核醫學/PACS基礎物理及高階影像處理

影像歸檔與通訊系統 (PACS)

近年來，隨著計算機技術的飛速發展，以數字格式儲存和傳輸醫學影像成為可能。 PACS系統通常基於專用計算機，可以訪問儲存在不同成像模式的數字影像處理器中的資料，並將這些資料以高速率傳輸到遠端檢視控制檯、歸檔儲存介質以及醫院內部或外部位置的其他計算機系統——參見下圖

教學醫院通用PACS解決方案的基本元素。來自模態的影像被髮送到短期RAID儲存並同時存檔。存檔的影像也可以根據需要檢索。透過高速區域網可以訪問影像，該區域網將影像分配給臨床和診斷工作站、Web伺服器以及用於透過廣域網 (WAN) 派送到遠端站點的遠端放射學伺服器。
詞彙表 – **HIS**：醫院資訊系統；**RIS**：放射科資訊系統；**LAN**：區域網；**RAID**：獨立磁碟冗餘陣列。

PACS的成功實施關鍵取決於幾個因素，包括影像格式標準化、 HIS 和 RIS 整合、影像顯示裝置、影像傳輸速率和儲存容量。這些特性將在下面討論。

不同醫學成像裝置之間交換影像資料的標準化方式。大多數裝置製造商都採用了醫學數字影像與通訊 (DICOM) 標準來促進這一點。另一個專門為核醫學影像開發的檔案格式稱為 Interfile。除了指定數字影像資料的格式外，這些資訊交換格式還涵蓋了嵌入在影像檔案中的患者和檢查細節。後一個特性在醫學成像中尤為重要，這樣患者的研究就不會混淆，例如，可以將其視為為每個獲取的影像或影像集生成一個出生證明。以下四個圖顯示了此類DICOM標頭資訊的示例（標頭通常是一個連續的文件，為了便於討論，已在此處分成四個部分）

請注意，資料提供了患者詳細資訊以及影像型別、研究日期和時間、模態、掃描儀制造商和使用的影像處理工作站。此標頭的第二部分顯示在下面

請注意，此資料涵蓋了此SPECT研究中使用的切片厚度和間距、影像取樣和量化資訊、影像數量以及掃描器使用的光子能量視窗。此標頭的第三部分顯示在下面

請注意，此資料涵蓋了用於獲取研究的掃描器運動的詳細資訊。此標頭的第四部分也是最後一部分顯示在下面

請注意，這最後一部分詳細說明了患者和掃描器的方位以及實際影像資料。

醫學中常用的其他影像格式，用於初級診斷以外的目的。這些格式對於教學、多媒體和出版目的很有用。以下表格中包含了這些格式的示例。

格式	壓縮	評論
JPEG	有損	檔案大小小
PNG	無損	標頭資訊
TIFF	無損/有損	檔案大小大
GIF	有損	圖形資料

聯合影像專家組 (JPEG) 格式廣泛用於使用全球資訊網傳輸影像，因為影像資料可以使用影像壓縮技術減小尺寸，因此可以相對快速地傳輸。此格式使用的壓縮技術通常會導致影像資料的丟失，而這些資料無法完全恢復。因此，表中提到了有損壓縮。如您所料，該格式不用於初級診斷，但對於教學和相關應用仍然有用。

可移植網路圖形 (PNG) 格式是這些格式中最新的，在無損壓縮、平臺獨立的影像顯示和壓縮功能以及嵌入患者和研究識別資訊的能力方面具有優勢。

標記影像檔案格式 (TIFF) 廣泛用於出版行業，並提供無失真壓縮和有失真壓縮的功能。但是，其無失真壓縮會導致影像檔案大小很大。

最後，圖形交換格式 (GIF) 廣泛用於透過全球資訊網傳輸圖形影像（例如，圖形、圖表、流程圖等），還可以用於動畫圖形。

醫學影像通常需要高質量的顯示裝置。陰極射線管 (CRT) 和液晶顯示器 (LCD) 顯示器被廣泛使用，其視覺特徵與顯示任務相匹配。例如，用於數字乳房X線照片和胸部X線照片的顯示器需要相對高的亮度和空間解析度，而用於核醫學和超聲影像的顯示器則沒有如此嚴格的規格，但需要顏色和動態成像功能——用於CT和MRI的顯示器也是如此，除了可能的顏色處理外，還需要高對比度解析度。此外，用於臨床審查的顯示器通常比用於初級診斷的顯示器具有較低的空間解析度要求。

