摘要：介绍了图像处理技术在医学领域的发展，阐释了图像分割、图像融合和图像重建技术在医学领域的发展。提出了图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
关键词：图像处理技术 图像分割 图像融合 图像重建
图像处理技术是20世纪60年展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学理论的创立和完善，以及军事、医学和工业等方面需求的不断增长，图像处理的理论和方法的更加完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点。
图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是病理研究还是临床诊断都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、方便安全等优点而受到人们青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等，20世纪70年代图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实用：1977年白血球自动分类仪问世：1980实现了CT的立体重建。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度，突出重点内容，抑制次要内容，来适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
一、图像处理技术及其在医学领域的应用
(一)图像分割
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。比如基于三维可视化系统结合fast marching算法和watershed变换的医学图像分割方法，能得到快速、准确的分割结果。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，进而提高医生诊断的准确性和科学性。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
(二)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。对多幅图像问的互补信息的处理来提高图像的清晰度。利用可视化软件对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状和它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病。目前的图像融合技术可以分为两类：一类是以图像像素为基础的融合方法：另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像特征为基础的融合方法原理上不够直观且算法复杂，但是实现效果较好。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)图像重建
图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果也是图像。CT是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成为三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的图像。
二、图像处理技术在医学领域未来发展方向
当前，医学图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统。未来发展方向大致可归纳为以下几点：
(一)图像处理技术的发展将围绕研制高清晰度医学显示设备、更先进的医学成像设备，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
(二)图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
［关键词］中医;象思维;图像思维
意识是物质世界长期发展的产物，属于人脑机能对于物质世界的主观映象，而以意识为基础的思维是人类所具有的高级认识活动，其建立在人脑固有的成像、语言、感觉能力之上，是以大脑感知的对象为基础，通过分析、综合、逻辑、推理、判断等方式，发现或概括出事物现象之间复杂联系的大脑运作活动。马克思指出:“观念的东西不外是移入人的头脑并在人的头脑中改造过的物质的东西而已。”思维的形成过程与大脑认识活动的“观念”形成原理相同，是物质“移入”人脑，经由人脑改造的过程。物质“移入”人脑并改造的途径，主要分为具象思维［1］和抽象思维两类，而具象思维的主体部分与“象”思维一致，均以具体的图像、文字作为思维的基础。两类的思维方式均产生于物质世界的长期发展，并长期存在及发展于人类认识世界、改造世界活动中的各个领域，其中具象思维出现的时期远早于抽象思维。中医学在形成之初受到当时人类思维方式的影响，故以“象”思维为基础，因此，探究中医“象”思维对于认识、运用中医及领悟中医独特的思维方式具有重要意义。
1象思维与图像思维
“象”字，狭义指代动物大象之形象，广义则指眼见之形象，如天、地、人以及万事万物之形象。“象思维”一词由哲学家王树人先生提出，并为中医学术界所接受。所谓“象思维”，就是以象为基本元素的思维［2］，而有别于以概念为基本元素的抽象思维，并非把事物的一切可感形象抽调后得到的反映事物内在本质的思维形式，而是可以直接以“图像”的方式，通过人脑对图像的联想、想象、比类等方式来思考和概括事物变化、本性及相关联系的一种思维方式。从“象”形汉字来看，其形成便是物象简化的表达，所形成的单个汉字亦是一幅图像。象形文字产生的过程是图像思维与抽象思维的结合，以原本记忆于脑中的物象、图像为基础，人脑机能使物象变动形成图像思维再通过抽象思维，将事物的物象简化并转变为抽象后的汉字图像。华夏文化中各种各样的中国特色创作形象，如各类仙魔雕塑、楼阁建筑、水墨图画及汉字文艺作品等等，亦无不体现着中国“象”思维方式的特色，以具体的意象姿态承载着中国人脑中独特的思维文化。概念思维科学研究证明，人类原始的思维方式都是意象思维［2］，随着语言、文字的产生，意象思维才开始分化出抽象、逻辑思维，再发展形成“象”思维和概念思维两大类。