理過程中能起到事半功倍的效果。本文除了以文字形式介紹外還制作了相關操作屏幕錄像視頻供交流學習（https：///cknZu4Xy9Dk9w 訪問密碼 d954），旨在為醫學工作者論文圖片處理提供一些基礎性操作幫助。
（通訊作者：李明）
參考文獻
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作者簡介
高欣（1977-），女，山西省呂梁市人。現為長治醫學院講師，主要從事計算機基礎教育。研究方向為計算機技術在醫學教育中的應用研究。
一、計算機化病歷
計算機化病歷是醫學信息學的一個重要研究方向。它是指存在一個系統中的電子病歷，這個系統可支持使用者獲得完整、準確的資料；提示和警示醫療人員；給予臨床決策服務；連接管理、書刊目錄、臨床基礎知識以及其他設備[2]。電子病歷的優點如下：完整的電子病歷存儲系統支持多個用戶同時查看，保證個人醫療信息的共享與交流。通過網絡，醫師可以在家中或在世界任何一個角落隨時獲得患者的電子病歷。同時可根據不同的用戶給予不同的資料查詢權限，從而保證了病歷的安全性。授權用戶在適當時間才能查看合適的病歷。
此外，電子病歷不再是一個被動的醫療記錄。論文通過與圖像信息的整合，可提供實時醫療監控，藥物劑量查詢等多種功能。電子病歷已成為新興信息技術和信息工具的基礎。
電子病歷目前可大致分為單機電子病歷和網上電子病歷兩種。網上電子病歷的優點是采用了ASP服務器提供全球，安全性與數據完整性則由ASP供應商解決；缺點則是數據不在醫師所工作的計算機上。
雖然醫療界投入巨資，電子病歷仍存在許多問題亟待解決[3]。首先，病歷數據的輸入界面仍不夠簡單；其次，電子病歷需要統一的醫學用語標準。目前，美國國家醫學圖書館已制定出統一醫學用語系統(unifiedmedicallanguagesystem，UMLS)，這一系統包含了近一百萬個術語描述醫學概念。一旦該系統得以推廣，將極大地促進全球醫學用語的標準化。
二、醫學信息系統
醫學信息系統與其他工業系統有很大的不同。畢業論文不同的部門對信息的要求不同，這是對醫學信息系統最大的挑戰。例如，信息系統用戶可分為基本用戶和二級用戶，基本用戶包括醫師和其他護理人員；二級用戶則包括醫療保險公司、政府醫療保險機構等。不同用戶需要的信息不同，導致信息管理的復雜性。同時，如何有效地利用不同的信息系統解決不同的醫療管理也日益成為人們重視的課題。
信息系統包括實驗測試系統、醫療設備訂購與維護系統及影像圖片存儲與交換系統等，存儲于不同的計算機和不同的信息網絡中。對于特定的用戶來說，前端界面可能有所不同，但是后端數據必須是一體化和標準化的。
醫學信息系統包括企業資源規劃系統(ERP)、患者關系管理系統(patientrelationshipmanage—ment，PRM)、數據挖掘及決策支持系統等|4J。ERP技術在商業領域取得巨大成功，近年來，其在醫療機構中也得到廣泛應用。其特點是將企業信息整合為一體(整合的數據庫)，所以各系統都提供一致的數據。一次輸入，多次使用，有效地降低了輸入費用，并保證各系統得到完整、實時、一致的數據。其次，ERP系統可用來決策醫療設備訂購、管理和維護，例如通過一個整合的數據庫，根據病床的使用率，ERP系統可自動選擇最合適的時間對醫療設備進行維護。PRM是側重于患者需求的信息管理系統。PRM記錄患者生活習慣、個人病史、家庭病史以及過敏反應等，醫院從而可提供更加個性化的醫療服務。同時通過PRM，患者也可向醫院詢問醫療方案。數據挖掘技術在醫療管理上也日益重要，這種技術的主要優點是降低成本，為醫師提供最有價值的信息，從而提高醫療診斷的質量。Bresnahan[5]指出，上千種的服務、多種治療方案以及相互關系使信息系統越來越復雜，而這種復雜性推動了數據挖掘技術在醫療上的使用，已遠遠超過其在銀行業和零售業的應用范圍。
三、醫療決策系統
醫學實踐最重要的是作出正確的醫療診斷，因此醫學信息學將研究重點也放在決策系統上。碩士論文決策系統不僅需要先進的信息科學技術和工具，而且需要理解醫師如何利用推理知識作出醫療判斷。
當前決策系統主要基于兩種方法論：著重于統計分析的定量分析法，以及側重于邏輯推理的專家系統法。定量分析法產生于上世紀50和60年代，主要用于解決心臟疾病和異常疼痛等臨床問題。早期系統以概率決策理論為解決問題的依據。最新的此類系統以美國Stanford大學PANDA項目最為著名[6]。PANDA項目使用了決策分析技術，主要應用于胎兒期診斷，根據概率分析方法對胎兒期中的問題作出最有利于患者的選擇。專家系統法以邏輯推理為解決問題的核心。最著名的第一代專家系統是MYCIN系統[7]。此系統主要用于對多種傳染病的診斷和治療，其中的醫學知識不是包含于工具中，而是存儲在規則中。第二代專家系統則以Asgaard系統最為成功[8]。系統大大擴展了MYCIN的功能，并補充了一系列的推理方法，其中包含了所有相關領域中的復雜知識。通過與數據庫的連接，系統可自動提取帶有時間標志的數據，而這種功能則使系統可針對某個患者作出特定階段最適合的治療方式。另外通過反溯法可比較不同的醫療護理，并作出相應的質量報告。
