Методы компьютерной обработки биомедицинских изображений в среде Matlab

Компьютерная обработка медицинских изображений в системе Matlab

1.1. Основы цифровой обработки биомедицинских изображений
Все виды информации, с которыми может работать компьютер, в том числе и изображения, должны быть представлены в цифровой форме. В настоящее время разработано и успешно применяется два основных принципа представления изображений - точечная (растровая) и векторная графика. В основе того и другого способов лежат математические модели: для точечной графики - это массив (матрица) чисел, описывающих параметры каждой точки (пиксела), а для векторной графики - это математическая формула, используя которую векторная программа оперирует координатами создаваемого объекта. Например, для представления в компьютере окружности, необходимо знать координаты центра окружности и ее радиус, отрезка -координаты начала, направление(вектор) и длину. Точечные изображения хороши для создания фотореалистических изображений со сложными цветовыми переходами. Векторные изображения используются для отображения объектов с четкими деталями и границей, например, шрифтов, графических знаков, орнаментов.
Знание основ цифровой графики и цвета - необходимое условие для понимания принципа кодирования графической информации, что в свою очередь очень важно для наилучшего использования возможностей программ векторной и растровой графики.
Свойства точечной графики.
Основное достоинство - техническая реализуемость преобразования в цифровой вид графической информации. Непрерывное совершенствование внешних устройств ввода - сканеров, видеокамер, цифровых фотокамер, графических планшетов - позволяет повышать качество преобразования изображения в цифровую форму.
Второе важное достоинство - живописность и фотореалистичность. Современные программы точечной графики позволяют имитировать любую технику живописи, графики и фотографии. Рисунки, преобразованные описанным способом, называют растровыми, а части, на которые разбивается весь рисунок - пикселями ( от англ, слова picture element - элемент изображения).
Основные недостатки:

• 
  необходимость ввода конкретных параметров (разрешение, глубина цвета, геометрические размеры) перед началом рисования, изменение которых впоследствии приводит к снижению качества изображения;
  
• 
  накапливание искажений при трансформировании изображений, что так же приводит к снижению качества;
  
• 
  большие объемы файлов для хранения высококачественных точечных изображений; при этом величина файлов определяется не количеством изобразительной информации, а произведением площади изображения на разрешение и глубину цвета. То есть это может быть белый лист, а может быть яркая фотография.
  

