ADI公司。上个世纪在医疗光学领域构建的技术变革为非入侵临床建构了前所未有的机会，并奠定医疗光学作为医疗身体健康系统的组成部分。
代表这些变革的主要创意领域之一是医疗图像处理的跨学科领域。这一较慢发展的领域牵涉到从完整数据采集到数字图像传输的普遍流程，而这些流程是现代医疗光学系统中原始数据流的基础。如今，这些系统在空间和强度维度方面获取更加低的分辨率，以及更慢的收集时间，从而产生大量优质的完整图像数据，必需正确处理和理解这些数据才能取得精确的临床结果。本文重点讲解医疗图像处理的关键领域，考虑到特定光学模式的环境，并辩论该领域的主要挑战和趋势。
医疗图像处理的核心领域有许多概念和方法用作建构医疗图像处理领域，这些概念和方法侧重于其核心区域的有所不同方面，如图1右图。这些方面构成此领域的三个主要过程——图像构成、图像计算出来和图像管理。图1．医疗图像处理中主题类型的结构分类。
图像构成过程由数据采集和图像重构步骤构成，用作答案数学反演问题。图像计算出来的目的是提升重构图像的可理解性并借此萃取与临床涉及的信息。最后，图像管理处置所提供图像和衍生信息的传输、副本、检索和传输。
图像构成数据采集图像构成的第一个必须步骤是收集完整光学数据。该数据包括有关叙述身体各内部器官的捕捉物理量的完整信息。这些信息沦为所有先前图像处理步骤的主要主题。有所不同类型的光学模式可以利用有所不同的物理原理，由此牵涉到有所不同物理量的观测。
例如，在数字射线摄影（DR）或计算机断层扫描（CT）中，它是入射光子的能量；在正电子升空断层扫描（PET）中，它是光子能量及其观测时间；在磁共振光学（MRI）中，它是由唤起原子升空的射频信号的参数；而在超声波中，它是Echo参数。但是，无论是哪种类型的光学模式，数据采集过程都可以细分为物理量的观测，还包括将物理量切换为电信号、对收集的信号展开实调理，以及物理量的数字化。回应所有这些步骤皆限于于大多数医疗光学模式的一个标准化框图如图2右图。图2．数据采集过程的标准化框图。
图像重构图像重构是利用提供的原始数据构成图像的数学过程。对于多维光学，该过程还包括以有所不同角度或有所不同时间步骤捕捉的多个数据集的人组。这部分医疗图像处理解决问题的是反演问题，这是该领域的基本主题。用作解决问题这类问题的算法主要有两种——分析和递归。
分析法的典型示例还包括普遍用作断层扫描的滤波反投影（FBP）；在MRI中尤为重要的傅里叶转换（FT）；以及延时变换（DAS）波束成型，这是成像检查中一种不可或缺的技术。这些算法在所需的处置能力和计算出来时间方面精致而高效。
然而，它们基于理想化模型，因此有一些显著的局限性，还包括它们无法处置诸如测量噪声的统计资料特性和光学系统物理等简单因素。递归算法则解决了这些局限性，极大地提高了对噪声的不敏感性以及利用不几乎原始数据重构拟合图像的能力。
迭代法一般来说用于系统和统计资料噪声模型，基于初始目标模型利用假设系数计算出来投影。计算出来出有的投影与原始数据之间的差异定义用作改版对象模型的新系数。用于多个递归步骤反复此过程，直到将同构估计值和真值的代价函数最小化，从而将重构过程带入最后图像。迭代法有很多种，还包括仅次于似然希望最大化（MLEM）、仅次于后验（MAP）、代数修复（ARC）技术以及许多其他目前普遍应用于医疗光学模式的方法。
图像计算出来图像计算出来牵涉到对修复光学数据运算的计算出来和数学方法，用作萃取临床涉及信息。这些方法用作光学结果的强化、分析和可视化。强化图像增强优化图像的转换回应，以提升所包括信息的可理解性。
其方法可细分为空间域和频域技术。空间域技术必要起到于图像像素，对于对比度优化尤其简单。这些技术一般来说依赖对数、直方图和幂律转换。频域方法使用频率转换，最适合于通过应用于有所不同类型的滤波器对图像展开光滑和锐化。
利用所有这些技术可以增加噪声和不均匀分布性，优化对比度，强化边缘，避免伪像，以及提高对先前图像分析及其准确理解至关重要的其他涉及特性。分析图像分析是图像计算出来中的核心过程，它用于的各种方法可分成三大类：图像拆分、图像配准和图像分析。
图像拆分过程将图像拆分为有所不同解剖学结构的有意义轮廓。图像配准可保证多个图像准确偏移，这对于分析时间变化或人组用于有所不同模式提供的图像尤其最重要。分析的过程要求了所辨识结构的性质，如体积、直径、成分和其他涉及的解剖学或生理信息。
所有这些过程都直接影响到光学数据的检查质量和医学结果的准确性。
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