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二、运用电子信息科学的方法解决生物医学中的问题
电子信息科学的方法主要应用于生物医学信息(信号、图象等)的检测与处理,以及对生物体的监控。
这对于提高医学诊断和治疗水平起了极大的作用,并使无损伤医学诊断跃上了一个新的台阶。
(一)生物医学信号的测量
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术。
生物医学传感器是获取各种生物信息并将其转换成易于测量和处理的信号(一般为电信号)的器件,是生物医学信号检测的关键技术。
绝大部分生物医学信号都是信噪比很低的微弱信号,且一般都是伴随着噪声和干扰的信号。
而对于此类信号必须采用抑制噪声的处理技术。
对于生物医学信号检测来说,经常需要考虑的噪声有:
工频干扰、电极接触噪声、运动轨迹、呼吸引起的基线漂移和不同信号之间的相互干扰。
由于生物系统十分复杂,生物体内的信息丰富,生物信号检测技术十分重要。
生物医学信号检测研究目的一是对生物体系结构与功能的研究,二是协助对疾病进行诊断和治疗。
,由于研究者所站的立场、目的以及采用的检测方法不同,使生物医学信号的检测技术的分类呈现多样化,具体介绍如下:
①无创检测、微创检测、有创检测;
②在体检测、离体检测;
③直接检测、间接检测;
④非接触检测、体表检测、体内检测;
⑤生物电检测、生物非电量检测;
⑥形态检测、功能检测;
⑦处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;
⑧透射法检测、反射法检测;
⑨一维信号检测、多维信号检测;
⑩遥感法检测、多维信号检测;
一次量检测、二次量分析检测;
分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
由于生物医学信号的上述特点和检测方法,使其成为传感器技术的一个重要应用领域。
生物医学测量与控制技术目前最值得关注的发展方向是1)生物传感器的研究,它将朝着微型化与集成化方向发展,包括:
a)以无机物为材料的生物传感器,比如全部基于标准CMOS工艺的离子传感器的研制;
b)利用无机材料和有机材料结合的生物传感器,比如基于神经细胞的生物传感器的研制。
c)多传感器的集成技术。
2)对微弱生物信号检测、抗干扰和处理技术的研究。
3)植入式测量与控制系统的研制。
4)生物遥测与遥控技术。
(二)生物医学信号的处理
生物医学信号是从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息特征,,它涉及生物体各层次的生理,生化和生物信号,受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点:
1)信号弱,例如从母体腹部取到的胎儿心电信号(FECG)仅10~50微伏。
脑干听觉诱发响应信号小于1微伏。
2)噪声强,由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。
3)频率范围一般较低,除心音信号频谱成份稍高外,其他电生理信号频谱一般较低。
4)随机性强,生物医学信号不但是随机的,而且是非平稳的。
因此若要把掺杂在噪声和干扰信号中的有用的生物医学信号检测出来,除要求用于检测的传感器系统具有灵敏度高,噪声小,抗干扰能力强,分辨力强,动态特性好之外,对信号提取和分析的手段亦有较高的要求。
生物医学信号处理就是研究从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。
生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号,在此基础上诊断疾病的存在。
近年来随着计算机信息技术的飞速发展,对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法:
如对信号时域分析的相干平均算法;
对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;
对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;
对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布(维格纳分布)、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;
对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。
(三)医学成像和图像处理
医学图像由于其含有极其丰富的病人信息而在医生的诊断和治疗中已占有愈来愈重要的地位。