Обработка изображений широко применяется во многих отраслях, например для распознавания объектов ландшафта, прогнозирования погоды и.т. д. При распознавании объектов ландшафта и атмосферы редактирование изображений крайне нежелательно. Также, например, в медицине с помощью обработки изображений улучшаются системы визуализации для процесса диагностики, обработка и анализ данных дистанционного зондирования Земли со спутников, объемные изображения объектов, полученные с помощью голографических устройств, разработка «органов зрения» роботов. Для успешного решения задач поиска и идентификации объектов, определения различного рода их количественных характеристик необходимо, чтобы первичные изображения характеризовались высоким визуальным качеством, которое теряется из-за неудовлетворительных условий получения изображений, несовершенства систем передачи видеоинформации и ее отображения, влияния помех и т. п. В этой области широко используются методы обработки изображений (Image Processing), позволяющие визуальное улучшать качество изображения (коррекция яркости и контраста, цветокорреция и т. п.). Рассмотрим применение сложных методов фильтрации. Фильтр Unsharp Mask (нерезкая маска) используется для тонкой цветовой коррекции, он является очень полезным инструментом и предназначается для увеличения резкости. Unsharp masking – это технологический прием обработки изображения, который позволяет добиться эффекта ощущения большей его резкости за счет усиления контраста тональных переходов. Важно отметить, что нерезкое маскирование не повышает резкость изображения на самом деле. Оно не может восстановить потерянные детали на разных этапах обработки изображения. Нерезкое маскирование усиливает локальный контраст изображения на тех участках, где изначально присутствовали резкие изменения градаций цвета. Благодаря этому изображение визуально воспринимается как более резкое. Также существуют и проблемы нерезкого маскирования. При неверном или «избыточном» использовании нерезкое маскирование может создавать впечатление «искусственности» изображения. После применения фильтра нерезкой маски края с большим наклоном (подобно темному зданию на фоне светлого неба) часто обнаруживают дефект ступенчатости. Для решения этой задачи используются фильтры шумоподавления.
Сглаживание с помощью гауссиана. Этот подход можно обосновать качественно: сглаживание подавляет шум, поддерживая требование, чтобы пиксели были похожи на своих соседей. Следующим эффективным методом является метод преобразования гистограмм. Гистограмма – это диаграмма, построенная в столбиковой форме, в которой величина показателя изображается графически в виде столбика. Гистограмма наглядно характеризует, как величина показателя изменяется во времени. Оптимальным с точки зрения зрительного восприятия человеком является изображение, элементы которого имеют равномерное распределение яркостей. Улучшение изображений путем выравнивания гистограммы – это процесс, в котором пытаются достичь равномерности распределения яркостей обработанного изображения. Процедура выравнивания гистограммы состоит из следующих действий: – Вычисляется гистограмма распределения яркостей элементов изображения H(L). – Строится нормированная кумулятивная гистограмма CH(L). – Формируется новое изображение L' = R*CH(L). Это преобразование эффективно для улучшения визуального качества низко контрастных деталей. Описанный метод преобразования гистограммы может быть глобальными, то есть использовать информацию обо всем изображении, и скользящими, когда для преобразования используются локальные области изображения. Глобальные методы гистограммных преобразований являются, в сущности, табличными методами, основное их преимущество состоит в быстродействии. Для более детальной обработки изображений используют скользящие методы. Они обеспечивают качественное контрастирование мелких деталей изображения . Вместе с тем, они более объемны по вычислительным затратам. Поэтому при использовании методов класса гистограммных преобразований нужно искать компромисс между качеством и быстродействием обработки изображений . Одной из наиболее удобных форм представления информации при диагностировании материалов и изделий в неразрушающем контроле, органов человека в медицине и иных областях является изображение. Это приводит к необходимости развития способов диагностики с использованием разнообразных методов.
Развитие современных инструментальных диагностических средств привело к созданию и внедрению в практику различных методов получения изображений, используемых для диагностики патологий. При формировании диагностических изображений и их обработке в основном используют следующие типы изображений:
● планарные (рентгенография, сцинтиграфия – метод функциональной визуализации, заключающийся во введении в организм радиоактивных изотопов и получении изображения путём определения испускаемого ими излучения);
● послойные (линейная и компьютерная томография (КТ), МРТ, эмиссионная томография, позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), томография – метод неразрушающего послойного исследования внутренней структуры объекта посредством его многократного просвечивания в различных пересекающихся направлениях);
