第二节　医学图像技术发展概况

图像是一个很古老的事物，早在原始社会，人类的祖先就通过画图来表达他们的思想和进行信息传递。医学是关系到亿万人身心健康的一门重要学科，医学的发展水平是一个国家综合国力的重要标志。西医学离不开医学图像信息的支持，西医学成像技术在很大程度上依赖于计算机的应用。在医学成像中，人体、器官或器官局部的图像是通过放射等物理手段生成的，图像生成后，必须进行显示以供解释，需要时则通过计算机精细地处理和测量图像。

一、医学图像处理的提出

随着计算机技术的不断发展，西医诊疗学已经与医学图像处理技术结合得越来越密切。从20世纪20年代开始，人们已经开始了图像处理技术的研究，然而直到20世纪60年代，随着第三代计算机产生之后，图像处理技术才得到了不断发展和普遍应用。医学图像处理技术涉及的内容很多，主要包括医学成像技术、医学图像重建与可视化技术、医学图像增强技术、医学图像分割技术、医学图像配准、图像的压缩与存储技术。在上述研究内容中除医学成像技术外，其余的又被称为图像后处理技术。所谓图像后处理，是指对获取的图像进行处理，使之满足各种需要的一系列技术的总称。本章节以下部分内容所指的医学图像处理指的是图像后处理技术。

目前的医学影像学检查手段如CT、MRI、超声等都可以产生数字图像，在此基础上，利用计算机技术对图像进行再加工，并从定性到定量对图像进行分析的过程称为医学图像处理技术，其应用的意义在于增强图像的显示能力，提高疾病诊疗准确率与医学图像数据的应用价值。图1-5为人体医学图像研究的结构框图，虚线左边部分为成像技术要解决的问题，右边部分为图像处理与分析技术要解决的内容。

二、医学图像处理技术的发展

过去几十年，各种各样新的医学成像技术在临床中应用，使得医学诊断和治疗技术得以迅猛发展。CT、超声成像（US）、MRI、PET、SPECT、数字减影血管造影（DSA）等都取得了良好的应用效果。在提高影像设备获得图像能力的同时，图像的后处理也成为人们关注的另一个焦点。

（一）图像分割技术的发展

图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分开来，这些区域是互相不重叠的，每一个区域都满足特定区域的一致性。自20世纪70年代起，图像分割技术就一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法。然而，由于尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的算法，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，研究者也没有制定出选择分割算法的标准。对图像分割的研究可分为三类：一是对分割算法的研究；二是对分割评价方法的研究；三是对分割评价方法和评价准则进行系统的研究，从而保证采用恰当的评价方法和评价准则来研究分割技术。目前的研究大多都集中在第一类上，已有研究者通过医学图像的自动分割，区分出特定的器官或组织，或找到病变区。

分割的方法可分为：①基于区域的分割方法，即利用不同对象特征的不连续性和同一对象内部的特征相似性，把图像归于不同的区域。②基于边界的分割方法，即图像在区域边缘上的像素灰度值的变化往往比较剧烈，基于边缘的分割方法试图通过检测不同区域间的边缘来解决图像的分割问题。③糊阈值分割方法，即处理的医学图像一般较为复杂、有一定的模糊性，此时需采用糊阈值的方法分割。④神经网络分割方法，即模拟生物特别是人类大脑的学习过程，由大量并行的节点构成，也称为处理单元，执行一些基本的运算，学习过程通过调整节点间的连接关系及连接的权值来实现。目前，比较有效的神经网络模型都是利用多层网络，并且利用反向传播方法对网络进行训练。另外，还有小波分析分割等方法。

