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1、!第$ %卷!第%期 核电子学与探测技术 G 0 6 * $ %!B 0 * %! ! $ ( ( %年! !月B I / 6 2 8 PR 6 2 / 4 P 0 , - / 7 ; 2 4 2 / 4 - 0 ,C 2 / 5 , 0 6 0 W B 0 Y * !$ ( ( %! 核磁共振癌症诊断数据处理技术 的研究与实现 董光波! !$! 孙增圻! 谢桂海$! 马!健! 吕!从9 !清华大学计算机科学与技术系“ 北京! ( ( ( # # $军械工程学院计算机工程系“ 石家庄( 信号以及F A ;经变换得到的=L E 波谱为研究对象“ 利用交叉学科的数据分析与 处理技术挖掘病症信息“
2、能够获得深层的组织 生化信息“ 提供更准确的癌症诊断支持B=L 数据获取% 预处理与波谱分析等技术是核心 由于目前主流B=L设备存在较大的结构和系 统环境的差异性“F A ;和=L E的获取方式和 存储格式并不相同“ 为多类型% 多平台条件下源 数据的获取增加了困难“ 直接影响到研究的参 与度和通用性# 而=L E获取的基本数据!F A ; 信号和=L E波谱$ 具有高维度% 多变量% 噪声 干扰成分多的特点“ 必须经过去噪% 增强等处 理“ 提高信噪比“ 才能保证=L E波谱分析的效 果本文针对上述问题“ 利用小波变换% 阈值去 噪% 网络远程登录等技术实现了具有良好通用 性的B=L数据获取
3、% 格式转换与去噪预处理 7!相关理论与技术分析 !* !基于=L A的医学图像分析与处理 =L A!= 8 , 2 4 - /L 2 7 0 , 8 , / 2A 1 8 - , $ 以解 剖结构灰度图像的可视化形式直观地帮助医生 进行癌症临床诊断与治疗鉴于目前=L A良 好的直观性和广泛的临床应用范围“ 利用各学 科的优势技术特别是图像处理技术“ 对=L A医 学图像进行深入地分析与处理“ 如多模态医学 图像的配准% 融合% 去噪% 增强% 边沿提取和图像 分割等) !*“ 旨在提高 =L A图像自身的分辨率% 信噪比和清晰度“ 进一步提高病灶形体与正常 组织空间关系的识别能力“ 其根本是
4、增强图像 对诊断的辅助作用由于组织形态和病理的复 杂性% 各种干扰的存在以及目前图像处理技术 发展水平的限制“ 在寻求高性能的空间特征模 型分类方法和稳定% 鲁棒的算法等问题上遇到 了困难“ 要实现提高癌症辅助诊断能力的大幅 #: 度飞跃! 仅靠对=L A图像处理已显力不从心“ !* $!基于=L E的波谱分析与特征提取 与=L A不同!=L E利用稳定的外加强磁 场通过磁共振获得可能病变部位感兴趣的代谢 物的生物化学信息! 借助波谱分析技术进行癌 症的特征分析与提取“=L E是共振频率谱! 利 用共振峰的位置# 峰高# 线宽# 峰面积# 峰形状等 信息来描述组织特性! 能非侵入地获得活体内
5、生化参数的定量信息和诊断信息“国内外对 =L E的研究主要集中在=L E波谱特征识别 与提取方面! 采用的方法主要包括波谱参数量 化和基于模式识别技术的特征提取等$ $ 信 号 以 及F A ;经 变 换 得 到 的 =L E波谱数据具有较明显的非平稳信号的特 点! 小波变换技术被应用到该领域“小波变换 在该领域的应用主要集中于对B=LF A ;信号 和现有=L E谱图的分析与处理! 提高F A ;信 号和=L E谱图的信噪比和特征表达能力! 增 强特征检测的准确性“主要处理方式包括信号 的多分辨率分解# 小波域系数变换# 阈值评判# 去噪# 参数量化# 特征识别与提取等! 实现有效 信号与噪
6、声的分离# 信号增强# 消除较大干扰的 谱峰# 定位与提取特征谱线等处理目标“在小 波变换两种基本形式 连续小波变换OC 中!DOC具有良好的特 征检测能力! 并且出现了一些实现DOC的快 速算法信号#=L A图像和 =L E波谱数据! 其中=L A图像和=L E波谱数 据一般采用标准; A D S=规范! 具有统一数据 存储和读取格式! 其数据经简单处理后即可使 用* F A ;信号产生于磁共振电路! 其采集方法# 存储格式和读取方式决定于核磁共振设备和操 作系统类型! 因此! 从不同核磁共振设备的主计 算机中提取F A ;信号并进行格式转换和初步 预处理成为数据获取模块解决的首要问题“ $