医学图像技术又可分为两大部分:
①医学成像技术.②医学图像处理技术。
前者的主要任务是把人体中医生感兴趣的信息提取脚来,并以图像的形式表现出来。
医生感兴趣的信息可以是形态的信息,功能的信息以及成份的信息等。
图像的形式可以是二维的.二维的以及四维的。
医学图像处理技术的主要任务是在获得医学图像以后对它进行分析,识别,分割,解释和分类.以把某些部分增强,或提取某些特征.有些场合中成像过程和处理过程也可能是结合成一体的。
1、医学成像技术:
到目前为止出现的所有成像方法,几乎都与核或电磁有关。
如果从利用的电磁波的频率高低上对医学成像模式进行分类,在静态场领域有电生理成像,低频领域有阻抗CT,高频领域有微波CT,光领域有光学CT,在更高的频率领域有X线CT。
其中X线CT早已进入实用的阶段。
此外还有利用磁场相互作用机制的磁共振成像技术(MRI)。
加上最近受到重视的一些功能成像方法,如功能磁共振成(fMRI)和正电子发射断层扫描技术(PositronEmissionTomography,PET)等,如此众多的医学影象手段提供了大量的有关病人的各种信息,包括形态的和功能的、静态的和动态的等,被广泛应用于诊断和治疗,成为现代化中必不可少的手段和工具。
目前临床广泛使用的医学成像模式主要分为以下四类。
(1)X线成像技术
X-线成像技术可以说是在医院当中应用的最传统、最广泛的一种医学影象技术。
X-线图像建立在当X-线透过人体时,各种脏器与组织对X-线的不同吸收程度的基础上,因而接收端将得到不同强度的射线,传统的做法是将之记录在胶片上得到X胶片。
随着电子技术的发展,这种传统方法的弊端日趋突显出来。
当X-线图像一旦形成,其图像质量便不能做进一步改善;
不便于计算机处理,也不便于存储、传输和共享等。
在评价20世纪X成像技术时,多数资深专家均认为影像的数字化是最新、最热门及最重要的进展。
数字化成像可以利用大容量磁、光盘存储技术,以数字化的电子方式存储、管理、传送、处理、显示医学影象及相关信息,使临床医学彻底摆脱对传统硬拷贝技术的依赖,真正实现X-摄影的无胶片化。
目前采用的直接数字化X-线影象的方法主要有两种:
直接X-线影象探测仪(DirectRadiographyDetector,DRD)和平板探测仪(FlatPanelDetector,FPD)。
DRD最早由Sterling公司申请专利,现已进入商品化阶段。
FPD由Trexell公司研制成功。
这两项技术的发展方向均是设法进一步提高分辨率和实时性。
数字影像可以说是伴随着计算机技术的发展应运而生。
1981年第15届国际放射医学会议上首次展出了数字放射新产品。
进入90年代中后期,国外已经推出了多种新型的数字化X-线影象装置;
传统X-线装置中的X-线乳腺影像设备也已数字化。
到目前为止,市场上的数字化的X-线影像设备已占70%以上。
可以预期,数字化的X-线影像设备将逐步成为市场的主宰,并将使21世纪的X-线诊断发生令人瞩目的变化。
(2)磁共振成像技术(MagneticResonanceImaging,MRI)
在磁共振成像领域,自从1946年哈佛大学的E.M.Purcell和斯坦福大学的F.Bloch发现了核磁共振现象并因此获得1952年诺贝尔物理奖起,直到70年代初,它一直沿着高分辨核磁共振波谱学的方向发展,成为化学、生物学等领域研究分子结构不可缺少的分析工具。
1972年R.Damadian注册了第一个关于核磁共振成像的专利,提出了磁共振成像的思想,并指出可以用磁共振成像仪扫描人体检查疾病。
1982年MRI扫描仪开始应用于临床。
由于质子(1H)结构简单,磁性较强,是构成水、脂肪和碳水化合物的基本成分,所以目前医学上主要利用质子(1H)进行MRI成像。
其成像主要利用磁共振原理,以一定宽度的射频脉冲磁场使具有磁性核的原子产生共振激发;
被激发的原子核的退激时间的长短反映了磁性核周围的环境情况。
通过测量生物组织退激过程中磁化强度的变化,即可获取反映内部结构的图像。
磁共振成像由于其空间分辨率高、对人体危害性小、又能提供大量的解剖结构信息等优点而被广泛应用于临床诊断。
随着技术的发展和需求的提高,动态成像或功能成像是未来世纪MRI的研究方向(functionalMRI,fMRI)。
一个成功的应用是用外面的造影剂或内生的血氧度相关效应(BOLD)描述视觉皮层的活动。
BOLD的成像原理是基于血红蛋白的磁化率随脱氧过程而急剧变化。
在静脉血管内脱氧血红蛋白浓度发生变化时,会在血管周围引起磁场畸变,而这种变化可以被探测记录下来。
在功能神经科学研究领域中,BOLD成像有很多优点。
这类研究完全非侵入性,产生的图像数据与解剖结构的数据是完全配准的。
BOLD技术已经发展得比较好,它在解释大脑在正常和病理状态的功能方面很有前途。
迄今为止,fMRI虽然只有短短几年的历史,但理论与实验都已取得了许多有重要意义的结果。
