多光谱皮肤镜图像处理工作站对于诊断图像数据处理的应用

摘要：目的：探究多光谱皮肤镜图像处理工作站对于诊断图像数据处理的应用效果。方法：选择我院2023年5月至2024年4月收治的96名需进行皮肤图像诊断患者参与本次实验，实验前将96名患者随机编码并平均分为实验组与对照组两组，每组48名患者。实验期间对对照组患者采用常规的医学图像诊断技术进行诊断图像数据处理，对实验组患者则在常规的医学图像诊断技术基础上应用多光谱皮肤镜图像处理工作站进行诊断图像数据处理，对比两组患者的图像数据处理效果。结果：实验组患者的数据处理准确度明显高于对照组患者，p＜0.05，数据对比差异显著，具有统计学意义。结论：多光谱皮肤镜图像处理工作站可以为医生提供更加优质的医学图像，让医生在对皮肤图像进行诊断时更具针对性，从而获得更加准确的图像数据处理结果，提高治疗效率和质量，值得广泛推广使用。

关键词：诊断图像；数据处理；多光谱皮肤镜图像处理工作站

在进行临床医学图像诊断时，不仅需要医生具有良好的专业技能，还需要医生具备较强的医学知识和临床经验，这样才能在进行医学图像诊断时更加准确[1]。因此，为了提高对皮肤图像数据处理的效率和质量，需要在医院建立一套完善的、现代化的皮肤镜图像处理工作站。随着医学技术的发展，多光谱皮肤镜图像处理工作站被用于皮肤图像的分析和诊断。多光谱皮肤镜图像处理工作站通常由专用诊断显示装置、存储处理系统、软件等组成[2]。用于显示、处理、传输和存储数字诊断图像。其次，在工作站上采集的皮肤图像，可以进行多种图像处理和分析，包括放大、缩小、旋转、调整亮度和对比度等处理。传统的皮肤镜检查需要经验丰富的医生才能进行诊断，而皮肤镜图像处理工作站可以大大缩短检查诊断的时间，提高诊断的准确性和可靠性。此外，该工作站可以为医院提供更加便捷和高效的皮肤病检查服务，为患者提供更好的医疗体验[4]。基于此，为了探究多光谱皮肤镜图像处理工作站对于诊断图像数据处理的应用效果，笔者选择我院2023年5月至2024年4月收治的96名需进行皮肤图像诊断患者参与本次实验，实验前将96名患者随机编码并平均分为实验组与对照组两组，对实验组患者则在常规的医学图像诊断技术基础上应用多光谱皮肤镜图像处理工作站进行诊断图像数据处理，对比两组患者的图像数据处理效果，具体实验内容如下：

1. 资料与方法

1.1一般资料

选择我院2023年5月至2024年4月收治的96名需进行皮肤图像诊断患者参与本次实验，实验前将96名患者随机编码并平均分为实验组与对照组两组，每组48名患者。其中实验组中有男性患者25名，女性患者23名，所有患者年龄在18-55岁之间，平均年龄为（37.21±2.28）岁，对照组中有男性患者24名，女性患者24名，所有患者年龄在18-56岁之间，平均年龄在（37.62±2.13）岁。对比两组患者的性别、年龄等基本资料，p＞0.05，数据对比无明显差异具有可比性。

1.2纳入与排除标准

纳入标准：①患者年龄≥18岁；②参与本次研究的患者均为自愿参与本研究，并签署知情同意书；③具有完整的病历资料，包括：姓名、性别、年龄、发病时间、皮损部位、皮损形态。

排除标准：①有其他严器质性重疾病史者；②处于急性期患者；③不愿参加本次实验者；④拒绝使用多光谱皮肤镜图像处理工作站进行医学图像诊断的患者；⑤对多光谱皮肤镜图像处理工作站进行操作使用有明显恐惧心理者。

1.3方法

实验期间对对照组患者采用常规的医学图像诊断技术进行诊断图像数据处理，对实验组患者则在常规的医学图像诊断技术基础上应用武汉博视电子有限公司生产的注册证编号为鄂械注准20212063299、型号规格为CBS-2028多光谱皮肤镜图像处理工作站进行诊断图像数据处理，具体实验方法如下： ①将需要处理的皮肤镜图像导入工作站中。可以通过USB、SD卡、云盘等多种方式进行导入。②打开图像处理软件，对图像进行预处理。预处理包括调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数，以及去除噪声和干扰。③对处理后的图像进行分类和标注。可以根据病变类型、位置、程度等因素进行分类和标注，方便后续的分析和比较。④ 对标注好的图像进行存储和管理。可以将不同类别的图像存储在不同文件夹中，也可以建立数据库进行管理。⑤ 利用工作站提供的皮肤镜分析工具，对图像进行分析和比较。可以通过对比不同时间、不同患者的图像，进行病情的评估和跟踪。⑥输出分析结果。可以将图像的分析结果输出为报告，以便医生进行诊断和治疗。