人类社会文明的发展遵循着从无到有、从简单到复杂的规律。在远古时代，人类只能以图像为记忆点，通过五官感觉收集世界万物的信息，以视觉为主体，从而获得“象”思维的第一个基础———物象，脑中物象的变化产生了人类最基础的思维方式。随着人类智慧的进步，人类逐渐将脑中之象转变为语言，随后再转变为象形文字，借助物象的主体来抽象、构建文字，以形表意，形成了象思维的第二个基础———文字。因此，汉字是“象”思维的产物［3］，单个汉字也包含着最原始而形象的思维方式，再由多个汉字形成连续的思维，进一步则形成抽象的概念思维。据考古研究发现，最早出现的人类距今约500万年前，而语言、文字的出现距今约几万年，可以推断人类运用与锻炼象思维的时间是远长于抽象逻辑思维，因而人类大脑所开发出来的图像思维记忆能力应大于抽象逻辑思维记忆能力。譬如，人脑若不借助外用工具，如笔、纸、墨等，却可以运用脑中的图像来记忆大量的信息，如中世纪的罗马房间记忆法，便是利用人脑中已记忆牢固的图像，通过联想、想象将要记忆的数字与图像连接，从而记忆大量数字。鉴于此，探究象思维对于发展人的思维能力的意义深远。但是目前学者对于象思维过程的定义尚没有统一，仅有少部分明确指出象思维是以物象、图像来进行思维的。于春海［4］提出，取象思维方式在思维过程中离不开物象，以想象为媒介，运用客观世界具体的形象及其象征性符号进行表述，依靠比喻、象征、联想、推类等方法进行思维。梁永林等［5］认为，以象思维指运用带有直观、形象、感性的图像、符号等象工具来揭示认知世界的本质规律，通过类比、象征等手段把握认知世界联系的思维方式。邢玉瑞［6］将象思维界定为:以客观事物自然整体显现于外的现象为依据，以物象或意象(带有感性形象的概念、符号)为工具，运用直觉、比喻、象征、联想、推类等方法，以表达对象世界的抽象意义，把握对象世界的普遍联系乃至本原之象的思维方式。故我们认为，象为基本元素的象思维与以“图像”为基础的思维有着明显的相似之处。然而中国现代教育受着西方文明的影响，以象思维为基础的思维方式发生了转变，不再重视象文化的基础教育，包括右脑的图像、想象思维能力的锻炼，而是追求科学，以语言逻辑、概念、抽象等为主导思维，也因此造成很难理解中国传统文化的内涵与真谛。
2象思维的运用
中医源于中国古代文明，属于祖国传统文化的瑰宝，拥有独特的象思维元素及理念，其内涵丰富，形成与发展均离不开象思维。通过掌握中医“象”，以象思维的方式思考，才能深入地理解中医理论。《周易•系辞传下》曰:“古者庖牺氏之王天下也，仰则观象于天，俯则观法于地，观鸟兽之文与地之宜，近取诸身，远取诸物，于是始作八卦，以通神明之德，以类万物之情”;“是故夫象，圣人有以见天下之赜，而拟诸其形容，象其物宜，是故谓之象”，指出中国古代先哲通过观物取象，将复杂的“象”分类为“八卦”，以“八卦”类推相似事物之间的联系与规律，以“象”思维的方式来认识天地万物。吴润秋等［7］认为，《黄帝内经》应用象思维方法，通过观象认识天地之道，解释人体之理，如《素问•五运行大论》曰:“夫变化之用，天垂象，地成形，七曜纬虚，五行丽地，……形精之动，犹根本之于枝叶也，仰观其象，虽远可知也”。《素问•阴阳应象大论》以天、地、云、雨之气的转化，推演出人体水液代谢的规律，曰“地气上为云，天气下为雨，雨出地气，云出天气”。《素问•五脏生成》记载的“五脏之象，可以类推”，传达着以具有类比特性的象思维在中医藏象学的应用。此类著作均是中医理论形成的基础，取类比象［8］无不展示着中医“象”思维的魅力，亦启示着后来学者应以象思维来学习中医。关于“象”思维之“象”的界定，按人类认识事物发展过程可分为物态之象、功能之象、规律之象等;按人类思维构成要素又可分为客体之象、工具之象、认知之象。邢玉瑞［9］指出，“象”是客体的整体信息及其在人大脑中的反映与创造，总体上可分为自然物象与人工意象，后者包括符号意象与观念意象。毛嘉陵等［10］认为，中医象思维就是通过观察人体所表现出来的征象，运用联想、比喻、比对、象征、类推以及阴阳五行等推理模式进行演绎，以揣测、分析体内的生理、病理。中医通过望、闻、问、切四诊获得的症状、体征，便是患者的体验及医生的感知所形成的完整“物象”，可以反映人体在各种外来影响与自身因素相互作用下的阴阳变化，归纳出相关物象证候，从而指导中医处方用药。然而中医象思维的作用不仅限于此，其与西方医学逻辑思维相比，更具有活力、创造性、包容性［11］，可以充分调动并建立人脑的知识网络，因其凭借人脑擅长记忆图像的能力，既能够以“象”为思维的基础，又可以利用文字逻辑方法不断地延伸拓展，其运用方法可借鉴西方的“思维导图”［12］，运用图片记忆提升知识储备能力，采取图文并重的技巧，将各级知识内容转化为图像，从而将知识表达变得形象而生动。不同的是中医象思维拥有阴阳、五行理论的指导，借助阴、阳、木、火、土、金、水等基础自然物象及其所含的规律，在脑中形成中医的“象”进行思考，得出中医治病的特色方法，诸如“风邪袭上”“提壶揭盖”“釜底抽薪”“增液行舟”“泻南补北”“风能胜湿”等象思维方法。同时阴阳、五行学说贯通了对功能上相似相通事物的共同体验，所以能在医学、艺术、技术以至社会生活领域得到广泛应用，也因此中医具有了独特的象思维元素。我们认为，中医“象”思维形成的关键在于改变个人的思维模式，由先入为主的概念思维，转为将症状、体征等比类为人脑中具体的物象，以此“象”进行思考。在学习中医的过程中，通过症状来把握人的生理、病理之时，先利用阴阳、五行理论将症状转化为图像，在头脑中构建一幅包含木、火、土、金、水的自然图画，然后以此“象”为思考的中心点，而不是以文字概念为起点，进行联想、演绎、推理，如火性炎上，联想到火势的蔓延，波及的范围，再借助于逻辑思维去寻找解救的方法的图像，如水克火、釜底抽薪等，从而类比出相应的方剂、药物。在研究中医的过程中，借助中医象思维元素的独特原理，如“风能胜湿”［13］、“提壶揭盖、增水行舟”［14］，提出独特的研究方向，通过科学实验论证中医理论的有效性。中医象思维是客观与心中之象的联想、转化与联系的过程，是将获取客观信息转化为人脑中的“意象”而产生的思维。以脑中图像为基础进行思考，可利用人丰富的想象力与联想力，调动人脑中储备的知识。但是思维模式的转变，受到左脑为语言优势半球观念及现代教育的影响，因此，只有通过长期训练终止逻辑思维的能力，才能转变为象思维的先导思维。象思维是发现和提出问题的智慧，而逻辑概念思维是解决具体问题的智慧，也只有以象思维为先导，继而以逻辑思维为发展方式，才能更加充分地利用人脑的潜能，进一步认识中医、改造中医、发扬中医。总之，中医象思维是以象进行思考的哲学，需要学习如何运用象，培养在脑中建立、记忆象的能力，通过把握脑中之象以推论、演绎物象的变化，体会物象之间的相互影响与关系，进而到理解人体生理、病理现象与自然的象的复杂联系，再将其原理更好地运用到中医临床。