它的最大优点是无损伤(不用外源介质),可以直接进行反复的非侵入性的功能测量。
与同样属于功能成像的PET相比,fMRI则是更新的技术,成像速度比PET快,而且提供了更好的空间分辨率。
fMRI未来的发展方向是,一要进一步加强对fMRI信号的实质的认识和理解,这是基本的前提。
另一方面,从实验设备的硬件和软件的结合上进一步提高灵敏度和分辨率(包括时间分辨率和空间分辨率),这是核磁共振现象的本质决定的一个永恒的研究主题。
(3)核医学成像(NMI)
核医学成像目前以单光子计算机断层成像(SPECT)和正电子断层成像(PET)为主。
其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂,使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织,通过测量其在人体内的分布来成像。
NMI不仅可以提供静态图像,而且可提供动态图像。
(4)超声波成像(UltrasonicImaging)
超声波成像属于非电离辐射的成像模态,以二维平面成像的功能为主,加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内,在市场上已经广泛使用。
超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。
但是,它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的。
2、医学图像处理技术
医学图像处理是指对已获得的图像作进一步的处理,其目的或者是使不够清晰的图像复原,或者是为了突出图像中的某些特征信息,或者是对图像做模式分类等。
在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图像去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。
至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图像是很难实现的。
因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图像进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。
此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。
医学图像处理技术包括很多方面,下面主要从图像分割、图像配准、图像融合以及伪彩色处理技术几个方面进行介绍。
图像分割:
由于人体的组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点,医学图像分割技术的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来,从而为定量、定性分析提供基础,同时它也是三维可视化的基础。
传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法,基于区域的分割方法,依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等。
基于边界的分割方法主要是利用梯度信息确定目标的边界。
近年来,随着其它新兴学科的发展,产生了一些全新的图像分割技术。
如基于模糊理论的FCM(模糊c均值)方法、基于神经网络的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。
图像分割技术具有一些公共的特点,各种分割方法面向的是特定的应用,没有通用性的方法;
针对某一问题利用多种分割方法结合来处理;
常要用到医学领域的相关知识。
由于医学图像分割问题的困难性,在目前无法完全由计算机完成分割任务的情况下,人机交互式分割方法逐渐成为研究重点。
图像配准:
医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种或一系列空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。
配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。
图像配准是图像融合的先决条件与关键,图像配准精度的高低直接决定着融合结果的质量。
配准处理一般可以分为图像变换和图像定位两步:
(1)图像变换:
其目的在于确保多源图像对同一脏器在空间描述上的一致性。
图像的变换包括平移、旋转定标、反射等处理,医学图像常用的基本变换有:
刚体变换、仿射变换、投影变换和非线性变换。