CRT 技術的缺點包括亮度不均勻和眩光嚴重。CRT 顯示器的亮度通常在中心最高，並隨著其空間解析度一起向螢幕邊緣下降。眩光是由於管體內光的反射造成的，對空間解析度和對比度都有很大的負面影響。另一方面，LCD顯示器的特點是亮度增加、亮度均勻性、空間解析度和對比度，以及更低的功耗和桌上型電腦佔用空間。然而，當觀看者不在螢幕正前方時，由於光學偏振效應，顯示影像的視覺化會受到影響，但這幾乎是相對於CRT的唯一缺點。

亮度是一個重要的特徵，因為它會對診斷準確性產生負面影響，因此許多醫學顯示標準指定了最小值，例如美國放射學院指定的最小值為 160 cd/m²。傳統上用於醫學成像的觀察箱比計算機顯示裝置（無論是CRT還是LCD）具有更高的亮度。下表比較了各種顯示裝置的亮度值

顯示裝置	尺寸 (cm)	解析度 (畫素)	亮度 (cd/m²)	對比度
乳腺X線攝影觀察箱	57	-	3,500 – 5,000	-
傳統觀察箱	57	-	1,000 – 3,000	-
灰度 - 300萬畫素	53	2048 x 1536	600	600:1
灰度 - 200萬畫素	48	1200 x 1600	800	700:1
彩色	76	1280 x 768	450	350:1
彩色	51	1200 x 1600	350	350:1
彩色	46	1280 x 1024	240	350:1

請注意，表中觀察箱的亮度是LCD顯示器亮度的五倍或更多。因此，廣泛使用視窗技術進行補償。還要注意，表中灰度顯示器的亮度往往高於其彩色顯示器。

此外，影像顯示工作站介面必須使用者友好。也就是說，控制影像顯示、操作、分析、儲存和分發的介面需要直觀、高效且特定於醫療環境。

連線	速度	傳輸時間 5 MB影像檔案
電話調變解調器	56 kbit/s	大約12分鐘
ISDN	128 kbit/s	大約5分鐘
DSL	384 kbit/s	1.8分鐘
乙太網	10 Mbit/s	4秒
快速乙太網	100 Mbit/s	0.4秒

此外，免費的網頁瀏覽軟體的可用性，使得在大型醫院校園和相關診所中高效地分發影像得到增強，這意味著影像分發的成本僅為引入該軟體之前成本的一小部分。

影像傳輸時間在任何PACS系統中都應該很短，原因顯而易見。理想情況下，影像應在請求影像後的2秒內出現在顯示器上。高速網路的不斷普及使得能夠更容易地滿足這一要求。下表比較了一些常見網路連線的傳輸速度。

最後，PACS環境應該能夠訪問相對便宜的檔案儲存，最多可達幾TB（即幾百萬MB）的影像資料，並且必須在合理的時間內提供對非當前影像檔案的檢索——比如，不超過一兩分鐘。當前的解決方案包括機器人數字磁帶存檔和光碟自動換盤機。

網際網路和全球資訊網

網際網路是一個全球性的計算機網路集合，近年來其使用量呈爆炸式增長。其起源可以追溯到大約 30 年前，由美國國防高階研究計劃局和網際網路絡工作組連線美國大學、軍事和研究網路的活動，到 1986 年的美國國家科學基金會網路，再到 1991 年歐洲核子研究組織 (CERN) 和 1993 年伊利諾伊大學國家超級計算應用中心 (NCSA) 釋出的公共領域軟體，最後到最近全球範圍內的大量興趣。

該系統促進了資料、計算機程式和電子郵件的傳輸，並允許在新聞組中討論專業主題，以及其他功能，如 Telnet、網際網路中繼聊天和檔案共享。然而，無論應用程式如何，該系統本質上都允許在全球範圍內方便地交換計算機之間資訊。本節從電子通訊協議和全球資訊網的通用角度對網際網路進行了非常簡要的概述。