参考文献
［1］魏玉龙．具象思维的形成、发展和研究［J］．中医学报，2009，24(6):18-20．
［2］姚春鹏．象思维的基本特点［J］．中医杂志，2014，55(18):1531-1534．
［3］王永炎，于智敏．象思维的路径［J］．天津中医药，2011，28(1):1-4．
［4］于春海．论取象思维方式:易学文化精神及其现代价值讨论之一［J］．周易研究，2000(4):76-81．
［5］梁永林，刘稼，李兰珍，等．象思维是中医理论的思维方式［N］．中国中医药报，2010－11－01(3)．
［6］邢玉瑞．中医象思维的概念［J］．中医杂志，2014，55(10):811-814．
［7］吴润秋，杨绍华．《黄帝内经》象思维之研究［J］．湖南中医杂志，2007，23(1):57-61．
［8］宋秒，李如辉，王栋．取象比类方法在藏象学说中的运用探讨［J］．浙江中医杂志，2016，51(12):859-860．
［9］邢玉瑞．象思维之“象”的含义［J］．中医杂志，2014，55(4):271-273．
［10］毛嘉陵，王晨．中医象思维的文化解读［J］．医学与哲学(人文社会医学版)，2010，31(12):4-7．
［11］王树人．中国象思维与西方概念思维之比较［J］．学术研究，2004(10):5-15．
［12］高燕鲁．诊断学临床实验中思维导图教学法的应用价值研究［J］．中国继续医学教育，2016，23(8):10-12．
［13］李伯华，张苍，张广中，等．取类比象在皮肤病湿邪与除湿治法教学中的应用［J］．时珍国医国药，2016，27(6):1512-1513．
Photoshop是由Adobe Systems开发和发行一款功能强大的图片处理计算机软件，目前其已广泛应用于户外平面广告设计、影楼摄影后期处理和多媒体课件制作等领域，其功能强大且操作便捷，目前已成为应用最为广泛的图片处理软件。本文就该软件在医学论文图片整合中的一些应用技巧做一简要介绍，旨在为医学工作者在论文撰写图片整合方面提供针对性的实践参考。
【关键词】Photoshop 医学论文 图片整合
1 医学论文图片整合过程中常见的问题
医学工作者在论文撰写过程中常常遇到图片的调色、图片格式的转换、像素的设置、多个单幅图片向一副图片的整合等诸多问题，由于图片处理技巧的缺失，往往造成图片处理不符合期刊的要求，延误论文撰写和发表的进度，笔者就医学期刊论文图片处理要求，就多个单幅图片向一副图片的整合（包含序号和标尺的添加）处理技巧做一针对性的介绍。
2 Photoshop在医学论文图片整合中的应用
2.1 Photoshop版本的选择
本文软件选择Photoshop cs2.0简体中文版，cs2.0版虽然是Photoshop较为早期的版本，但具有该软件最基本和最常用的功能，cs2.0中文版的优势是软件本身只有数百兆，占用内存小，删减了不常用的功能，对计算机配置要求较低，且已被汉化便于操作使用，完全能满足对医学论文图片处理的要求。
2.2 多个单幅图片向一副图片的整合
本文以四副单个图片整合为一副图片为例，在软件中依次将四副单个图片打开，任选一幅图片点击菜单栏图像-图像大小，并记录图片的宽度、高度及分辨率；空白背景图层构建：点击菜单栏文件-新建，参数设置：高度和宽度设置约为单幅图片的二倍多一些（空白图片上放置四幅图片），像素设置与单幅图像素一致（图1）；四幅图片移动至空白图层：选择工具栏移动工具，依次拖动四幅图片至空白图层，形成一个多图层图片，同时关闭原四副图片，在活动图层面板分别点击“图层1-4”文字给每张图片针对性命名；图片的排版：以四副图片平排各两张为例，使用工具栏移动工具分别移动各张图片至大置，在软件上、下刻度线上拖动形成交叉参照线用于精确定位（参照线不会被保存至图片），图片与图片间的距离根据期刊要求参照刻度线确定，操作同时可使用放大镜功能放大图层，使用键盘上下左右进行微量精准调节（图2）。
2.3 图片序号和标尺的添加
序号的添加：点击图层面板下部“创建新图层”，选择新图层，点击“排版文字工具”并选择字体和字体大小，在空白图层上依次键入ABCD，并分别拖动文字至图片右下角，可使用参照线进行准确定位；标尺的添加：标尺是医学论文表示图中显微结构大小的参照线，新建空白图层并双击文字重新命名“标尺”，选择“标尺”图层，点击选择“矩形选框工具”，在标尺图层中建立矩形空白选取，然后点击菜单栏编辑-填充，颜色使用黑色（可根据需要变换颜色），Ctrl+D取消选区，快捷键Ctrl+T可通过控制滑块调节标尺的长度和宽度。
2.4 图片的保存
图片保存常用格式有三种：JPEG、TIFF和PSD，三种格式各有特点。JPEG格式压缩量较大，图片数据容量较小，为常用格式，TIFF格式压缩量小，图片数据容量较大，但图片显示细节较好。PSD格式是多个图层并存能够被Phtoshop识别的一种图片格式，严格来说并不是图片，但它能保存图片的图层原始状态，其优势是为图片的修改做了备份储备。
3 结语
Photoshop软件功能强大使用方便，在各个领域应用十分广泛，医学领域尤其是医学形态学领域使用最为常见，熟练掌握该软件的操作技巧在医学工作者图片处理过程中能起到事半功倍的效果。本文除了以文字形式介绍外还制作了相关操作屏幕录像视频供交流学习（https：///cknZu4Xy9Dk9w 访问密码 d954），旨在为医学工作者论文图片处理提供一些基础性操作帮助。
（通讯作者：李明）
参考文献
[1]陈瑛，龚著琳，苏懿，等.以能力培养为导向的“医学图像处理与分析”研究生课程教学改革初探[J].中国高等医学教育，2010（06）：79-80.
[2]蒋斌.Photoshop实用教程[M].电子工业出版社，2004：15-18.
[3]马月进.Photoshop图像处理课程案例教学实践[J].计计算机教育，2010（02）：87-89.
[4]张昌林，陈 素，李 彬，陈健美.多媒体技术及其医学应用[M].北京：人民卫生出版社，2009：111-161.
[5]张屹，黄欣，谢浩泉，等.交互式微视频教学资源的研发与应用――以“教育技术学研究方法”为例[J].电化教育研究，2013（05）：48-54.