1.4观察指标及评价标准

有专业医生使用诊断图像数据处理准确度评价表综合评价两组患者的图像处理准确度，具体判定内容如下：（1）面积测量标准差（%）：以所有皮肤镜图像中所有皮损区域面积总和为单位，计算所有皮损面积平均值。其中，正常皮肤镜图像为0~5个点；病理皮肤镜图像为0~10个点；色素痣图像为0~20个点；白斑图像为0~50个点。（2）诊断图像处理准确度：根据国际标准对诊断图像数据处理准确度进行评价，主要分为低、中、高3级，其中低一级包括：①准确识别；②精确识别；③错误识别。（3）将上述诊断图像数据处理结果与病理报告进行比较，两组患者均由同一病理医师进行病理分析，如病理诊断存在明显差异，则采用病理医师对结果进行判定。该表满分为一百分，分数越高说明对图像数据的处理准确度越高。

1.5统计学方法

采用 SPSS21.0软件进行统计学分析。正态分布计量资料以均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验；非正态分布的计量资料以中位数和四分位间距表示，两组间比较采用Mann-WhitneyU检验；计数资料以率表示，组间比较采用χ2检验，P<0.05认为差异具有统计学意义。

2. 结果

2.1对比两组患者的图像数据处理准确度

实验组患者的数据处理准确度明显高于对照组患者，p＜0.05，数据对比差异显著，具有统计学意义，详细实验数据见表1

表1 两组患者的图像数据处理准确度比较[x̄±s]

3. 讨论

随着现代医学的发展，皮肤镜图像处理已成为临床诊断和治疗皮肤病的重要手段。传统的皮肤镜检查是通过光学原理来观察皮肤的外观，然而由于光学原理和成像原理的限制，使得图像观察中存在较多的弊端[5]，例如：容易受到周围环境、光源、检查体位、被检者主观因素等因素影响，使得图像质量难以得到保证。其次，由于设备的成像原理是将光辐射转换为图像，而不同的被检部位对于不同波长的光辐射有着不同的吸收特性[6]，这就导致了皮肤在成像过程中对光线变化的反应会存在一定程度上的差异，严重影响了图像数据处理的准确性。近年来，随着计算机技术的发展和广泛应用，计算机软件系统也逐渐应用到医学领域中，使医学影像技术得到了长足的发展[7]。多光谱皮肤镜图像处理工作站是一种先进的医学影像分析系统，主要用于皮肤病变的诊断和研究，通过采集和处理不同波长下的皮肤镜图像，提供比传统白光成像更丰富的皮肤组织信息，首先， 多光谱皮肤镜利用多种光谱（如紫外、可见光、近红外）照射皮肤，捕捉在不同波长下皮肤组织的反射、吸收和散射特性。每种波长对应的图像能够揭示皮肤的不同层次和成分。同时，使用专门设计的多光谱相机和光源系统，工作站可以快速采集多幅不同波长的皮肤图像。这些图像包含丰富的光谱信息，能够展示皮肤的表面结构和深层组织特性。另外，数据站可以通过高级图像处理算法（如图像融合、纹理分析、光谱解混等），系统将不同光谱的图像进行整合和分析，从中提取有诊断意义的特征信息。例如，某些算法可以区分出良性和恶性皮肤病变，或量化色素沉着和血液分布等。多光谱图像能够提供比单一波长图像更多的信息，有助于皮肤病变的早期识别和分类。通过分析多光谱图像，医生可以更准确地判断皮肤病变的性质，减少误诊和漏诊。其可以精确定位皮肤病变的位置和范围，并定量分析其特征。例如，在黑色素瘤的诊断中，多光谱图像能够清晰显示黑色素的分布，有助于评估肿瘤的边界和侵袭深度。经过治疗后的皮肤病变区域，其光谱特征会发生变化[8]。通过对比治疗前后的多光谱图像，医生可以直观地看到治疗效果，从而调整治疗方案。总之，多光谱皮肤镜图像处理工作站通过先进的成像和数据处理技术，为皮肤病的诊断、治疗和研究提供了强有力的支持，显著提高了医疗水平和效率。

并且通过相关研究表明，多光谱皮肤镜图像处理工作站以其高精度、实时性、多样性、便携性、智能化、多平台支持的特点被广泛应用于皮肤检查过程中，其可以实现对图像的灰度化、直方图均衡化、噪声去除、边缘增强、平滑处理、阈值分割等一系列图像处理操作，并将其应用到临床实践中，有效地提高了皮肤检查的质量和效率。通过实验结果进行分析可知实验组患者的数据处理准确度明显高于对照组患者，p＜0.05，数据对比差异显著，具有统计学意义。这说明在使用多光谱皮肤镜图像处理工作站进行图像数据处理之后，患者的诊断结果更加准确和有效。

综上所述，多光谱皮肤镜图像处理工作站站可以为医生提供更加优质的医学图像数据处理，让医生在进行皮肤图像诊断时更具针对性，从而获得更加准确的图像数据处理结果，提高治疗效率和质量，值得广泛推广使用。

参考文献：

[1]王旭开.基于CMOS高清医用电子内镜图像处理器的设计[J].生物医学工程与临床,2020,24(04):387-392.

[2]高菲菲.基于视觉分拣等六种功能的机器人工作站设计及研究[D].河北工业大学,2019.

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[4]张峰,陈宇导,彭小林,等.Hawkeye仪器图像处理工作站的升级维护探讨[J].医疗卫生装备,2015,36(09):151-152.

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[6]刘洋.乳腺机图像工作站软件的研究与设计[D].上海交通大学,2015.

[7]罗云.基于DICOM的X光机工作站图像处理性能改进及实现[D].武汉理工大学,2014.

[8]陈婧.医用高清电子内窥镜图像处理技术研究[D].浙江大学,2013.