此外，人们意识到，无论是哪一种传统的分割技术都难以得到理想的分割结果。因为从技术角度来讲，分割方法都是基于图像像素特征的，即都遵循这样一种原则：灰度值越相近的像素，则越有可能是一个组织或器官，而对于有些情况，如果要检测肝脏整体边界，一旦遇到肝内有肿瘤或其他情况，造成肝内部肿块与正常肝灰度值差别很大时，一般的算法都很可能将肿块与正常肝看成两个独立的组织，但这却不是人们所要的结果。因此，研究者提出一种基于知识的分割方法，即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中，从而约束计算机的分割过程，使得分割结果控制在人们所能认识的范围内而不至于太离谱。基于知识的系统在医学图像处理上已有成功案例，但在普通计算机上实现速度很慢、效率非常低。目前，基于知识的分割技术都是针对具体问题进行的，而对于知识的表示和实现方法，还未曾看见有理论上的系统分析研究报道。

由于医学图像的多样性和复杂性，加之目前医学影像设备成像技术上的不同特点，使得提取的医学图像存在一定的不足，如存在一定的图像噪声，图像中实体部分的边缘也有可能存在局部不清晰现象，这使得医学图像的分割比普通图像更加困难。因此，目前医学图像的分割还没有通用的理论和方法。

（二）图像配准与融合技术的发展

医学图像配准与融合技术的研究始于20世纪60年代，到20世纪80年代开始逐渐引起学者们的关注。到20世纪末，单模刚性配准问题已基本解决，但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性，仍需要密切关注。我国研究者对医学图像配准与融合技术的研究开始于20世纪90年代初。

在临床诊断上，医生常常需要各种医学图像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT及超声图像等，但无论是哪一类的医学图像往往都难以提供全面的信息。不同模态的图像能提供解剖结构、生理特征、机能形态等不同方面的信息，而不同模态的图像往往具有不同的成像机理，且在不同视角、不同时间拍摄。因此，在多模态图像融合前应先进行多模态医学图像的配准，准确定位病变或手术位置等，给医学诊断和制定治疗方案提供更加准确全面的影像依据。这就需要医生将患者的各种图像信息综合研究，然而，当医生对获取的图像进行比对分析时，首先需要解决的就是这几幅图像的对齐问题，这就是图像的配准（或称为匹配）问题。医学图像配准，是确定两幅或多幅医学图像像素的空间对应关系；而融合是指将不同形式的医学图像中的信息综合到一起，形成新的图像的过程。图像配准是图像融合必需的预处理技术，反过来，图像融合是图像配准的一个目的。图像配准方法一般分为两类：一类是基于像素的配准方法，利用相关函数、Fourier变换和各阶矩阵之间的关系计算配准参数，它采用的是两幅图像像素灰度值的某种相似性最大化原理；另一类是基于特征的配准方法，主要利用图像的角、点、线、边缘及表面等特征。

目前国内外学者对于多模态医学图像的配准技术等进行了很多研究，在相关文献中也提出了很多种配准的方法。图像配准是公认难度较大的图像处理技术，学者在图像配准方面有很多研究成果，如几何矩的配准、利用图像的相关系数、样条插值等多项式变换对图像进行配准，以及一致图像配准方法、金字塔式多层次配准方法等。立体脑图像的弹性配准又是医学图像配准领域中的难点问题，也是近年来医学图像处理技术研究中的热点，有学者提出了可以精确匹配不同大脑之间的皮层褶皱部分及皮层下结构体的配准算法，即基于属性向量的层次化弹性配准算法（hierarchical attribute matching mechanism for elastic registration，HAMMER）。但这些方法大都是针对某一种特定的应用而独立研究的，这使得各种配准方法较多但却不成体系。