7、* !基于网络远程登录技术的数据提取 由于核磁共振设备组实质上是一个微型 ( 类 2 , 3 - 8 ,和6 - 4 4 6 2 2 , 3 - 8 ,# 并分为- , 4 2 2 P$. 6 0 8 4和3 0 I + 6 2等 数 据 类 型# 此外还有9 $ + - 4和% + - 4字长之分“本文研 究的F A ;信号格式转换# 主要完成从其他格式 到) - , 3 0 ) 7操作系统下+ - 2 , 3 - 8 ,字节顺序 的数据转换# 包括不同的数据类型和字长“ + - 2 , 3 - 8 ,字节顺序是指数据存储时按照 高位字节在前# 低位字节在后的顺序“6 - 4 4 6 2 2
8、 , 3 - 8 ,与 此相反“由于多 种 原 因# 目 前 主 流 =L设备的F A ;信号都采用这两种格式之一# 并拥有不同的数据类型和字长“其中A R R R$ E NB采用了+ - 2 , 3 - 8 ,格式# 而; R DG 2 , 3 - 8 ,格式“下面以G 2 , 3 - 8 ,格式# 然后处理 指数部分“主要程序实现如下“ Y 0 - 3G a 2 0 . 有效信号多采用M 0 P 2 , 4 a或T 8 I 7 7的吸收线 型“ 噪声多采用T 8 I 7 7 - 8 ,分布或L - / - 8 ,分布“ 研究结果并不理想“ 急需针对F A ;信号特征构 造更适合的小波基函数
9、“ 并在分解级数! 有效信 号与噪声特征区分等问题上进一步研究# 本文 基 于 常 用 的F A ;信 号 的G 0 - 4模 型$ “%“ 构造了长度为! (的小波滤波器组“ 并通 过与其他传统小波基函数的实验对照“ 验证了 其较好的去噪效果#表!是新构造的小波滤波 器组“ 表$是实验结果对照#图$是构造的小 波基函数线型及其去噪效果# 表!构造的小波滤波器组 (!$9 8 I + 2 / 5 - 2 7K 8 8 PE Z 6 - , 2 9:* “ % % !%* ! 9 ( %* 信 号 为 研 究 对 象“ 提 出 了 基 于 Z 0 7 - 4 - 0 ,8 6 0 P - 4 5
10、 1. 0 P I 8 , 4 - . - / 8 4 - 0 ,0 . - ,Y - Y 0! K =L EZ 8 P 8 1 2 4 2 P 7$X%* = 2 3 - / 8 6R , - , 2 2 P - , 5 W 7 - / 7“$ ( ( $“$ $ ( !* ( 下转第: # (页“D 0 , 4 - , I 2 30 ,Z 8 2: # () :#: 测距等多方面的应用! + M K E : = ? I E U J R ? J K JF K? ) . $X (X T a 5 2 ,“M A BE I , . I“O J - 8 , “O + - , #B 8 4 - 0 ,
11、 8 6E W , / 5 P 0 4 P 0 ,L 8 3 - 8 4 - 0 ,M 8 + 0 P 8 4 0 P W“N , - Y 2 P 7 - 4 W0 .E / - 2 , / 28 , 3C 2 / 5 , 0 6 0 W 0 .D 5 - , 8“K 2 . 2 - 0 . TU ? J K E7 - , 8 6 7) 2 P 2Z 2 P . 0 P 1 2 3 - ,4 5 - 7Z 8 Z 2 P“8 , 34 5 2, 2 )3 2 7 - , 2 3) 8 Y 2 6 2 4 . - 6 4 2 P 77 5 0 ) 2 3+ 2 4 4 2 P3 2 , 0 - 7 - , 2 . . 2 / 4 * S TU ? J K E&, I / 6 2 8 P1 8 , 2 4 - / P 2 7 0 , 8 , / 23 8 4 88 / I - 7 - 4 - 0 ,. 0 P 1 8 4 / 0 , Y 2 P 7 - 0 ,) 8 Y 2 6 2 4 + 8 7 2 33 2 , 0 7 - , (#: