第二節　醫學圖像技術發展概況

圖像是一個很古老的事物，早在原始社會，人類的祖先就通過畫圖來表達他們的思想和進行信息傳遞。醫學是關系到億萬人身心健康的一門重要學科，醫學的發展水平是一個國家綜合國力的重要標志。西醫學離不開醫學圖像信息的支持，西醫學成像技術在很大程度上依賴于計算機的應用。在醫學成像中，人體、器官或器官局部的圖像是通過放射等物理手段生成的，圖像生成后，必須進行顯示以供解釋，需要時則通過計算機精細地處理和測量圖像。

一、醫學圖像處理的提出

隨著計算機技術的不斷發展，西醫診療學已經與醫學圖像處理技術結合得越來越密切。從20世紀20年代開始，人們已經開始了圖像處理技術的研究，然而直到20世紀60年代，隨著第三代計算機產生之后，圖像處理技術才得到了不斷發展和普遍應用。醫學圖像處理技術涉及的內容很多，主要包括醫學成像技術、醫學圖像重建與可視化技術、醫學圖像增強技術、醫學圖像分割技術、醫學圖像配準、圖像的壓縮與存儲技術。在上述研究內容中除醫學成像技術外，其余的又被稱為圖像后處理技術。所謂圖像后處理，是指對獲取的圖像進行處理，使之滿足各種需要的一系列技術的總稱。本章節以下部分內容所指的醫學圖像處理指的是圖像后處理技術。

目前的醫學影像學檢查手段如CT、MRI、超聲等都可以產生數字圖像，在此基礎上，利用計算機技術對圖像進行再加工，并從定性到定量對圖像進行分析的過程稱為醫學圖像處理技術，其應用的意義在于增強圖像的顯示能力，提高疾病診療準確率與醫學圖像數據的應用價值。圖1-5為人體醫學圖像研究的結構框圖，虛線左邊部分為成像技術要解決的問題，右邊部分為圖像處理與分析技術要解決的內容。

二、醫學圖像處理技術的發展

過去幾十年，各種各樣新的醫學成像技術在臨床中應用，使得醫學診斷和治療技術得以迅猛發展。CT、超聲成像（US）、MRI、PET、SPECT、數字減影血管造影（DSA）等都取得了良好的應用效果。在提高影像設備獲得圖像能力的同時，圖像的后處理也成為人們關注的另一個焦點。

（一）圖像分割技術的發展

圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區域分開來，這些區域是互相不重疊的，每一個區域都滿足特定區域的一致性。自20世紀70年代起，圖像分割技術就一直受到人們的高度重視，至今已提出上千種分割算法。然而，由于尚無通用的分割理論，現提出的分割算法大都是針對具體問題的算法，并沒有一種適合所有圖像的通用分割算法。另外，研究者也沒有制定出選擇分割算法的標準。對圖像分割的研究可分為三類：一是對分割算法的研究；二是對分割評價方法的研究；三是對分割評價方法和評價準則進行系統的研究，從而保證采用恰當的評價方法和評價準則來研究分割技術。目前的研究大多都集中在第一類上，已有研究者通過醫學圖像的自動分割，區分出特定的器官或組織，或找到病變區。

分割的方法可分為：①基于區域的分割方法，即利用不同對象特征的不連續性和同一對象內部的特征相似性，把圖像歸于不同的區域。②基于邊界的分割方法，即圖像在區域邊緣上的像素灰度值的變化往往比較劇烈，基于邊緣的分割方法試圖通過檢測不同區域間的邊緣來解決圖像的分割問題。③糊閾值分割方法，即處理的醫學圖像一般較為復雜、有一定的模糊性，此時需采用糊閾值的方法分割。④神經網絡分割方法，即模擬生物特別是人類大腦的學習過程，由大量并行的節點構成，也稱為處理單元，執行一些基本的運算，學習過程通過調整節點間的連接關系及連接的權值來實現。目前，比較有效的神經網絡模型都是利用多層網絡，并且利用反向傳播方法對網絡進行訓練。另外，還有小波分析分割等方法。

此外，人們意識到，無論是哪一種傳統的分割技術都難以得到理想的分割結果。因為從技術角度來講，分割方法都是基于圖像像素特征的，即都遵循這樣一種原則：灰度值越相近的像素，則越有可能是一個組織或器官，而對于有些情況，如果要檢測肝臟整體邊界，一旦遇到肝內有腫瘤或其他情況，造成肝內部腫塊與正常肝灰度值差別很大時，一般的算法都很可能將腫塊與正常肝看成兩個獨立的組織，但這卻不是人們所要的結果。因此，研究者提出一種基于知識的分割方法，即通過某種手段將一些先驗的知識導入分割過程中，從而約束計算機的分割過程，使得分割結果控制在人們所能認識的范圍內而不至于太離譜。基于知識的系統在醫學圖像處理上已有成功案例，但在普通計算機上實現速度很慢、效率非常低。目前，基于知識的分割技術都是針對具體問題進行的，而對于知識的表示和實現方法，還未曾看見有理論上的系統分析研究報道。

由于醫學圖像的多樣性和復雜性，加之目前醫學影像設備成像技術上的不同特點，使得提取的醫學圖像存在一定的不足，如存在一定的圖像噪聲，圖像中實體部分的邊緣也有可能存在局部不清晰現象，這使得醫學圖像的分割比普通圖像更加困難。因此，目前醫學圖像的分割還沒有通用的理論和方法。

（二）圖像配準與融合技術的發展

醫學圖像配準與融合技術的研究始于20世紀60年代，到20世紀80年代開始逐漸引起學者們的關注。到20世紀末，單模剛性配準問題已基本解決，但多模圖像配準由于涉及模式和領域的復雜性，仍需要密切關注。我國研究者對醫學圖像配準與融合技術的研究開始于20世紀90年代初。

在臨床診斷上，醫生常常需要各種醫學圖像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT及超聲圖像等，但無論是哪一類的醫學圖像往往都難以提供全面的信息。不同模態的圖像能提供解剖結構、生理特征、機能形態等不同方面的信息，而不同模態的圖像往往具有不同的成像機理，且在不同視角、不同時間拍攝。因此，在多模態圖像融合前應先進行多模態醫學圖像的配準，準確定位病變或手術位置等，給醫學診斷和制定治療方案提供更加準確全面的影像依據。這就需要醫生將患者的各種圖像信息綜合研究，然而，當醫生對獲取的圖像進行比對分析時，首先需要解決的就是這幾幅圖像的對齊問題，這就是圖像的配準（或稱為匹配）問題。醫學圖像配準，是確定兩幅或多幅醫學圖像像素的空間對應關系；而融合是指將不同形式的醫學圖像中的信息綜合到一起，形成新的圖像的過程。圖像配準是圖像融合必需的預處理技術，反過來，圖像融合是圖像配準的一個目的。圖像配準方法一般分為兩類：一類是基于像素的配準方法，利用相關函數、Fourier變換和各階矩陣之間的關系計算配準參數，它采用的是兩幅圖像像素灰度值的某種相似性最大化原理；另一類是基于特征的配準方法，主要利用圖像的角、點、線、邊緣及表面等特征。

目前國內外學者對于多模態醫學圖像的配準技術等進行了很多研究，在相關文獻中也提出了很多種配準的方法。圖像配準是公認難度較大的圖像處理技術，學者在圖像配準方面有很多研究成果，如幾何矩的配準、利用圖像的相關系數、樣條插值等多項式變換對圖像進行配準，以及一致圖像配準方法、金字塔式多層次配準方法等。立體腦圖像的彈性配準又是醫學圖像配準領域中的難點問題，也是近年來醫學圖像處理技術研究中的熱點，有學者提出了可以精確匹配不同大腦之間的皮層褶皺部分及皮層下結構體的配準算法，即基于屬性向量的層次化彈性配準算法（hierarchical attribute matching mechanism for elastic registration，HAMMER）。但這些方法大都是針對某一種特定的應用而獨立研究的，這使得各種配準方法較多但卻不成體系。

（三）三維重建技術的發展

從20世紀80年代開始，醫學圖像體數據的三維重建在計算機圖形學的基礎上，已經發展成為一門新興的學科。至20世紀80年代后期，隨著醫學圖像成像技術的進步，CT和MRI能提供高分辨率的二維圖像，但人們不滿足僅對二維圖像做分析處理，越來越需要對二維圖像序列組做三維顯示。醫學成像技術的發展為三維重建的研究提供了必要的物質保障，而三維重建技術為醫學影像的應用提供了重要的技術支持和廣闊的應用前景。經過多年的發展，醫學圖像三維重建已經從輔助診斷發展成為輔助治療的重要手段。三維重建技術能充分利用CT、MRI等醫學圖像體數據，采用面繪制或體繪制的成像算法，可根據需要得到任意視角透視的三維投影圖像，便于醫生對人體內部結構進行觀察。利用三維重建技術對醫學圖像進行處理，構造三維模型，并對三維模型從不同方向投影顯示，提取出相關器官的信息，能使醫生對感興趣器官的大小、形狀和空間位置獲得定量描述。三維重建技術使得醫生能夠直觀、定量地察看器官的三維結構，加強圖像中原有的各種細節，從而幫助醫生做出正確的診斷。三維重建的結果可以生成并保存到一系列結果圖像幀，可按電影序列在線或離線反復回放，有利于醫生對醫學圖像數據進行管理，實現數字化醫院。

三維重建的圖像與二維圖像相比，三維醫學圖像更直觀、逼真，醫生能更好地借助它對病變進行空間定位。正因如此，醫學圖像的三維重建越來越得到重視。目前，圖像的三維重建方法主要有兩類，即面繪制和體繪制。

（四）醫學影像存檔與通信系統的發展

醫學影像存檔與通信系統（picture archiving and communication system，PACS），顧名思義，是一種醫學圖像管理系統，不是成像裝置。在20世紀70年代，Paul Capp醫生提出了數字放射診斷學這一概念，之后的Heinz U.Lemke教授又提出了數字圖像通信和顯示的概念。1982年，國際光學工程學會（SPIE）在美國加州舉行了第一次關于PACS的國際會議，此后這項會議每年都在南加州舉行。1982年，日本醫學影像技術學會（JAMIT）舉辦了第一次國際會議，此后這項會議與醫學成像技術會議合并每年舉行一次。從1983起，歐洲PACS組織每年都舉辦國際會議討論PACS。在美國，最早的PACS的研究源于1983的一個遠程放射學研究計劃，至1985年，由公司管理。1990年，來自17個國家的100多名科學家參加了在法國依云小鎮舉行的一次關于PACS的國際會議，這次會議總結了當時PACS研發的各種狀況，并促使美國建立一個大規模的PACS。

PACS這個名詞從20個世紀80年代出現到現在，短短幾十年的應用與發展可以說是日新月異，其能高速發展的原因在于：①在PACS中相關標準中，技術更新與學術界相關成果的不斷涌現。②醫院實際的需求與廠商之間激烈的競爭。③計算機軟硬件技術與互聯網技術的飛速發展。PACS發展的初期，數字化醫學影像設備所產生的數字圖像都是各個設備生產廠商開發的專有格式，且彼此之間不兼容，這極大地阻礙了PACS的發展。因此，1993年美國放射學會（ACR）和美國電器制造商協會（NEMA）聯合制定了DICOM 3.0標準，用來統一PACS的通信傳輸協議。起初許多設備生產商對這種開放的網絡傳輸協議相當抵觸，因為他們盲目地認為這樣會對他們的利益造成沖突，更深層次的原因是這些廠商的思想已經落后于信息技術的發展，他們還沒意識到信息技術會給醫療影像業帶來什么，即使有的廠商使用了DICOM標準，他們也不愿意公開，而使用其他名稱。

DICOM這種窘迫的處境使得當初協議的制定者十分惱怒，也使得廣大客戶十分無奈與不快。直到1997年這種情況才發生了改變，這時許多醫學影像設備生產廠商已經意識到，如果開放網絡環境采用統一的DICOM協議意味著能挖掘更大的市場空間與機會。因此，他們紛紛主動開始接受DICOM協議，DICOM協議直到此時終于成為事實上的工業標準。近些年來，DICOM標準也隨著應用的變化而不斷更新，它所兼容的醫學影像種類也不斷擴充，已從原來的只支持放射影像，擴展到支持病理、內窺鏡等其他類型的醫學影像。目前的DICOM 3.0標準可以讓PACS充分地利用各種醫學影像設備，并能夠對各個公司開發的圖像采集系統、圖像顯示系統、圖像管理系統、打印系統等進行有效的集成，顯然DICOM標準已經成為PACS的基石。

PACS的發展歷程主要經歷以下三個階段。

第一代PACS的特點是人工獲取圖像。這時用戶需要主動尋找數據，并到指定的地點獲取，如用戶給出查詢條件，才能查詢圖像。這種原始的方式，必須要求用戶清楚圖像的傳輸過程。

第二代PACS的特點是圖像支持主動路由到指定地點。這一代的PACS引入了“自動路由”“預提取路由”等概念，通過進行配置可以使圖像能夠自動傳輸到需要的地方。這種模式是半自動化的，需要較少的人工參與，目前我國所使用的PACS多是這一代。

第三代PACS的特點是圖像主動尋找用戶，可以路由到指定的人。這一代的PACS可以根據用戶預定義的規則和外部系統，如醫院信息系統（hospital information system，HIS）和放射信息系統（radiation information system，RIS）的信息，將圖像自動傳輸給指定的人，這種模式實現了PACS工作流程的自動化。

傳統醫學上，患者的醫學膠片都由醫院專門機構統一管理，臨床醫生只能借閱，看完之后需及時歸還，這無論對患者還是醫生都很不方便。為了保存這些膠片，一些大醫院不得不開辟專門的房間，而且膠片保存期有限，因此這種傳統的圖像管理方式越來越不適應時代的發展。PACS正是在這樣的背景下誕生的，它利用計算機代替膠片來保存患者圖像。首先要把圖像數字化，然后存入計算機中，通過網絡互聯，醫生就可以及時調用所需的圖片。

在PACS中，其重要的一環是數據的傳輸和交換。為了規范數字醫學圖像及其相關信息的交換，ACR和EMA在20世紀80年代正式推出ACR-NEMA標準1.0和ACRNEMA標準2.0版本，1993年又推出功能擴充的面向網絡環境的DICOM 3.0。目前DICOM 3.0已成為醫學圖像通信領域公認的國際標準。該標準的確立，使得不同地區和國家、醫院之間可以實現自由的信息交換，推動了遠程醫療的發展。PACS事實上已經超出了狹義的圖像處理范疇，而是一個以圖像為基本元素、以服務為核心的醫學影像應用體系。它也不僅僅是一個醫學圖像服務網絡，更是一種新的醫療運作模式，它帶來了醫院管理中思維方式的突破，過去那種各自為政的管理體系被打破。因此，在實施過程中雖然困難不少，而且耗資巨大，一般的醫療單位很難獨立承擔。正是如此，如何降低成本成了專家最為關心的話題，也是PACS開發人員必須考慮的問題。

從醫學影像技術的發展歷程和技術現狀來看，醫學影像后處理技術還遠未成熟。就分割技術而言，雖然其在眾多醫學影像處理技術中起步早、發展快，但在許多時候，分割所得到的結果仍然不理想。當前，圖像分割仍然是研究最多最廣的圖像處理技術，但隨著時間的推移，三維建模及PACS的研究將占據主導地位。

三、醫學成像及處理技術的展望

自從倫琴發現X線以來，放射設備得以迅速發展，放射條件日臻完善，放射技術日新月異。技術的發展充實與完善了設備的硬件與軟件功能，高檔設備的技術指標主要用于臨床研究與功能的開發，代表了生產廠家的技術實例；低檔設備則在努力充實與不斷提高硬件的性能，并且迅速把高檔、中檔設備較成熟的功能與軟件移植過來，從而顯著改善了低檔設備的性能指標，拓寬了低檔設備的適用范圍。

隨著計算機技術、半導體技術及網絡化應用的迅速發展與現代數字醫學影像設備的不斷進步，在影像診療過程中產生了包含海量患者信息的高質量數據。同時充分利用高分辨率、高質量的數據，針對患者感興趣的區域數據進行有效的采集，充分挖掘其中的有用信息，并進一步地提高診斷率與利用分子生物學、核醫學、磁醫學等技術對人體生理生化指標、發病機制機理進行的定性分析、定量分析和治療成為數字化診療與醫學圖像后處理技術前進與發展的基礎。

（一）醫學圖像成像技術的展望

隨著多探測器陣列技術的應用，現有成像形式可以產生更多的數字圖像。例如，多探測器陣列的螺旋CT相對單探測器的CT，可以產生更薄的切片圖像。同時，由于采樣檢測數量的增加，數字X射線投影圖像的尺寸將會由（1000～2000）×（100～2000）（像素）發展到4000×5000（像素），增大了圖像的空間分辨率。灰度圖像的灰階值從8bit增大到10bit、12bit，甚至16bit，而彩色圖像數據將以每像素32bit或4字節的大小進行存儲。可以預期，在圖像質量不斷改善的同時，圖像數據量也會有大幅度的增加。

在圖像數據量不斷增減的同時，成像設備的尺寸變得越來越小。例如，計算機X線成像（CR）設備從原來占用36m2的空間和需要特殊的電源及冷卻設備供應，變為目前的桌面型設備，幾乎可以放置在任何地方。CT和MRI設備也變得越來越小、便攜和可靠性更好。

1.成像系統的發展方向

隨著計算機技術、數字圖像處理技術及其他相關技術的發展，醫學成像系統將還會有更大的發展空間。從總的發展趨勢來看，醫學成像是朝著從平面到立體、從局部到整體、從靜態到動態、從形態到功能等方向發展。用更準確的術語來說，這就是要獲得多維圖像、多參數圖像與多模式圖像。

（1）多維圖像　由于三維圖像在診斷與治療中的重要意義，它仍然會是今后一段時間里的研究熱點。目前，在三維醫學成像領域中，比較成功的是以X-CT、MRI及數字減影圖像的數據為基礎構成的三維圖像。其他領域（例如超聲成像系統）中的三維成像還需要做更多的研究。動態顯示的三維圖像，實際上就是空間三維坐標加上時間變量的四維圖像。獲得隨時間變化的動態三維圖像的關鍵，是要加快數據采集與處理的速度。由于醫學圖像，特別是三維圖像處理的數據量非常大，因此，研制高速圖像處理系統的硬件與軟件勢在必行。

（2）多參數圖像　為了擴大醫學圖像在臨床診斷中的應用范圍并提高診斷的有效性，醫生往往希望能得到同一斷面的不同參數的圖像。例如，MRI在不同的成像條件下可以獲得同一斷面但分別反映質子密度、弛豫時間T1或T2的圖像，這就是多參數成像的一個例子。

（3）多模式圖像　不同的成像方式具有各自的特點，不同來源的圖像分別攜帶著不同的信息。例如，X-CT與MRI所提供的人體斷面解剖結構是很清晰的，而在反映臟器的功能方面，放射性同位素又有其獨到之處。如果把不同來源的圖像經過一定的坐標變換后融合在一起，醫生就能從一幅圖像上同時獲得關于患者臟器的解剖形態與功能的多種信息，這種所謂的“多模式圖像”，勢必在今后的臨床診斷與醫學研究中發揮重要的作用。

PET-CT是近年來迅速發展并獲得廣泛認同的醫學影像診斷手段，它將前者功能代謝顯像的優勢與后者解剖形態顯示的優勢結合在一起，從而使對病變的定位和定性診斷都更加準確。PET作為一種先進的核醫學影像手段，對于功能、代謝和受體分布等的顯示具有優勢，被稱為“生化顯像”或“分子成像”，生成的圖像突出了細胞活動；而CT是一種臨床廣泛應用而又仍在迅速發展的X線成像技術，在顯示解剖結構、形態和密度等方面具有優勢。兩者的結合起到優勢互補、相互配合、互為對照的作用。PET通過與CT結合，提高病灶定位的準確性，同時縮短檢查時間；提高對病灶的定性診斷能力。

在以往的臨床實踐中，主要通過視覺將解剖圖像和功能圖像進行比較和融合，后來逐漸發展到通過軟件將不同設備的圖像進行融合。軟件融合比視覺融合更直觀、更具有說服力，但往往也較為復雜、費時、費力，且在不同檢查時，患者的姿勢和狀態有所不同，可能會影響準確性。PET-CT的出現則克服以上不足。兩種檢查在同一設備上先后完成，同時獲得功能、解剖和兩者的融合圖像。顯然，這種同機圖像融合簡單且精確，在此基礎上的病灶定位和定性也將更準確。

總之，多維、多參數及多模式圖像在臨床診斷（病灶檢測和定性、臟器功能評估、血流估計等）與治療（三維定位、體積計算、外科手術規劃等）中所能發揮的重要作用是確定無疑的。

2.其他各種成像新技術

（1）X光血管成像術　X光血管成像術讓手上細小的血管都呈現出來。由這種最新數碼探測儀生成的圖像質量可以讓放射科醫師不再使用高劑量輻射物，也能看清楚器官的細微之處。圖1-6為X線血管成像術，這張照片顯示了手外傷的直接影響——沒有血液流向第四根手指，而其他手指的小血管卻清晰可見。

（2）CT血管成像　對于用于顯現骨盆的CT血管成像來說，成像劑會注射到靜脈，使血管與軟組織形成鮮明對比，電腦軟件可以進一步凸顯骨骼和血管之間的差別，讓醫生可以做出更明確、快速地診斷，如圖1-7所示。

（3）彌散張量成像（DTI）　一種描述大腦結構的新方法被稱為彌散張量成像（DTI）。比如，采用彌散張量成像研究精神分裂癥患者時，可重建精神分裂癥患者的大腦圖像。

彌散張量成像其實是MRI的特殊形式。如果說核磁共振成像是追蹤水分子中的氫原子，那么彌散張量成像便是依據水分子移動方向制圖。神經細胞纖維長而薄，分子通常會沿著神經細胞纖維擴散。研究人員可以突出水分子和一組組神經細胞纖維以相同方向運行的部位。像這樣的彌散張量成像圖（呈現方式與以前的圖像不同），可以揭示腦瘤如何影響神經細胞連接，引導醫療人員進行大腦手術。它還可以揭示同中風、多發性硬化癥、精神分裂癥、閱讀障礙有關的細微反常變化。

3.醫學圖像的手術參與

隨著影像技術的發展，醫學圖像設備從單純性的診斷設備朝著手術設備發展，醫學圖像參與了從手術前計劃到手術中應用和手術后療效評價的全過程。

醫生應用MRI對外科手術進行實時檢測和探測，術中和術后即刻進行療效評價已進入臨床實用階段，國內大中城市部分三級甲等以上的醫院安裝了1.5T和3.0T的術中MRI設備。

醫生應用CT實現一體化智能手術系統，也是術中CT圖像和全身手術導航結合的一種綜合性解決方案。將全身手術實施導航與術中即時影像一體化整合，創造了可靠的影響導航一體化復合手術系統，集成了多種手術和診斷工具。利用自由移動CT掃描獲取圖像，手術導航實時定位，從而幫助醫生實現精準手術，使計劃更全面、操作更方便、效率更強大。術中CT能解決單純使用導航的漂移問題和減少患者再次手術的可能性。它可應用于神經、脊柱、兒童、新生兒、心血管、燒傷等科室危重癥的監護，以及神經、脊柱、頜面、耳鼻喉、四肢、兒童、介入、整形等手術。

（二）醫學圖像處理技術的展望

在當前計算機多核并行處理能力不斷增強、價格降低并且臨床診療要求實時、快速、準確的前提下，醫學圖像后處理技術從2D進步到3D、4D診斷，同時還產生了虛擬內窺鏡、組織分割、虛擬現實技術與計算機輔助探測技術等多種診療方法和手段，并在可視化應用和智能化應用方向上不斷取得新進展。

1.醫學圖像多維多模式后處理技術

醫學圖像2D后處理技術中，除具備圖像放大、旋轉、圖像比較等功能外，還包括基于容積數據的高級功能，如多平面/曲面重建，使醫生可以按照任意的平面或曲面獲得感興趣面的2D圖像，以適應人體結構的復雜性。在3D可視化技術應用中，容積圖像處理技術得到了廣泛應用，使醫生能看到任何感興趣的圖像信息，讓容積數據處理實現了沒有盲點的高級處理，在提高信息挖掘質量的同時，也提高了容積數據處理的效率。在醫學影像3D智能化處理技術應用中，組織分割技術可針對骨骼、四肢血管、腹部血管和頸部血管做有效的自動與半自動提取，提供的多種手動分割工具，可以為診斷與治療方案提供三維解剖圖像。隨著4D彩色超聲技術的誕生，在醫學影像檢查像素、體素的基礎上，引入四維-時間向量的概念，在3D超聲波圖像加上時間維度參數。四維成像技術（4D）就是四維彩超，能直觀、立體地顯示人體器官的三維結構及動態，實時地觀察立體結構，而以往的二維成像技術只能顯示人體器官的某一切面。4D技術的應用，為臨床超聲診斷提供了更豐富的影像信息，減少了病灶的漏診，提高了診療質量，還可以顯示人體內臟器官或胎兒在母體內的即時動態活動圖像。4D技術適用于心臟、肝、膽、脾、胰腺、婦產科、外周血管、表淺器官（如眼球、甲狀腺、乳腺、陰囊等）軟組織各種疾病的檢查，尤其在婦產科方面，對胎兒進行超聲檢查能立體顯示胎兒的顏色、面、各器官的發育情況；對胎兒畸形，如唇裂、腭裂、骨骼發育異常、心血管畸形等能早期診斷，如圖1-8所示。4D技術成為醫學影像技術的一次重大進步與飛躍。