四、影像信息學技術
自上世紀70年代中期，以計算機為基礎的醫學影像學隨著數學、生物物理學和工程模型學蓬勃發展起來。但是由于各類學術會議側重于影像，而忽視了信息學，導致醫學影像信息學科發展緩慢。
直到近年，界面友好的醫學影像數據庫與二維、三維結構及可視化的結合將醫學影像信息學帶入了一個嶄新的時代。開始于1990年的“可視人”項目提供了大量的人體模擬圖像，這一技術的廣泛應用帶動了各類解剖學教育軟件的開發，更為重要的是引發了關于模型、摸擬及大型數字化圖像搜索等一系列的信息學問題。同一時間開始的“人類大腦”項目則直接導致了大量關于大腦數據圖譜登記、分ShanghaiMedJ，2004，VoI27，No9區等課題的開展。新的信息學、生物計量學、計算圖像學的結合，使人們重新認識到影像信息與模擬學的重要性。
現代影像信息學研究的重點包括圖像傳遞標準、傳遞規則、醫學術語、信息壓縮、圖像數據庫索引及圖像病例傳遞安全等。從“虛擬細胞”[9]到“虛擬人”[10]，當前影像信息學從分子水平、細胞水平、組織水平到個體都得到廣泛的應用。然而，醫學信息學面臨著更多亟待解決的現實問題。影像信息的完整化需要更深層的科學、技術和醫療實踐的結合，包括對二維和三維圖像自動分區與注冊的新技術；數據抽象與概括；圖像數據庫中生物多樣性來解釋群體圖像數據和表現型與基因型之間的關系；開發醫學信息數據注釋語言整合高級圖像系統和醫院信息系統等。
五、遠程醫療與互聯網
隨著寬帶網進入千家萬戶，遠距離傳遞診斷和患者管理信息成為可能，遠程醫療成為新的研究熱點。通過網絡電視和無線技術，使醫師及患者能隨時傳遞相應的醫學相關信息，從而為遠程醫療開創了更為廣闊的應用前景。然而遠程醫療昂貴的醫療費用使其現階段只限于特定的人群。
互聯網的出現提供了圖片和文字傳輸的介質，而且為醫療機構提供了海量的信息數據。英語論文在互聯網的幫助下，醫師不僅可以全球共享醫學資源，而且可以針對某一特殊病例進行廣泛的交流。例如，美國國家醫學圖書館提供醫藥在線(MEDLINE)數據庫，其成員可查看、打印各類文獻資料；醫學網(CLINICWEB)則提供所有臨床信息的索引，是醫學界常用的搜索引擎。同時互聯網的發展為一些身患相同病癥人群的相互交流提供了可能，此類患者交流組織的形成有利于自我尋找最合適的治療。
六、數據標準的重要性
電子病歷和病案的大量應用、醫療設備和儀器的數字化，使得醫院數據庫的信息容量不斷地膨脹。然而簡單存儲信息只是數據庫的低端操作，數據的集成和分析以及醫學決策和知識的自動獲取才是信息學研究的重點。要對數據進行加工和分析，數據必須以特定的結構方式來存儲。數據結構允許計算機輕易地傳遞符號和像素，并大大提高信息處理的速度。然而，這種數據結構不是僅由輸入來決定的，醫護人員必須有一約定俗成的數據標準，并為社會所公認。這一數據標準明確了數據庫中存儲的特殊符號所具有的涵義。其作用正如字典一樣，起到咨詢和定義的功能。數據標準又可分為文字標準和信息標準。
文字標準是指標準必須以文字形式表示，而不能以圖像形式表達，國際上稱為醫療數據系統，它包括一系列有特定涵義的單詞。意識到標準的重要性，越來越多的醫學和信息組織參與到此標準的制訂中來。其中最著名的為美國病理協會制訂的人類與獸類醫學系統術語標準SNOMED和英國健康中心制訂的醫學系統術語標準ReadCodes。
信息標準則同時定義文字和圖像數據。當今最通用的信息標準稱為HL7(HealthLevelSeven)，也可稱為標準衛生信息傳輸協議，其中又包括醫學數字化圖像和傳遞標準(DICOM)。HL7標準確定了數據庫系統中信息傳遞的順序和格式，涵蓋了實驗測試術語、藥品設備采購術語、收費術語、出院轉院術語及電子監護術語等，并提供了一種類似于數據庫的結構，利于患者信息在電子病歷系統、實驗室系統等多種數據系統中傳遞。
DICOM可明確圖像在數據流傳遞過程中壓縮和加密的格式，并確定CT圖像或B超圖像在數據庫中存儲的方式。
七、結語
醫學信息學是計算機技術、生物物理學、統計學等與現代醫療結合的新興學科，也是提高醫療服務質量、醫院管理水平和降低成本的必然結果。這一學科需要多領域科研人員和醫務工作者的大力合作。可以預見，不久的將來醫學信息學將在醫院管理、教學和科研、疾病的預防、診斷和治療等方面發揮巨大和不可替代的作用，并將帶動整個醫學界的革新。
參考文獻
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關鍵詞： 法學基礎理論教育 法律認知科學 實驗 教學步驟