所有形式的通訊，無論是基於電子手段還是其他手段，都依賴於某種協議。例如，當有人接聽電話時，一個常見的協議是說“你好”，表示問候或宣佈接收者的位置/電話號碼。連線到網際網路的計算機之間的通訊使用一種稱為傳輸控制協議/網際網路協議 (TCP/IP) 的協議。這種方法是兩種協議的融合，其細節與我們這裡的討論無關，只是要注意它們共同提供了一個電子通訊協議，允許兩臺計算機透過網際網路連線。然而，需要注意的是，TCP/IP 的一個特點是它可以用於在不同型別的計算機之間進行通訊，即它是平臺獨立的。因此，一臺 IBM 相容個人計算機可以與例如一臺蘋果電腦或一臺 UNIX 工作站進行通訊。當計算機透過電話線進行通訊時使用的相關協議是序列線路網際網路協議 (SLIP) 和點對點協議 (PPP)。一旦兩臺計算機之間建立了通訊，就需要一個額外的協議來交換計算機檔案。一種用於此目的的常用協議稱為檔案傳輸協議 (FTP)。可以傳輸的檔案型別通常包括計算機程式以及資料，例如文字處理文件、電子表格、資料庫檔案和影像。

FTP 的一種改進是超文字傳輸協議 (HTTP)，它允許傳輸包含不同媒體型別資料的文件，並廣泛用於網頁顯示。媒體型別的例子包括文字、影像和聲音。最後，與電子郵件相關的兩個協議是郵局協議 (POP) 和簡單郵件傳輸協議 (SMTP)，而新聞組中使用的協議是網路新聞傳輸協議 (NNTP)。

全球資訊網 (WWW) 是網際網路在使用 HTTP 傳輸文件時的概念解釋。這些文件通常被稱為網頁，使用一種稱為超文字標記語言 (HTML) 的編輯語言編寫。這種格式提供了對例如文字大小和顏色的控制、表格的使用，以及可能最重要的將文件連結到 WWW 上其他地方存在的文件的功能。HTML 還允許將各種媒體型別插入文件。例如，影像可以以圖形交換格式 (GIF)、聯合影像專家組 (JPEG) 格式或行動式網路圖形 (PNG) 格式插入，如前所述，影像序列可以使用運動影像專家組 (MPEG) 格式之一進行顯示。後一種功能例如對於動態核醫學研究的顯示很有用。

HTML 文件的傳輸如下圖所示。使用者的計算機（稱為客戶端）配備了軟體（稱為網路瀏覽器），它允許其解釋 HTML 文件並使用 TCP/IP 透過網際網路進行通訊。該計算機還配備了硬體，使其能夠物理連線到網際網路，例如

用於透過電話線連線到網際網路服務提供商的 ADSL 調變解調器，以及
用於透過機構網路（如乙太網連線）連線的區域網 (LAN) 硬體。

在連線的另一端是一臺包含使用者感興趣的文件或文件集的計算機。這臺第二臺計算機被稱為伺服器，並以 HTML 格式包含文件。伺服器計算機中使用的軟體包的例子是 Apache。事件順序通常如下

使用者透過將瀏覽器指向伺服器的統一資源定位 (URL) 來建立客戶端和伺服器計算機之間的聯絡，並請求給定的 HTML 文件。方向通常採用以下形式

http://www.server.type.code/doc.html

其中

http://	要使用的傳輸協議
server	伺服器計算機的名稱
type	該計算機所在的環境的簡寫，例如 com：公司和 edu：教育機構
code	伺服器所在的國家/地區的簡寫，例如 au：澳大利亞和 i.e.：愛爾蘭
doc	文件的名稱
.html	標識文件的格式

伺服器接收請求，從其儲存裝置獲取請求的文件，並使用 HTTP 將文件傳送到客戶端。

客戶端接收文件，瀏覽器解釋 HTML，以便文字、連結和媒體型別在顯示裝置上以適當的方式呈現。

許多 WWW 瀏覽器還提供使用者使用檔案傳輸協議 (FTP) 下載檔案、傳送和接收電子郵件以及參與新聞組的功能。例如，使用 FTP 下載檔案的過程類似於上圖中所示的過程，只是使用者將瀏覽器指向以下形式的 URL

ftp://ftp.server.type.code/doc.xxx

複雜的 WWW 瀏覽器，如 Netscape Navigator 和 Internet Explorer，還提供在客戶端計算機上生成比基本網頁更多內容的功能。一種實現是能夠解釋客戶端指令碼。這些是作為 HTML 文件的一部分下載的小程式，並使用客戶端計算機的資源執行。例如，透過這種方式，指令碼可以從客戶端計算機讀取日期和時間或使用其算術函式進行計算，並將此資訊嵌入到下載的網頁中。客戶端指令碼可以使用 JavaScript 等語言編寫。

