醫學圖像分析處理中的若干問題研究

《醫學圖像分析處理中的若干問題研究》是依託杭州電子科技大學，由陳林飛擔任項目負責人的專項基金項目。

基本介紹

• 中文名：醫學圖像分析處理中的若干問題研究
• 項目類別：專項基金項目
• 項目負責人：陳林飛
• 依託單位：杭州電子科技大學

項目摘要

隨著遠程放射學和網際網路的發展，醫學影像的大範圍傳輸和閱讀成為了可能。考慮到醫學影像在傳輸過程中的安全性，數據加密成了很重要的環節。結合本學科的相關知識和醫學圖像的特點，我們提出了一種基於分數傅立葉變換、菲涅耳變換以及區域移位法的醫學圖像編碼方法，打破傳統在空頻域編碼的手段，實現圖像在任意空間的加密，可增加分數度，自由空間傳輸距離等密鑰，增強了編碼的安全性。採用兩次變換和兩次區域移位的方法，可以很好的打破醫學圖像像素間的緊密相關性，將獲得較好的編碼效果。另外經過色彩分析發現，癌細胞的核顏色比普通正常細胞的核顏色偏深，彩色分量有較大的差異。因此我們可以將色度學知識和色彩空間理論套用到癌細胞的識別中。可以首先根據形態學初步確定癌細胞的範圍，然後再根據它的色彩信息進行分類，最後確認癌細胞。該課題的研究將有利於推動我國醫療衛生事業的發展，相關研究成果將為醫療診斷和臨床治療起到一定的輔助作用。

結題摘要

本項目結合多種方法進行醫學圖像加密和處理研究。首先，利用分數傅立葉變換，Arnold變換及正交分解的方法，實現圖像加密解密。該方法利用正交分解可以有效的將醫學圖像分解為三部分，並增加了分數度，Arnold變換周期等密碼，增加了破解難度。分解後的三部分可以分別保存，解碼時必須同時提供，提高了保密的安全性。另外，我們提出利用區域移位法和Collins衍射積分公式進行醫學圖像編碼解碼的新方法。該方法結合了多種變換方法，ABCD四個矩陣元都可以看成是新的密鑰，增加了編碼的安全性，同時區域移位法把各個像素隨機打亂，有效的破壞了各像素的關聯性，增強了破解難度，是一種有效的編碼手段。最後，我們將利用色度學的相關知識來輔助癌細胞的識別。將RGB空間拓展到多種色彩空間，如HSI、YIQ空間等。這部分內容我們已經進行了初步的研究，得到了初步的研究成果，但相應的內容需要深入研究，一些計算結果需要進一步最佳化。本課題利用相關知識研究醫學圖像處理中的若干問題，相關研究成果將為我國醫療衛生事業的發展起到一定的輔助作用。