（三）三维重建技术的发展

从20世纪80年代开始，医学图像体数据的三维重建在计算机图形学的基础上，已经发展成为一门新兴的学科。至20世纪80年代后期，随着医学图像成像技术的进步，CT和MRI能提供高分辨率的二维图像，但人们不满足仅对二维图像做分析处理，越来越需要对二维图像序列组做三维显示。医学成像技术的发展为三维重建的研究提供了必要的物质保障，而三维重建技术为医学影像的应用提供了重要的技术支持和广阔的应用前景。经过多年的发展，医学图像三维重建已经从辅助诊断发展成为辅助治疗的重要手段。三维重建技术能充分利用CT、MRI等医学图像体数据，采用面绘制或体绘制的成像算法，可根据需要得到任意视角透视的三维投影图像，便于医生对人体内部结构进行观察。利用三维重建技术对医学图像进行处理，构造三维模型，并对三维模型从不同方向投影显示，提取出相关器官的信息，能使医生对感兴趣器官的大小、形状和空间位置获得定量描述。三维重建技术使得医生能够直观、定量地察看器官的三维结构，加强图像中原有的各种细节，从而帮助医生做出正确的诊断。三维重建的结果可以生成并保存到一系列结果图像帧，可按电影序列在线或离线反复回放，有利于医生对医学图像数据进行管理，实现数字化医院。

三维重建的图像与二维图像相比，三维医学图像更直观、逼真，医生能更好地借助它对病变进行空间定位。正因如此，医学图像的三维重建越来越得到重视。目前，图像的三维重建方法主要有两类，即面绘制和体绘制。

（四）医学影像存档与通信系统的发展

医学影像存档与通信系统（picture archiving and communication system，PACS），顾名思义，是一种医学图像管理系统，不是成像装置。在20世纪70年代，Paul Capp医生提出了数字放射诊断学这一概念，之后的Heinz U.Lemke教授又提出了数字图像通信和显示的概念。1982年，国际光学工程学会（SPIE）在美国加州举行了第一次关于PACS的国际会议，此后这项会议每年都在南加州举行。1982年，日本医学影像技术学会（JAMIT）举办了第一次国际会议，此后这项会议与医学成像技术会议合并每年举行一次。从1983起，欧洲PACS组织每年都举办国际会议讨论PACS。在美国，最早的PACS的研究源于1983的一个远程放射学研究计划，至1985年，由公司管理。1990年，来自17个国家的100多名科学家参加了在法国依云小镇举行的一次关于PACS的国际会议，这次会议总结了当时PACS研发的各种状况，并促使美国建立一个大规模的PACS。

PACS这个名词从20个世纪80年代出现到现在，短短几十年的应用与发展可以说是日新月异，其能高速发展的原因在于：①在PACS中相关标准中，技术更新与学术界相关成果的不断涌现。②医院实际的需求与厂商之间激烈的竞争。③计算机软硬件技术与互联网技术的飞速发展。PACS发展的初期，数字化医学影像设备所产生的数字图像都是各个设备生产厂商开发的专有格式，且彼此之间不兼容，这极大地阻碍了PACS的发展。因此，1993年美国放射学会（ACR）和美国电器制造商协会（NEMA）联合制定了DICOM 3.0标准，用来统一PACS的通信传输协议。起初许多设备生产商对这种开放的网络传输协议相当抵触，因为他们盲目地认为这样会对他们的利益造成冲突，更深层次的原因是这些厂商的思想已经落后于信息技术的发展，他们还没意识到信息技术会给医疗影像业带来什么，即使有的厂商使用了DICOM标准，他们也不愿意公开，而使用其他名称。

DICOM这种窘迫的处境使得当初协议的制定者十分恼怒，也使得广大客户十分无奈与不快。直到1997年这种情况才发生了改变，这时许多医学影像设备生产厂商已经意识到，如果开放网络环境采用统一的DICOM协议意味着能挖掘更大的市场空间与机会。因此，他们纷纷主动开始接受DICOM协议，DICOM协议直到此时终于成为事实上的工业标准。近些年来，DICOM标准也随着应用的变化而不断更新，它所兼容的医学影像种类也不断扩充，已从原来的只支持放射影像，扩展到支持病理、内窥镜等其他类型的医学影像。目前的DICOM 3.0标准可以让PACS充分地利用各种医学影像设备，并能够对各个公司开发的图像采集系统、图像显示系统、图像管理系统、打印系统等进行有效的集成，显然DICOM标准已经成为PACS的基石。

PACS的发展历程主要经历以下三个阶段。

第一代PACS的特点是人工获取图像。这时用户需要主动寻找数据，并到指定的地点获取，如用户给出查询条件，才能查询图像。这种原始的方式，必须要求用户清楚图像的传输过程。

第二代PACS的特点是图像支持主动路由到指定地点。这一代的PACS引入了“自动路由”“预提取路由”等概念，通过进行配置可以使图像能够自动传输到需要的地方。这种模式是半自动化的，需要较少的人工参与，目前我国所使用的PACS多是这一代。

第三代PACS的特点是图像主动寻找用户，可以路由到指定的人。这一代的PACS可以根据用户预定义的规则和外部系统，如医院信息系统（hospital information system，HIS）和放射信息系统（radiation information system，RIS）的信息，将图像自动传输给指定的人，这种模式实现了PACS工作流程的自动化。

传统医学上，患者的医学胶片都由医院专门机构统一管理，临床医生只能借阅，看完之后需及时归还，这无论对患者还是医生都很不方便。为了保存这些胶片，一些大医院不得不开辟专门的房间，而且胶片保存期有限，因此这种传统的图像管理方式越来越不适应时代的发展。PACS正是在这样的背景下诞生的，它利用计算机代替胶片来保存患者图像。首先要把图像数字化，然后存入计算机中，通过网络互联，医生就可以及时调用所需的图片。

在PACS中，其重要的一环是数据的传输和交换。为了规范数字医学图像及其相关信息的交换，ACR和EMA在20世纪80年代正式推出ACR-NEMA标准1.0和ACRNEMA标准2.0版本，1993年又推出功能扩充的面向网络环境的DICOM 3.0。目前DICOM 3.0已成为医学图像通信领域公认的国际标准。该标准的确立，使得不同地区和国家、医院之间可以实现自由的信息交换，推动了远程医疗的发展。PACS事实上已经超出了狭义的图像处理范畴，而是一个以图像为基本元素、以服务为核心的医学影像应用体系。它也不仅仅是一个医学图像服务网络，更是一种新的医疗运作模式，它带来了医院管理中思维方式的突破，过去那种各自为政的管理体系被打破。因此，在实施过程中虽然困难不少，而且耗资巨大，一般的医疗单位很难独立承担。正是如此，如何降低成本成了专家最为关心的话题，也是PACS开发人员必须考虑的问题。

从医学影像技术的发展历程和技术现状来看，医学影像后处理技术还远未成熟。就分割技术而言，虽然其在众多医学影像处理技术中起步早、发展快，但在许多时候，分割所得到的结果仍然不理想。当前，图像分割仍然是研究最多最广的图像处理技术，但随着时间的推移，三维建模及PACS的研究将占据主导地位。

三、医学成像及处理技术的展望

自从伦琴发现X线以来，放射设备得以迅速发展，放射条件日臻完善，放射技术日新月异。技术的发展充实与完善了设备的硬件与软件功能，高档设备的技术指标主要用于临床研究与功能的开发，代表了生产厂家的技术实例；低档设备则在努力充实与不断提高硬件的性能，并且迅速把高档、中档设备较成熟的功能与软件移植过来，从而显著改善了低档设备的性能指标，拓宽了低档设备的适用范围。

随着计算机技术、半导体技术及网络化应用的迅速发展与现代数字医学影像设备的不断进步，在影像诊疗过程中产生了包含海量患者信息的高质量数据。同时充分利用高分辨率、高质量的数据，针对患者感兴趣的区域数据进行有效的采集，充分挖掘其中的有用信息，并进一步地提高诊断率与利用分子生物学、核医学、磁医学等技术对人体生理生化指标、发病机制机理进行的定性分析、定量分析和治疗成为数字化诊疗与医学图像后处理技术前进与发展的基础。

（一）医学图像成像技术的展望

随着多探测器阵列技术的应用，现有成像形式可以产生更多的数字图像。例如，多探测器阵列的螺旋CT相对单探测器的CT，可以产生更薄的切片图像。同时，由于采样检测数量的增加，数字X射线投影图像的尺寸将会由（1000～2000）×（100～2000）（像素）发展到4000×5000（像素），增大了图像的空间分辨率。灰度图像的灰阶值从8bit增大到10bit、12bit，甚至16bit，而彩色图像数据将以每像素32bit或4字节的大小进行存储。可以预期，在图像质量不断改善的同时，图像数据量也会有大幅度的增加。

在图像数据量不断增减的同时，成像设备的尺寸变得越来越小。例如，计算机X线成像（CR）设备从原来占用36m2的空间和需要特殊的电源及冷却设备供应，变为目前的桌面型设备，几乎可以放置在任何地方。CT和MRI设备也变得越来越小、便携和可靠性更好。

1.成像系统的发展方向

随着计算机技术、数字图像处理技术及其他相关技术的发展，医学成像系统将还会有更大的发展空间。从总的发展趋势来看，医学成像是朝着从平面到立体、从局部到整体、从静态到动态、从形态到功能等方向发展。用更准确的术语来说，这就是要获得多维图像、多参数图像与多模式图像。

（1）多维图像　由于三维图像在诊断与治疗中的重要意义，它仍然会是今后一段时间里的研究热点。目前，在三维医学成像领域中，比较成功的是以X-CT、MRI及数字减影图像的数据为基础构成的三维图像。其他领域（例如超声成像系统）中的三维成像还需要做更多的研究。动态显示的三维图像，实际上就是空间三维坐标加上时间变量的四维图像。获得随时间变化的动态三维图像的关键，是要加快数据采集与处理的速度。由于医学图像，特别是三维图像处理的数据量非常大，因此，研制高速图像处理系统的硬件与软件势在必行。

（2）多参数图像　为了扩大医学图像在临床诊断中的应用范围并提高诊断的有效性，医生往往希望能得到同一断面的不同参数的图像。例如，MRI在不同的成像条件下可以获得同一断面但分别反映质子密度、弛豫时间T1或T2的图像，这就是多参数成像的一个例子。

（3）多模式图像　不同的成像方式具有各自的特点，不同来源的图像分别携带着不同的信息。例如，X-CT与MRI所提供的人体断面解剖结构是很清晰的，而在反映脏器的功能方面，放射性同位素又有其独到之处。如果把不同来源的图像经过一定的坐标变换后融合在一起，医生就能从一幅图像上同时获得关于患者脏器的解剖形态与功能的多种信息，这种所谓的“多模式图像”，势必在今后的临床诊断与医学研究中发挥重要的作用。

PET-CT是近年来迅速发展并获得广泛认同的医学影像诊断手段，它将前者功能代谢显像的优势与后者解剖形态显示的优势结合在一起，从而使对病变的定位和定性诊断都更加准确。PET作为一种先进的核医学影像手段，对于功能、代谢和受体分布等的显示具有优势，被称为“生化显像”或“分子成像”，生成的图像突出了细胞活动；而CT是一种临床广泛应用而又仍在迅速发展的X线成像技术，在显示解剖结构、形态和密度等方面具有优势。两者的结合起到优势互补、相互配合、互为对照的作用。PET通过与CT结合，提高病灶定位的准确性，同时缩短检查时间；提高对病灶的定性诊断能力。

在以往的临床实践中，主要通过视觉将解剖图像和功能图像进行比较和融合，后来逐渐发展到通过软件将不同设备的图像进行融合。软件融合比视觉融合更直观、更具有说服力，但往往也较为复杂、费时、费力，且在不同检查时，患者的姿势和状态有所不同，可能会影响准确性。PET-CT的出现则克服以上不足。两种检查在同一设备上先后完成，同时获得功能、解剖和两者的融合图像。显然，这种同机图像融合简单且精确，在此基础上的病灶定位和定性也将更准确。

总之，多维、多参数及多模式图像在临床诊断（病灶检测和定性、脏器功能评估、血流估计等）与治疗（三维定位、体积计算、外科手术规划等）中所能发挥的重要作用是确定无疑的。

2.其他各种成像新技术

（1）X光血管成像术　X光血管成像术让手上细小的血管都呈现出来。由这种最新数码探测仪生成的图像质量可以让放射科医师不再使用高剂量辐射物，也能看清楚器官的细微之处。图1-6为X线血管成像术，这张照片显示了手外伤的直接影响——没有血液流向第四根手指，而其他手指的小血管却清晰可见。

（2）CT血管成像　对于用于显现骨盆的CT血管成像来说，成像剂会注射到静脉，使血管与软组织形成鲜明对比，电脑软件可以进一步凸显骨骼和血管之间的差别，让医生可以做出更明确、快速地诊断，如图1-7所示。

（3）弥散张量成像（DTI）　一种描述大脑结构的新方法被称为弥散张量成像（DTI）。比如，采用弥散张量成像研究精神分裂症患者时，可重建精神分裂症患者的大脑图像。

弥散张量成像其实是MRI的特殊形式。如果说核磁共振成像是追踪水分子中的氢原子，那么弥散张量成像便是依据水分子移动方向制图。神经细胞纤维长而薄，分子通常会沿着神经细胞纤维扩散。研究人员可以突出水分子和一组组神经细胞纤维以相同方向运行的部位。像这样的弥散张量成像图（呈现方式与以前的图像不同），可以揭示脑瘤如何影响神经细胞连接，引导医疗人员进行大脑手术。它还可以揭示同中风、多发性硬化症、精神分裂症、阅读障碍有关的细微反常变化。

3.医学图像的手术参与

随着影像技术的发展，医学图像设备从单纯性的诊断设备朝着手术设备发展，医学图像参与了从手术前计划到手术中应用和手术后疗效评价的全过程。

医生应用MRI对外科手术进行实时检测和探测，术中和术后即刻进行疗效评价已进入临床实用阶段，国内大中城市部分三级甲等以上的医院安装了1.5T和3.0T的术中MRI设备。

医生应用CT实现一体化智能手术系统，也是术中CT图像和全身手术导航结合的一种综合性解决方案。将全身手术实施导航与术中即时影像一体化整合，创造了可靠的影响导航一体化复合手术系统，集成了多种手术和诊断工具。利用自由移动CT扫描获取图像，手术导航实时定位，从而帮助医生实现精准手术，使计划更全面、操作更方便、效率更强大。术中CT能解决单纯使用导航的漂移问题和减少患者再次手术的可能性。它可应用于神经、脊柱、儿童、新生儿、心血管、烧伤等科室危重症的监护，以及神经、脊柱、颌面、耳鼻喉、四肢、儿童、介入、整形等手术。

（二）医学图像处理技术的展望

在当前计算机多核并行处理能力不断增强、价格降低并且临床诊疗要求实时、快速、准确的前提下，医学图像后处理技术从2D进步到3D、4D诊断，同时还产生了虚拟内窥镜、组织分割、虚拟现实技术与计算机辅助探测技术等多种诊疗方法和手段，并在可视化应用和智能化应用方向上不断取得新进展。

1.医学图像多维多模式后处理技术

医学图像2D后处理技术中，除具备图像放大、旋转、图像比较等功能外，还包括基于容积数据的高级功能，如多平面/曲面重建，使医生可以按照任意的平面或曲面获得感兴趣面的2D图像，以适应人体结构的复杂性。在3D可视化技术应用中，容积图像处理技术得到了广泛应用，使医生能看到任何感兴趣的图像信息，让容积数据处理实现了没有盲点的高级处理，在提高信息挖掘质量的同时，也提高了容积数据处理的效率。在医学影像3D智能化处理技术应用中，组织分割技术可针对骨骼、四肢血管、腹部血管和颈部血管做有效的自动与半自动提取，提供的多种手动分割工具，可以为诊断与治疗方案提供三维解剖图像。随着4D彩色超声技术的诞生，在医学影像检查像素、体素的基础上，引入四维-时间向量的概念，在3D超声波图像加上时间维度参数。四维成像技术（4D）就是四维彩超，能直观、立体地显示人体器官的三维结构及动态，实时地观察立体结构，而以往的二维成像技术只能显示人体器官的某一切面。4D技术的应用，为临床超声诊断提供了更丰富的影像信息，减少了病灶的漏诊，提高了诊疗质量，还可以显示人体内脏器官或胎儿在母体内的即时动态活动图像。4D技术适用于心脏、肝、胆、脾、胰腺、妇产科、外周血管、表浅器官（如眼球、甲状腺、乳腺、阴囊等）软组织各种疾病的检查，尤其在妇产科方面，对胎儿进行超声检查能立体显示胎儿的颜色、面、各器官的发育情况；对胎儿畸形，如唇裂、腭裂、骨骼发育异常、心血管畸形等能早期诊断，如图1-8所示。4D技术成为医学影像技术的一次重大进步与飞跃。

2.计算机辅助探测与虚拟现实技术

计算机辅助探测技术首先被国外应用在针对肺癌和乳腺癌的早期探测中。其中，智能化乳腺辅助探测技术集中了图像目标识别、特征提取、智能学习和决策。

有些工作如医疗手术的模拟与训练等，需要考虑参与者的人身安全，用真人作为对象有时候受到很多限制，而医学虚拟人技术（virtual human technology）较好地解决了这一问题。数字化虚拟人研究始于1989年的美国可视人体计划。我国于2001年11月第174次香山科学会议上，正式启动虚拟人体研究。此后，相关的“数字化虚拟人体若干关键技术”和“数字化虚拟中国人的数据集构建与海量数据库系统”相继列入国家高新技术研究。通过虚拟人体实现人体解剖信息的数字化，人们能以三维图像的形式看到人体数千个解剖结构的大小、形状、位置及器官间的相互空间关系，专家认为这将使几百年发展起来的基于尸体解剖的实验解剖学发生革命性变革，对相关领域，尤其在提高人体整体医疗水平方面将带来深远的影响，在医学可视化领域的应用给临床带来全新的诊断信息。

虚拟技术的应用对医生的诊断、术前的手术计划和术中导航等方面具有非常重要的实用价值。在可视化技术逐渐成熟的基础上，人们开发出一种称为虚拟内窥镜的技术。内窥镜技术在临床疾病诊断中具有广泛的应用，但在检查过程中必须向患者体内插入内窥探头，这样不仅给患者带来不适，而且医生操作也十分不便。而且人体内部很多部位真实内窥镜也无法到达，如心脏、脊髓、耳内等。虚拟内窥镜技术是将视点置于三维数据场内部，并采用透视投影的方式实现重采样和图像合成的三维可视化模式。它与普通重建技术不同之处，在于虚拟内窥镜技术的观察视点在人体器官内部，并且模拟真实内窥镜检查时的情况进行实时绘制和显示。在用虚拟内窥镜进行检查时，由于是完全无接触式的，又可以获得类似用标准内窥镜观察患者内脏的观察效果，对于复杂病例的诊断和治疗，起到了其他任何方法都无法替代的作用，也是医生可以无创地最大程度获得患者活体解剖结构的可视化技术。

在医学数字化的过程中，针对包含大量信息的数字化医学图像应用的探索永无止境，图像后处理的新技术、新方法层出不穷，在计算机与网络技术的基础上，向更精确、更清晰、更安全、更智能的方向发展。未来图像处理技术的要求，主要集中在更高级的数字图像分级开窗显示、增强显示，以及医生工作站的操作、管理软件的研究和开发。

四、医学影像学的最新进展

（一）医学影像技术的最新进展

从历史角度来看，技术发展推动了医学成像技术的进步。在其他领域，特别是国防和军事领域，成像技术不断发展，由于这些技术能用于检测和诊断人类疾病和损伤，它们被逐渐引入医学领域。例如，最初开发用于潜艇检测的超声波（声呐）、闪烁探测器和从曼哈顿计划中出现的反应堆生产的同位素（包括131I、60Co及99mTc），最初在国防和空间研究实验室合成的稀土荧光化合物，用于检测战场上快速失血的电子设备，以及最初出于安全、监视、防御和军事目的而发展的微电子和计算机行业。基础研究实验室还研发了几种成功应用到临床医学中的成像技术，包括：①用于计算机断层摄影成像的重建技术。②核磁共振的实验室技术逐渐演变为磁共振成像、光谱学和在临床医学中使用的其他方法。

目前，医学影像学发展的动力正在从“技术推动”转向“生物/临床拉动”。这种转变反映了对人类健康和疾病的生物学基础更为深入的理解，以及在将技术引入临床医学之前对技术的问责制的需求不断增长。越来越多的尚未解决但对人类疾病和残疾的诊断和治疗非常重要的生物学问题，正在激励着人们开发新的成像方法，通常与非成像探索相关联。例如，人类大脑的功能及各种精神障碍，如痴呆症、抑郁症和精神分裂症的原因和机制，这些都是生物医学科学家和临床医生面临的生物之谜。功能成像技术，如发射型计算机断层扫描仪（ECT）和MRI是解决这一难题的特别有效的方法；功能性磁共振成像（fMRI）尤其具有应用前景，特别是用于揭示人类大脑如何在健康、疾病和残疾条件中发挥作用。另外，使用X-CT和MRI作为反馈机制来塑造、引导和监测癌症的手术和放射治疗。

20世纪90年代，电离辐射的诊断和治疗应用归属于单一医学专业。但在20世纪60年代后期，这些应用开始分为不同的医学专业，如放射诊断学和放射肿瘤学，各自有单独的培训计划和临床实践。如今，成像技术已广泛用于放射肿瘤学，用以表征待治疗的癌症、设计治疗方案、指导放射的实施、监测患者对治疗的反应，并长期跟进患者以评估治疗的成功与否，以及并发症的发生和复发的频率。辐射肿瘤学培训和实践的这一发展过程正在鼓励放射肿瘤学家和放射诊断学家之间建立更密切的工作关系。

（二）医学成像的分子医学时代

医学成像通常专注于获取患者在器官和组织水平上的结构（解剖学）和功能（生理学）信息，由此导致了影像学发现与病理状况的相关性，以及人类疾病和损伤检测及诊断的重大进展。然而，检测和诊断通常发生在疾病或损伤阶段。此时需要进行的是根治性干预，在检测和诊断耽搁一段时间后，随之而来的治疗有效性会受到损害。在许多病例中，疾病和损伤的早期检测和诊断，将改善治疗的有效性并增强患者的健康。该目标要求医学成像将其重点从器官和组织水平上的人类疾病和损伤，扩展到细胞和分子水平。专家认为，医学成像处于目前有利的位置，可得益于分子生物学和遗传学领域的前沿研究。

造影剂广泛用于X射线、超声和磁共振成像技术，以增强与患者解剖学和生理学相关的性质的可视化。目前广泛使用的药剂通过施用于特定的解剖学区室（如胃肠或血管系统）或依赖于组织中的非特异性变化（如增加的毛细血管通透性或细胞外液空间的改变）定位于组织中。这些定位机制通常不能提供足够的药剂浓度以揭示与异常状况相关的细微组织差异。因此，在生物化学受体系统、代谢途径和“反义”分子技术知识的基础上，需要发展新的造影剂来实现足够的浓度差异以揭示病理状况存在。分子医学的另一个重要成像应用是使用成像方法来研究分子和遗传过程。例如，可以对细胞进行遗传改变，以改变其磁化率，从而允许通过磁共振成像技术识别细胞；使其具有放射性，因此可通过核成像方法显现细胞。另一种可能性是用遗传物质转染细胞，导致细胞表面受体表达，从而结合放射性化合物。可以想象，这种技术可用于监测基因治疗的进展。分子生物学和遗传学正在以惊人的速度发展，产生了包含人体解剖学和生理学的静态和动态过程的分子和遗传基础的新知识。这种新知识可能会产生越来越具体的成像方法，用以在越来越基础的水平上可视化正常或异常的组织结构和功能。这些方法很可能有助于分子医学的持续进步。