時間：2023-08-10 16:51:54
序論：在您撰寫醫(yī)學影像技術(shù)新進展時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
【摘要】 為彌補解剖結(jié)構(gòu)圖像（CT， MRI， B超等）和功能圖像（SPECT， PET等）的各自不足，醫(yī)學圖像融合技術(shù)應運而生，并且有了較大發(fā)展. 本文從三方面綜述了近年來有關(guān)醫(yī)學圖像融合技術(shù)研究的最新進展，認為在醫(yī)學影像設(shè)備的發(fā)展中，功能圖像和解剖圖像的結(jié)合是一個發(fā)展趨勢，在腫瘤的精確定位、早期檢測和診斷中將發(fā)揮重要的作用.
【關(guān)鍵詞】 診斷顯像；圖像融合
0引言
醫(yī)學影像學是臨床診斷信息的重要來源之一. 根據(jù)醫(yī)學圖像所提供的信息內(nèi)涵，可將醫(yī)學影像分為兩大類： 解剖結(jié)構(gòu)圖像（CT， MRI， B超等）和功能圖像（SPECT， PET等）. 這兩類圖像各有其優(yōu)缺點： 功能圖像分辨率較差，但它提供的臟器功能代謝信息是解剖圖像所不能替代的；解剖圖像以高分辨率提供了臟器的解剖形態(tài)信息（功能圖像無法提供臟器或病灶的解剖細節(jié)），但無法反映臟器的功能情況.
目前這兩類成像設(shè)備的研究都已取得了很大的進步，一方面，雙方都在逐步彌補自身弱點，如MR的功能成像開發(fā)以拓展其功能，SPECT， PET新型晶體開發(fā)以增強自身的空間分辨率；另一方面，雙方均在不斷地增強自身強項，如MR開發(fā)不同新型成像序列，CT的螺旋層數(shù)不斷增加，PET的晶體數(shù)目越來越多. 這使得各自圖像的空間分辨率和圖像質(zhì)量有很大的提高，但由于成像原理不同所造成的圖像信息局限性，使得單獨使用某一類圖像的效果并不理想，且進展緩慢，往往事倍功半. 由于上述原因，醫(yī)學圖像融合技術(shù)應運而生［1］.
1圖像融合（image fusion）技術(shù)的內(nèi)涵
圖像融合是指將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標的圖像經(jīng)過一定的圖像處理，提取各自信道的信息，最后綜合成同一圖像以供觀察或進一步處理［2］. 簡單來說，醫(yī)學圖像融合就是將解剖結(jié)構(gòu)成像與功能成像兩種醫(yī)學成像的優(yōu)點結(jié)合起來，為臨床提供更多、更準確的信息. 其最終結(jié)果是1＋1>2.
20世紀90年代以來，醫(yī)學圖像融合技術(shù)隨著計算機技術(shù)、通訊技術(shù)、傳感器技術(shù)、材料技術(shù)等的飛速發(fā)展而獲得重大發(fā)展，經(jīng)歷了異機圖像融合和同機圖像融合兩個階段.
2異機圖像融合
2.1異機圖像融合的研究內(nèi)容在同機融合顯像設(shè)備沒有出現(xiàn)以前，圖像融合的研究僅限于異機圖像融合. 最初其研究內(nèi)容僅限于相同或不同成像模式（imaging modality）所得圖像經(jīng)過必要的幾何變換，空間分辨率統(tǒng)一和位置匹配后，進行疊加獲得互補信息，增加信息量. 而現(xiàn)在，異機圖像融合的研究范圍包括： 圖像對位、融合圖像的顯示和分析，利用從對應解剖結(jié)構(gòu)圖像（MRI， CT）獲取的先驗信息對發(fā)射型數(shù)據(jù)（SPECT， PET）做有效的衰減校正、數(shù)據(jù)重建等［3］.
2.2異機圖像融合的基本方法按圖像融合對象的來源可分為同類圖像融合（innermodality，如SPECTSPECT， CTCT等等）和異類圖像融合（intermodality，如SPECTCT， PETMRI， MRICT， MRB超等). 按圖像融合的分析方法可分為同一患者的圖像融合、不同患者間的圖像融合和患者圖像與模板圖像融合. 按圖像融合對象的獲取時間可分為短期圖像融合(如跟蹤腫瘤的發(fā)展情況時在1~3 mo內(nèi)做的圖像進行融合)和長期圖像融合(如進行治療效果評估時進行的治療后2~3 a的圖像與治療后當時的圖像進行融合). 臨床工作人員根據(jù)自己的研究目的不斷設(shè)計出更多的融合方式.
2.3異機圖像融合的主要技術(shù)圖像融合的步驟大致為： 特征提取，設(shè)計誤差評估方法，對圖像數(shù)據(jù)進行處理使誤差最小，將變換后的圖像數(shù)據(jù)進行對位和綜合顯示，分析綜合數(shù)據(jù). 其中對位技術(shù)是圖像融合的關(guān)鍵和難點［4］.
2.3.1特征提取特征提取可分為內(nèi)部特征提取和外部特征提取內(nèi)部特征主要是人體解剖結(jié)構(gòu)特征，如顱骨、脊柱、胸骨、肋骨、關(guān)節(jié)；膈下軟組織，如脾、肝、腎等等. 外部特征是為進行融合處理而特制在兩幅圖像上均可見的體表標記物. 據(jù)文獻報道使用的外標志物有進行腦圖像融合的頭罩、牙環(huán)，胸部、腹部圖像融合采用的背帶，四肢圖像融合采用的支架，甚至顱骨嵌入螺釘?shù)鹊? 采用內(nèi)部特征的優(yōu)點是不需要對患者做預處理，可進行多次融合方法分析，缺點是難以實現(xiàn)融合自動化處理，需要人工干預，融合的精確性往往與經(jīng)驗有關(guān). 外部特征的優(yōu)點是特征明確，易于進行計算機自動處理，缺點是預處理復雜，并且由于而引起的臟器與體表標記之間的位移誤差難以避免.
2.3.2誤差評估方法常用的有基于相似度的誤差評估方法(以相似度最大為最優(yōu))和基于距離的誤差評估方法(以距離最小為最優(yōu)).
2.3.3圖像處理圖像預處理： 對于有條件的圖像進行重新斷層分層(reslice)以確保圖像在空間分辨率和空間方位上的大體接近. 幾何變換： 主要包括尺度變換、平移、旋轉(zhuǎn)等.
2.3.4圖像的對位將處理好的圖像按誤差最小的原則進行對位. 按外部特征進行對位的方法以兩幅圖像上的特征點配準為對位成功. 按內(nèi)部特征進行圖像對位法主要有兩種：圖像分割配準和像素特征配準［5］.
圖像分割配準法分為曲線法和表面法，在目前實際應用中較多采用. 因分割算法通常是半自動的，需人為參與，其配準的精度受限于分割的精度. 理論上此法可用于全身各部位的配準，但現(xiàn)在常用于神經(jīng)系統(tǒng)成像和矯形外科成像. 曲線法是將一些具有幾何特征的線條（如脊線）或柵格提取出來進行配準. 但是，曲線法要求圖像有較高分辨率，以便提取幾何特征. 表面法的代表算法是“頭帽法”： 從一幅圖中提取一組輪廓點作為“帽子”，從另一幅圖中提取表面模型作為“頭”，然后使用Powell搜索算法（使帽點和頭表面間的距離平均平方和最?。﹣泶_定變換關(guān)系. 采用表面匹配技術(shù)可以對SPECT和PET的心臟圖像進行了對位融合.