另一種實現是能夠執行小的應用程式（稱為小程式），這些應用程式與 HTML 文件一起下載並在客戶端計算機上執行。可以使用 Java（不要與 JavaScript 混淆！）等語言生成此類小程式。小程式在圖形應用程式（如動畫和滾動橫幅）中得到了很好的發展。這一領域的一個令人興奮的發展是能夠將影像處理軟體與影像一起下載，以便使用者可以操縱影像，而無需使用特殊的影像處理程式。

最後，HTTP 伺服器軟體的改進允許從客戶端進行互動，以便可以將資訊返回到伺服器以執行特定任務，例如搜尋資料庫、將資訊輸入資料庫或自動更正和提供關於多項選擇考試題的反饋。此伺服器端處理需要額外的軟體 - 一種常見形式使用通用閘道器介面 (CGI) 協議。小的 CGI 程式通常被稱為指令碼，並用 Perl 等語言編寫。

線上資料庫也可以在客戶端/伺服器模型中實現。例如，mySql 是一個被廣泛採用的軟體包。用於管理此伺服器軟體的指令碼可以使用 PHP 等語言編寫。

可以預料，電子通訊領域引入了比上面討論的範圍更廣的概念 - 而且，與 PACS 一樣，這些概念與醫療概念無關！然而，我們這裡不再對該主題進行進一步的討論，因為我們的興趣主要集中在醫療影像的分佈上。

影像的空間配準

相關聯成像在醫學診斷中被廣泛應用，以便將從多種成像方式中獲得的資訊合併，形成關於患者狀況的更完整的影像。然而，在醫院和診所中常規地合併影像資料必須等待相對便宜且功能強大的計算機的發展，這種影像融合現在已經成為普遍現象。在融合過程之前，通常需要對影像資料進行空間配準，以解決方向、放大倍數和其他採集因素的差異。這個配準過程通常被稱為影像配準。

假設我們要配準兩幅影像，例如，一幅平面核醫學掃描影像和一幅放射影像。

左邊是患者手的核醫學骨掃描影像，右邊是患者右手部的放射影像。箭頭曲線表示根據我們對解剖學的瞭解，這兩幅影像之間的對應關係。

配準過程通常假設兩幅影像中的空間位置之間存在對應關係，這樣就可以建立一個座標轉換函式（CTF），用於將一幅影像中的位置對映到另一幅影像中的位置。在上面的例子中，就像在許多臨床情況下一樣，需要首先解決一些相容性問題。顯而易見的問題是，影像採集使用了不同的協議，即骨掃描中的手掌檢視和前後投影放射影像。在我們這個例子中，我們可以透過從骨掃描中提取右手資料，然後將其繞水平軸翻轉來解決這個問題。當使用不同的數字解析度時，也會出現類似的問題——在本例中，核醫學影像使用 256 x 256 x 8 位解析度採集，而放射影像使用 2920 x 2920 畫素矩陣和 12 位對比度解析度採集。由於我們可能需要保持放射影像的精細空間解析度，因此可以使用插值縮放過程將骨掃描放大到放射影像的解析度。這些步驟的結果如下所示

左邊是患者手的核醫學骨掃描影像，從上圖中提取並水平映象，右邊是放射影像。箭頭線表示這兩幅影像之間的對應關係。

當我們假設投影放射影像中空間畸變最小且定位相同，我們可以推斷出一個空間均勻的 CTF，即應用於一個畫素的變換也可以應用於所有其他畫素。讓我們將要配準的兩幅影像分別稱為A 和B，其中影像A 是要進行幾何處理以儘可能精確地與影像 B 對應的影像。然後可以用以下公式表示 CTF

u = f(x,y)

和

v = g(x,y)

其中

f 和g 定義了水平和垂直影像維度的變換；
(u,w) 是影像 A 中的空間座標；而
(x,y) 是影像 B 中的座標。

第一步計算是在座標系 (x,y) 中生成一個最初為空的影像 C，並用從將 CTF 應用於影像 A 中獲得的畫素值填充它。我們可以說，得到的影像是在影像 B 上配準的影像 A 的版本。