2.計算機輔助探測與虛擬現實技術

計算機輔助探測技術首先被國外應用在針對肺癌和乳腺癌的早期探測中。其中，智能化乳腺輔助探測技術集中了圖像目標識別、特征提取、智能學習和決策。

有些工作如醫療手術的模擬與訓練等，需要考慮參與者的人身安全，用真人作為對象有時候受到很多限制，而醫學虛擬人技術（virtual human technology）較好地解決了這一問題。數字化虛擬人研究始于1989年的美國可視人體計劃。我國于2001年11月第174次香山科學會議上，正式啟動虛擬人體研究。此后，相關的“數字化虛擬人體若干關鍵技術”和“數字化虛擬中國人的數據集構建與海量數據庫系統”相繼列入國家高新技術研究。通過虛擬人體實現人體解剖信息的數字化，人們能以三維圖像的形式看到人體數千個解剖結構的大小、形狀、位置及器官間的相互空間關系，專家認為這將使幾百年發展起來的基于尸體解剖的實驗解剖學發生革命性變革，對相關領域，尤其在提高人體整體醫療水平方面將帶來深遠的影響，在醫學可視化領域的應用給臨床帶來全新的診斷信息。

虛擬技術的應用對醫生的診斷、術前的手術計劃和術中導航等方面具有非常重要的實用價值。在可視化技術逐漸成熟的基礎上，人們開發出一種稱為虛擬內窺鏡的技術。內窺鏡技術在臨床疾病診斷中具有廣泛的應用，但在檢查過程中必須向患者體內插入內窺探頭，這樣不僅給患者帶來不適，而且醫生操作也十分不便。而且人體內部很多部位真實內窺鏡也無法到達，如心臟、脊髓、耳內等。虛擬內窺鏡技術是將視點置于三維數據場內部，并采用透視投影的方式實現重采樣和圖像合成的三維可視化模式。它與普通重建技術不同之處，在于虛擬內窺鏡技術的觀察視點在人體器官內部，并且模擬真實內窺鏡檢查時的情況進行實時繪制和顯示。在用虛擬內窺鏡進行檢查時，由于是完全無接觸式的，又可以獲得類似用標準內窺鏡觀察患者內臟的觀察效果，對于復雜病例的診斷和治療，起到了其他任何方法都無法替代的作用，也是醫生可以無創地最大程度獲得患者活體解剖結構的可視化技術。

在醫學數字化的過程中，針對包含大量信息的數字化醫學圖像應用的探索永無止境，圖像后處理的新技術、新方法層出不窮，在計算機與網絡技術的基礎上，向更精確、更清晰、更安全、更智能的方向發展。未來圖像處理技術的要求，主要集中在更高級的數字圖像分級開窗顯示、增強顯示，以及醫生工作站的操作、管理軟件的研究和開發。

四、醫學影像學的最新進展

（一）醫學影像技術的最新進展

從歷史角度來看，技術發展推動了醫學成像技術的進步。在其他領域，特別是國防和軍事領域，成像技術不斷發展，由于這些技術能用于檢測和診斷人類疾病和損傷，它們被逐漸引入醫學領域。例如，最初開發用于潛艇檢測的超聲波（聲吶）、閃爍探測器和從曼哈頓計劃中出現的反應堆生產的同位素（包括131I、60Co及99mTc），最初在國防和空間研究實驗室合成的稀土熒光化合物，用于檢測戰場上快速失血的電子設備，以及最初出于安全、監視、防御和軍事目的而發展的微電子和計算機行業。基礎研究實驗室還研發了幾種成功應用到臨床醫學中的成像技術，包括：①用于計算機斷層攝影成像的重建技術。②核磁共振的實驗室技術逐漸演變為磁共振成像、光譜學和在臨床醫學中使用的其他方法。

