22、MATLAB在核医学图像处理中的应用

MATLAB在核医学图像处理中的应用

1. 引言

图像处理和分析的先进技术在医学领域得到了广泛应用。在医学应用中，图像数据用于收集有关患者成像过程的详细信息，无论是疾病过程还是生理过程。医学图像提供的信息已成为当今患者护理的重要组成部分。

核医学图像呈现出人体结构和器官的生理特性信息。为了获得高质量的医学图像以进行可靠诊断，图像处理是必要的。图像处理和分析应用于医学的目的是提高获取图像的质量，并以高效准确的方式从医学图像数据中提取定量信息。

MatLab是MathWorks开发的用于科学和工程计算的高性能交互式软件包。它允许进行矩阵计算、算法实现、模拟、函数和数据绘图，以及通过图像处理工具箱进行信号和图像处理。MatLab能够对多种模态的核医学图像进行定量分析和可视化，如单光子发射计算机断层扫描（SPECT）、正电子发射断层扫描（PET）或混合系统（SPECT/CT）。

本文将重点介绍MatLab在核医学图像处理中的应用，包括理论背景和实例。

2. 核医学成像

核医学利用放射性药物的特性来获取人体生理和生化的临床信息。根据患者的检查需求，将放射性核素附着在药物（示踪剂）上，然后通过静脉注射、吞咽或吸入的方式将其输送给患者。放射性药物遵循其生理途径，在短时间内集中在特定的器官和组织中。然后，患者被放置在核医学设备下，该设备可以检测人体发出的辐射，从而生成放射性药物生物分布的图像。

核医学中主要有两种患者成像方法：平面成像、动态成像或SPECT成像，以及PET成像。在过去十年中，混合系统得到了发展，将CT技术与SPECT或PET相结合，分别产生了SPECT/CT和PET/CT。本文将重点介绍MatLa