醫學影像資訊自動化特殊技術研製-類似性影像擷取與影像安全認證及回復(III)

在本計劃中我們所要研究的主題是有關醫學影像自動化的一些特殊資訊技術, 其中包括兩大主要問題: 一是如何利用醫學影像資料庫之影像擷取功能以幫助疾病診療, 二是如何利用數位浮水印技術來達成影像的安全確認以使遠距診療成為實際可行.CBIR指的是以影像視覺內容為基礎之影像搜尋與擷取方法，這與以文字為搜尋對像的傳統式資料庫系統有明顯的不同。在醫學影像資料庫中，我們必需儲存大量的醫療病例包括相關的患部醫學影像以及對該影像之文字診斷說明，目的在於使醫師們能夠利用這些已知的病例及有效的診療方法來幫助有類似病徵的新病例診斷及醫療規劃。過去CBIR系統之研發都以戶外風景影像為對像，這種影像大都有豐富的色彩或紋理當作整張影像的整體特徵；然而醫學影像資料庫系統卻明顯與此不同，主要在於後者必須著重在具有病狀的影像部份，而非整張影像。另一方面，當我們藉網際網路來傳輸醫療影像做為遠距診段斷之用時，確認影像沒有被無意或惡意的篡改，也是本計劃中要解決的另一要題。我們是利用數位浮水印的方法而非傳統數位簽章的方法來解決此問題。由於影像資料的內容反映出影像的真義，是故若將浮水印藏於影像中且不使改變影像內容之意義，則一旦影像遭受篡改，隱藏於其中的浮水印亦必遭受影響，使認證者能夠得知該影像的安全性。與數位簽章比較，浮水印的驗證方法較省時、較直接、較節省空間且不影響影像之品質。本計劃分兩年二階段來執行：第一年以影像中皮膚患部之顏色、腫瘤之形狀、主要器官與患部物件之空間關係做為搜尋相關影像的特徵依據，建立一醫學影像資料庫，並評估其效果，影像的來源將與虎尾的若瑟醫院合作。第二年將建立三種不同數位浮水印的機制，以達成醫學影像安全確認的目的。同時整合影像資料庫的功能以及利用浮水印作影像安全確認的所有機制，並加入適合醫師使用的友善介面，建立一個有特色的醫學影像典藏及通訊系統(PACS)。本系統建構完成之後，將提供給若瑟醫院醫師使用，並取得實際之效果評估，做為後續推廣此系統之依據

肺腫瘤電腦斷層掃描影像之切割、分類與相似影像擷取之自動化系統

Using medical images to help early detection of lung cancer has become an important issue in medical science and clinical practice. Computed Tomography (CT) is a common tool for helping physicians to find pulmonary nodules. Dynamic Contrast Enhanced Computed Tomography (DCE-CT) provides physicians with information about blood flow patterns and microvessel density to help diagnosing lung cancer for pulmonary nodules. To use CT and DCE-CT for diagnosing lung cancer, physicians usually label the shapes of nodules by hand very carefully; otherwise, a misdiagnosis will be made. Based on the information about blood flow patterns and microvessel density of nodules obtained from DCE-CT, a physician can tell how serious the lung cancer is. At the present time, computer-aided diagnosis systems only differentiate lung cancers as benign or malignant. No research works on the detailed classification for lung cancers in an automated way. On the other hand, a huge amount of medical images are generated everyday and establishing medical image databases to store and retrieve images for helping physicians in diagnosis becomes imperiously needed. The technique of image database can help physicians finding relevant CT images similar to the current patient's case for reference so that a more accurate diagnosis and more appropriate treatment planning can be made for the current patient.There are three major goals of this project: (1) To develop a highly accurate pulmonary nodule detection and segmentation system. (2) To develop a highly accurate classification system to differentiate the degree of malignancy for detected lung cancer. (3) To develop a content-based image retrieval system for lung cancer CT-images.We will take the following steps to achieve the above three goals. In the first year, we will develop a new segmentation system, called ISWA (Improved Segmentation by Weighted Aggregation), to segment pulmonary nodules from CT images precisely. In the second year, we will develop a classification system based on fractal dimension features extracted from DCE-CT images and their multi-resolution transformed images. In the third year, an image database system will be created so that physicians can search relevant images based on many query types using query-by-image-example method.This project carries many new and practical techniques. We have enough confidence that the project can be completed successfully in three years.如何利用醫學影像的輔助來及早診斷發現肺癌，已成為近代醫學重要的研究課題。電腦斷層掃描(Computed Tomography, CT)可輔助醫師用來偵測肺部結節(pulmonary nodules)，而動態顯影CT(dynamic contrast enhanced computed tomography, DCE-CT)則能夠針對肺部結節腫瘤的血流特徵型態(blood flow patterns)與微血管密度(microvessel density, MVD)提供量化評估資訊，使醫師能利用此資訊以非侵入性的方式進行診療。以上方法，醫師須以人工方式從CT影像中切割出疑似腫瘤病灶區域，由於手動切割方式常因個人觀點不同，或者人為疏失，造成腫瘤區域大小形狀之誤判。腫瘤區域自CT影像中標示出來之後，醫生依據腫瘤的血流特徵型態與微血管密度的量化資訊來進行腫瘤嚴重性的級別分類。目前電腦輔助診斷系統都以肺腫瘤的良惡性區分為主，鮮少研究針對侵襲性腫瘤的惡性化分期之自動化分類技術做一深入探討。由於醫學影像的大量產生及快速累積，醫學影像資料庫的建立是必要的。醫師在診斷治療上，通常都是憑藉著個人專業知識以及臨床經驗來判讀病患的病況，若能透過醫學影像資料庫系統的輔助，利用影像內容相似病灶比對的方式，將相似病歷從影像資料庫中抽調出來作為參考，將有助於醫師的診斷與療程規化。本研究計畫有下列三大目標：(1) 建立具有高準確度的肺部腫瘤影像切割系統並評估其效果(2) 建立肺部腫瘤惡性化期級之自動分類系統並評估其效果(3) 建立以影像內容為導向之肺腫瘤影像資料庫系統並評估其效果為了達成以上三大目標，我們的具體步驟是：第一年以 Improved Segmentation by Weighted Aggregation 的切割方法為基礎，完成一個具有高準確度的肺部結節影像自動切割系統，準確地偵測與切割肺部結節與胸腔內各部位之器官，並提供切割後之結果使醫生對於肺部結節的形狀與位置有更精確的參考。第二年以多解析度影像分解方法及對動態顯影CT影像之「碎形維度差異性特徵」為基礎，完成一個肺部腫瘤惡性化分級的自動化分類系統，可準確地辨識腫瘤惡性化之等級。第三年以腫瘤本身的特徵及它在胸腔內的相對位置作為資料庫影像的比對依據，用query-by-image-example的方式，建立一個以內容導向可自動搜尋相似病灶影像之肺部腫瘤醫學影像資料庫系統，提供相似病例影像查詢，作為醫師在診斷及治療規劃上的重要參考依據。本計畫具有創新技術及實用價植，依所提步驟執行，應可在三年內順利完成