● трехмерные (на основе спиральной КТ, УЗИ). Спиральное сканирование заключается в одновременном выполнении двух действий: непрерывного вращения источника – рентгеновской трубки, генерирующей излучение, вокруг тела пациента, и непрерывного поступательного движения стола с пациентом вдоль продольной оси сканирования. В этом случае траектория движения рентгеновской трубки, относительно оси направления движения стола с телом пациента, примет форму спирали. В отличие от последовательной КТ скорость движения стола с телом пациента может принимать произвольные значения, определяемые целями исследования. Чем выше скорость движения стола, тем больше протяженность области сканирования. Технология спирального сканирования позволила значительно сократить время, затрачиваемое на КТ-исследование, и существенно уменьшить лучевую нагрузку на пациента;
● четырехмерные (изменение трехмерных в реальном времени);
● энергетические (доплерография – методика ультразвукового исследования, основанная на использовании эффекта Доплера. Сущность эффекта со- 7 стоит в том, что от движущихся объектов ультразвуковые волны отражаются с измененной частотой. Этот сдвиг частоты пропорционален скорости движения лоцируемых структур: если движение направлено в сторону датчика, то частота увеличивается, если от датчика – уменьшается). Классификация медицинских диагностических систем с визуализацией полей 1. Системы, использующие собственное излучение организма: основным представителем подобного рода систем являются системы термографии или тепловидения, основанные на регистрации излучения в ИК диапазоне спектра электромагнитного излучения организма. Пространственное распределение температуры кожных покровов отражает функциональное состояние человека и используется для диагностики патологий, связанных с нарушением терморегуляции. Область применения – диагностика заболеваний периферических сосудов, варикозное расширение вен и тромбофлебит. 2. Системы, использующие внешние источники излучения и зондирующие поля. Содержат в своем составе устройства формирования зондирующих полей. К такого рода системам относят системы ультразвуковой диагностики, цифровой ренгенографии и томографии, позитронно-эмиссионной томографии. В таблице 1 приведены сведения по физическим принципам получения диагностических изображений и областям применения основных методов. ПЭТ – радионуклидный томографический метод исследования внутренних органов человека. Метод основан на регистрации пары гамма-квантов, возникающих при аннигиляции позитронов. Позитроны возникают при позитронном бета-распаде радионуклида, входящего в состав радиофармпрепарата, который вводится в организм перед исследованием. Выбор препарата обусловлен специфичностью исследования. Под КТ в узком смысле понимают рентгеновскую компьютерную томографию, так как именно этот метод положил начало современной томографии. Он является исторически первым методом медицинской визуализации. Суть метода ренгенографии – исследование внутренней структуры объектов, которые проецируются при помощи рентгеновских лучей на специальную плёнку или бумагу. Получение изображения основано на ослаблении рентгеновского излучения при его прохождении через различные ткани с последующей реги- 8 страцией прошедшего излучения на рентгеночувствительную плёнку. В результате прохождения через ткани разной плотности и состава пучок излучения рассеивается и тормозится, в связи с чем на пленке формируется изображение разной степени интенсивности. В результате на плёнке получается усреднённое, суммационное изображение всех тканей (тень). Из этого следует, что для получения адекватного рентгеновского снимка необходимо проводить исследование рентгенологически неоднородных образований. МРТ – томографический метод исследования внутренних органов и тканей с использованием физического явления ядерного магнитного резонанса. Метод основан на измерении электромагнитного отклика ядер атомов водорода на возбуждение их определённой комбинацией электромагнитных волн в постоянном магнитном поле высокой напряжённости. Метод ядерного магнитного резонанса позволяет изучать организм человека на основе насыщенности тканей организма водородом и особенностей их магнитных свойств, связанных с нахождением в окружении разных атомов и молекул. Достоинства МРТ: - неинвазивность; - отсутствие лучевой нагрузки; - трехмерный характер получения изображения; - отсутствие артефактов от костных тканей; - высокая дифференциация мягких тканей. Основные недостатки МРТ: - значительное время, необходимое для получения изображений (от 10 секунд до нескольких минут), что приводит к появлению артефактов от дыхательных движений и биений сердца; - невозможность надежного выявления камней, кальцификатов, некоторых видов костной патологии; - достаточная высокая стоимость оборудования и его эксплуатации; - специальные требования к помещениям, в которых находятся приборы (экранирование от помех); - невозможность обследования больных с клаустрофобией, искусственными водителями ритма, крупными металлическими имплантами из немедицинских материалов
Таблица 1 – Физические принципы получения диагностических изображений и области применения основных методов