法學基礎理論教育是法學教育的基石，由于其所涉及的理論問題眾多，與其他人文社會學科的交叉較多；長期以來，深受哲學、政治學、社會學和歷史學的影響；最近一二十年又受到了經濟學的重大影響，因此，傳統法學教育以講授、探討為主，后來受到社會科學的影響，加入了社會調查和經濟分析演算的模式。但是，法學教育與自然科學存在一定交叉，也能進行一些實驗課程，典型就是犯罪學、偵查學方面的實驗研究。在法律心理學方面，不僅能夠進行法律心理學的社會研究，還能夠進行生理、心理學方面的實驗研究，典型的就是從事“法律與認知科學”交叉問題的實驗研究。本文以“法律認知科學”（法律認知心理）實驗為例，對法律實驗問題進行探討。
法律屬于社會科學，作為法律基本理論的法哲學問題則既屬于社會科學問題，又屬于哲學問題。所以，法哲學屬于人文社會科學。法律認知科學是指運用認知科學的一些理論和方法對法哲學的基本問題進行研究；法律認知科學是運用自然科學的方法研究人文社科的法哲學問題，其屬于人文社會科學與自然科學的銜接。
與傳統的法哲學講授、討論的方法不同，法律認知科學也可以采用實驗的教學研究方法。但是，法律認知科學實驗與自然科學（醫學和生物學）實驗有本質區別。一般的醫學和生物學實驗是研究生命體的生理狀況和病變的醫治問題，而法律認知科學的實驗則是運用醫學或生物學的手段，研究法律決策中生理心理過程，研究人文社科問題的生理基礎。
法律認知科學實驗的教學步驟如下。
一、實驗之前的課程講授
1.相關法哲學理論的講授。法哲學理論的講授，主要是介紹現有的一些法哲學流派和主要的法哲學觀點爭議，這為日后提出問題奠定了基礎。法律認知科學的實驗設計主要是運用生理實驗解決法哲學問題或者部門法的主要問題，所以人文社科問題是實驗的目的之所在。很多法律認知科學的生理實驗流程大同小異，運用的設備相差無幾，但是其所解決的法哲學問題卻大相徑庭，所以，相關的法哲學理論的基礎必須夯實，否則實驗就是無的放矢。
為了進行“法律認知科學”的實驗，就必須讓學生選修“法哲學”、“西方法律思想史”和各個部分法的法哲學課程（如“民法哲學”、“刑法哲學”、“訴訟法基礎理論”等課程）。為此，我們開設了“西方法理學”和“法哲學”等課程。通過相關法哲學課程的講授，并組織學生對部分重點問題、爭議問題進行詳細分析，提煉出核心爭議之所在，由此設想日后可以進行實驗的粗略方案。這一點也是體現“認知研究”與“治療研究”之間的區別，體現我們研究的人文社科的目的指向（而非一般的自然科學或醫學意義）。此外，我們還為法學碩士生開設了“神經元法學”和“法律認知科學”等課程，對此類問題的探討更為專業、細致。
2.聯系醫院的醫生前來講課。由于課程具有跨學科性質，這種課程需要其他學科的知識。而本學科的教師雖然具有一定的跨學科知識背景，但畢竟其主導學科還是法學或法理學，在其他學科方面的學識顯然不如這個領域的專家。所以，邀請其他學科的教師或研究人員前來授課就顯得很有必要。而對于法律心理實驗課程而言，這方面主要是請醫院的醫生前來上課。這里包含了以下三類，一類是神經科專業的醫生，其為我們講解腦神經系統的相關知識。部分高學歷的醫生由于擁有系統的碩士、博士乃至博士后的教育和科研知識，甚至還可能從事過“認知”領域的生理研究，就能夠從“生理心理學”的“認知”角度為我們講解實驗設計的方案、流程等對實驗特別有意義的問題。
3.帶領學生前往實驗室參觀。由于法學專業學生對工科和醫科的實驗室一般都比較陌生，如果他們對醫療設備或者醫學實驗室沒有相關的認識，就不可能設計出好的實驗方案，因此，非常有必要讓他們參觀實驗室或者醫療設備。在參觀的過程中，由醫務和實驗人員進行相關知識的講解，其中包括儀器、操作流程和儀器軟件的介紹。老師和學生甚至可以進一步接觸機器，如進入密封的磁共振室，躺入磁共振儀器內模擬作為實驗的受試者。這樣，他們能夠親身體會到躺在儀器內接受檢查或實驗者的境況，設計出更加切實可行的實驗方案。
從事“法律認知科學”實驗的儀器設備與“醫學治療和檢查”的實驗設備雖然相同，但是依舊存在一些差別。如磁共振機器，一般醫學治療目的進行的檢查往往只需要運用“1.5T”級別的機器；雖然這種級別的機器也能運用于“法律認知科學”實驗，但是相關實驗對儀器的要求往往更高，通常要求是“3.0T”級，此級別儀器在普通醫學檢查中的運用就比較少；認知科學實驗的磁共振儀器甚至使用到高達“12T”級別。
二、帶領學生進行實驗工作
1.通讀實驗報告。法律認知科學相關的實驗論文很多，必須進行大范圍的選題篩選。粗略篩選之后的論文，由任課教師組織學生進行研讀。研讀的目的有兩個，一是看看研究現狀，知道他人的研究進程、重點、熱點和難點。通過這些研讀，我們就能夠根據現有的研究進度，選擇尚未研究（發表的）而又可能比較重要的一些問題，這些問題就是日后實驗選題的大致范圍。
二是參考他們的研究手段、流程，對他們的研究方法進行借鑒。現在發表的論文，一般都會大致介紹實驗的流程。然而，學術論文畢竟不是實驗報告，其更多側重于問題的提出、解決和分析，流程的介紹往往比較粗糙。當然，部分學術論文也有比較詳細的實驗流程，對此類論文的仔細研習，就能對實驗設計產生比較大的影響。①