作者简介
高欣（1977-），女，山西省吕梁市人。现为长治医学院讲师，主要从事计算机基础教育。研究方向为计算机技术在医学教育中的应用研究。
关键词： 医学影像； 交叉教学； 教学质量； 教学有效性
中图分类号：R-4 文献标识码：A 文章编号：1004-7484（2012）06-0182-02
医学影像学专业是伴随现代电子计算机、物理学和医学飞速发展应运而生的新兴专业,主要涉及领域有X光、MR、US、ECT等四大医学成像设备，随着四现代化成像设备在医疗、教学机构中的的广泛应用，医学影像科室在临床诊断中的地位逐年上升，要求有清晰的图像质量，较高的成像技术，和较好的诊断水平，对影像专业的大学毕业生也提出了越来越高的要求，有资料报道国家九五攻关重大决策将影像学一个分支学科介入放射学单独立项为一级学科,与内科、外科并列为现代医学三大技术[1],而目前从事影像诊断和治疗工作的医生的学历结构、知识结构及专业水平等方面都十分薄弱[2], 如何培养高素质，较强动手能力的影像工作人员势在必行，对我院影像专业的人才培养提出了严峻的挑战。
1 我院医学影像专业教学现状
我院针对医学影像专业，主要开设《人体断面与影像解剖学》、《医学电子学基础》、《影像物理学》、《医学影像设备学》、《医学影像检查技术学》、《影像诊断》、《超声诊断》、《核医学》、《肿瘤放射治疗》、《介入放射学》，同时开设选修课《常用医疗设备原理与维修》、《医学图像处理学》等课程，传统的教学活动中，专业各知识点比较孤立，学生学习过一门课程以后，和下一门课程联系不紧密，不能形成系统的知识脉络，只能获得表层知识，缺少理性认识，感悟少，难以内化，导致学生学习质量不高，学习效果不理想。在我院院长领导下，在教学各环节中进行改革，取得了诸多成效，目前在教学过程中，强调建立课程间系统的知识体系，让学生理解各课程之间并不是独立的，而是一脉相承的。
2 医学影像课程设置应具有连续性和系统性
医学影像领域作为一个完整的体系，其教学诸课程的设置应遵循连续性和系统性。例如，在技术线路，可以先让学生掌握电子信号的基础理论知识，掌握基本元器件的工作原理，运用所学知识将知识点运用到到影像设备学当中，掌握医学成像设备的特点，学以致用，然后进一步提高专业技能。在图像处理环节，完成各种电子元器件的学习之后，学习成像设备的成像原理，与图像后处理方式；结合医学图像处理技术学习医学图像分析的技能。因此，要合理安排相关课程的顺序，使学生能够形成系统的知识脉络，使学生能够循序渐进地掌握较为熟练的操作技能[3]。目前我们要做的工作是在各课程中增加各学科的交叉融合，重点突出前一门课程为后一门课程服务的知识点，每一个具体的知识点做到前后连续、衔接，培养学生独立健全的思维，在学生头脑中建立系统化的知识体系。
3研究课程间交叉渗透的意义和具体工作
3.1 影像专业课交叉教学，相互渗透的意义
影像专业课交叉教学，相互渗透，主要目的就是提高课程教学质量，提高教学有效性。例如在《医学影像设备学》CT部分教学时，由于目前CT临床进展的速度很快，我省哈医大四院就已应用320排螺旋CT从事增强扫描、CTA及三维重建[4]，与此相对应的教学内容就很多，在理论课当中，教师充分更新教材的理论内容，联系多学科相关内容进行讲解，涉及到电子学的元器件，影像物理学的成像原理，诊断学的心脏三维图像等等，充分对相关理论内容进行融合讲解，同时在实验课当中， 让学生去建立感性认识，增加设备各部分的连续性，这样既能体现学生个性化学习，又能使全体学生逐步养成善于观察发现问题、解决问题的良好习惯。
3.2 影像专业课交叉教学的具体做法
针对医学影像专业，在医学物理学课程中，重点介绍X线基本原理及辐射衰减特征，人体医学物理特性；电子学中重点介绍基本元器件的结构及原理，模拟信号、数字信号的原理及特点；影像物理学中，重点介绍四大影像成像原理及基本物理算法等；影像设备学教学中根据成像原理重点介绍各设备结构，构造，新设备；检查技术学中利用影像设备讲解具体临床操作以及新技术，新方法；医学图像处理重点介绍所得图像的基本后处理方法以及不同的图像后处理方法所得图像的特点；常用医疗设备原理与维修学介绍临床新技术及设备故障分析及排除；影像诊断学、超声诊断学、主要根据各自的成像特点，介绍疾病的图像诊断依据。核医学、肿瘤放射治疗及介入放射学主要讲解影像的治疗方法。在各课程中，注重系统化教学，知识点脉络清晰，易于理解，同时又能避免知识的重复性讲解。
我院医学影像专业在目前的教改过程中取得了瞩目的成绩，学生动手操作能力，基础理论知识扎实，深受用人单位的好评，就业率逐年增加，总之，高等医学院校必须顺应医学科学和高等医学教育的发展,积极探索教学改革,以期不断提高教学的水平与效率[5],实现高等医学教育教学的科学运行,为社会主义现代化建设事业输送更多的高素质医疗卫生人才。
参考文献
[1]杨小庆.创建特色专业,培养医学影像学高素质人才[J].东南大学学报,2006,25(5):382～385.
[2] 张淑丽,王哓东,钱丽丽. 医学影像学专业应用型人才培养方案的研究与实践[J].齐齐哈尔医学院学报,2010,31(21):3448～3449.
[3] 杨春兰,吴水才,白燕萍. 医学影像专业人才培养模式探讨[J]. 中国电力教育,2009,5(132):105～106.
关键词：移动医疗；数字图像处理；医学影像
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）30-0238-03
随着科学技g的快速发展和生活质量的提高，健康问题已成为大家关注的焦点。然而生活环境的污染、饮食结构的不健康和长期处于现代职场高压环境之下，很多人的身体出现亚健康状态：头痛、胸闷、失眠等健康问题困扰着现代职场白领，长期以往，身体不堪重负，疾病随之而来。面对这种情况，早期发现、早期治疗既可以减轻患者病痛，提高预后水平，又可以减少患者的经济支出。因此，对疾病问题的早期诊断就成为国内外医学界关注的焦点。
然而由于医患交流以及过去医学影像不清晰、保管难等问题，始终制约了精准医疗的发展。目前随着科学技术的进步和互联网技术的突飞猛进，影像学被越来越多的应用到各种疾病的检查中去，医生读片诊病，影像成了医生重要的诊断辅助工具，难以被低估，不能被替代。随之影像学科也成了当今迅速发展起来的一门综合学科，多门课程如通讯、计算机、医疗交叉，为医务工作者提供尽可能准确的辅助诊疗方法，这将是今后影像学科持续发展的重要方面。
