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数学形态学在生物医学中的应用

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摘要:本文就数学形态学在生物医学中的应用展开详细分析,并提出具体的研究思路,与广大读者借鉴。

关键词:数学形态学;生物医学;应用方式;问题研究

1数学形态学的理论架构

1.1数学理论

数学形态学的数学基础具有单向化性质,其数学应用基础为集合论和信息论,主要探讨图形之间的等列变换。数学形态学具备完整的数学体系之后,形态学的图像分析处理、形态滤波器的特性分析和系统设计就有了简便和通用的手段。数学形态学的应用可以有效简化图像数据的处理流程,保持它们最本质的数据状态。可以说数学理论与图像形态分析的结合为生物医学中各种临床病例的研究提供了手段,也为CT和核磁图像分析、检测、病理判断提供了转化媒介。

1.2数学原理

数学形态学是由一组形态学中的不同代数分布子组成的。其运算流程主要包括膨胀、腐蚀、开启和闭合它们在二值图像和灰度图像中的分布各有特点。可以说用数学代数理论和形态学图像元素集合理论分析图像之中的物体形态变化趋势既能够实现不同图像之间的线性运算、核心算法、也能分析出以图像为数学呈现媒介事物的物理特性、化学特性,对于探究未知事物或元素的化学构成、原子、分子排列特性有着重要作用。而在生物医学上以图像为媒介进行形态分析的病理、化学判断有着更明显的作用,能够让医学工作者更为明显判断出生物体、病原体、细菌、微生物的内部组织架构和其未来变化趋向。

2数学形态学在生物医学领域中的运用

2.1提供了生物图像分析的途径

从目前生物医学的发展状态来看,数学形态学在生物医学工业应用最为广泛的就是针对于生物个体、生命体、病原体的图像进行特性分析。图像是连接科学分析与物体表现最直接的信息传播媒介,对生物医学而言,对于未知病理的病原体、细菌、微生物的进行化学分析和定量、定性最直接的手段就是对各种病原体进行图像测定,通过分析其图像的呈现形态来判定其变化趋势和运动状态,进而分析出其化学、物理特性。可以说数学形态学的产生丰富了生物医学的研究手段,为生物医学在基因、分子构成、排列组合领域进行纳米级研究提供了新方向。

2.2运用算法预判病理变化趋势

数学形态学中算法引用和定性分析为生物医学就病理状态还原和病症治愈理论解决提供了研究渠道。对于生物个体而言,疾病的变化是无规律、无趋势可言的,要想探究疾病的病理变化必须对生物体的病症表现进行分析,到分子层面进行研究,但是受到科学技术条件的限制科学家无法就生物个体的病理表现状态实施全天候的观察,进而找到病理的变化特征。但数学形态学借助集合论和代数分布对图像进行还原分析就可清楚找到病理的一般性变化规律,借助算法还原其数学本质,找到病理的变化趋向就可以对疾病进行预防控制,进而抑制疾病的蔓延。

2.3为生物系统论的形成提供方法指引

数学形态学的产生针对生命的多元复杂性。多领域学科知识相互交叉、各种学科相互交融成为了生物医学新的发展趋势。伴随着数学形态学分析技术的进步,以及电子信息技术、智能控制技术的发展,生物医学逐渐进行多元化过渡,融合信息科学技术和生物工程理论的生物医学不仅有着更强的学科交叉性、技术兼容性,而且有了新的发展领域。以信息技术理论为基础而形成的生物信息科学进一步扩大了生物医学的发展空间,在信息理论的指导下,科学工作者发现了到生物个体的信息传递原理,为神经学家进一步了解生物神经的系统构成奠定了理论基础。同时,新兴交叉学科,如生物信息学、系统生物学以及系统生物医学等,迅速成为当代科技领域的前沿与热点,并引发了生物医学研究由现象到规律、由规律到本质、由结构到功能、由个体到系统、由线性到非线性、由还原分析到非还原性分析的转变和发展。这些技术理论的突破都是基于生命个体的图像特性所形成的“生物图像分析理论”直接引导的,基于数学理论和图像分析原理形成的“生物分析”引导了生物医学向系统化、集成化方向发展,并提供了“生物化学作用机制”分析的方法。

2.4为生物医学的“层次研究”提供技术支持

数学形态学为生物医学的“层次研究”提供理论支撑。立足数学形态分析和算法框架形成的生物分析技术使得生物医学的发展层次从细胞到组织,再到遗传基因构成逐渐深化。在数学形态学的引领下,生物医学与生命科学、信息科学、化学、生物物理学等各种基础理论学科形成了广泛融合的趋势,并推动了相关领域新学科的形成。特别是生物医学中生物信息学、干细胞学、生物纳米科学的研究及其成果在医学上的应用,正引起了临床医学领域新的发展状态。因此数学形态学推动了生物医学的纳米级研究,并生物化学、信息学的发展奠定了技术基础。

3结语

从现代生物学、医学的发展状态来看,借助数学理论和形态学分析方法能够有效扩大二者的研究领域,对于生物医学而言,运用数学形态学进行相应的定量、定性分析,能够最为直观的探究生物和疾病的本质。算法的优化可提供趋势预判、图像分析可提供可靠的病理特性,而这二者结合所形成的图像形态算法能够全面覆盖以图像为媒介的生物病理研究、医学诊断、疾病预防,进而为找到疾病的治愈方法提供理论支撑。

参考文献:

[1]赵思雨,张玉兰.基于最大值滤波和数学形态学的弹性图像去噪[J].电脑知识与技术,2017(24):1~2.

[2]唐瑞尹,王荃,何鸿鲲,胡连军.基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究[J].应用光学,2017(04):1~3.

[3]李艳芳.基于数学形态学的地震属性图像地质解译研究[J].煤炭科学技术,2013(05):1~3.

作者:张萧 单位:郑州市第101中学

数学形态学在生物医学中的应用责任编辑:张雨    阅读:人次