近年来,随着计算机技术的发展,云计算,移动互联网,GPU加速,以及智能终端等新技术不断发展和渗透到医学领域,医学图像互联网的新时代已经到来。因此,基于互联网的医学图像数据处理技术逐渐成为热点。在解决区域医疗,远程会诊和远程医疗教学等医疗机构的发展问题时,用户希望通过互联网改变传统的诊断方法,并在任意互联网浏览器上阅片诊断。而且当前医院各部门各自为政,相互之间业务不能深度的融合,导致了众多的数据孤岛,无法合理统筹分配和运用资源,造成了资源的重复使用和浪费,直接的后果是增加了医疗的成本和影响了医护对医学影像信息的临床需求。针对这些问题本文开展了可在互联网环境下运行的医学图像处理研究,即设计一种基于Web的医学图像采集、配准及分割系统。将该系统用于合作医院,采集了医院的20例病患的影像数据进行配准分割处理,同时利用影像科医生的专业知识对该系统的测试结果进行评估分析,由系统评估结果得知该系统的准确率达到85%以上。具体由以下几个模块完成本次系统平台研究工作:(1)基于Web的DICOM(Digital Imaging and Communication of Medicine)医学图像文件采集及三维图像数据的合成。本文研究分析DICOM图像的数据结构和编码方式,实现基于Web的DICOM医学影像的格式转换并显示,以及三维合成平扫相、动脉相、门脉相三个时相的医学图像数据。实验结果表明本系统平台可以很好地读取医学影像数据,并且实现资源共享。(2)基于Web的医学图像配准研究。采用基于特征点的TPS(Thin plate splines)配准算法,利用医护专家的专业知识手动选取肝脏最具标志性且唯一性的特征点。通过采用观察法和定量法评估配准的效果。实验结果表明配准效果良好,为临床医生分析肝癌患者的影像提供了一个可靠的计算机辅助工具。(3)基于Web的医学图像分割及三维建模。采用灰度变换、边缘检测、膨胀腐蚀、打标签以及阈值差分分割等算法分割平扫相和门脉相的CT图像,提取肝脏区域,最后借助3D Doctor软件进行肝脏的三维重建。人体腹部器官结构复杂、联系密切,利用互联网以及计算机图像处理技术自动抽出人体腹部器官中的肝脏部分,可以更加直观、清晰地观察肝脏的形状结构以及为以后的病理解析打下基础。