日常生活中我们在对体内和体外的血液细胞、器官组织进行无损害性检查时，通常会选择诸如：数字线摄影、核磁共振、超声波三维诊断等治疗方法，这些拍片式的诊断方法可见即可得，不仅生动补充了书本上的人体正常组织以及病灶组织的解剖学知识，同时对影像引导下的教学、检查、穿刺、手术等有着不可低估的作用。但是医疗图像A生成往往会因自然界信号的干扰、信号传输过程中的衰减、医疗设备的成像原理、光线和显示屏等原因的影响，所显示出来的影像像质往往不够清晰、感兴趣内容不突出，或者不适合人眼观察或者机器理解分析，同时医学影像本身也有图像分辨率不高导致图像模糊不清或者无明显边缘、噪声偏大、结构信息缺乏的问题， 最终生成的影像不能准确定位病变部位以及病变性质，临床诊断面临各种困难。如果有一种方法能对生成的医学影像进行数据处理提高影像的清晰度，增强医学影像的可读性可分辨性，临床医生可以结合解剖学和生理学对病变组织有针对性的观察并诊断，这将大大提高临床诊断的准确率。因此，医学影像的数字化处理对医疗卫生、信息技术、生物科学等学科来说无论在理论研究还是临床应用方面都起着关键作用，这是人类认识疾病并对之精确诊断的重要环节，这将是一门具有较强应用性和长远发展性的课题。
1医学影像的发展及意义
1.1国内外医学影像的背景及对其图像处理的意义
1895年德国物理学家W.K.伦琴在实验室拍摄出其夫人手指和的影像，自此 “X射线”被发现，并被影像学逐步引进到医学领域。经过30多年的研究与应用，医学影像起着翻天覆地的变化，随着计算机技术的引进和广泛应用，影像学科更是呈现出跨度大、知识交叉密集的特点，如今基于计算机算法的图像处理技术也已经成为医学影像学中发展迅速的领域之一。
1971年，英国科学家汉斯・基于计算机技术原理设计出第一台X-CT诊病机，这一发明在医学界引起巨大的轰动。从此，对医学影像的数字成像技术的研究开始发展壮大，各种医疗设备也被开发出来，它包括计算机 X线摄影（ Computed Radiography， CR）、数字 X线摄影（ Digital Radiography， DR）、 X射线计算机断层成像（ X- Computed Tomography，X- CT）、磁共振成像超声（ Magnetic Resonance， MR），超声（ Ultrasound）成像、光纤内窥镜图像、磁共振血管造影术（ Magnetic Resonance Angiography，MRA）、数字减影血管造影术（ Digital Subtraction Angiography， DSA）、单光子发射断层成像（ Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）、正电子发射断层成像（ Positron Emission Tomography， PET）， EEG脑电图、 MEG脑磁图、光学内源成像等。
本文着重论述的 X- CT（ Computed Tomogaphy）意为 X线计算机断层扫描技术，是用 X线束对器官组织进行断层扫描，应用物理原理来测量X射线在人体组织中的衰减系数或吸收系数，再经计算机进行数学计算来对图像进行三维重建。按照测量的衰减系数的数值排列成一个二维分布矩阵，计算出人体被扫描组织断面上的图像灰度分布，从而生成断面图像。X-CT以它高速、高分辨率、高灵敏度的探测器螺旋式旋转来获取器官组织的多方位、多层次的断面或立体影像，经临床实际应用，它能发挥有别于传统X线检查的巨大作用。它能综合反映人体组织在解剖学方面的功能、性质，还能提供人体被拍摄部位的完整三维信息，器官和组织结构清楚显影，提示病变，已与核磁共振、超声波等诊断方法一样成了医生获取信息的重要来源。并且具有其他医学设备不可比拟的优点，X- CT成像简单方便、对人体损伤小、组织结构密度分辨率高，这在病理学和解剖学研究中尤为重要。特别是临床在对肿瘤的诊断中X-CT的分辨率要远远高于其他医学设备成像，研究显示在对于1～2厘米的小肿块的检测上，X-CT显示率高达88%，而B超、MRI等仅为48%。在针对肝脏疾病实验的拍片中， X-CT可以较清晰的显示出多种器官病变和功能性状，如肝癌、肝血管瘤、脂肪肝等，其对肝癌的诊断准确率高达93%，最小分辨率可显示为1.5厘米，
可以直接观察到肝静脉、门静脉与肿瘤大小、位置之间的关系，并能诊断出肝静脉、门静脉有无癌栓，为医生的精确诊疗提供了重要依据。
由于器官病变的位置、病灶大小、病程长短等自身因素，加上设备电子元器件、嘈杂的环境以及人为操作等因素的影响， X- CT在对病灶做定位影像、定性精确诊断时常常会有所限制，即它能反映出器官的异样变化，但却不能反应目前器官的生理功能。现实工作中采集到的数字化影像或多或少的存在一些问题：伪影、雪花、边缘不清、病灶不清、对比度不强……凭借肉眼无法从整张影像中清晰分辨出病灶部位或者确性病理改变的程度，要想精确诊断，还需做进一步的检查。
目前，对 X- CT图像处理进行处理大部分的研究还集中在预处理阶段，即研究通过调试设备、提高影像像素、提高出图效率、减少外界干扰等方式增强医学影像的可读性和敏感性。而对于医学影像成像后的处理则相对冷门，其中对部分内容的研究也比较单一，如仅仅单独研究医学影像的降噪或增强。同时应用降噪、增强、分割技术来处理影像的研究较少，理论研究也停留在可行性阶段，针对单一疾病的医学影像处理研究还不常见。
1.2医学影像常用的诊断方法
目前我们常用超声波、核磁共振、X-CT等设备生成的医学影像作为辅助诊断方法。其中：超声波是使用声波来探测病理并生成平面图像的一种诊断方法，由于其具有方向性好，穿透力强，声能集中，操作简便，能反映出人体组织的灰度形态和结构等优点，被影像科广泛采用。其中 B型超声波采用超声平面成像，在超声屏上显示出病变部位周围有明显的强弱不等的回声区，表现为亮度不等的光点、结合解剖学和生理学知识，可判断这些高光区和暗区的病变性质。且价格低廉，诊断快速，但缺点是对于1～2厘米的小肿块诊断准确率不到达48%。
核磁共振是诊断组织病理变化的一种新的方法，通过层片选择，频率编码，相位编码，实现对接收到的电磁信号在人体内部的准确定位，根据接收到的电磁信号的频率、相位的差别成像，完成对器官组织的检测。例如：核磁共振检查原发性肝癌时通常表现为信号改变，T1W1驰豫时间加权图呈低信号，T2W2加权图呈高信号。其特征性影像为病灶内出现粗大引流或供血血管的流空信号，该信号提示肝癌结节内有动静脉短路形成。但缺点在于检查价格昂贵，且核磁共振设备在我国普及率较低，对于1～2厘米的小肿块诊断准确率较低。
X- CT是用 X线束对器官组织进行断层扫描，再经计算机由于分辨率高图像清晰，能够扫描到早期刚发展起来的较小的肿瘤，这对病人早诊断早治疗不至延误病情具有重要意义。比如：X- CT肝癌表现与大体病理形态一致，平扫多为低密度，少数为等密度或混杂密度，外形不规则呈球形或结节形，边界模糊。增强扫描表现为低密度区略缩小，境界变得较为清楚。肿块中心部位常因肿瘤组织坏死囊变形成极低密度区。研究显示在对于1～2厘米的小肿块的检测上，X-CT显示率高达88%。目前X-CT已成为各种疑难杂症中最重要的诊断方法。