(2)图像定位:
在实际应用中,图像分辨率越高,图像细节越丰富,实现点到点意义的对应难度越大。
图像的定位(配准)方法可大致分为两大类:
基于外部定位和基于内部特征的方法。
近年来小波变换也被应用于图像配准中,这种方法有较强的鲁棒性,而且可以加快配准时间。
此外,基于一定数学物理模型的非线形配准也是近年研究的热点。
图像融合:
融合图像的创建又分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。
(1)图像数据融合:
目前主要有两类方法:
以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。
以像素为基础的方法,是对图像进行逐点处理,把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作,算法实现比较简单,不过实现效果和效率都相对较差,融合后图像会出现一定程度的模糊。
以图像特征为基础的方法,要对图像进行特征提取、目标分割等处理,用到的算法原理复杂,但是实现效果却比较理想。
有Laplacian金字塔法、gaussian金字塔法、比率低通金字塔法、多分辨率形态滤波法和小波变换法等,这类方法几乎都是从变换域上的图像编码和压缩技术延伸来的。
其基本步骤一般是将源图像分别变换至一定的变换域上,根据设计好的融合规则在变换域上创建融合图像,然后在逆变换重建融合图像。
(2)融合图像的显示:
常用的有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。
伪彩色显示一般以某个图像为基准,用灰度色阶显示,另一幅图像叠加在基准图像上,用彩色色阶显示;
断层显示法常用于某些特定图像,可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示,便于观察者进行诊断;
三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示,使观察者可更直观地观察病灶的空间解剖位置,这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。
在图像融合技术研究中,不断有新的方法出现,其中小波变换在图像融合中的应用,基于有限元分析的非线形配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。
伪彩色图像处理技术:
伪彩色图像处理技术是将黑白图像经过处理变为彩色图像,可以充分发挥人眼对彩色的视觉能力,从而使观察者能从图像中取得更多的信息。
经过伪彩色处理技术,提高了对图像特征的识别。
临床研究对CT.、MRI、B超和电镜等图片均进行了伪彩色技术的尝试,取得了良好的效果,部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。
(四)生物芯片
生物芯片是根据生物分子间特异相互作用的原理,将生化分析过程集成于芯片表面,从而实现对DNA、RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。
狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物分子固着于硅片、玻璃片(珠)、塑料片(珠)、凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。
因此生物芯片技术又称微陈列技术,含有大量生物信息的固相基质称为微阵列,又称生物芯片。
生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯,亦称微电子芯,也就是缩微实验室芯片。
生物芯片的第一个应用领域是检测基因表达。
但是将生物分子有序地放在芯片上检测生化标本的策略是具有广泛的应用对基因组DNA进行杂交分析可以检测DNA编码区和非编码区单个碱基改变、确失和插入,DNA杂交分析还可用于对DNA进行定量,这对检测基因拷贝数和染色体的倍性是很重要的。
因此生物芯片对于基因工程的发展具有重大意义。
此外,在临床上,同样药物的剂量对病人甲有效可能对病人乙不起作用,而对病人丙则可能有副作用。
在药物疗效与副作用方面,病人的反应差异很大。
这主要是由于病人遗传学上存在差异,如药物应答基因,导致对药物产生不同的反应。
如果利用基因芯片技术对患者先进行诊断,再开处方,就可对病人实施个体优化治疗。
另一方面,在治疗中,很多同种疾病的具体病因是因人而异的,用药也应因人而异。
如将这些基因突变部位的全部序列构建为DNA芯片,则可快速地检测病人是这一个或那一个或多个基因发生突变,从而可对症下药,所以对指导治疗和预后有很大的意义。
医疗界的诊断和治疗水平也会因此而迈上一个更高的台阶。
(五)发展趋势及我的看法
电子科学技术的发展及其在医学上的应用无疑对生物医学有着重要的作用。
在医学诊断方面,精密医疗仪器、迅速发展的CT和MRI成像技术、以及各种基于数学变换的信号与图象处理和分析方法不仅提高了诊断的精确性,提早了诊断时间,还能减轻对人体的损伤。
尤其是对生物体内深层次信息的提取和处理能提供更丰富、更准确、更关键的诊断信息。
在医学保健和治疗方面,各种自动监护系统正受到欢迎,计算机医学信息网络使世界各地高水平的医学专家对某一医院的疑难杂症的会诊成为一件平常的事情,各种治疗机和康复仪往往使治疗无副作用和无创伤。
我认为在医学诊断、治疗和保健方面,医学成像、医学信息网络及多媒体技术应用、病人自动监护、家庭医疗保健、生物电磁效应及放射线治疗、微型可植入式医疗仪器、最小损伤手术等是最值得注意的发展方向。
在可以预见的未来,随着信息技术在通信、远程控制、微处理及模式识别等方面的不断发展,必将为生物医学工程领域带来更大的发展空间,并由此使人们可以接受更高水平的医疗服务。
三、现代生物医学的最新成果推动电子信息科学的发展
如上文所说,生物医学电子学是一门新兴的,涉及生物、医学、电子信息科学等多学科交叉的边缘学科。
它运用电子信息科学的方法解决生物医学中的问题,为提高人类生活水平及健康保证提供了新的途径。
同时,现代生物医学的最新成果也推动电子信息科学的发展。
例如,提供新型材料以及为新一代智能计算机系统提供新一代器件,新的体系结构和新的计算原理等。
这方面的研究主要包括以下内容:
生物(或有机)电子功能材料,分子电子器件,生物传感器,以及生物信息系统的建模与(仿真(包括生物计算和神经网络)。
下文主要对分子和生物分子电子学、生物传感器两方面进行说明。
(一)分子和生物分子电子学
分子和生物分子电子学通常也简称为分子电子学,是通过对分子结构与功能的研究,寻求分子内和分子间信息的传递和处理,从而以分子器件实现电子器件的功能,最终目标是研制由分子器件构造的并行分布式仿生智能信息处理系统。
目前分子电子学研究的内容有:
1)纳米技术;
2)纳米结构分子材料的获得及应用;
3)分子器件的作用机理和模型;
4)分子计算系统模型等。
分子电子技术充满挑战。
要开发出一种无导线装配的计算机构造,就需要用化学方法组装成纳米线路,但是比当前用光印制的无机线路,它的实现可能在很长一段时间内会有更多的问题。
因此,向分子电子技术过渡将是渐进的,会存在一定中间阶段,其中包括使用通常的硅技术与分子组件集成,以构成混杂装置。
这种可能性是极大的,因为随着微电子加工工艺的发展,其水平将可能达到分子水平。
(二)生物传感器
在生物医学工程上常用的传感器除了常用的压力、心音、温度、液位报警等类型外,近几十年来生物传感器技术有了迅速的发展.生物传感器是一个非常活跃的研究和工程技术领域,它与生物信息学、生物芯片、生物控制论、仿生学、生物计算机等学科一起,处在生命科学和信息科学的交叉区域。
生物传感器是发展生物技术必不可少的一种先进的检测方法与监控方法,也是物质分子水平的快速、微量分析方法。
它们的共同特征是:
探索和揭示出生命系统中信息的产生、存储、传输、加工、转换和控制等基本规律,探讨应用于人类经济活动的基本方法。
生物传感器由分子识别部分(敏感元件)和转换部分(换能器)构成,以分子识别部分去识别被测目标,是可以引起某种物理变化或化学变化的主要功能元件。
分子识别部分是生物传感器选择性测定的基础。
医学领域的生物传感器发挥着越来越大的作用。
生物传感技术不仅为基础医学研究及临床诊断提供了一种快速简便的新型方法,而且因为其专一、灵敏、响应快等特点,在军事医学方面,也具有广阔的应用前景。
在临床医学中,酶电极是最早研制且应用最多的一种传感器。
利用具有不同生物特性的微生物代替酶,可制成微生物传感器。
在军事医学中,对生物毒素的及时快速检测是防御生物武器的有效措施。
生物传感器已应用于监测多种细菌、病毒及其毒素。
由于生物传感器可以取代常规的化学分析方法,因此,它的出现可以说是一场技术革命。
为此,世界上一些科技发达的国家都把生物传感器的研究作为生物技术产业化的关键技术,投入了相当大的人力、物力进行研制开发。
目前,市场上出售的生物传感器大多是第二代产品,它含有生物工程分子,能直接感知并测定出指定的物质。
第三代或第四代的生物传感器的典型代表是把硅片与生命材料相结合制成的生物硅片。
这种有机与无机相结合的生物硅片比传统硅片的集成度要高几百万倍,且在工作时不发热或仅产生微热。
(三)发展趋势和我的想法
现代和未来的信息社会中,信息处理系统要对自然和社会的各种变化做出反应,首先需要通过传感器将外界的各种信息提取出来并转换成信息系统中的信息处理单元(即计算机)能够接收和处理的信号。
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