目前，醫學影像學發展的動力正在從“技術推動”轉向“生物/臨床拉動”。這種轉變反映了對人類健康和疾病的生物學基礎更為深入的理解，以及在將技術引入臨床醫學之前對技術的問責制的需求不斷增長。越來越多的尚未解決但對人類疾病和殘疾的診斷和治療非常重要的生物學問題，正在激勵著人們開發新的成像方法，通常與非成像探索相關聯。例如，人類大腦的功能及各種精神障礙，如癡呆癥、抑郁癥和精神分裂癥的原因和機制，這些都是生物醫學科學家和臨床醫生面臨的生物之謎。功能成像技術，如發射型計算機斷層掃描儀（ECT）和MRI是解決這一難題的特別有效的方法；功能性磁共振成像（fMRI）尤其具有應用前景，特別是用于揭示人類大腦如何在健康、疾病和殘疾條件中發揮作用。另外，使用X-CT和MRI作為反饋機制來塑造、引導和監測癌癥的手術和放射治療。

20世紀90年代，電離輻射的診斷和治療應用歸屬于單一醫學專業。但在20世紀60年代后期，這些應用開始分為不同的醫學專業，如放射診斷學和放射腫瘤學，各自有單獨的培訓計劃和臨床實踐。如今，成像技術已廣泛用于放射腫瘤學，用以表征待治療的癌癥、設計治療方案、指導放射的實施、監測患者對治療的反應，并長期跟進患者以評估治療的成功與否，以及并發癥的發生和復發的頻率。輻射腫瘤學培訓和實踐的這一發展過程正在鼓勵放射腫瘤學家和放射診斷學家之間建立更密切的工作關系。

（二）醫學成像的分子醫學時代

醫學成像通常專注于獲取患者在器官和組織水平上的結構（解剖學）和功能（生理學）信息，由此導致了影像學發現與病理狀況的相關性，以及人類疾病和損傷檢測及診斷的重大進展。然而，檢測和診斷通常發生在疾病或損傷階段。此時需要進行的是根治性干預，在檢測和診斷耽擱一段時間后，隨之而來的治療有效性會受到損害。在許多病例中，疾病和損傷的早期檢測和診斷，將改善治療的有效性并增強患者的健康。該目標要求醫學成像將其重點從器官和組織水平上的人類疾病和損傷，擴展到細胞和分子水平。專家認為，醫學成像處于目前有利的位置，可得益于分子生物學和遺傳學領域的前沿研究。

造影劑廣泛用于X射線、超聲和磁共振成像技術，以增強與患者解剖學和生理學相關的性質的可視化。目前廣泛使用的藥劑通過施用于特定的解剖學區室（如胃腸或血管系統）或依賴于組織中的非特異性變化（如增加的毛細血管通透性或細胞外液空間的改變）定位于組織中。這些定位機制通常不能提供足夠的藥劑濃度以揭示與異常狀況相關的細微組織差異。因此，在生物化學受體系統、代謝途徑和“反義”分子技術知識的基礎上，需要發展新的造影劑來實現足夠的濃度差異以揭示病理狀況存在。分子醫學的另一個重要成像應用是使用成像方法來研究分子和遺傳過程。例如，可以對細胞進行遺傳改變，以改變其磁化率，從而允許通過磁共振成像技術識別細胞；使其具有放射性，因此可通過核成像方法顯現細胞。另一種可能性是用遺傳物質轉染細胞，導致細胞表面受體表達，從而結合放射性化合物。可以想象，這種技術可用于監測基因治療的進展。分子生物學和遺傳學正在以驚人的速度發展，產生了包含人體解剖學和生理學的靜態和動態過程的分子和遺傳基礎的新知識。這種新知識可能會產生越來越具體的成像方法，用以在越來越基礎的水平上可視化正常或異常的組織結構和功能。這些方法很可能有助于分子醫學的持續進步。