1.3对医学影像进行数字图像处理的可行性及意义
在实际图像信号的生成和传输过程中，由于受到医疗器械自身、人为操作控制和自然界噪声等干扰的影响，多多少少会出现细节模糊、对比度差、噪声较大或存在伪影等问题，影响到影像质量。且成像是用亮度不等的灰度表示，加上病灶发展早期其空间形态变化通常比较小，拍出的片子肉眼很难观察，误诊和漏诊的情况也时有发生，致使病情诊断准确率下降，医务工作者的效率也难以体现。因此，有必要运用适当的技术和方法来处理和分析医学影像，提高影像质量，这将有助于减少误诊和漏诊率，提高诊断准确率。因此，研究医学影像的计算机辅助诊断技术和数字图像处理技术具有重要的意义和实用价值。
在医学影像领域的数字成像技术有个共性：基于计算机将图像采集、显示、存储和传递分解成各个独立的部分，将每一部分图像信息分别数字化，这种共性为我们以后对各功能模块进行单独优化提供了便利，对其实施图像数字信息的后续处理提供了可行性。
以X-CT成像为例，对影像进行预处理可以过滤掉影像上的不利影响，处理掉无用的信息，保留或恢复有价值的信息。通过过滤掉不利因素，加强病灶信息的可读性，突出感兴趣部位，清除各种干扰的同时能保留所摄影像的形态和边缘，有效的改善图像视觉效果，为医生诊病提供了依据和便利，这就达到了图像处理的目的。
2数字图像处理在医学影像中的具体应用
图像处理（image processing），在医学上也被称作影像处理，是指将图像信号转换成数字信号后使用计算机对医学影像处理和分析，提高并改善影像的质量供医生有效诊断的专业技术。将将人设为对象，图像设为目标，输入低质量的图像，输入改善后高质量的图像，当图像达到满足人的视觉效果为最终目标。图像处理方法通常有图像增强、复原、编码、压缩等等。本文将重点讨论图像去噪、增强、分割在医学影像中的应用技术。
2.1图像去噪
影像的生成和传输常常受到自然界各种声音的干扰导致影像质量下降，就像我们在日常生活中交谈时被其他声音打扰一样，在语言中表现为听不清对方说话， 表现到影像上，则是原本很清楚的图像，因为机械本身、电子元件、外界杂音等干扰原因产生各种各样的斑点或条纹，图像变得模糊不清，此即为图像噪声。噪声的存在势必影响后续对影像的分割和理解分析，所以图像去噪是预处理的重要步骤之一。去噪的方法有很多，结合影像特点、噪声的统计特征及频谱分布规律，目前常用均值滤波、中值滤波、低通滤波等算法来对图像进行平滑处理。
2.2 图像增强
图像增强（image enhancement）是数字图像处理领域中的一个重要分支。影像学上的图像增强和复原的目的是为了提高医学影像的质量，清除干扰、降低噪声，通过增强清晰度、对比度、边缘锐化、伪彩色等来提高影像的质量，或者转换为更适合人观察或机器识别的模式。不同于图像噪声，在图像增强中通常不考虑影像降质的原因，它不需要反应真实的原始图像，只需突出图像中感兴趣的内容。但要对降质的原因有所了解，依据降质的原因建立“降质模型”，然后各种滤波方法和变换手段增强图像中的背景与感兴趣部位的对比度，比如：增加图像高频分量，被照人体组织轮廓变得清晰，细节特征明显；增加低频分量，能有效降低噪声干扰，最终达到增强图像清晰度的目的。
图像增强根据空间不同可划分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法。基于空间域的增强方法是对图像中的各个像素的灰度值直接处理，算法有直方图均衡化、直方图规定化等；基于频率域的增强方法不直接处理，而是用傅里叶变换将空间域转换成频率域，在频率域对频谱进行处理，再使用反傅里叶变回到空间域，算法有低通滤波、高通滤波、同态滤波等。
2.3图像分割
图像分割是数字图像处理领域的关键技术之一，目的是将图像中有意义、感兴趣的内容从背景里剥离，划分为各个互不交叉的区域。有意义、感兴趣的内容通常是指图像区域、图像边缘等。分割是后续图像理解分析和识别工作的前提和依据。目前已经开发出很多边缘检测和区域分割的算法，但是还没有一个算法对各种图像处理都有效。因此对图像分割的研究还将继续深入，在以后很长一段时间将始终是热门话题。
图像分割方法基于灰度值主要划分为基于区域内部灰度相似性的分割和基于区域之间灰度不连续的分割。
（1） 基于区域内部灰度相似性的分割
基于区域内部灰度相似性的分割是确定每个像素的归属区域（同一区域内部像素是相似的），从而形成一个区域图集，来对图像进行分割，常用算法有阈值分割法、形态学分割、区域生长法、分裂合并法等。
（2） 基于区域之间灰度不连续的分割
基于区域之间灰度不连续的分割是指先提取区域边界，再确定边界限定的区域。因为图像中的边缘部分往往是灰度级发生跃变的区域，根据像素灰度级的不连续性，找出点、线、边，最后确定边缘。常用的算法有边缘检测分割法、Hough变换等。
【关键词】医学图像；边缘检测；图像处理
1.引言
边缘是图像的最基本特征，它体现了用于识别的有用信息，为人们用作描述、识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一，是进行模式识别和图像信息提取的基本手段。医学X射线的图像边缘检测是图像检测的一个重要应用领域，在医疗诊断中起着越来越重要的作用。
2.检测方法介绍
2.1 sobel算子检测
2.2 canny算子检测
根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子，这就是Canny边缘检测算子。Canny算子边沿检测的基本思想是：先对处理的图像选择一定的Gussian滤波器进行平滑滤波，然后采用一种称之为“非极值抑制”的技术，对平滑后的图像处理，得到最后所需的边缘图像[3]。
2.3 roberts算子检测
3.实验结果与讨论
4.结论
针对医学图像讨论和比较了几种常用的边缘检测算子。roberts精度不高，只能检测出图像大致的轮廓，而对于比较细的边缘可能会忽略。Prewitt和Sobel算子比Roberts效果要好一些。LOG滤波和Canny算子的检测效果优于roberts算子，能够检测出图象较细的边缘部分。不同的医学图像在不同的系统，针对不同的环境条件和要求，选择合适的算子来对图象进行边缘检测，为图像进一步应用具有很重要的作用。
参考文献
[1]冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].电子工业出版社,2003.