當然，問題是如何確定 CTF。對於只需要在 x 和 y 維度上進行簡單的幾何平移和旋轉的情況，函式 f 和 g 可以涉及相對簡單的雙線性插值。這種變換還可以補償影像放大效果，得到的過程稱為剛性變換。當遇到空間不均勻性時，可以使用非剛性變換在 x 和 y 兩個維度應用不同的放大倍數，以及其他幾何平移——在這種情況下，可以應用高階插值器。

顯然需要確定 CTF 的引數，並且我們有許多方法可以使用，例如

地標——其中可以識別兩幅影像中突出解剖特徵的對應位置，並在此基礎上匯出兩組座標來定義 CTF。請注意，在影像採集期間可以使用外部標記建立人工地標，例如，一組既具有放射性又具有核磁共振敏感性的標記可以在影像採集期間固定在患者的表面，以便隨後對 SPECT 和 MRI 掃描進行配準。
函式最小化/最大化——其中，隨著各種幾何變換以迭代方式應用於影像以搜尋最小化（或最大化）此指標的一組引數，配準質量的指標會被監控。例如，當兩幅影像都是 SPECT 掃描影像，並且分別在幾個月後採集時，可以使用諸如絕對畫素值差之和之類的質量度量。當兩幅影像來自不同模式時，通常需要更復雜的質量度量。下面我們將重點討論後一種情況。

聯合直方圖的概念在這方面很重要。下面顯示了我們兩幅影像的單個統計直方圖

以黑色顯示（灰色顯示頻率的對數，以便可以辨別較低的頻率）的畫素值直方圖，左邊是骨掃描，右邊是放射影像。

骨掃描的直方圖表明，影像的很大一部分是由暗畫素組成的，只有少量較亮的畫素來自熱點。放射影像的直方圖表明，該影像由大量亮畫素組成，並具有廣泛的灰色陰影。請注意，在此上下文中使用的術語頻率是指畫素值的出現頻率，即單個畫素值在一幅影像中出現的次數，而不是我們在本書其他地方遇到的時間頻率和空間頻率。

聯合直方圖是與單個影像直方圖相關的概念，其中兩幅影像中畫素對的畫素值在同一個圖上相互繪製。換句話說，一幅影像中畫素的值與第二幅影像中相同畫素位置的值繪製在一起。介紹這個概念的好方法是首先比較一幅影像與其自身的副本，然後將其與該副本的移位版本進行比較，如下圖所示。我們可以使用顏色處理來幫助我們進行視覺比較，例如，骨掃描（參考影像）可以使用紅色CLUT 顯示，其移位版本可以使用綠色 CLUT 顯示。因此，當兩幅影像彼此重疊時，疊加的影像資料將顯示為黃色陰影，即紅色加上綠色在顏色光譜上的重疊區域。

圖中的第一行顯示了兩幅影像完全對齊的情況。請注意由此產生的純黃色色階。這種情況的聯合直方圖由一條對角直線組成，因為兩幅影像中所有畫素對的值都相同。圖中的下一行說明了在兩幅影像之間水平移動 8 個畫素的效果。請注意，不匹配區域將顯示為紅色陰影和綠色陰影，具體取決於情況，而重疊區域將顯示為黃色陰影。聯合直方圖現在看起來像散點圖，因為兩幅影像中的畫素值不再在空間上對應。例如，一幅影像中的一個亮畫素值現在可能與另一幅影像的黑暗區域重疊，反之亦然。

一幅影像與其自身的聯合直方圖（第一行），以及與自身的空間移位版本的聯合直方圖（其他三行）。有關詳細資訊，請參閱正文。

圖中的第三行說明了旋轉 15 度的效果，而最下面一行顯示了平移和旋轉的組合效果。從中學到的基本經驗是，兩幅相同影像之間的完美對齊用聯合直方圖中的直線對角線表示，而對齊不良會導致一種散點圖形式。學到的主要經驗是，當兩幅影像不對齊時，可以應用統計技術來儘量減少聯合直方圖中的散點——從而實現兩幅影像的空間配準。

