醫(yī)學高維數(shù)據(jù)的臨床環(huán)境實時計算研究.pdf

1、近年來，現(xiàn)代大型醫(yī)療成像技術有了飛速地發(fā)展，醫(yī)學影像在臨床診斷與醫(yī)學研究中扮演了愈來愈重要的地位。醫(yī)學影像呈現(xiàn)出實時化、海量化的趨勢。海量信息經(jīng)過有效地整合、加工與挖掘，使醫(yī)學影像數(shù)字化分析技術逐漸從臨床診斷的輔助手段，成為實現(xiàn)精確診斷的必需。所以，隨著臨床診斷要求的提高以及醫(yī)學影像學研究的開展，迫切需要更高效的醫(yī)學圖像數(shù)字化分析技術，對醫(yī)學圖像數(shù)字化分析技術的研究刻不容緩。這主要表現(xiàn)為以下兩個方面。 首先，新的成像技術催生新的

2、數(shù)字化分析技術。例如，現(xiàn)在的動態(tài)三維(4D)超聲能讓醫(yī)生和母親看到未出生胎兒的臉部特征和在子宮內(nèi)的運動。這是因為三維超聲能探測、采樣、數(shù)字化存儲三維的超聲回聲信號，并能渲染繪制出活靈活現(xiàn)的未出生胎兒的圖像。四維超聲還能實時地動態(tài)接收和顯示這種三維圖像，幫助醫(yī)生研究胎兒的移動與活動規(guī)律。對臨床醫(yī)生來說，利用四維超聲能觀察胎兒健康狀況和微小的移動，可以在屏幕上對未出生的胎兒做從頭到腳的健康評估，就象兒科醫(yī)生直接面對已出生的嬰兒一樣。通過這樣

3、對未出生嬰兒的體位變化以及呼吸的觀察，醫(yī)生能更容易診斷。 其次，高分辨率的圖像、很短的成像時間以及日益廣泛的臨床應用使后處理研究成為必需。例如，多排CT的成像不再受患者屏住呼吸的時間間隔的限制，使人體心臟成像和周邊血管成像成為可能。與傳統(tǒng)單排CT相比，多排CT一次成像的層厚更薄、層數(shù)更多，所以細節(jié)分辨率更好而且數(shù)據(jù)量大，因此放射科醫(yī)生在高級計算機后處理軟件的輔助下才‘能更好更快地從海量的信息中提取更多有用的診斷信息，而不致于耽誤

4、或遺漏。另外一個例子是CT仿真結(jié)腸鏡，與有創(chuàng)的傳統(tǒng)光學結(jié)腸鏡相比，它的檢查時間較短，患者耐受性較好。CT仿真結(jié)腸鏡可以清晰地顯示結(jié)直腸內(nèi)的病灶，并可以從不同角度觀察其周邊解剖結(jié)構(gòu)。 為此，本研究主要是針對臨床環(huán)境的多維數(shù)據(jù)的實時計算作了有針對性的研究，其主要內(nèi)容如下： 第一．基于通用微機平臺圖形處理器(GPU)的快速醫(yī)學圖像處理研究。伴隨著微機的功能升級，計算機圖形學的研究與應用發(fā)生了從工作站向微機的大規(guī)模轉(zhuǎn)移。這很大程

5、度上是由于微機平臺圖形處理硬件的發(fā)展和革新。近年來，隨著微機平臺圖形處理器性能的大幅度提高以及可編程特性的發(fā)展，人們開始將圖形流水線的某些處理階段以及某些圖形算法從CPU向GPU轉(zhuǎn)移。除了計算機圖形學本身的應用，還包括其他領域的計算，通用計算已成為GPU近年來的研究熱點。本研究從圖形硬件發(fā)展的歷史開始，重點探討了GPU在醫(yī)學圖像處理領域的應用、其技術原理和發(fā)展狀況，并進行了比較研究。 第二．基于的GPU加速的Gibbs隨機場分割

6、算法研究。圖像分割是指將圖像劃分成一系列彼此互不交疊的勻質(zhì)區(qū)域。它是圖像處理和計算機視覺最基本問題之一，是實現(xiàn)從圖像處理到圖像分析，進而完成圖像理解的關鍵性步驟?；诩闺S機場的先驗模型是解決退化圖像病態(tài)逆問題正則化求解的重要理論模型。它通過提供良好的空間上下文約束信息，在貝葉斯醫(yī)學圖像分割中運用廣泛。然而，在臨床分割實踐中，由于計算速度問題，需要適當改進以適應臨床的不同需求。本文正是在這種背景下，提出了基于GPU加速的Gibbs隨機

7、場分割算法的改進：算法改進的加速性在于用GPU中的片元作色器并行執(zhí)行分割算法中的的逐點迭代計算，取代CPU串行執(zhí)行的逐點計算，大大減小了CPU的計算負載，效率大大高于單獨采用CPU的分割算法，使基于Gibbs隨機場的模糊C均值分割算法運算接近實時，大大提高了Gibbs隨機場分割算法在臨床的實用性。 第三．提出了基于Gibbs形態(tài)學梯度的標記點分水嶺分割算法的骨自動分割以及基于輪廓一致性的分割驗證。利用序列CT圖像對骨組織做自動分

8、割是計算機輔助骨科的重要技術。由于骨結(jié)構(gòu)的不一致性、病理改變以及CT數(shù)據(jù)內(nèi)在的模糊性，完全自動的分割面臨很大的困難。本文的研究目的是提供一種有效的解決框架，既避免了傳統(tǒng)分割中大量的人力介入，又避免了自動分割造成的錯誤。具體步驟是：設計合適的自動分割算法對序列CT圖像中骨組織做自動分割；隨后利用相鄰CT圖像上骨輪廓是漸進變化的特性，通過比較提取的輪廓形狀的一致性來自動驗證分割的結(jié)果；對一致性較差的結(jié)果引入決策判別機制。目前，計算機輔助外科