[2]何斌,等.VisualC++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001,1.
[3]徐建华.图像处理与分析[M].北京:科学出版社,1992,1.
[4]Canny J.A Computational Approach to Edge Detection[J].IEEETrans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986,8(6):679-698．
[5]袁丽婷,邱力军.基于Matlab的X线医学图像增强与直方图处理方法[J].第四军医大学学报,2007,28(4):376-378.
作者简介：
关键词 : 医学图像处理； 专题式教学； 评价
中图分类号：R-4 文献标识码：A 文章编号：1004-7484（2012）06-0180-02
“专题式”教学模式目前已经广泛的应用于大学课堂教学中，这种教学模式主要指的是教师选取并紧紧围绕教学目标，以学科体系和课程教学大纲指导内容，把各知识点按教学任务分解为多个教学专题, 以专题的模式取代传统教材授课顺序，并辅以相应的教学方法和手段，通过对各专题的讲解，使学生掌握每个专题内容，从而完成教学任务[1]。本文主要探讨专题式教学模式在我院医学图像处理课程中的应用。
1数字图像处理专题教学模式的目标
“专题式”教学模式以学科体系和课程的教学大纲为指导，不受时间、地点和教材章节的限制。[2-3]医学图像处理专题教学模式，既要体现专题式教学的优点，即教学重点突出、信息量大、针对性强,讲述内容深刻，在授课过程中教师可以根据教学大纲的基本要求, 结合本学科研究的热点和重要成果，科学合理设置课堂授课内容，通过对各个相对独立内容进行深入探讨和学习，增强医学图像处理课的针对性和实效性，同时要求紧密结合计算机软件设计基础，充分调动学生学习的积极性，培养学生利用该技术进行大胆创新应用的能力，同时结合医院大影像科工作实际，了解最新图像后处理工作技术，并对各技术以专题的形式向同学们介绍。
2 “专题式”教学模式的前提要求
在“专题式”教学实施之前，首先要求教师转变教育思想、更新教育观念，并且要求渗透于教学工作的各个方面，贯穿于教学改革的全过程。随着临床医学影像技术的飞速发展，在容积扫描数据基础上，可以实现多种成像方式，所以要求教师能够认识到临床医学图像后处理工作的重要性，改革教育思路及观念，同时还要学习医学知识, 学习由计算机学和医学交叉所形成新学科，同时密切联系医学影像专业的教学目标和要求，掌握医学图像处理技术的新思路、新技术和新方法在临床工作中的应用, 拓宽知识面,了解前沿动态[4]。
3专题式教学模式的实施内容
3.1 教学实施专题化
充分利用我院网络实验室的教学资源，完成教学分组，3-5人一小组。将医学图像处理课程内容分为若干教学研讨单元，在每个教学专题授课前，教师讲解本专题的基础知识和原理并简单介绍各种图像处理算法实现的关键环节，同时要求每个有各自的学习及研讨任务，再次上课时，各组分别将负责的专题范围及应用领域进行汇集和整理，并对其内容进行阐述, 其他组员进行补充说明，外组同学可以提问题[5]，由小组负责人进行解答，教师给予完善。
3.2 充分利用网络教学资源，加强网络实训
教师在某些专题提供专题分组讨论后，需要在计算机上强化处理，通过选用 MATLAB软件作为实验教学软件，针对专题特点设置相应的实验，例如，教师事先准备好在临床中采集的X线（包括CR、DR）、CT、MRI等图像，让学生直接对这些图像进行处理和改善，从而达到预期的视觉效果。再有，采集256CT容积重建扫描数据，让各小组在各角度，各断层对影像进行三维及各断层重建实训，培养学生实践动手能力。
3.3 增强“专题式”教学的评价效果
医学图像处理课教学效果要在教师和学生之间双向进行效果评价，要看学生是否能够真正掌握理论学习效果。充分根据医学图像处理的课程特点，采用多向性、多角度评价手段，增加师生之间的双向评价，教师评价学生，学生也评价教师，教研室之间还进行互评，同时邀请院内教学督导团队进行督导打分，最后根据学生评价、教研室教师评价、院内督导评价情况，最终确定教师的教学方法的可行性，并对各专题设置进行讨论，形成围绕教学大纲的专题设置，同时激励教师不断进行教学研究，用更新、更好的方法提高教学效果[6]。
传统的学生考核评价模式，效果单一，不能体现多元化的评价效果，针对专题式教学模式，我们主要运用自主式命题，并根据“形成式”考核方案，科学设置考核方案，其中笔试成绩占50%，实验报告成绩占20%，增设实验操作考核，根据各组间的操作情况进行综合评分，同时注重平时考核，根据学生搜集资料、课堂发言和作业的完成情况综合进行评价给分。
通过对教师授课及学生考核评价改革后，极大的激发了学生学习的积极性，同时形成了科学的培养计划，学生反映良好，教师的授课满意度达到98%以上，学生学习效果较往届有明显提高，成绩优秀率在89%以上，同时学生真正接触到临床医学图像后处理环节，有利于提高学生的专业学习效果。“专题式”教学模式下不仅提高了授课的灵活程度，更有利于培养学生的学习能力，较好地体现了医学图像处理课程的教学目标和教学要求。
参考文献
［1］张宜．开放式模块化教学的探索与实践[J]．广西广播电视大学学报， 2008， 19( 4)：46～ 48．
［2］刘春艳．古代汉语专题教学模式思考与实践[J]．吉林广播电视大学学报，2008，( 6)：100～102．
［3］张秀芳．专题教学立体化―“思想、 邓小平理论和‘三个代表’重要思想概论”课教学改革探索[J]．济宁学院学报，2008( 4)： 100 ～ 102．
［4］ 张淑丽，万永刚．《医用物理学》“专题式”教学模式研究与实践[J]．基础医学教育， 2001， 3 (4)：271～272．
关键词：舌诊；舌象客观化；舌体图像分割；图像分析；RGB；动态阈值
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)14-20910-02
1 引言