2. 
   Основные сведения о системе Matlab
   

Среда программирования MATLAB представляет собой высокоуровневый технический вычислительный язык и интерактивную среду для разработки алгоритмов, визуализации и анализа данных, числовых расчетов. MATLAB как язык программирования был разработан в конце 1970-х годов. Цель – дать студентам возможность использования программных библиотек Linpack и EISPACK без необходимости изучения Фортрана. Вскоре новый язык распространился среди университетов и был с большим интересом встречен учёными, работающими в области прикладной математики. В дальнейшем создатели языка переписали MATLAB на C и основали в 1984 компанию The MathWorks для дальнейшего развития. Первоначально MATLAB предназначался для проектирования систем управления, но быстро завоевал популярность во многих других научных и инженерных областях. Он также широко использовался в образовании, в частности для преподавания линейной алгебры и численных методов. 13 Язык MATLAB является высокоуровневым языком программирования, включающим основанные на матрицах структуры данных, широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, объектно-ориентированные возможности и интерфейсы к программам, написанным на других языках программирования. MATLAB предоставляет удобные средства для разработки алгоритмов, включая высокоуровневые с использованием концепций объектно-ориентированного программирования. В нём имеются все необходимые средства интегрированной среды разработки, включая отладчик и профайлер. Функции для работы с целыми типами данных облегчают создание алгоритмов для микроконтроллеров и других приложений, где это необходимо. В системе MATLAB имеется возможность создавать специальные наборы инструментов – toolbox, расширяющих его базовую функциональность. Данные наборы инструментов представляют собой коллекции функций, написанных на языке программирования MATLAB для решения определённого класса задач. Компания Mathworks поставляет наборы инструментов, которые используются во многих областях, включая решение таких инженерных задач, как обработка цифровых сигналов и изображений, сбор и анализ экспериментальных данных и множество других. В частности, система MATLAB предоставляет пользователю многофункциональную и эффективную среду цифровой обработки двумерных изображений Image Processing Toolbox. Это специальный набор инструментов, расширяющий базовую функциональность среды MATLAB. Image Processing Toolbox представляет собой коллекции функций, написанных на языке MATLAB для решения широкого круга задач цифровой обработки изображений. Отличительной особенностью языка MATLAB является его широкие возможности по работе с матрицами. Основным объектом системы MATLAB является прямоугольный числовой массив, который допускает комплексные элементы и ввод матриц без явного указания их размеров. MATLAB предоставляет пользователю большое количество (несколько сотен) функций для анализа данных, покрывающих практически все области математики. Среда MATLAB поволяет решать многие вычислительные задачи за значительно меньшее время, нежели то, которое необходимо для написания соответствующих программ на классических языках программирования.
Сейчас возможности системы значительно превосходят возможности первоначальной версии матричной лаборатории Matrix Laboratory. Нынешний MATLAB, детище фирмы The MathWorks, Inc., – это высокоэффективный язык инженерных и научных вычислений. Он поддерживает математические вычисления, визуализацию научной графики и программирование с использованием легко осваиваемого операционного окружения. Наиболее известные области применения системы MATLAB:
математика и вычисления;
разработка алгоритмов;
вычислительный эксперимент, имитационное моделирование, макетирование;
анализ данных, исследование и визуализация результатов;
научная и инженерная графика;
разработка приложений, включая графический интерфейс пользователя.
MATLAB - это интерактивная система, основным объектом которой является массив, для которого не требуется указывать размерность явно. Это позволяет решать многие вычислительные задачи, связанные с векторно-матричными формулировками.
Система MATLAB - это одновременно и операционная среда и язык программирования. Одна из наиболее сильных сторон системы состоит в том, что на языке MATLAB могут быть написаны программы для многократного использования. Пользователь может сам написать специализированные функции и программы, которые оформляются в виде М-файлов. Именно поэтому пакеты прикладных программ - MATLAB Application Toolboxes, входящие в состав семейства продуктов MATLAB, позволяют находиться на уровне самых современных мировых достижений.
Операционная среда системы MATLAB 6.1.Операционная среда системы MATLAB 6.1 - это множество интерфейсов, которые поддерживают связь этой системы с внешним миром через диалог с пользователем через командную строку, редактор М-файлов, взаимодействие с внешними системами Microsoft Word, Excel и др.
После запуска программы MATLAB на дисплее компьютера появляется её главное окно, содержащее меню, инструментальную линейку с кнопками и клиентскую часть окна со знаком приглашения  . Это окно принято называть командным окном системы MATLAB (рис. 1).