9、研究是生物醫(yī)學工程的一個研究熱點。本文針對該研究中所面臨的二維圖像區(qū)域輪廓線自動提取及輪廓驗證問題進行了探索，并提出了有效的解決框架。通過實驗表明，本文提出的解決框架能自動地準確分割CT序列圖像中的骨組織，并對分割失敗的圖像能通過相鄰輪廓相似性比較自動檢測出，并交由根據(jù)實際需要設定的人工干預或其它判別方法特殊處理。這樣既保證了分割結(jié)果的準確性，又極大減少了計算機輔助外科中的人工干預，對計算機輔助外科的推廣能起到一定的作用。 第四

10、．提出了基于GPU硬件加速的動態(tài)三維面繪制研究。等值面重建被廣泛應用于標量場可視化。特別是在醫(yī)學領域，大量的醫(yī)學研究和臨床觀察需要借助于醫(yī)學體數(shù)據(jù)的表面重建結(jié)果。本研究提出了一種加速算法：這種加速算法利用了普通微機平臺上的圖形處理器(GPU)中的定點作色器(Vertex Shader)的可編程性，把等值面計算的巨大計算量從CPU，轉(zhuǎn)到了GPU，從而極大加快了重建速度。這項研究能在普通微機體系上就能實現(xiàn)動態(tài)三維數(shù)據(jù)的實時面繪制計算，因為算

11、法無需一次性把三維動態(tài)體數(shù)據(jù)全部裝載入計算機內(nèi)存，也無需在內(nèi)存中保存三維動態(tài)體數(shù)據(jù)的每幀畫面的重建結(jié)果，更無需在內(nèi)存中保存三維交互后，每幀等值面的計算結(jié)果，所以完整的三維動態(tài)體數(shù)據(jù)可以保存在硬盤上，根據(jù)需要在內(nèi)存中裝載對應幀的數(shù)據(jù)，在普通微機上就能完成相應的計算。利用本算法的缺點是不能保存等值面重建的結(jié)果數(shù)據(jù)。但是，在實際開發(fā)過程中可以發(fā)現(xiàn)，本算法更適合與體繪制的混合繪制及人機交互。 第五．提出了基于GPU硬件加速的動態(tài)三維超聲

12、實時體繪制研究。三維動態(tài)超聲具有非常廣泛的發(fā)展前景和臨床應用。但是三維動態(tài)超聲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不屬于三維規(guī)則數(shù)據(jù)場，所以不能直接在微機上采用三維紋理硬件加速算法實現(xiàn)實時體繪制。本文首先介紹了基于微機平臺，針對三維規(guī)則數(shù)據(jù)場的三維紋理硬件體繪制加速算法。通過對現(xiàn)代微機顯卡結(jié)構(gòu)的分析討論，本文提出了利用現(xiàn)代微機顯卡中的頂點渲染器編程實現(xiàn)超聲的三維動態(tài)扇掃數(shù)據(jù)場到三維規(guī)則數(shù)據(jù)場的快速變換，然后利用顯卡中的三維紋理快速運算功能，從而在普通微機平臺上實

13、現(xiàn)了三維動態(tài)超聲的實時體繪制。本方法具有很廣泛的應用價值。在試驗平臺配置的計算機性能幾乎相同和試驗數(shù)據(jù)大小幾乎一致的情況下，本算法的優(yōu)勢在于：1)繪制速度提高了將近10倍，已接近實時；2)繪制速度受觀察角度的影響較??；3)不需要事先規(guī)整三維超聲數(shù)據(jù)；4)在繪制時無需在內(nèi)存中保留3份數(shù)據(jù)拷貝。 伴隨著成像技術的發(fā)展，醫(yī)學影像數(shù)字化分析技術已從臨床診斷的輔助手段，成為實現(xiàn)精確診斷必需的過程。為此，本論文研究的意義如下： 提高

14、診斷質(zhì)量的需要：成像設備采集的海量影像信息，如不整合、加工與處理，信息仍然是孤立的、低質(zhì)的，如此繁雜無序的信息往往使得臨床醫(yī)生感覺盲然無措，這不利于臨床診斷，不利于病因的有效與定量分析，不利于對疾病的新發(fā)展與新認識。目前，醫(yī)學影像后處理的研究已成為國內(nèi)外研究的熱點。但是目前的分析方法與臨床的診斷的要求還有一定的差距，分析的精度與時間上還需提升，研究對象有待擴寬。若想進一步提高診斷質(zhì)量，有賴于諸如圖像分割及其可視化等技術的發(fā)展。

15、符合醫(yī)院數(shù)字化建設的需要：數(shù)字化醫(yī)院是將最先進的IT技術充分應用于醫(yī)療。其核心是通過寬帶網(wǎng)絡把數(shù)字化醫(yī)療設備、數(shù)字化醫(yī)學影像系統(tǒng)和數(shù)字化醫(yī)療信息系統(tǒng)等全部臨床作業(yè)過程納入到數(shù)字化網(wǎng)絡中，實現(xiàn)臨床作業(yè)的無紙化和無片化運行。醫(yī)學圖像通信與歸檔系統(tǒng)(PACS)是數(shù)字化醫(yī)院的主要組成之一，PACS系統(tǒng)完成了醫(yī)學影像的存儲、通信功能，從而實現(xiàn)了數(shù)字影像的共享，打破了數(shù)字影像只由影像科獨占的局面，但當前醫(yī)學影像的數(shù)字化分析技術并沒有實現(xiàn)共享，臨床醫(yī)