2.對主題進行社會科學的探討。在進行文獻研讀的基礎上，我們能夠得出大致的可能的研究“主題”，這時返回法律社會科學領域，以法哲學的視角重新進行審閱，才能更好地獲得“生理心理學”和“人文社會科學”之間的自然銜接。在生理自然科學領域可能可以從事實驗研究的“主題”，還必須獲得“法哲學”、“法社會科學”上的意義。因為，有的問題雖然在自然科學上具有很大的研究價值，然而從人文社會科學的角度看，其意義可能就會大打折扣（或者意義就不那么直接）。此類論文的價值更多是在“治療性”而非“認知性”。很多人文社會科學（法哲學）的問題雖然意義重大，但從自然科學（生理心理學）的角度看，在現階段卻還缺乏研究該問題的“方法”和“設備”。所以，必須獲得二者的協調和平衡。
主題的選定是法律認知科學實驗的第一個難點。這個難點意指“我們要解決什么主題”，其既涉及“什么主題十分重要”，又指“對該主題的研究到什么程度”，還指“現在已經具備研究該主題的手段或方法”。
3.組織實驗設計。從法律認知科學實驗的角度看，組織實驗設計的第一步是設計實驗方案，這是最重要的一步。設計何種方案、設計何種場景、設計何種問題，以及何種音像、問卷材料，都關系到實驗結果的真實與否。這也是法律認知科學實驗的第二個難點。我們要設計出一些“場景”或者“問題”，讓受試者在這種環境下能更真實地思考或者表達情緒，從而得出比較真實的實驗結果。
西方國家在以往的研究中，存在比較巧妙的實驗設計，例如對于道德中不公正問題的容忍情況，研究者在最后通牒實驗中，部分受試者拒絕接受不公平的分配方案，這是其情緒化的表現。該實驗設計如下②：19名（方案接受者，“responder”）接受磁共振掃描，共進行了30輪游戲，對手（方案的提出者，“offer”）部分是人，部分是計算機。每次都涉及10美元的瓜分。對手所提出的方案中，一半是公平的（對半開），剩下的為2次“9比1”，2次“8比2”，1次“7比3”；在這些方案中，方案提出者的分配比例較大，而接受者的比例較小。結果是，對于公平的方案，方案接受者都接受了；越不公平的方案，則參與者的接受率越低，“7比3方案”至“對半開方案”的所有方案（即“5∶ 5”，“6∶ 4”，“7∶ 3”）都被接受了。在“9比1”和“8比2”兩種方案中，如果“方案提出者是人”，則其方案的接受率低于“方案的提出者是計算機”。這就意味著方案接受者對于不公平方案存有情感性反應。這種不公平引發的腦區為：兩側前腦島（bilateral anterior insula）、背外側前額葉皮層（dorsolateral prefrontal cortex，DLPFC）、前扣帶回（anterior cingulate cortex）。這證明了兩側前腦島（bilateral anterior insula）厭惡不公平，作為負面情感的腦區，其反映出了對于不公平方案的厭惡。諸如此類實驗設計非常巧妙，就能夠為我們進行相關實驗提供設計上的參考或模仿。
4.進行預實驗。在實驗設計之后，有必要進行預實驗，檢驗實驗的可實施程度。這種預實驗，可以提升實驗者的信心，也可以作為申請相關課題的依據。更為重要的是，預實驗還可以檢測實驗的可行性，對可能出現的問題或缺陷進行適當的修正。
在預實驗之后，還必須進行志愿者的招募和篩選。
三、實驗操作
實驗操作是實驗的核心狀態。法律認知科學的實驗流程具有自己的特殊性，其與醫學實驗相比通常更簡單。其運用的儀器設備有核磁共振（FMRI）、眼動儀和腦電圖等，其中核磁共振最為典型。該儀器不僅運用于醫學治療和研究，現在還廣泛運用于認知科學的各類研究。核磁共振運用于法律認知科學的研究，主要優點在于其定位非常準確（雖然時間上稍有遲滯）。
由于實驗的磁共振儀器操作是高度專業化工作（而且機器極為昂貴），只能由專業的實驗技術人員進行操作，因此法學教師和學生不能從事，在此不做詳細介紹。
四、實驗之后的分析總結
實驗之后的分析總結屬于實驗的后期工作，主要是數據、圖像分析，以及人文社會科學分析總結。
1.數據、圖像分析。數據分析具有客觀性，需要專業的實驗工作人員進行數據和圖像的分析。法律認知科學實驗主要運用核磁共振儀器，對于腦區圖像的要求比較高，還需要比較好的核磁共振配套分析軟件，對此進行精細的分析。此類軟件一般只有磁共振專業技術人員才會使用，由他們進行相關數據圖像分析比較科學。如果涉及大量的數據分析和必須建立數據模型，則還需要數學專業人士進行相關的工作。
此外，除了實驗工作人員和數學人才外，還需要神經科專業醫師或者認知神經學專家對此類數據和圖像進行“認知神經心理”方面的分析。這種分析就是我們后期進行人文社會分析和理論化的基礎。
2.進行相關的人文社會科學分析總結。與前一步工作的科學性和客觀性相比，對實驗結果進行人文社會科學的分析總結則具有一定的主觀性質。我們需要從已有的數據和圖像，根據我們需要解決的人文社科（法哲學）主題進行解讀。這種解讀是人文社科的解讀，是運用實驗數據和圖像得出人文社科的結論。所以，一定的主觀性是原有的實驗設計思路和人文社科理論基礎的延續。現有實驗的理論分析，如道德的情感性實驗，就需要根據道德哲學理論進行分析；“先天犯罪人”問題的實驗，這就需要根據刑法哲學理論進行相關探討。
