医学图像分析处理中的若干问题研究

随着远程放射学和互联网的发展，医学影像的大范围传输和阅读成为了可能。考虑到医学影像在传输过程中的安全性，数据加密成了很重要的环节。结合本学科的相关知识和医学图像的特点，我们提出了一种基于分数傅立叶变换、菲涅耳变换以及区域移位法的医学图像编码方法，打破传统在空频域编码的手段，实现图像在任意空间的加密，可增加分数度，自由空间传输距离等密钥，增强了编码的安全性。采用两次变换和两次区域移位的方法，可以很好的打破医学图像像素间的紧密相关性，将获得较好的编码效果。另外经过色彩分析发现，癌细胞的核颜色比普通正常细胞的核颜色偏深，彩色分量有较大的差异。因此我们可以将色度学知识和色彩空间理论应用到癌细胞的识别中。可以首先根据形态学初步确定癌细胞的范围，然后再根据它的色彩信息进行分类，最后确认癌细胞。该课题的研究将有利于推动我国医疗卫生事业的发展，相关研究成果将为医疗诊断和临床治疗起到一定的辅助作用。

本项目结合多种方法进行医学图像加密和处理研究。首先，利用分数傅立叶变换，Arnold变换及正交分解的方法，实现图像加密解密。该方法利用正交分解可以有效的将医学图像分解为三部分，并增加了分数度，Arnold变换周期等密码，增加了破解难度。分解后的三部分可以分别保存，解码时必须同时提供，提高了保密的安全性。另外，我们提出利用区域移位法和Collins衍射积分公式进行医学图像编码解码的新方法。该方法结合了多种变换方法，ABCD四个矩阵元都可以看成是新的密钥，增加了编码的安全性，同时区域移位法把各个像素随机打乱，有效的破坏了各像素的关联性，增强了破解难度，是一种有效的编码手段。最后，我们将利用色度学的相关知识来辅助癌细胞的识别。将RGB空间拓展到多种色彩空间，如HSI、YIQ空间等。这部分内容我们已经进行了初步的研究，得到了初步的研究成果，但相应的内容需要深入研究，一些计算结果需要进一步优化。本课题利用相关知识研究医学图像处理中的若干问题，相关研究成果将为我国医疗卫生事业的发展起到一定的辅助作用。