具有互補功能的影像融合及影像回復之整合系統研製

Image fusion is to preserve all relevant information in the input images of the same scene and integrate them in the resulting image to satisfy the “information-preserving” rule. Because of the limitation of depth of focus in any optical equipment, we can take many multi-focus images for the same scene and then use fusing techniques to generate a fused image which has better quality than all source images for later processing.According to our result of analysis, there are two problems that still cannot be solved in multi-focus image fusion: (1) If noise exists in input source images, it will affect the fusing result. (2) If two objects overlap in the image and the focus point is on the back object, the overlapping area will be still fuzzy in the fused image.We may remove noise in the source images before fusion to solve the first problem. To solve the second problem, we plan to apply a region-based image fusing technique to detect the fuzzy areas first and then use image recovering technique to recover the fuzzy areas. The goal of this project is to develop a new image fusing and recovering integrated system with complementary functions.This project has a two-year plan. In the first year, we will develop a new multi-focus image fusing method that can achieve the best fusing result except the object-overlapping problem. In the second year, we will develop a new image recovering method to reduce the ring-effect. This new image recovering method will be integrated with the image fusing method developed in the first year to solve the overlapping-object problem. Since the recovering process is very slow for areas with serious fuzziness. We use our new image fusion method to corporate with the image recovering technique so that the speed of convergence to idea image will become much faster. The idea of the techniques proposed in this project is new and we believe that the project can be completed successfully in two years.影像融合(Image Fusion)是將多張來源影像對同一取景的重要資訊整合於同一張影像當中。由於取像設備的頸深範圍受限，我們可對不同物件逐一對焦取像，再利用多重對焦影像融合技術，仍然可以獲得一張擁有整體清晰的影像，此一融合後的影像可以提高使用者判讀或後續處理的準確性。根據我們過去的研究分析，對於多重對焦來源影像的融合，有兩個問題無法以影像融合技術完全克服：(一)、若來源影像存有雜訊，將誤導影像融合之判斷，造成不佳的融合效果。(二)、若有兩物件互相重疊，且焦點聚集在後面物件，則前面物件之糢糊會造成後面物件在交界區域亦有模糊效應，融合後的影像在此區仍然糢糊。針對第一項問題，可先對所要融合之影像進行雜訊移除，對第二項問題，我們希望透過區域導向的影像融合方法，將模糊區域偵測出來，並利用影像回復技術，將模糊區域以予復原，使其能清析地呈現在融合影像中，同時避免回復過程所產生的漣漪效應。本研究計畫目的在於研發一套創新且具有互補功能之影像融合與影像回復整合系統。此系統運用影像回復技術來克服影像融合技術在不同對焦物件重疊區域經融合後仍然模糊之問題，同時利用影像融合技術來改善影像回復技術之漣漪效應問題，並加快影像回復之收斂速度。本計畫分二年執行，第一年完成新的最有效的多重對焦影像融合方法，第二年除了完成改進影像回復方法的漣漪效應外，並將此新方法整合到第一年的影像融合方法中，解決不同對焦物件在重疊區域中產生之模糊問題。對影像回復技術而言，影像模糊程度越高，以遞迴方式收斂回復的時間越長，若收斂過程輔以影像融合技術，則收斂速度加快，回復品質亦可提高。對於最後所獲得之影像品質，我們各以Q指標及空間頻率的方法來估測之，以驗證我們所提方法的有效性。本計畫具有創新及實用價值，依所提步驟進行，應可在兩年內順利完成