五、注意事項
1.“主題的選定”、“實驗設計”和“理論性總結”這三點是整個流程的重中之重。這三點工作如果沒有做好，整個實驗就是失敗的實驗。這三點如果做好了，實驗獲得成功的概率就非常大。
2.法律認知科學的實驗需要人文社會科學（法律基礎理論）和醫學兩個大領域（兩大領域內還有各個小專業）的工作者進行跨學科的合作，尤其需要強烈的團隊合作精神。因為隨著知識分工越來越精細，知識總量的迅速膨脹，此類合作需要跨越多個傳統學科。一方面，我們跨越的知識領域非常大，另一方面，在各種細微領域卻依舊要求保持原有的嚴謹性（否則就違背科學的客觀性）。所以，很難有一個人在多個領域內同時保有各個領域的專業技術水平。因此，為了在多個學科領域內的合作能夠維系原有各個學科的嚴密性，我們只能求助于多學科專業人士之間的合作。這是完成此類工作的最佳模式，所以我們必須組建緊密團結的團隊。
注釋：
①在認知科學領域，例如以下論文：M.R.DELGADO,H.M.LOCKE,V.A.STENGER,J.A.FIEZ.Dorsal striatum responses to reward and punishment:Effects of valence and magnitude manipulations.Cognitive,Affective& Behavioral Neuroscience，2003，3（1）：27-38.
②Fiery Cushman,Liane Young,Marc Hauser.The Role of Conscious Reasoning and Intuition in Moral Judgment.PSYCHOLOGICAL SCIENCE，2006，（17）：1082-1089.
博觀而約取厚積而薄發
自2002年于暨南大學攻讀碩士學位起，楊榮騫選擇現代醫療儀器作為研究方向，不僅在電子信息、計算機應用與儀器儀表的理論和設計方面打下堅實的基礎，而且擴展了基礎醫學知識，緊密結合臨床對醫學儀器的需求，負責企業規劃的多項醫療器械新產品的研發，完成了婦產康復治療儀、LEEP手術系統等5個產品的研制。
在上海交通大學攻讀博士學位期間，他師從中國無創醫學領域開拓者之一陳亞珠院士從事腫瘤物理治療領域的研究。深入研究實時溫度測量的理論和技術，提出了基于結構光的三維紅外成像方法，在結構光系統標定、三維表面數據快速重建等方面取得了創新性成果。發表SCI論文4篇、EI論文3篇，獲國家發明專利授權1項。
進入華南理工大學生物醫學工程系任職后，楊榮騫組建和帶領由青年教師、博士生和碩士生組成的科研小組，開展以手術導航、心功能評價和放射治療等為特色方向的理論與應用研究，主持承擔國家自然科學基金及省、市級科技項目多項。提出基于配準的四維心臟圖像全自動分割、精確近紅外攝像機標定、標記點自動提取與立體匹配等新方法，設計高精度近紅外光學定位系統，完成了手術工具的標定、跟蹤定位等算法。發表學術論文25篇，其中SCI論文3篇、EI論文7篇；申請國家發明專利6項，其中授權1項；獲軟件版權1項。
緊跟前沿科技結合臨床應用
隨著生活水平提高和生活方式變化，人類預期壽命在延長，但心血管疾病發病率和死亡率也在不斷上升，對國民健康形成巨大威脅。心血管疾病的早期診斷和預防已成為全球關注的重大問題。在心臟醫學影像領域，常見的有MRI、SPECT、CT、US等，基于不同圖像來源可重建出不同精度的模型。近年出現的雙源CT（DSCT），為采集清晰動態的心臟圖像提供了可靠的影像學保障，可實現在無需使用β-受體阻滯劑和不受心率影響的情況下對心臟病患者進行成像。CUDA（computeuni fieddevicear chitecture）是建立在圖形處理單元（graphic proces singunit，GPU）基礎之上的通用計算開發平臺，通過它可以將GPU視為一個并行數據計算的設備。利用DSCT提供的良好的心臟斷層圖像，結合GPU并行計算能力，為可視化心臟輔助診斷系統的研究提供了良好的醫學影像學和計算機基礎。
緊跟這項前沿科技，楊榮騫主持完成了“基于GPU的心臟DSCT系列圖像精確分割技術及三維可視化研究”（中央高校基金面上項目），采用基于模板的配準技術實現創新的四維心臟圖像的全自動分割，不僅大大減少了醫生半自動分割圖像的時間，而且提高了分割精度。通過與廣州總醫院放射科密切合作，還獲得了冠脈灌注測評和動態心功能評價方法等相關研究的新成果。將進一步結合臨床影像數據和醫學專家知識，構建符合國人特征的具有臨床應用價值的輔助診斷和評價模型。
在腫瘤開顱手術前，須先進行手術入路規劃。目前，神經外科醫生一般是根據影像學提供的病灶信息，結合自己的經驗，采用定性的方法設計勾畫開顱部位。由于對腫瘤的形態、尺寸及空間位置不能精確量化，往往造成較大切口引起更大損傷，也可能因反復探查而拖延術前計劃時間。依靠經驗定性方式的入路規劃也不利于術中腦功能區保護和有效完全切除腫瘤。如果采用立體定向頭架或神經外科導航系統，則能精確定位腦部腫瘤，且正確引導手術入路的方向和深度，但費用昂貴、操作繁瑣，難于在醫院普及。