表面配準算法不僅用于3D剛性（rigid）變換，而且可用于3D彈性（elastic）變換，從而為一些組織器官的配準，如心臟、肝臟、肺等，提供了可能性. 但這種方法與其他基于組織分割的算法一樣，配準精度受限于組織分割的精度. 近年來，由于分割算法的復雜程度降低、自動化程度提高以及斜面匹配技術(shù)在計算距離變換上的優(yōu)勢，此法被普遍應用. 表面配準法主要應用于PETMR圖像的配準，由于SPECT圖像的邊界模糊，不宜使用此法. 像素特征配準法［6］： 像素特征配準法與其他內(nèi)部特征配準方法不同之處在于，他是以圖像灰度為配準依據(jù)，不需要對圖像原始數(shù)據(jù)進行預歸納或預分割，其常用算法有主軸矩配準、全圖像信息配準和圖譜法配準. 主軸矩配準： 是將圖像灰度內(nèi)容轉(zhuǎn)換為數(shù)量和方向的幾何表示. 目前大多是從零階及一階矩中計算出圖像的質(zhì)心及主軸，再通過平移和旋轉(zhuǎn)使兩幅圖像的質(zhì)心和主軸對齊，達到配準目的. 此法對于數(shù)據(jù)缺失比較敏感，細節(jié)丟失或形狀的病理性改變均會影響配準結(jié)果. 但此法實現(xiàn)了自動化，且十分快捷，易于移植，目前多用于粗配準. 全圖像信息配準： 是在配準全過程中使用全部圖像信息，使用的算法有區(qū)域相似性測量法、最大互信息法、相關(guān)法、聯(lián)合熵法、條件熵法等. 此方法適用性最廣，它不象其他內(nèi)部特征法那樣需先進行灰度圖像的信息壓縮提取，而是在配準過程中利用所有可獲得的信息. 圖譜法： 用于患者間的圖像配準同一解剖結(jié)構(gòu)的形狀、大小、位置都會因解剖和生理上的個體差異有很大不同，這就使患者間的圖像配準問題成為當今醫(yī)學圖像分析中的最大難題. 因此就要有一個詳細標記人體各個解剖位置的標準化圖譜. 用圖譜法對兩個患者的PET或MRI圖像進行比較時，首先把二者的圖像都映射到一個標準化的圖譜空間去，然后在此空間中進行比較. 使用內(nèi)部特征定位不需外加定位裝置，但要求兩幅圖像要有相似結(jié)構(gòu)或共同特征才可進行匹配. 定位的精確度是由具體的算法來決定的.
2.3.5融合數(shù)據(jù)的分析以某種算法將融合圖像數(shù)據(jù)綜合顯示并做定量分析. 有些影像學工作者提出了如融合圖像中像素CT值/SPECT計數(shù)等數(shù)值分析方法，但由于圖像融合技術(shù)研究時間較短，各種融合數(shù)據(jù)對臨床的指導意義有待進一步檢驗確定.
融合圖像有多種直觀的顯示方法. 常用的有斷層顯示法和三維顯示法. 融合圖像的顯示往往以某個圖像為基準，該圖像用灰度色階顯示，另一個圖像迭加在基準圖像上，用彩階顯示［7］： ① 斷層顯示法： 對于某些（得到原始數(shù)據(jù)）圖像融合，可以將融合的三維數(shù)據(jù)以橫斷面、冠狀面和矢狀面斷層圖像同步地顯示，便于觀察者進行診斷. 這是融合圖像最常用的顯示方法. 這種顯示要求觀察者對于圖像三維層面的特征有豐富的經(jīng)驗； ② 三維顯示法： 將融合的三維數(shù)據(jù)以三維圖像的形式顯示使觀察者可更加直觀地觀察病灶的解剖位置，在外科手術(shù)設(shè)計和放療計劃制定中有重要的意義.
2.4異機圖像融合的現(xiàn)狀目前對于剛性組織的對位已基本解決，如腦部異機圖像融合［8］，而對于非剛性組織（如腹部）的對位有待進一步研究. 因此在圖像對位技術(shù)上目前尚未找到一種確保完全、通用、有效的方法.
3同機圖像融合
同機圖像融合是伴隨著同機顯像設(shè)備的發(fā)展而發(fā)展的. 1991年，Hasegawa等［9，10］人首先提出了同機圖像融合設(shè)備的設(shè)想. 1999年，通用電器公司(GE)推出了全球第一臺醫(yī)用同機圖像融合設(shè)備Hawkeye，它將XCT球管、探測器及放射性核素探頭裝在同一旋轉(zhuǎn)機架上，患者可同時進行CT和SPECT檢查. 得到的X線圖像不僅可以用來與SPECT圖像進行融合，還可以通過不同軟組織及骨骼對X線與γ光子的不同衰減比例因子，由CT值計算線性衰減系數(shù)，進行SPECT的衰減校正. 由于這一臺劃時代設(shè)備的出現(xiàn)，使得圖像融合技術(shù)發(fā)生了根本性的變化.
由于圖像融合設(shè)備顯像過程中，患者同時進行兩種不同的檢查，其變化由計算機精確控制，且不同顯像間的時間間隔非常短暫，從根本上解決了異機圖像融合中的最大難題：對位技術(shù)的準確性. 在CT與SPECT圖像融合的領(lǐng)域內(nèi)，它具有了所有異機圖像融合的優(yōu)勢，而且實現(xiàn)過程更為簡單，并廣泛應用于臨床醫(yī)學的各個領(lǐng)域［11］. 因此，這一設(shè)備從產(chǎn)生之日起，就對影像醫(yī)學特別是影像核醫(yī)學產(chǎn)生了革命性的影響. 目前已廣泛應用于國內(nèi)、外影像醫(yī)學臨床診斷.
在Hawkeye之后，GE公司、西門子公司及飛利浦先后推出了第二代圖像融合設(shè)備： PET/CT［12］，其功能在Hawkeye基礎(chǔ)上更進一步，定位更加準確，診斷準確性進一步提高. 目前國內(nèi)有此設(shè)備十余臺.
相比PET/CT，PET/MR的研究更加令影像醫(yī)學工作者期待. PET/MR除具有所有PET/CT的優(yōu)點外，還可以提供更多的軟組織信息，其提供的組織信息可應用于高精度的PET圖像衰減校正，從而進一步提高圖像質(zhì)量和空間分辨率. 目前，美國將PET晶體置于MR內(nèi)部，已研制出一種新型的PET/MR，并已獲得了大鼠腦部同機融合圖像［13］，相信PET/MR很快將進入臨床.
4展望
總之，在醫(yī)學影像設(shè)備的發(fā)展中，功能圖像和解剖圖像的結(jié)合是一個發(fā)展趨勢，而圖像融合的潛力在于綜合處理應用這些成像設(shè)備所得信息以獲得新的有助于臨床診斷的信息［14］，在腫瘤的精確定位、癌癥的早期診斷和治療中發(fā)揮重要的作用. 隨著功能成像設(shè)備和解剖成像設(shè)備雜交技術(shù)的出現(xiàn)，圖像融合技術(shù)將得到進一步的發(fā)展，給臨床診斷帶來一場新的變革.
參考文獻
［1］ Davide W， Simon R. Combining anatomy and function the pathto image fusion ［J］. Eur Radiol， 2001;11:1968-1974.
［2］ 蔣長英. 什么是“醫(yī)學圖像融合”［J］? 抗癌，2003;(1):36-37.
［3］ 張孝飛，王強. 醫(yī)學圖像融合技術(shù)研究綜述［J］. 廣西科學，2002;9(1):64-68.
［4］ 劉敬華，錢宗才. 醫(yī)學圖像融合技術(shù)及其應用［J］. 醫(yī)學信息醫(yī)學與計算機應用，2002;15(5):258-259.
［5］ 俞亞青，田學隆，閆春紅. 醫(yī)學圖像配準方法分類及現(xiàn)狀［J］. 重慶大學學報(自然科學版)，2003;26(8):114-118.
［6］ 姜慶娟，譚景信. 像素級圖像融合方法與選擇［J］. 計算機工程與應用，2003;39(25):116-120.
［7］ 唐慶玉，王宇. 醫(yī)學圖像融合顯示的幾種方法［J］. 中國醫(yī)療器械信息，2002;8(3):14-15.
［8］ Ferroli P， Franzini A， Marras C， et al. A simple method to assess accuracy of deep brain stimulation electrode placement: Preoperative stereotactic CT + postoperative MR image fusion ［J］. Stereotact Funct Neurosurg， 2004;82:14-19.