Automatic Programming for PAL Test Programs Generation System

本研究計畫之重點,乃在於建立一個測試PAL( Programmable ArrayLogic)之自動化程式設計系統( Automatic Programming System).以人力撰寫測試程式,不 僅費時費力,且容易發生錯誤.本系統之功能在於 利用自動化程式設計之技術以取代人力,並針對 不同邏輯設計之PAL IC,自動產生不同之測試程式, 以檢驗PAL IC之品質.自動化程式設計不僅能迅速 地產生所需要之測試程式,並且利用該程式來控 制測試器(Tester),使測試結果更為準確完全,進而 提高PAL IC測試之產能及品質.自動化程式設計之研究,過去已有許多人提出,其 中以人工智慧為基礎所建立之雛型系統較為引人 注目.然而這些系統,只能產生具有簡單輸出和輸 入資料之程式,對於輸出,輸入和執行過程均較為 複雜之測試程式,目前尚無完全自動化之測試程 式產生系統.在本計畫中,我們提出一個完全自動化之測試程 式產生系統.本系統之設計,先利用問題減化法( Problem-Reduction),產生一個高階的PAL IC測試程序( Testplan),而此程序中的每一個測試(Test),則以架構 結構(Frame Structure)來表示,然後再利用以架構結構 為基礎之推理能力(Frame-based Reasoning),來完成程式 轉換(Program-Transformation).在程式轉換過程中,每一 測試所需要之資料,則儲存於特殊設計之資料庫 系統中,並利用PAL之型態作為存取資料之索引.至 於燒進PAL IC裡面之邏輯,我們則以保險絲圖(Fuse Maps)來表示,以便輸入本系統之剖析器(Parser).目前 我們所設計完成之剖析器,已能成功地辨認42種 PALTYPES裡面之任何邏輯,並有能力轉換成相對之布 林方程式(Boolean Equations)

醫學影像資訊自動化特殊技術研製-類似性影像擷取與影像安全認證及回復(I)

在本計劃中我們所要研究的主題是有關醫學影像自動化的一些特殊資訊技術, 其中包括兩大主要問題: 一是如何利用醫學影像資料庫之影像擷取功能以幫助疾病診療, 二是如何利用數位浮水印技術來達成影像的安全確認以使遠距診療成為實際可行.CBIR指的是以影像視覺內容為基礎之影像搜尋與擷取方法，這與以文字為搜尋對像的傳統式資料庫系統有明顯的不同。在醫學影像資料庫中，我們必需儲存大量的醫療病例包括相關的患部醫學影像以及對該影像之文字診斷說明，目的在於使醫師們能夠利用這些已知的病例及有效的診療方法來幫助有類似病徵的新病例診斷及醫療規劃。過去CBIR系統之研發都以戶外風景影像為對像，這種影像大都有豐富的色彩或紋理當作整張影像的整體特徵；然而醫學影像資料庫系統卻明顯與此不同，主要在於後者必須著重在具有病狀的影像部份，而非整張影像。另一方面，當我們藉網際網路來傳輸醫療影像做為遠距診段斷之用時，確認影像沒有被無意或惡意的篡改，也是本計劃中要解決的另一要題。我們是利用數位浮水印的方法而非傳統數位簽章的方法來解決此問題。由於影像資料的內容反映出影像的真義，是故若將浮水印藏於影像中且不使改變影像內容之意義，則一旦影像遭受篡改，隱藏於其中的浮水印亦必遭受影響，使認證者能夠得知該影像的安全性。與數位簽章比較，浮水印的驗證方法較省時、較直接、較節省空間且不影響影像之品質。本計劃分兩年二階段來執行：第一年以影像中皮膚患部之顏色、腫瘤之形狀、主要器官與患部物件之空間關係做為搜尋相關影像的特徵依據，建立一醫學影像資料庫，並評估其效果，影像的來源將與虎尾的若瑟醫院合作。第二年將建立三種不同數位浮水印的機制，以達成醫學影像安全確認的目的。同時整合影像資料庫的功能以及利用浮水印作影像安全確認的所有機制，並加入適合醫師使用的友善介面，建立一個有特色的醫學影像典藏及通訊系統(PACS)。本系統建構完成之後，將提供給若瑟醫院醫師使用，並取得實際之效果評估，做為後續推廣此系統之依據