為克服人工經驗方法的不足，提高定位精確度，減小手術損傷，保障手術的有效性和安全性，楊榮騫團隊成功研究一種不依賴昂貴設備，且操作簡便，易于掌握的輔助腫瘤開顱手術入路規劃方法和軟件，基于術前檢查獲取的醫學影像數據，確定腫瘤病灶的三維形態和空間位置，對腫瘤、頭皮表面和設定標志點進行三維可視化重建。在這個虛擬半透明可視化模型中可直觀地看到腫瘤在頭皮的投影，人機界面能夠輔助醫生進行手術入路規劃設計，以實際尺寸等比例打印方式輸出規劃結果。該項技術與廣州總醫院神經外科合作研發，并得到臨床試用60多例，明顯比人工經驗方法提高了定位精確度，減小了開顱創口，縮短了入路規劃時間。該成果的進一步研究發展，將結合生物力學機理研究有效抑制開顱后腦漂移對腫瘤定位的影響，把電刺激獲取的腦功能區位置映射到MRI影像中為醫生提供更豐富的信息規劃手術路徑。
致力導航技術延伸醫生視覺
手術導航為微創手術提供了重要的輔助手段，從一開始就在神經外科中得到應用和大力發展，特別是對顱腦腫瘤手術治療而言，實現了手術醫生的視覺延伸。通過術前計劃和虛擬導航輔助制定詳盡的手術計劃，指導術中精確定位，對提高手術精確度，保障手術安全有效，提高手術效率發揮了極大作用。手術導航是現代醫學影像、雙目視覺、虛擬可視化、立體定向等技術與計算機應用技術有機結合構成的醫療儀器系統，目前的手術導航產品最成熟的技術主要是在術中導航精確定位部分，已經可以達到較高的跟蹤定位精度。關于術前計劃部分，主要是虛擬手術研究領域的相關進展，在CT、MRI圖像融合技術及應用軟件方面取得較好成果，但是還未有機地融入到手術導航系統中。此外，手術導航的術后評估方法已經逐漸進入研究關注范圍，但現有進展不夠深入，基本未形成示范性有價值的指導。
鑒于導航技術在現代醫療設備中的重要地位和面對關鍵技術難點提出的挑戰，楊榮騫主持承擔了“高精度近紅外光學導航技術”（中央高校基金重點項目）和“手術導航中高精度大視場光學定位技術研究”（國家自然科學基金項目）。由于光學定位技術具有定位精度高，使用靈活，基礎技術較成熟等優勢，且得到廣泛的應用，因而選擇光學定位技術構建系統并深入開展導航技術研究。仔細分析了目前光學定位技術存在的兩個主要缺點：一是光學成像設備受攝像機有效視場限制，使得手術必須在攝像機的有效視場范圍內完成；二是手術中光線容易被阻擋。醫生只能調整成像設備或者手術工具到合理的位置來完成定位，給實際使用帶來了很大的不便。楊榮騫提出創新的能夠自動跟蹤手術工具的大視場高精度近紅外光學定位技術，達到克服上述缺陷的目的。每個攝像機的內外部參數都通過光學測量精確標定，實現了多件手術工具高精度定位和實時跟蹤。基于FPGA（現場可編程門陣列）新設計了一種近紅外光學定位單元，實現多攝像機的動態圖像信號同步采集，很好地消除了由于圖像采集不同步而產生的抖動現象。
英文名稱：Chinese Journal of Stereology and Image Analysis
主管單位：中國科學技術協會
主辦單位：中國體視學學會
出版周期：季刊
出版地址：北京市
語
種：中文
開
本：大16開
國際刊號：1007-1482
國內刊號：11-3739/R
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發行范圍：國內外統一發行
創刊時間：1996
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Caj-cd規范獲獎期刊
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【關鍵詞】 DR醫學圖像;變換域;局部增強;直方圖均衡;Retinex
Abstract：In order to enhance the image contrast as well as to represent the image details， we propose a new multi-scale contrast enhancement algorithm which separates the low frequency signals and the high frequency signals of the image in logarithmic domain， processes them separately by using HE method and local contrast enhancement. This method integrates HE and local contrast enhancement and finally produces a visually comfortable result image.