［9］ Hasegawa BH， Stebler B， Butt BK， et al. A prototype highpurity germanium detector system with fast photoncounting circuiry for medical imaging ［J］. Med Phys， 1991;18:900-999.
［10］ Lang TF， Hasegawa BH， Liew SC， et al. Description of a prototype emissiontransmission computed tomography imaging system ［J］. J Nucl Med， 1991;33:1881-1887.
［11］ Schillaci O. Functionalanatomical image fusion in neuroendocrine tumors ［J］. Cancer Biother Radiopharm， 2004;19:129-134.
［12］ Townsend DW， Beyer T， Blodgett TM. PET/CT scanners: A hardware approach to image fusion ［J］. Semin Nucl Med， 2003;33:193-204.
關(guān)鍵詞：圖像融合；醫(yī)學圖像；多模態(tài)；小波變換
中圖分類號：TP301文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)09-2122-04
1 背景知識介紹
圖像融合是指綜合兩個或多個源圖像的信息，以獲取對同一場景的更為精確、全面和可靠的圖像描述。它將不同傳感器所采集到的關(guān)于同一目標的多幅圖像，或同一傳感器在不同時間采集到的關(guān)于同一目標的多幅圖像，經(jīng)過一定的圖像處理算法，提取各自的有用信息，生成一幅能夠更加有效地表示目標信息的新圖像。從信息論的角度講，融合后的圖像將比組成它的各個子圖像具有更優(yōu)越的性能，綜合信息大于各部分信息之和，也就是說，融合的結(jié)果應該比任何一個輸入信息源包含更多的有用信息[1]。
圖像融合通過多幅圖像間的冗余數(shù)據(jù)處理，提高圖像的可靠性；通過對多幅圖像間的處理，提高圖像的清晰度。與單一、孤立的原始圖像相比，經(jīng)融合得到的圖像更適合人或饑器的視覺特性，可以提供更多的目標信息。比如，由于受到云、煙霧、照明環(huán)境以及傳感器固有特性等因素的影響，通過單一傳感器所獲得的圖像信息不足以用來對目標和場景進行更好的檢測、分析和理解．將一些成像條件相同、鏡頭聚焦目標不同的多個圖像，通過圖像融合技術(shù)處理可以得到一幅目標清晰的融合圖像[2]。
圖像信息融合按信息抽象程度的不同(也對應完成不同級別的功能)可分為3個從低到高的層次：像素級(原始數(shù)據(jù))融合、特征級(或目標級)融合、決策級融合。
圖像融合從配準的圖像出發(fā)，經(jīng)過特征提取、屬性判決而得到融合結(jié)果。上述三個層次與圖像工程的三個層次有一定的對應關(guān)系，在實際中要根據(jù)需要選擇和結(jié)合不同層次融合的特點，獲得全局最優(yōu)的效果。
多模態(tài)醫(yī)學圖像融合技術(shù)是20世紀90年代中期發(fā)展起來的一項高新技術(shù)，也是當前國內(nèi)外在醫(yī)學圖像處理與分析研究中的熱點之一。醫(yī)學圖像融合則是指對醫(yī)學影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的圖像，利用計算機技術(shù)將它們綜合在一起，實現(xiàn)多信息可視化，對各種醫(yī)學影像起到取長補短的作用。
2 多模醫(yī)學圖像融合技術(shù)
2.1 多模醫(yī)學圖像融合的主要步驟
多模醫(yī)學圖像的融合是建立在兩種或多種不同模態(tài)醫(yī)學圖像配準基礎(chǔ)之上的，它可歸納為三步，如圖1所示。
第一步是預處理。對獲取的兩種或多種圖像數(shù)據(jù)分別進行去噪、增強以及分割圖像特征的提取等處理，統(tǒng)一兩種數(shù)據(jù)格式、圖像大小和分辨率，對序列斷層圖像做三維重建和顯示；第二步是配準。配準是指對圖像尋求一種或一系列空間變換，使它與另一圖像上的對應點達到空間上的一致。配準主要解決的問題是兩幅圖像之間的幾何位置差別，包括平移、旋轉(zhuǎn)和比例縮放等基于對特征空間、相似性準則和搜索策略的不同選擇，配準方法可分為基于全局域準則的方法、頻域傅立葉法、基于特征的匹配法和基于彈性模型的匹配法；第三步是融合。圖像在空間域配準后便可選擇不同的融合算子和融合規(guī)則進行融合。本文主要討論第三步融合，以下介紹的各種融合技術(shù)都是在配準之后的基礎(chǔ)上進行的。
2.2 醫(yī)學圖像融合算法
目前常用的醫(yī)學圖像融合技術(shù)包括：加權(quán)平均法、多分辨金字塔法、小波變換法、基于假彩色技術(shù)的融合算法及基于調(diào)制技術(shù)的融合算法等。下面就其中幾種方法作進一步的說明，由于基于小波變換的方法在圖像融合技術(shù)中的重要性，將在下一節(jié)詳細介紹。
2.2.1 簡單圖像融合方法
像素灰度值極大(小)法：設(shè)g1(x, y), g2(x, y)為兩幅輸人圖像，f(x, y)是融合圖像。則像素灰度值極大法為f(x, y) = max{g1(x, y), g2(x, y)}
此方法只需要對兩幅配準圖像取對應點的極大值即可。像素灰度值極小法思想相同，只須取原圖像對應點的極小值即可。這些方法簡單，效果一般，應用有限。
加權(quán)平均法：加權(quán)平均法同是一種最簡單的多幅圖像融合方法，也就是對多幅圖像的對應象素點進行加權(quán)處理。這種方法的優(yōu)點是簡單直觀，適合實時處理，但實現(xiàn)效果及效率較差，其難點主要在于如何選擇權(quán)重系數(shù)。
基于圖像分割的融合方法：這種方法是以一幅待融合的圖像為基準，從另一幅圖像中分割出感興趣的部分(通常是病灶)，然后對兩幅圖像進行配準，建立空間映射關(guān)系，將一幅圖像上的特征映射到另一幅圖像上。比如我們可以利用CT圖像空間分辨率好的特性，以它為基準，再利用MRI圖像對軟組織成像清晰的特性，從中分割出病灶，經(jīng)過配準、融合得到新圖像。該方法的特點是圖像的融合效果好，難點在于如何自動準確地分割出ROI。醫(yī)學圖像由于其對比度低、細節(jié)豐富、邊緣模糊等特點，分割更為困難。常用的邊緣檢測算子有Roberts、Sobel、Canny等。其中Canny算子因其有良好的信噪比而使用較多。文獻[7]提出一種用改進的Canny算子對病灶輪廓提取的方法。此外，我們還可以使用小波或神經(jīng)網(wǎng)絡等智能方法進行病灶特征的提取。
2.2.2 多分辨金字塔形分解融合法
這是一種多尺度、多分辨率的圖像融合方法，其融合過程是在不同尺度、不同空間分辨率、不同分解層次上進行的。高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔及形態(tài)學金字塔被統(tǒng)稱為多分辨金字塔。多分辨金字塔方法是目前較為常用的圖像融合方法。在這類算法中，原圖像不斷地被濾波，形成一個塔狀結(jié)構(gòu)。在塔的每一層都用一種算法對這一層的數(shù)據(jù)進行融合，從而得到一個合成的塔式結(jié)構(gòu)。然后對合成的塔式結(jié)構(gòu)進行重構(gòu)，最后得到合成的圖像，合成圖像包含了原圖像的所有重要信息。
2.2.3 智能圖像融合
2.2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡方法