自古以来中医有四种诊断疾病的方法，那就是望、闻、问、切四诊。望诊就是医生通过视觉来观察病人的神、色、形和态的变化。总体来说，望诊包括一般望诊和舌诊两部分，一般望诊又包括望神、察色、望形态、望五官等，舌诊包括望舌质、望舌苔。舌质是舌的肌肉部分，舌苔是舌面附着的苔状物，舌质可以反映五脏的虚实，舌苔可以察外协浸入人体的深浅[1-2]。临床上通常把舌质和舌苔变化联系起来综合判断，一般是急性病重舌，慢性病重脉，因为舌象能准确及时的反映机体生理病理状况[3]。望舌诊病是中医长期实践积累的独特诊病手段。
2 舌象客观化的研究
传统的中医舌诊是由中医师根据自己的知识和经验用人眼观察，并在短时间内作出判断，其诊断结果受医生的知识水平、思维方式及诊断技巧的限制，也受光线温度等外界客观因素的影响，因此难免会出现某些误差，把淡黄色误作深黄色，红色误作淡红色等。为了消除人为因素的影响，使用现代数字图像处理及分析技术和现代的智能信息处理技术，使中医舌诊从主观诊断转向客观决策[4]，进行舌诊客观化的研究是非常有意义的，具有较好的前沿性和可操作性。
采用数字图像处理技术对舌象进行图像分析的研究始于80年代中期。孙立有等人，先对利用图像处理和模式识别进行舌诊客观化的研究提出了一种想法[5]，建议着重分析舌象的色度变化，并且贯彻中医的辩证观及整体观思想，为国内后来的舌诊客观化研究提出了一个方向。苏开娜等首次利用图像处理技术进行了舌苔润燥的分析，采用二分光反射模型讨论了舌苔图像上亮斑象素点在RGB 彩色空间的分布特征及亮度特征。本文主要探讨舌体区域自动分割的一种方法[6]。
3 用动态阈值法分割舌体区域
在舌体图像分割中，一般的分法是利用舌体的颜色与背景颜色的不同，把舌体区域从背景中分割出来。台湾国立中山大学蒋依吾等根据大量的观察实验指出舌体中舌尖舌边的RGB三色分量与周围皮肤由较大差异，提出了的边缘增强公式，进行舌体区域分割取得一定效果[7]。但是由于这种颜色差别仅存在于舌尖和舌边，不适用舌根部位，所以仅用颜色的差值来分割舌体是无法取得好的效果。本文参考上述公式，再利用舌体区域与背景区域存在的丰富边缘，用动态阈值的分法获取边缘并连接，在舌体图像分割中取得较好效果。
3.1 用RGB三色分量差值法分割舌体区域
设RGB色彩空间像素Vc=(r,g,b)，r,g,b∈[0…1]则有：
Gate=(r-g)+(b-g)*6+(r+g+b)/3
IF(gate(i,j)
Crf(i,j)=1;
ELSE Crf(i,j)=0;
其中(i,j)指像素在图像矩阵中的位置。gate(i,j)是RGB三色分量差值，Crf(i,j)为参考的二值化图像，Crf(i,j)=1指要分割出的目标区域，Crf(i,j)=0指背景区域。这样可以得到舌体中的舌边和舌尖的边缘，再通过舌体根部与上嘴唇出现的阴影区得到舌根边缘，这样就可以把整个舌体区域分割开来[8]。
3.2 用动态阈值法分割舌体区域
上述分法仅利用了颜色信息，很难把与舌体颜色相近的唇部区域去除，但是大部分舌体与唇部之间都存在一定的边缘，用动态阈值取出图像的灰度边缘，再加上上述方法取出的RGB三色分量差值得到边缘，分割舌体，这种方法会取得更好的效果。具体操作是：首先定位舌中的一点，然后取出沿图像四周的点与舌中此点连线的灰度值，计算连线中的最大梯度，取为待选边缘点。梯度的计算公式是grad(i)=gray(i)-gray(i+I)，其中grad(i)指在连线位置i处的梯度值；gray(i)是指在连线位置i处的灰度值。用RGB三色分量差值得到的舌体边缘点，将其记为coloredge (i)。最后比较灰度梯度得到的边缘点与用RGB三色分量差值得到的边缘点，选择最终边缘点，连接这些点，形成闭合区域，分割出舌体区域[9]。根据经验，选择最终边缘点的公式：
IF(rgad(i)
edge(i)=grad(i);
ELSEedge(i)=colordege(i);
4 结论
根据中医对分割出的图像的评价，把图像质量分为5个等级：优等，较好，中等，分割失败，未分割[10]。实验样本中基本涵盖了各种情况的舌图像，有舌面完全伸出覆盖下嘴唇的图像，也有未完全伸出的图像，也有露出上腭的图像。我们用上述的3.1和3.2方法分别对舌体区域进行分割实验。实验证明，3.1方法对于舌面伸出覆盖下嘴唇的图像有较好的效果，但对于舌面未完全伸出未覆盖下唇的图像分割效果很差。3.2方法对于上述两种图像都有较好的效果，但对于舌边缘模糊的图像分割效果较差。两种分割方法得到的效果图如下：
5 结束语
近年来计算机技术的迅猛发展，使舌诊客观化研究在方法上有了很大的进展，但仍存在许多问题亟待解决。在中医理论指导下和临床实践的参与下，利用计算机和图像处理技术对舌象作进一步的定性、定量分析，建立舌诊的客观统一识别标准，提高了舌象特征自动分析的准确性和实用性，推动了舌诊客观化系统的发展，这将是我们进一步研究的重点。
参考文献：
[1] 刘庆,岳小强.舌诊现代化研究的回顾与展望[J].中西医结合学报,2003,5(1):66-70.
[2] 沈兰荪,王爱民,王卫国,等.图像分析技术在舌诊客观化中的应用[J].电子学报,2001,12(A):1762-1765.
[3] 朱洁华,阮邦志,励俊雄,等.舌诊客观化研究的一种图象处理方法[J].中国生物医学工程学报,2001,20(2):132-137.
[4] 王爱民,赵忠旭,沈兰荪.中医舌象自动分析中舌色、苔色分类方法的研究[J].北京生物医学工程,2000,19(3):136-142.
[5] 孙立有.利用计算机图像识别技术进行舌诊客观化研究的探讨[J].安徽中医学院学报,1989,5(4):5-7.
[6] 苏开娜,卢翔飞.基于图象处理的舌苔润燥分析方法的研究[J].中国图象图形学报,1999,4(增刊):345-348.
[7] 蒋依吾,陈建仲.电脑化中医舌诊系统[J].中国中西医结合杂志,2002,20(2).
[8] 沈兰荪,赵忠旭.基于图像处理的中医舌像分析仪的研究[J].国外电子测量技术,1999(6):33-35.
[9] 王爱民.用于舌诊客观化的图像分析技术的研究[D].博士学位论文,北京:北京工业大学,2001.