Key words：Medical image;Ttransform domain; Local enhancement;Histogram equalization; Retinex
1 引 言
數字X線攝影(DR)圖像在醫學診斷中有著廣泛應用，能夠幫助醫生發現病灶、提高診斷正確率。但由于人體結構和組織的復雜性，以及數字X線成像系統中X線散射、電器噪聲、光量子噪聲等各種不利因素的影響，使得DR圖像成像效果不盡如人意，影響醫學診斷的正確性。因此，對DR圖像進行處理是必不可少的。[1]
未經處理的DR圖像有如下特點：信息量大，對比度低，細節豐富但湮沒不可分辨。另外，圖像常常伴有較為明顯的椒鹽噪聲。因此，對于DR圖像的圖像增強算法，要求能夠在提高圖像的動態范圍、增強對比度的同時，盡可能抑制噪聲的放大。
直方圖均衡是圖像增強處理最為常用的方法之一，是將給定圖像的直方圖分布映射成為均勻分布的直方圖，從而提高圖像的動態范圍，增強圖像對比度。但直方圖均衡存在一些缺陷，例如當圖像灰度集中于某個灰度值時，經過直方圖均衡的圖像會出現“洗白”的效果，見圖1。另外，基于直方圖的圖像增強方法利用的是圖像的灰度統計信息，并未考慮到圖像灰度在空間上相關性。
局部對比度增強方法，能夠顯著提高圖像局部的對比度，但同時對于噪聲有放大作用，且對全局對比度的提高沒有顯著作用。
綜合以上考慮，我們提出一個結合局部增強和全局直方圖均衡的算法。主要原理是在不同尺度上提取圖像細節予以增強[2-3]，并根據Retinex理論對圖像照明分量用直方圖均衡方法進行處理，最后對上述高低頻分量進行混合，使之在圖像動態范圍得以改善的同時也能增強局部對比度，最終得到較好的視覺效果。
2 算法與分析
2.1 Retinex模型
按照Retinex圖像理論[4-5]，一般自然景物的圖像f(i，j)可以用照明函數I(i，j)和反射函數R(i，j)的乘積來表示，照明函數描述景物照明，與景物無關;反射函數R(i，j)包含景物的細節，與照明無關。基于該模型，定義理想的圖像f(i，j)為：
f(i，j)=R(i，j)×I(i，j)
利用對數函數，可以將兩者分開，同時也符合人眼主觀亮度近似為客觀亮度的對數這一視覺特性。
ln〔f(i，j)〕=ln〔R(i，j)〕+ln〔I(i，j)〕
一般認為，照明分量的頻譜落在空間低頻區域，通常具有變化緩慢的特性;而反射分量的頻譜落在空間高頻區域，隨著圖像細節不同在空間上迅速變化。若物體受到照明度明暗不均時，圖像上對應照度暗的部分，其細節就較難分辨。
2.2 局部增強技術
醫學X光圖像大多存在對比度不足的缺陷，但僅僅利用全局信息的增強技術往往不能夠達到很好的對比度增強效果。
局部增強技術是解決該問題的途徑之一。一般認為，窗口中心的像素灰階與窗口鄰域中所有的像素灰度值相關[6]。本研究利用局部窗口中像素灰度均值作為基準，計算窗口中心像素灰度與均值的差，并按照一定的拉伸函數對差值進行拉伸，從而增強局部對比度。
y(m，n)=u(m，n)+A(x(m，n)-u(m，n));
其中，u(m，n)表示局部均值，A表示增益系數。增益系數的選擇對于圖像處理效果也有較大影響。若選擇常數作為增益因子，在灰度陡然變化的邊緣部分往往會出現偽影，且無法控制噪聲的放大。所以，一般將增益因子看成是關于原始圖像的函數，找到合適的增益函數較為困難[7]。
經過多次實驗，我們采用了冪函數形式的增益函數y=bxa，見圖2。
圖2 歸一化增益函數圖像
Fig 2 Normalized gain function figure
通過對a值的選擇，可以按不同的曲線對歸一化差值進行拉伸。選擇a=0.8的曲線(圖中紅色曲線所示)，使差值較小的部分拉伸幅度較大，而差值較大部分拉伸幅度較小。利用這樣的增益函數，使許多被湮沒的細節得以顯現。
2.3 算法思路與基本步驟
本研究的主要思路，在對數域上[8]對圖像在大、中、小三個尺度下進行高頻/低頻信息的分離，使原圖中各個尺寸的結構和細節顯現在不同尺度下，并在不同尺度下實行局部對比度拉伸，從而凸顯細節。
在此基礎上，結合Retinex理論，將最大尺寸下分離出的低頻圖像看成是原圖像的照明分量，對該部分圖像進行直方圖均衡，使其有較為均衡的灰度分布。
最后對各個尺度下的分量進行混合，映射到灰階域。基本步驟如下：
(1)對圖像進行一次中值濾波，旨在消除圖像中明顯的椒鹽噪聲。
(2)利用對數變換ln(·)將原圖像x(i，j)轉換到對數域T(i，j)。
T(i，j)=ln〔x(i，j)+1〕;
(3)在對數域上，利用均值濾波器實現低通濾波，得到圖像的低頻部分。
LPL{T(i，j)｝=1L×L∑i+L2m=i-L2∑j+L2n=j-L2T(m，n)
相應的，得到圖像高頻分量：
HPL{T(i，j)｝=T(i，j)-LPL{T(i，j)｝
高頻分量往往體現了圖像的細節。考慮到醫學DR圖像中信息豐富、結構復雜，通過控制濾波窗口大小，分別在大、中、小三個尺度上提取圖像細節，并按一定增益系數進行局部對比度增強，以凸顯不同尺度的細節。
T′(i，j)=LPL{T(i，j)｝+AL×HPL{T(i，j)｝+
LPM{T(i，j)｝+AM×HPM{T(i，j)｝+
LPS{T(i，j)｝+AS×HPS{T(i，j)｝