自1986年BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型誕生以來，神經(jīng)網(wǎng)絡在各種領(lǐng)域獲得廣泛應用。神經(jīng)網(wǎng)絡適合于非線性建模，具有自學習、自組織、自適應能力。在進行圖像融合時，神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過訓練后把每一幅圖像的像素點分割成幾類，使每幅圖像的像素都有一個隸屬度函數(shù)矢量組，通過對其提取特征，將其特征表示作為輸人來參加融合。文獻[11]給出一種自組織特征映射(SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法，文獻[12]是一種基于知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(KBNNF)融合算法。
2.2.3.2 演化方法
演化方法模擬自然界生物演化過程，具有自適應、自學習和魯棒性強等特點。另外，演化計算對于刻畫問題特性的條件要求較少，效率高且易于操作，目前已廣泛應用于各種領(lǐng)域中。文獻[13]給出了基于進化策略和HIS變換的圖像融合方法，其效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
2.3 基于小波變換的圖像融合算法
2.3.1 圖像的二維小波分解
圖像是二維離散信號，對它的分析和處理需要使用離散二維小波變換。Mallat提出了小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，利用兩個一維濾波器實現(xiàn)對二維圖像的快速小波分解，再利用兩個一維重構(gòu)濾波器實現(xiàn)圖像的重構(gòu)。
二維小波分解和重構(gòu)各使用一組濾波器，分解使用一維分解低通濾波器L和高通濾波器H；重構(gòu)使用一維重構(gòu)低通濾波器L'和高通濾波器H'。在分解階段，首先使用低通濾波器L和高通濾波器H對圖像的每一行進行濾波得到兩組矩陣系數(shù)。然后，使用低通濾波器和高通濾波器對兩組系數(shù)矩陣的每一列濾波。這樣，1副圖像經(jīng)過第1級小波分解，產(chǎn)生4副子圖像LL、LH、HL和HH。3幅細節(jié)子圖像LH、HL和HH分別包含原圖像在水平、垂直和對角線3個方向上的高頻信息，而近似子圖像LL是原圖像低通濾波版本。另外，這副子圖像還是下一級分解的輸入。因此，一幅圖像經(jīng)過N級小波分解產(chǎn)生3N+1副子圖像。在同一分解級上的子圖像尺寸相同。合成運算首先對子圖像的每一列使用低通濾波器L'和高通濾波器H'濾波，然后對得到的圖像的每一行濾波。
圖像經(jīng)二維分解之后，分別得到圖像的低頻分量、水平高頻分量、垂直高頻分量和對角方向的高頻分量，下圖是圖像經(jīng)三層小波分解的結(jié)果。
上述過程即金宇塔形小波分析，另外對圖像的分解還有樹狀小波分析、多小波分析、提升小波分析，它們較之于金宇塔形小波分析，具有更多優(yōu)點，在試驗中能夠獲得更好的效果?，F(xiàn)今大部分對小波圖像融合的研究重點一般集中在兩方面：一是使用不同的小波基函數(shù)和不同的小波分析方法；二是后面討論的在進行系數(shù)融合過程中對融合策略的改進及融合算子的選擇研究。
2.3.2 基于小波變換的圖像融合過程
基于小波變換的圖像融合，就是將待融合的原始圖像經(jīng)過特定的小波變換得到小波圖像序列，在不同的特征域(如高頻和低頻圖像)上的圖像序列采用不同的融合規(guī)則進行融合以得到小波圖像序列，最后將融合后的小波圖像序列經(jīng)過小波逆變換(重構(gòu))，得到多傳感器圖像的融合圖像。基于小波變換的圖像融合過程(如圖3所示)。
兩幅圖像融合的基本步驟如下：
1) 對A、B兩幅圖像分別進行小波變換，建立各待融合圖像的小波金子塔圖像序列；
2) 分別使用不同的融合算子作用于各個分解層的不同高頻子圖像以及最高層的低頻子圖像，從而得到融合后的小波金子塔圖像序列；
3) 對各分解層進行小波反變換，最終所得到的圖像就是融合圖像。
2.3.3 基于小波變換的融合規(guī)則
基于小波變換進行圖像融合的關(guān)鍵是系數(shù)組合，即為獲得質(zhì)量盡可能好的融合圖像，以適當?shù)姆绞胶喜⑾禂?shù)的過程．合并系數(shù)的方式稱為融合法(Fusion Rule)．融合法則由活動水平測度(Activity-Level Measurement)、系數(shù)分組方法(coefficient Grouping Method)和系數(shù)組合方法(Coefficient Combining Method)組成，對這三者的不同選擇形成不同的融合法則[17]。
目前小波域的融合規(guī)則主要分為兩種：基于單個像素的和基于區(qū)域特征的融合規(guī)則。前者主要包括：(1)小波系數(shù)的直接替換或追加；(2)最大值選??；(3)加權(quán)平均等。后者主要包括：(1)基于梯度的方法；(2)基于局域方差的方法；(3)基于局域能量的方法等。
基于像素的融合規(guī)則在融合處理時表現(xiàn)出對邊緣的高度敏感性，使得在預處理時要求圖像是嚴格對準的，否則處理結(jié)果將不盡人意，這就加大了預處理的難度?；趨^(qū)域的融合規(guī)則由于考慮了與相鄰像素間的相關(guān)性，降低了對邊緣的敏感性[18]，所以具有更加廣泛的適用性。
2.4 不同融合算法的評估
由于圖像融合技術(shù)所面向的研究對象的多樣性和復雜性，至今尚未找到普適的參量能對所有的圖像融合結(jié)果作標準量測。不同融合方法的結(jié)果，可用目視判別：優(yōu)點是直接、簡單，可直接根據(jù)圖像處理前后的對比做出定性評價，缺點是主觀性較強。
為了進一步客觀定量評價融合效果，從融合圖像包含的信息進行分析，對不同類的圖像融合結(jié)果所采用的定量評價參量有熵、交叉熵、平均梯度、標準偏差、光譜扭曲程度、互信息量等，且不同的文獻資料對這些參量的具體定義存在差異。下面介紹幾種常見的定量評價指標。
1) 信息熵
圖像的熵值是衡量圖像信息豐富程度的一個重要指標．融合前后的圖像其信息量必然會發(fā)生變化，計算信息熵可以客觀地評價圖像在融合前后信息量的變化。根據(jù)Shannon信息論的原理，一幅圖像的信息熵為。
在某種程度上可以認為，如果融合圖像的熵越大，表示融合圖像的信息量越大，融合圖像所含的信息越豐富，融合質(zhì)量越好。
2) 交叉熵
交叉熵(Cross entropy)亦稱相對熵(Relative entropy)，交叉熵直接反映了兩幅圖像對應像素的差異，可用來度量兩幅圖像間的差異，確定各種融合效果的優(yōu)劣。交叉熵越小，說明融合后圖像與標準參考圖像問的差異越小，即融合效果越好。若標準參考圖像為尺、融合后圖像為F，則參考圖像尺與融合圖像F的交叉熵為：，式中pRi表示參考圖像尺中灰度級i出現(xiàn)的相對頻率；pFi表示融合圖像F中灰度級i出現(xiàn)的相對頻率。
3) 平均梯度值
平均梯度是敏感反映圖像對微小細節(jié)反差和紋理變化特征表達的能力，同時也反映了圖像的清晰度，一般平均梯度越大，圖像層次越多，融合后圖像紋理越清晰，融合達到了提高空間分辨率的目的。
這里，M和N分別是圖像的行數(shù)與列數(shù)。
Ix=g(i+1，j) - g(i，j)
Iy=g(i，j+1) - g(i，j)
式中g(shù)(i，j)為(i，j)像素點的灰度值。
3 醫(yī)學圖像融合技術(shù)的應用
作為當今醫(yī)學影像技術(shù)研究中的熱點問題之一，多模態(tài)醫(yī)學影像融合技術(shù)的研究及其研究成果，對臨床治療有著重要的意義。醫(yī)學圖像融合經(jīng)過近些年的研究，已經(jīng)應用在影像診斷、臨床治療中，國外已經(jīng)有了產(chǎn)品化的融合軟件系統(tǒng)。