當要配準的兩幅影像使用不同的成像方式採集時，情況會更復雜，例如，核醫學掃描和放射影像，因為它們的單個直方圖可能彼此大不相同——正如我們在之前的圖中看到的那樣。然而，可以採用一些方法來儘量減少所得聯合直方圖中的散點圖，從而對兩幅影像進行配準，如下圖所示

為了解決此註冊過程中的兩個影像之間的相容性問題，首先將射線照相影像從 2920 x 2920 x 12 位解析度轉換為 256 x 256 x 8 位解析度。圖的上排說明了這種情況，聯合直方圖顯示了此資料中的顯著散射，正如預期的那樣。下排說明了互資訊 (MI) 最大化過程的結果，其中找到的解決方案涉及平移、旋轉和放大骨掃描。雖然聯合直方圖仍然描繪了大量的散射，但可以看出 MI 指數從非註冊情況下的 0.17 增加到註冊後的 0.63，並且疊加影像描繪了註冊到 (或如有時所說，與之共定位) 射線照相影像的骨掃描中的病變。

理想情況下，這種型別的影像配準可以使用計算機自動生成。通常遵循一個迭代過程，其中首先對兩個影像的低解析度版本最大化 MI 指標，然後逐漸對越來越高的解析度進行最大化。但是請注意，降低射線照相影像的解析度會顯著影響其空間質量，並且雖然可以在此較低解析度下進行配準，但生成的 CTF 可以與適當的放大倍數一起使用，以將骨掃描與全解析度射線照相影像配準 - 如以下所示

除了互資訊之外，還可以根據兩個影像中資料的性質應用其他影像相似性度量。這些包括

計數差值最小化：其中所有畫素之間的絕對計數差值的總和最小化。
形狀差值最小化：其中使用分割技術來定義要配準的兩個影像中的物件的邊界，並根據這些邊界之間的距離最小化相似性度量。
符號變化最大化：最大化一個影像相對於參考影像的移位版本減去後出現的正/負符號變化的數量。
影像方差最小化：最小化兩個影像之間的統計方差。
平方根最小化：最小化兩個影像中所有畫素之間的絕對計數差的平方根。
梯度匹配：基於比較兩個影像中的邊緣。

為一對影像選擇的技術主要取決於影像資料的性質。某些技術可以輕鬆地應用於患者內、模態內研究，例如，比較同一患者同一區域的骨掃描，這些骨掃描在一段時間後獲取 - 例如在隨訪研究中。其他技術可能需要進行模態間比較，例如核醫學和 MRI 掃描，而另一些則需要進行患者間、模態內比較 - 例如，將患者的影像與正常和病變條件的圖譜中的影像進行比較。

最後，需要注意的是，雖然這裡使用二維影像介紹了空間配準技術，但該方法也可以輕鬆地擴充套件到三維情況，透過比較體素資料中的統計特徵，例如配準 SPECT 和 CT 掃描，或者 PET 和 MRI 掃描。這裡可以對感興趣區域內的所有切片逐個進行配準。

影像分割

許多形式的影像分析都需要識別影像中的結構和物體。影像分割是將影像分割成不同的區域的過程，方法是將屬於同一物體的畫素分組在一起。已經開發出兩種一般方法

閾值定義：其中影像的某些屬性與畫素級的固定或可變閾值進行比較。一個簡單的例子是灰度閾值，其中應用以下圖中左側面板所示的查詢表 (LUT)，並且閾值的值，T，可以互動調整。

當影像包含一個單一的、定義明確的物體或一組具有相似畫素值的物體疊加在具有明顯不同畫素值的背景上時，此技術很有用。但是，當物體靠得很近時，例如心室，灰度閾值會遇到困難。直方圖分析可以用作替代方法，其中根據畫素值的出現頻率對畫素值進行閾值處理，如上圖右側面板所示。其他替代方法包括在應用 CLUT 時對顏色進行閾值處理，監控示蹤劑或對比劑在影像區域中的到達時間，以及分析感興趣物體中畫素周圍畫素值的差異。

區域增長：利用影像物體的兩個特徵

物體的畫素往往具有相似的畫素值，並且
同一物體的畫素是連續的。

一種常見技術是首先在物體中定義一個起始畫素，然後根據特定條件測試相鄰畫素以新增到不斷增長的區域。該條件可以基於畫素值考慮因素，例如以下圖所示，或者基於物體的預期大小或形狀。

**區域增長**：在左上角面板中識別出 CT 掃描中感興趣的物體。指定該物體的畫素值範圍以突出顯示右上角面板中的結果區域，以識別左下角面板中的區域邊界，或將物體提取到右下角面板中的另一個影像中。

請注意，當影像資料包含一組連續的斷層掃描切片時，此方法可以擴充套件到在三維空間中增長區域。

影像融合

在影像配準後，需要一種組合影像資料以形成融合顯示的方法。一種簡單的方法是將兩個影像相加。將它們相乘也是一種選擇。但是，當核醫學資料中存在熱點時，這種形式的影像融合往往會掩蓋潛在的解剖結構，如以下圖所示

第二種方法是交織兩個影像，以便使用每個影像的交替畫素、交替畫素組或交替資料行構建融合顯示，如以下圖所示

骨掃描與射線照相影像透過左側的交織垂直線、中間的交織交替畫素和右側的平鋪相結合。

但是，這種交織會突出顯示與交織過程本身相關的特徵，如上圖左面板中的垂直線所示。所謂的棋盤格顯示，如上圖右面板所示，是一種相關技術，其中交替畫素組以平鋪方式顯示。

第三種方法是使用稱為Alpha 混合的影像合成技術，該技術使用透明度值，α，來確定兩個影像的比例混合，如以下圖所示

使用 Alpha 混合將骨掃描與射線照相影像相結合，左側的透明度值為 0.5，右側的透明度值為 0.2。

這種方法在出版行業發展得很成熟，並且有各種各樣的融合選項。一個常見的選項是，如上圖所示，應用如下形式的等式

融合影像 = (α) 影像 1 + (1-α) 影像 2.

例如，使用 0.5 的透明度值來生成上圖左面板中的影像，結果是可以在熱點中識別出潛在的解剖結構。這種方法的一個強大的功能是，可以互動地改變融合透明度，以便最佳化資料顯示，例如，或確認配準過程的質量 (如上圖右面板所示)。

這種混合方法可以擴充套件到包含可變不透明度函式，其中對一個影像的灰度比例的不同部分應用不同的透明度值。請注意，在此上下文中，透明度和不透明度具有互惠關係。以下圖顯示了示例混合。

使用四種不同的不透明度函式進行影像混合 - 線性：線性不透明度函式；**高-低-高**：對較小和較大畫素值使用高不透明度，對中間畫素值使用低不透明度；**低-高-低**：對較小和較大畫素值使用低不透明度，對中間畫素值使用高不透明度；平坦：應用恆定不透明度。

例如，高-低-高不透明度函式對一個影像對比度比例的頂部和底部端部的畫素值應用高不透明度，對中間畫素值應用低不透明度。結果是在熱點區域之外改善了融合資料的視覺化 - 如上圖右上角面板所示。低-高-低函式具有相反的效果，並且生成能夠視覺化相關解剖細節及其周圍的突出顯示區域的功能 - 如上圖左下角面板所示。根據要融合的兩個影像的性質，還可以應用對數、指數和其他不透明度函式。

在影像融合應用中，選擇不透明度函式和 CLUT 似乎更像是一項藝術工作，而不是科學或資訊科技工作，因為最終結果通常是透過傳達相關醫學資訊的審美印象來實現的。每個研究可能需要一個相當獨特的影像處理步驟組合，具體取決於核醫學研究中是否存在熱點或冷點，以及解剖學研究中影像資料的性質，無論是來自射線照相、X 射線 CT、超聲檢查還是來自各種形式的磁共振成像。正因為如此，用於此類應用的計算機往往具有高度直觀和默契的使用者介面，並具有強大的視覺化功能。例如，Osirix 僅在此原因下運行於 Macintosh 平臺。另一個例子是由一家主要的醫療裝置製造商提供的，他們將一個產品線命名為 **Leonardo**！

我們將簡要提到的最後一種影像融合方法稱為 **選擇性整合**，其中可以使用分割技術，例如從一個影像中提取結構，以便將它們貼上到第二個空間配準影像的相關區域。

我們將本章以一個例子作為結尾，說明以下影像所示的融合研究的 3D 對齊和未對齊。

融合的 SPECT 和 CT 多平面重建，帶有可用於控制其相對 3D 對齊的介面。