(4)結合Retinex理論，可以將大窗口濾波下的低頻分量看成是濾去圖像細節的照明部分，對這一部分進行修正——直方圖均衡，使圖像照明分量有更為均衡的灰度分布，則
T″(i，j)=LP″L+AL×HPL{T(i，j)｝+
LPM{T(i，j)｝+AM×HPM{T(i，j)｝+
LPS{T(i，j)｝+AS×HPS{T(i，j)｝
(5)對這三通道增強結果平均，最后利用指數變換將結果變換到灰階域，得到最終的增強結果。
流程見圖3。
圖3 算法整體流程圖
Fig 3 Flow chart of the algorithm
3 實驗結果與分析
圖4所示是人體側脊DR圖像在不同處理方法下的效果圖。圖4(a)為原始圖像;4(b)為基于直方圖均衡方法處理后的效果圖;4(c)為多尺度的局部增強算法處理后的效果圖;4(d)是本研究論述的算法處理后的效果圖。可以看出，基于直方圖均衡方法處理后的圖像有明顯的動態范圍增大，但細節丟失嚴重，有“洗白”現象發生，無法清晰看到側脊形態和細節，不利于醫生診斷。而圖4(c)中多尺度局部增強算法的使用，明顯增強了圖像局部對比度，對于細節部分表現良好，但圖像整體偏暗，人工處理痕跡明顯，失去DR圖像真實感，視覺上有所欠缺。
而圖4(d)，對比((b)、(c)圖像，可以發現，本研究論述的方法結合了直方圖均衡方法和局部增強兩種方法的優點，提高圖像動態范圍的同時，局部對比度也顯著提高，凸顯圖像細節。
圖4(a)原圖;(b)基于直方圖均衡處理效果圖;(c)多尺度局部對比度增強效果圖;(d)本文論述算法處理后的效果圖。
Fig 4 (a) Original image; (b) Enhancement result by HE method; (c) Enhancement result by multi-scale local enhancement method; (d) Enhancement result by the proposed method of our article
通過濾波器窗口大小的選擇，可以對不同尺度細節加以提取增強。醫學圖像具有其復雜性，不同部位細節尺度不同，應對圖像進行分析后，確定細節大小，再決定濾波器窗口大小。圖5中胸片(局部)的大中小濾波窗口分別選擇為S=11，M=21，L=121。最大的濾波窗口一般選擇較大尺寸，將該尺度下的濾波后圖像作為照明分量。可以看出，選擇合適的濾波器窗口，可以使不同尺度的細節，如胸骨、肺紋理都得到增強。
需要指出的是，窗口越大，均值濾波耗費的時間越長。該算法需要在三個尺度上進行濾波，即使使用了均值濾波的快速算法，依然需要較長時間，以秒為單位計。另外，增益函數的選擇也較為困難，本研究中增益函數是在多次實驗的經驗積累下確定的，不具有自適應性。這兩部分需要進一步實驗探究。
圖5(a)為原圖，圖5(b)為用本文方法處理后的圖像。從圖中可以看出不同尺度的細節都得到較好的增強。
4 結論
本研究論述了一種基于人眼視覺特性的多尺度圖像增強方法。在多尺度上進行局部增強，并在Retinex理論基礎上，結合直方圖均衡處理算法對圖像進行處理，處理后的圖像結合兩種算法的優點，有較好的視覺效果，是一種適合于醫學DR圖像的增強算法。
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Signal and Image
Multiresolution Analysis
2012，320p
Hardcover
ISBN9780470195154
A. 奧哈比編
小波分析的概念可以用兩種方式介紹：一種是連續小波變換，另一種則是多分辨率分析（MRA）。通過將它們分解成（正交的）縮放和（正交的）小波，基于小波的多分辨率分析可用于不同分辨率層次的單一或多維信號的分析、處理及合成。因此，多分辨率分析提供了一族正交小波，并且將任何冗余減少到零。
近年來，使用小波變換的多分辨率分析受到不同領域研究人員的關注。它是一個在多層次上有效表示信號與圖像的強有力工具，包括壓縮、細節級顯示、漸進變換、細節級編輯、濾波、建模、分形和多分形等。本書提供有關多分辨率分析的簡單定形及新清晰度，描繪可實現的模糊技術，并且利用編碼、特性析取、壓縮傳感、多分形分析和紋理分析來合并、統一或完善這種技術。本書提出新的研究課題包括人腦計算機接口（BCI）、壓縮傳感、功能磁共振成像（fMRI），細胞組織表示特性（骨頭、皮膚等）。作者借助生物醫學、通訊、多媒體，金融等領域中的許多圖表及最近應用說明，幫助缺乏經驗的讀者更好地理解某些概念。
本書共分4 章：1. 多分辨率分析入門； 2.基于離散小波變換的多分形分析； 3.利用JPEG2000的多模態壓縮：受監督的插入方法； 4.使用小波包的大腦微栓塞同步檢測。
本書作者是法國圖爾綜合理工大學信號及圖像小組的教授和主任。目前，他還擔任該校國際關系的主任。他的主要研究領域是圖像和信號處理。同時，他對采樣理論多分辨率算法、優化濾波、頻譜分析、小波以及分形對圖像處理的應用有著強烈的興趣。他在上述領域中發表了100多篇論文。
本書是Wiley《數字信號與圖像處理》叢書”中的一本。它所針對的讀者群是不同專業的工程師、醫學研究人員、大學實驗室實驗員、講師和研究員。工程專業的研究生，特別是醫學圖像、智能儀器、電訊及信號和圖像處理領域的研究生，也會從本書中受益。
胡光華，退休高工
（原中國科學院物理學研究所）