3.1 圖像融合在顱腦成像的應用
由于腦組織有顱骨的限制與界定，相對較為固定，容易確定標志進行準確配準。目前，臨床主要進行顱腦的圖像融合。融合圖像精確定位顱內(nèi)病變，提高診斷準確性：形態(tài)學成像與功能成像的圖像融合，可精確定位功能圖像所示異常改變區(qū)，提高診斷的準確性。丁里等研究認為，SPECT與MRI融合可精確判斷rCBF減少的范圍及部位，為腦變性疾病和腦血管病的診斷提供標準化方法。例如：融合圖像可精確確定腦變性疾病rCBF減少及消失區(qū)，尤其當其位于額葉、顳頂枕交界等與神經(jīng)心理功能有關(guān)區(qū)域時，融合圖像研究結(jié)構(gòu)和功能改變與臨床神經(jīng)心理改變之問關(guān)系更佳。
原發(fā)癲癇病灶的準確定位一直是困擾影像界的一大難題，許多學者利用融合技術(shù)對此做出了富有成效的探索。例如：于發(fā)作期和發(fā)作間期，對癲癇患者分別進行SPECT檢查，將二者的圖像相減，再分別與MRI圖像融合，可使功能損傷的解剖學標記更準確，以SPECT所示的局部腦血流定位大腦新皮質(zhì)的癲癇灶進行準確定位，從而為立體定向外科手術(shù)提供重要依據(jù)。
3.2圖像融合在體部成像的應用
感興趣區(qū)在圖像采集中無變形和失真是圖像融合的前提。由于多數(shù)體部臟器的形狀不規(guī)則，又易受呼吸運動影響，較難做到準確匹配，故圖像融合應用于體部成像的報道還比較少，主要從受呼吸運動影響相對較小的頸部和盆腔開展研究工作，但是對受呼吸運動影響較大的肝、胰和肺等臟器也嘗試進行融合。Magnani等證實，CT/PET對非小細胞肺癌侵犯縱隔淋巴結(jié)的分期診斷，融合圖像比單純應用CT或PET更為準確。
4 多模醫(yī)學圖像融合技術(shù)的最新進展與前景
4.1 圖像融合技術(shù)新進展
在圖像融合技術(shù)研究中，不斷有新的方法出現(xiàn)。像素級圖像融合的最新進展[22]，主要有圖像融合理論框架、實時融合系統(tǒng)集成、統(tǒng)計學方法、新的圖像分解方法、神經(jīng)視覺生理學方法圖像融合與圖像處理算法的互相結(jié)合、基于成像物理模型的融合方法、自適應優(yōu)化圖像融合研究、基于圖像融合的目標識別和跟蹤算法研究等。
其中新的分解方法有：
1) 矩陣分解法：文獻[23]認為從不同傳感器獲取的圖像，可以看作是融合圖像乘以不同的權(quán)重，故可以使用非負矩陣分解技術(shù)來進行圖像融合。
2) 易操縱金字塔分解：易操縱金字塔是一種多尺度、多方向、并具有自轉(zhuǎn)換能力的圖像分解方法，它把圖像分解成不同尺度、多方向。與小波變換不同，它不止三個方向的子帶系列，不僅保持了緊支集正交小波的特點，而且具有平移不變性及方向可操縱等優(yōu)點。使用基于拉普拉斯變換、小波變換的融合方法，即使待融合的圖像間存在較小的配準誤差，也會引起融合圖像的嚴重退化，出現(xiàn)雙邊緣以及虛假成分，而基于易操縱金字塔的融合方法能夠克服這些缺點。
3)Hermite變換：由于Hermite變換基于高斯梯度算子，所以對圖像融合來說，具有更好的圖像表示模型。
4.2 醫(yī)學圖像融合技術(shù)難點與存在的問題
醫(yī)學圖像融合技術(shù)難點與存在的問題目前，醫(yī)學圖像融合技術(shù)中還存在許多困難與不足。首先，基本的理論框架和有效的廣義融合模型尚未形成。以至現(xiàn)有的技術(shù)方法還只是針對具體病癥、具體問題發(fā)揮作用，通用性相對較弱。研究的圖像以CT、MRI、核醫(yī)學圖像為主，超聲等成本較低的圖像研究較少且研究主要集中于大腦，腫瘤成像等；其次，由于成像系統(tǒng)的成像原理的差異，其圖像采集方式、格式以及圖像的大小、質(zhì)量、空間與時間特性等差異大，因此研究穩(wěn)定且精度較高的全自動醫(yī)學圖像配準與融合方法是圖像融合技術(shù)的難點之一；最后，缺乏能夠客觀評價不同方法融合方法融合效果優(yōu)劣的標準，通常用目測的方法比較融合效果，有時還需要利用到醫(yī)生的經(jīng)驗。
4.3 醫(yī)學圖像融合技術(shù)的研究前景
在圖像融合技術(shù)研究中，不斷有新的方法出現(xiàn)，其中小波變換在圖像融合中的應用，基于有限元分析的非線性配準以及人工智能技術(shù)在圖像融合中的應用將是今后圖像融合研究的熱點與方向[25]。目前，圖像融合主要應用于體層成像。隨融合技術(shù)不斷進步，其在非體層成像方法(例如：x線平片、超聲等二維圖像)的應用逐漸增多，并具有較高的臨床價值。隨著三維重建顯示技術(shù)的發(fā)展，三維圖像融合技術(shù)的研究也越來越受到重視，三維圖像的融合和信息表達，也將是圖像融合研究的一個重點。另外，在醫(yī)學圖像的壓縮、計算機輔助科學、圖像存檔及通信系統(tǒng)、遠程醫(yī)學等方面，圖像融合技術(shù)，都有巨大的發(fā)展空間。
綜上所述，醫(yī)學圖像融合可綜合各種影像學技術(shù)的優(yōu)勢，提供豐富信息，對疾病的診斷、治療、判斷預后和觀察療效均有重要意義。醫(yī)學圖像融合研究雖起步較晚，但發(fā)展很快，各個學科間的交叉滲透是發(fā)展的趨勢。我們有理由相信，隨著研究的不斷深人和技術(shù)的不斷成熟，醫(yī)學圖像融合技術(shù)一定會得到越來越廣泛的應用。隨著該技術(shù)的不斷完善，圖像融合可能成為臨床常規(guī)應用的方法之一。
5 結(jié)束語
近十幾年來，圖像融合技術(shù)雖然得到了快速發(fā)展，并在很多領(lǐng)域得到成功應用，但是由于其自身理論仍然不夠成熟，因此仍在不斷發(fā)展和完善中。其中存在的主要問題有：1) 缺乏完備、系統(tǒng)的理論。目前，對數(shù)據(jù)融合的方法研究尚處于初步階段，許多新技術(shù)如人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論等在數(shù)據(jù)融合方面的應用研究還處于初級階段。目前為止還沒有出現(xiàn)一整套完備、系統(tǒng)的理論來推動該領(lǐng)域的發(fā)展。此外，還需要研究建立相應的融合標準和評價方法。2) 快速實時算法。由于圖像的特殊性，在設(shè)計圖像融合算法時一定要考慮到計算速度和所需的存儲量，如何得到實時、可靠、穩(wěn)定、實用的融合算法和硬件電路是目前的一個研究熱點。3) 對于像素級融合而言，作為一個廣義上的圖像預處理，對目標探測識別的貢獻很有限，而且應用也很受限。要想從圖像融合中獲得目標的更多信息，就需要特征級融合乃至決策級融合。而研究特征級和決策級圖像信息融合的文獻沒有研究像素級融合問題的文獻多，這是一個具有挑戰(zhàn)性的重要研究領(lǐng)域，圖像序列以及視頻信息的融合問題也是非常有意義的研究課題。
小波變換用于圖像融合有不少優(yōu)點：圖像經(jīng)小波分解后，不同分辨率的細節(jié)信息互不相關(guān)，這樣可以將不同頻率范圍內(nèi)的信號分別組合，產(chǎn)生多種具有不同特征的融合圖像；圖像在不同分辨率水平上的能量和噪聲不會互相干擾；融合圖像的塊狀偽影亦容易消除。圖4為使用Dabechies小波進行分解并進行融合的例子。
基于小波變換圖像融合的優(yōu)點，小波變換在醫(yī)學圖像融合中的應用已經(jīng)受到大家的普遍重視，是融合研究的一個新熱點，而且目前多分辨小波分析技術(shù)已經(jīng)成為多分辨圖像融合的一種主流技術(shù)。由于小波分解的快速算法能實現(xiàn)圖像的實時融合，我們相信采用基于小波分析的醫(yī)學圖像融合方法具有廣闊的應用前景。
參考文獻：
[1] Hall D I, Llinas J. An introduction to multi-sensor data fusion[J]. Proc IEEE，1997,85(1):6223.
[2] Pohjonen H. Image fusion in open-architecture PACS environment[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2001(66):69-74.
[3] 郭利明. 圖像處理及圖像融合[D]. 西安: 西北工業(yè)大學, 2006.
[4] Vaquero JJ, Pascau J. PET, CT, and MR image registration of the rat brain and skull [J]. IEEE Trans Nucl Sci, 2001,48(4):1440-1445.
[5] Aiazzi B, Alparone L, Baronti S, et a1．Context-driven fusion of high spatial and spectral resolution images based on over sampled multi-resolution analysis[J]. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 2002,40(10):2300-2312．
[6] Hill DL．Medical image registration. Phys Med Biol, 2001,4(1):6.
[7] 曲桂紅，張大力，閻平凡．一種基于圖像分割的醫(yī)學圖像融合方法[J]. 北京生物醫(yī)學工程, 2003,22(1):1-4.
[8] Burr PJ, Adelson EH. Merging images through pattern decomposition [A]. In: Proe SPIE Appl Digit Imag Proe VIII[C]. San Diego, 1985:173-181．
[9] Poh IC. Van Genderen J L. Multi-sensor image fusion in remote sensing: concepts, methods, and applications[J]. Int J Remote Sens, 1998,19(5):823-854．
[10] Toet A, Van Ruyven LJ, Valeton JM. Merging thermal and visual images by a contrast pyramid[J]. Optic Eng, 1989,28(7):789-792．
英文名稱：Journal of Diagnostic Imaging & Interventional Radiology
主管單位：國家教育部
主辦單位：中山大學
出版周期：雙月刊
出版地址：廣東省廣州市
語
種：中文
開
本：大16開
國際刊號：1005-8001
國內(nèi)刊號：44-1391/R
郵發(fā)代號：46-221
發(fā)行范圍：國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行
創(chuàng)刊時間：1992
期刊收錄：
核心期刊：
期刊榮譽：
聯(lián)系方式
與此同時，醫(yī)院數(shù)字化、信息化、無膠片化的建設(shè)作為醫(yī)療改革的一部分，在近幾年備受關(guān)注，作為醫(yī)學影像信息化發(fā)展的重要推動者，愛普生公司攜全新的醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案亮相本次研討會。
愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案是將愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄機通過醫(yī)學影像光盤刻錄管理軟件直接連接在CT、MRI等醫(yī)學成像設(shè)備或PACS等系統(tǒng)中，自動接收醫(yī)學影像設(shè)備或系統(tǒng)發(fā)送的患者檢查信息，并將接收到的信息刻錄到醫(yī)學影像光盤里，為患者診斷提供便利，受到參會者的廣泛關(guān)注。
醫(yī)學影像光盤取代傳統(tǒng)使用的膠片，已經(jīng)成為醫(yī)療信息化改革的必然趨勢。長期以來，國內(nèi)醫(yī)療機構(gòu)的放射科、影像中心等部門，都使用傳統(tǒng)的醫(yī)療膠片保存患者的CT、MRI、超聲波等檢查信息。膠片成本高，存儲文件類型單一、攜帶不方便，制作過程不環(huán)保。而光盤儲存量大、支持多文件類型、攜帶方便，環(huán)保型好，非常適合代替?zhèn)鹘y(tǒng)膠片成為醫(yī)學影像存儲介質(zhì)。而且早在2012年，國家發(fā)改委、衛(wèi)生部、中醫(yī)藥管理局就在《全國醫(yī)療服務價格規(guī)范》明確規(guī)定：“所有膠片和各種圖文報告成本均包含在該醫(yī)療服務價格項目中，不得另行收費。圖像較多時，可以用光盤等存儲介質(zhì)替代膠片，不得另行收費”。2014年1月7日上海市物價局、上海市衛(wèi)生和計劃生育委員會、上海市醫(yī)療保險辦公室三部門也聯(lián)合《關(guān)于規(guī)范和調(diào)整本市換藥等部分醫(yī)療服務項目和價格的通知》（滬價費〔2014〕6號），規(guī)定了相關(guān)的醫(yī)療服務收費標準，取消了一部分醫(yī)療膠片的收費，醫(yī)院成本增加。相比之下，光盤價格低廉，存儲容量大及保存時間久、環(huán)保、攜帶便捷等等優(yōu)勢是取代傳統(tǒng)醫(yī)療膠片的最佳選擇。
眾所周知，醫(yī)院每天都會采集到大量的醫(yī)療影像信息，如何高效的完成醫(yī)療影像光盤制作，愛普生為此提供了智能化、自動化的解決方案，這就是愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案。
愛普生全新醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案是基于DICOM網(wǎng)絡環(huán)境下快速、高效、按需發(fā)行的全自動醫(yī)學影像光盤印刷刻錄輸出方案，它讓醫(yī)學影像資料的存儲、備份、電子病歷的分發(fā)更為便捷，全面助力醫(yī)學影像光盤在醫(yī)院的推廣使用。愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案包含兩大部分――醫(yī)學影像光盤刻錄管理軟件和愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄機，它可以與CT、MRI、PET、DR、CR、DSA等數(shù)字化影像成像設(shè)備連接，還可與PACS、HIS、RIS等系統(tǒng)連接，自動接收醫(yī)學影像設(shè)備或系統(tǒng)發(fā)送的患者檢查信息。并將接收的患者檢查信息刻錄到醫(yī)學影像光盤里。而且醫(yī)學光盤儲存文件類型多樣，不僅可取代傳統(tǒng)膠片進行醫(yī)學影像存儲，還可以拓展應用范圍，對新生兒出生過程、手術(shù)過程進行錄制儲存，還可以取代紙質(zhì)病歷，將帶有患者病歷數(shù)據(jù)、診斷信息、影像資料的電子病歷進行分發(fā)和歸檔。全面支持醫(yī)院數(shù)字化、信息化、無膠片化的建設(shè)需求。
另外愛普生醫(yī)學影像光盤印刷刻錄解決方案中的醫(yī)學影像光盤刻錄管理軟件是全面的智能信息管理平臺，具備強大的數(shù)據(jù)管理和查詢功能，符合IHE、PDI規(guī)范。還自帶專業(yè)醫(yī)學影像瀏覽器，提供豐富的影像后處理和傳輸功能。醫(yī)生根據(jù)診斷需要將患者影像信息刻錄在光盤上后，光盤中自帶的影像處理功能可對影像進行如窗寬窗位調(diào)節(jié)、動態(tài)影像的播放、放大縮小、翻轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)、放大鏡、銳化、浮雕、定位線、測量、標注、融合等操作，可以在任意電腦中瀏覽圖像和進行圖像處理，方便醫(yī)生參與業(yè)務交流時，在其他計算機上進行圖像查詢、處理。光盤便于攜帶的特點不僅方便了醫(yī)生將醫(yī)學資料在醫(yī)院外交流，也方便了患者將儲存有自己病例資料和動態(tài)影像資料的光盤帶到其他醫(yī)院，或者讓其他專家作出診斷意見。解決了在診治危重病例或邀請外院專家會診時，調(diào)閱膠片難度大，不易遞送的難題。
英文名稱：Chinese Imaging Journal of Integrated Traditional and Western Medicine
主管單位：中國科學技術(shù)協(xié)會
主辦單位：中國中西醫(yī)結(jié)合學會;山東中醫(yī)藥大學附屬醫(yī)院
出版周期：雙月刊
出版地址：山東省濟南市
語
種：中文
開
本：大16開
國際刊號：1672-0512
國內(nèi)刊號：11-4894/R
郵發(fā)代號：24-200
發(fā)行范圍：
創(chuàng)刊時間：2003
期刊收錄：
Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)
核心期刊：
期刊榮譽：
聯(lián)系方式
核醫(yī)學科是一門邊緣學科，內(nèi)容涉及多個學科，其檢查項目幾乎涵蓋了人體所有系統(tǒng)，同時還涉及核物理、輻射生物學效應、輻射防護等基礎(chǔ)學科；隨著現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展，核醫(yī)學功能影像的優(yōu)勢得到越來越充分的體現(xiàn)，尤其在腫瘤學、心腦血管疾病中的應用，越發(fā)顯得重要；因此及時修訂教學大綱，適當增加教學時數(shù)；同時緊扣臨床實際應用，調(diào)整教學內(nèi)容，重點突出核醫(yī)學功能顯像優(yōu)勢，在有限的學時內(nèi)，精簡內(nèi)容，重點講述核醫(yī)學優(yōu)勢項目，如：（1）內(nèi)分泌系統(tǒng)核醫(yī)學。（2）臨床應用廣泛的核醫(yī)學技術(shù)，如：骨骼系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)等。（3）在臨床診斷治療、療效判斷、預后評估中有較高臨床應用價值的核醫(yī)學技術(shù)，如：腫瘤核醫(yī)學、心血管系統(tǒng)核醫(yī)學、神經(jīng)系統(tǒng)核醫(yī)學。（4）臨床價值重大的核素治療，如甲狀腺疾病及腫瘤的核素治療等。對重點內(nèi)容進行重點講解，從核素顯像的原理，影像的分析要點、常見的異常類型、臨床應用價值以及核素治療的適應證、禁忌證、治療后的防護，突出教學中的重點內(nèi)容；同時給出實際病例，進行課堂討論，積極與學生互動，活躍課堂氣氛，充分調(diào)動學生的學習積極性，增強教學效果。在考試命題過程中，充分體現(xiàn)教學大綱中的重點內(nèi)容，突出核醫(yī)學的臨床實用性。
2改進教學方法，進行多模式教學
過去由于教學內(nèi)容多，理論課時數(shù)少的矛盾，教師們更多進行了“填鴨式灌輸”的傳統(tǒng)教學模式，課堂以教師講授為主進行教學，忽略了與學生的互動、提問、討論等環(huán)節(jié)，使學生疲于接受教學內(nèi)容，而難以及時消化吸收，導致學習興趣低、學習效率低。隨著多媒體技術(shù)在醫(yī)學教學中的廣泛應用，核醫(yī)學的教學模式發(fā)生了前所未有的變革。多媒體技術(shù)將圖像、動畫、視頻及文字資料生動逼真的融于教學過程中，將抽象的無法用語言描述清楚的教學內(nèi)容予以模擬，給學生們更為直觀、深刻的影像，為學生提供了一個感性認識與理性認識相結(jié)合的平臺。教師們充分利用多媒體教育技術(shù)來輔助教學，將大量的圖片制作成多媒體幻燈，將核素示蹤過程完全以圖片或動畫的形式展現(xiàn)給學生，結(jié)合實際病例進行提問并展開討論，最大限度的吸引了學生的注意力，高度的調(diào)動了學生學習的積極性、主動性，實現(xiàn)教學互動，突出了教學中的重點，增加了教學信息量，同時增強了教學效果。
3將核醫(yī)學影像與其它影像學進行比較，體現(xiàn)出核醫(yī)學功能顯像獨特優(yōu)勢
在教學過程中，我們發(fā)現(xiàn)學生們以放射學得理念學習核醫(yī)學，特別強調(diào)解剖學的概念，例如在描述影像時，常用放射學概念，如“密度”、“信號”等，因此，授課時，我們特別將放射影像學與核醫(yī)學進行對比，在總論的教學過程中，強調(diào)放射影像學與核醫(yī)學成像原理的不同；在各論教學時再進行比較教學；例如心肌灌注顯像是核醫(yī)學的一個重點內(nèi)容，主要目的是評估冠心病心肌缺血的部位、范圍及程度；而多排螺旋CT冠狀動脈血管成像（簡稱冠脈CTA）也是目前診斷冠心病的主要影像學診斷手段之一；我們將二者進行比較教學；冠脈CTA檢查的是冠狀動脈的解剖學改變，即冠脈有無狹窄、鈣化及肌橋，并對病變進行精確定位。理論上冠狀動脈狹窄可致心肌的血流灌注減少，但由于機體有著強大的代償機制，并不是所有冠脈狹窄、斑塊及肌橋都會出現(xiàn)心肌缺血或梗死，因此，冠脈CTA并不能顯示冠脈疾病引發(fā)的心肌缺血的范圍、程度；然而這恰好是心肌灌注顯像的特長。心肌灌注顯像觀察的是心肌的血流灌注情況，通過心肌放射性分布的多與少反映心肌血流灌注的多與少，而心肌細胞聚集放射性的多少取決于該部位冠狀動脈灌注血流灌注量，即心肌灌注顯像反映的是冠狀動脈狹窄這個病因所導致的結(jié)果-冠心病患者心肌缺血的范圍及程度，從而判斷預后，并可評價冠脈支架的療效。這好比是水渠與稻田，冠狀動脈好比是水渠，心肌好比是稻田，水渠有問題不能代表稻田的灌溉不好，而我們更為關(guān)注的是稻田里的麥苗是否長的好，即心肌是否缺血。由此可見冠脈CTA所提供的是解剖學信息，心肌灌注顯像提供的是功能學信息[2]，二者分別反映了一個疾病的兩個不同的側(cè)面，從不同的角度對疾病進行評估，各有所長，不可相互替代或混淆。
4緊隨現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展，及時更新教學內(nèi)容，增加核醫(yī)學最新研究進展，培養(yǎng)學生及時跟進醫(yī)學科技發(fā)展的新動態(tài)
科學技術(shù)的飛速發(fā)展帶動了現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)學影像學的發(fā)展更是日新月異。現(xiàn)代醫(yī)學影像學已從單純的形態(tài)學診斷發(fā)展為形態(tài)與功能成像并重，并著眼于分子影像學的研究，分子影像學代表了21世紀醫(yī)學影像學的發(fā)展方向。隨著現(xiàn)代核醫(yī)學的不斷發(fā)展，尤其是分子核醫(yī)學取得了顯著進展，帶動了腫瘤核醫(yī)學、核心臟病學及神經(jīng)核醫(yī)學的迅猛發(fā)展。尤其是圖像融合技術(shù)的應用，解決了核醫(yī)學圖像模糊、解剖結(jié)構(gòu)欠清晰的難題；PET/CT、SPECT/CT圖像融合一體機的使用，使核醫(yī)學的發(fā)展進入了新的發(fā)展階段[2]。另外，隨著現(xiàn)代臨床醫(yī)學及現(xiàn)代醫(yī)學影像學的發(fā)展，有些傳統(tǒng)的核醫(yī)學檢查方法的臨床應用逐漸減少，甚至被淘汰了；同時，隨著核醫(yī)學儀器及放射性藥物的發(fā)展，核醫(yī)學中新的內(nèi)容層出不窮，我們需要及時跟進核醫(yī)學的發(fā)展，將核醫(yī)學的新技術(shù)、新進展及時補充到教學中，突出核醫(yī)學先進性及實用性，及時對教學內(nèi)容進行更新并重點講解這些內(nèi)容，例如：隨著PEC/CT的廣泛使用，正電子顯像成為了核醫(yī)學研究熱點，并廣泛應用于臨床，因此，正電子顯像的顯像原理、臨床應用價值就成為了新的重點內(nèi)容；這樣更貼近臨床的教學，不但提高了學生的學習情趣，同時也拓寬了學生的知識面，使得學生們及時跟進學科發(fā)展新動態(tài)，在將來的臨床實踐中能更合理自如的運用核醫(yī)學知識為臨床服務。
5加強教師技能培訓，促進教師知識擴展
（1）內(nèi)分泌系統(tǒng)核醫(yī)學。
（2）臨床應用廣泛的核醫(yī)學技術(shù)，如：骨骼系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)等。
（3）在臨床診斷治療、療效判斷、預后評估中有較高臨床應用價值的核醫(yī)學技術(shù)，如：腫瘤核醫(yī)學、心血管系統(tǒng)核醫(yī)學、神經(jīng)系統(tǒng)核醫(yī)學。
（4）臨床價值重大的核素治療，如甲狀腺疾病及腫瘤的核素治療等。對重點內(nèi)容進行重點講解，從核素顯像的原理，影像的分析要點、常見的異常類型、臨床應用價值以及核素治療的適應證、禁忌證、治療后的防護，突出教學中的重點內(nèi)容；同時給出實際病例，進行課堂討論，積極與學生互動，活躍課堂氣氛，充分調(diào)動學生的學習積極性，增強教學效果。在考試命題過程中，充分體現(xiàn)教學大綱中的重點內(nèi)容，突出核醫(yī)學的臨床實用性。
2改進教學方法
進行多模式教學過去由于教學內(nèi)容多，理論課時數(shù)少的矛盾，教師們更多進行了“填鴨式灌輸”的傳統(tǒng)教學模式，課堂以教師講授為主進行教學，忽略了與學生的互動、提問、討論等環(huán)節(jié)，使學生疲于接受教學內(nèi)容，而難以及時消化吸收，導致學習興趣低、學習效率低。隨著多媒體技術(shù)在醫(yī)學教學中的廣泛應用，核醫(yī)學的教學模式發(fā)生了前所未有的變革。多媒體技術(shù)將圖像、動畫、視頻及文字資料生動逼真的融于教學過程中，將抽象的無法用語言描述清楚的教學內(nèi)容予以模擬，給學生們更為直觀、深刻的影像，為學生提供了一個感性認識與理性認識相結(jié)合的平臺。教師們充分利用多媒體教育技術(shù)來輔助教學，將大量的圖片制作成多媒體幻燈，將核素示蹤過程完全以圖片或動畫的形式展現(xiàn)給學生，結(jié)合實際病例進行提問并展開討論，最大限度的吸引了學生的注意力，高度的調(diào)動了學生學習的積極性、主動性，實現(xiàn)教學互動，突出了教學中的重點，增加了教學信息量，同時增強了教學效果。
3將核醫(yī)學影像與其它影像學進行比較
體現(xiàn)出核醫(yī)學功能顯像獨特優(yōu)勢在教學過程中，我們發(fā)現(xiàn)學生們以放射學得理念學習核醫(yī)學，特別強調(diào)解剖學的概念，例如在描述影像時，常用放射學概念，如“密度”、“信號”等，因此，授課時，我們特別將放射影像學與核醫(yī)學進行對比，在總論的教學過程中，強調(diào)放射影像學與核醫(yī)學成像原理的不同；在各論教學時再進行比較教學；例如心肌灌注顯像是核醫(yī)學的一個重點內(nèi)容，主要目的是評估冠心病心肌缺血的部位、范圍及程度；而多排螺旋CT冠狀動脈血管成像（簡稱冠脈CTA）也是目前診斷冠心病的主要影像學診斷手段之一；我們將二者進行比較教學；冠脈CTA檢查的是冠狀動脈的解剖學改變，即冠脈有無狹窄、鈣化及肌橋，并對病變進行精確定位。理論上冠狀動脈狹窄可致心肌的血流灌注減少，但由于機體有著強大的代償機制，并不是所有冠脈狹窄、斑塊及肌橋都會出現(xiàn)心肌缺血或梗死，因此，冠脈CTA并不能顯示冠脈疾病引發(fā)的心肌缺血的范圍、程度；然而這恰好是心肌灌注顯像的特長。心肌灌注顯像觀察的是心肌的血流灌注情況，通過心肌放射性分布的多與少反映心肌血流灌注的多與少，而心肌細胞聚集放射性的多少取決于該部位冠狀動脈灌注血流灌注量，即心肌灌注顯像反映的是冠狀動脈狹窄這個病因所導致的結(jié)果-冠心病患者心肌缺血的范圍及程度，從而判斷預后，并可評價冠脈支架的療效。這好比是水渠與稻田，冠狀動脈好比是水渠，心肌好比是稻田，水渠有問題不能代表稻田的灌溉不好，而我們更為關(guān)注的是稻田里的麥苗是否長的好，即心肌是否缺血。由此可見冠脈CTA所提供的是解剖學信息，心肌灌注顯像提供的是功能學信息，二者分別反映了一個疾病的兩個不同的側(cè)面，從不同的角度對疾病進行評估，各有所長，不可相互替代或混淆。
4緊隨現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展
及時更新教學內(nèi)容，增加核醫(yī)學最新研究進展，培養(yǎng)學生及時跟進醫(yī)學科技發(fā)展的新動態(tài)科學技術(shù)的飛速發(fā)展帶動了現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)學影像學的發(fā)展更是日新月異?，F(xiàn)代醫(yī)學影像學已從單純的形態(tài)學診斷發(fā)展為形態(tài)與功能成像并重，并著眼于分子影像學的研究，分子影像學代表了21世紀醫(yī)學影像學的發(fā)展方向。隨著現(xiàn)代核醫(yī)學的不斷發(fā)展，尤其是分子核醫(yī)學取得了顯著進展，帶動了腫瘤核醫(yī)學、核心臟病學及神經(jīng)核醫(yī)學的迅猛發(fā)展。尤其是圖像融合技術(shù)的應用，解決了核醫(yī)學圖像模糊、解剖結(jié)構(gòu)欠清晰的難題；PET/CT、SPECT/CT圖像融合一體機的使用，使核醫(yī)學的發(fā)展進入了新的發(fā)展階段。另外，隨著現(xiàn)代臨床醫(yī)學及現(xiàn)代醫(yī)學影像學的發(fā)展，有些傳統(tǒng)的核醫(yī)學檢查方法的臨床應用逐漸減少，甚至被淘汰了；同時，隨著核醫(yī)學儀器及放射性藥物的發(fā)展，核醫(yī)學中新的內(nèi)容層出不窮，我們需要及時跟進核醫(yī)學的發(fā)展，將核醫(yī)學的新技術(shù)、新進展及時補充到教學中，突出核醫(yī)學先進性及實用性，及時對教學內(nèi)容進行更新并重點講解這些內(nèi)容，例如：隨著PEC/CT的廣泛使用，正電子顯像成為了核醫(yī)學研究熱點，并廣泛應用于臨床，因此，正電子顯像的顯像原理、臨床應用價值就成為了新的重點內(nèi)容；這樣更貼近臨床的教學，不但提高了學生的學習情趣，同時也拓寬了學生的知識面，使得學生們及時跟進學科發(fā)展新動態(tài)，在將來的臨床實踐中能更合理自如的運用核醫(yī)學知識為臨床服務。
5加強教師技能培訓
促進教師知識擴展首先，醫(yī)學科學的發(fā)展，鞭策著教師們要在教學過程中不斷更新知識，拓寬視野，提高業(yè)務水準。尤其圖像融合技術(shù)的應用，迅速推進了分子核醫(yī)學的發(fā)展，因此教師們需要充分利用各種資源，更快更新教學內(nèi)容，使學生了解核醫(yī)學的新進展，培養(yǎng)學生及時跟蹤的學科新動態(tài)。其次，多媒體教學的應用，使得核醫(yī)學的教學形式發(fā)生了重大變化，也充分調(diào)動了學生的學習興趣與積極性；如何更好的應用多媒體進行教學，也成為了教師們的新課題。這樣的變化不僅要求教師精通核醫(yī)學的專業(yè)理論和實踐，還要求教師掌握基本的微機應用知識、相關(guān)的操作軟件、一定的網(wǎng)絡知識及掃描儀、數(shù)碼相機等電子儀器的應用技能。
