以上三种设备普遍使用了空间域通过卷积去噪的方法，最为常见的就是Gaussionfilter.几乎常见的品牌设备都将此种方法作为图像重建过程中的去噪标准步骤。一般作为补充，许多品牌的设备也内建了一些“更为复杂”和“有效”的去噪方法。但是实际使用中，去噪效果并不十分理想[5].

　　4、局限与对策

　　CT在图像重建过程中，如果只简单使用Gaussionfilter,忽略X光的实际物理效应，如康普顿散射、X光的能谱分布等，得不到较为准确的图像信息，这也是目前临床使用的普通CT无法做到准确“定量”的'原因之一。MRI成像相较CT更为复杂，而且截至目前尚无研究表明MRI对人体有任何直接危害，所以MRI设备生产商将更多资源投入到如何从设备的硬件改善来提高图像品质，而不是考虑如何从图像处理的角度来解决问题。因此Gaussionfilter在MRI中使用也非常广泛。PET成像与CT原理不同，但是同样受限于放射剂量。与MRI相比PET的图像处理技术相对较为多样，因为PET图像自身的一些特点，也决定其需要配合更多的图像处理才能获得更多有价值的信息[6].而对于PET来说，虽然核医药物的γ射线产生符合泊松分布，但是在临床实际图像处理中往往并不针对泊松来处理，Guassionfilter依然被使用。

　　由于早期计算机硬件的效能不高，许多优秀的数字图像处理方法无法应用于临床实践，当今计算机硬件效能已经有了大幅度提升，可以重新考虑在相关大型医疗影像设备中植入较为先进的算法，从而获得更为优良的图像质量。并且应当根据不同影像设备的成像特点，合理优化图像处理技术，做到通过软件提升，使设备硬件发挥最大效率，使病人在最小的辐射剂量下得到最优化的诊疗。

　　5、讨论与总结

　　数字图像处理经历了近60年的发展，涌现出了许多优秀的理论与研究成果，也在生产生活的诸多领域得参考文献到了广泛应用。医疗领域对于图像处理有着强大的需求，但就目前来看，该领域的数字图像处理技术发展仍然滞后。对于科研工作者，医疗领域的图像处理有较高的研究价值和较大的研究空间。要根据临床实践，通过深入研究医学图像的成像原理，理清问题的研究重点，有针对性地设计实验方法，从而获得较好的研究结果。在社会发展，人们越来越重视自身健康和生活质量的大背景下，只有把研究工作与生产生活实践相结合，才能获得科研转化为生产力的良性循环。在科学技术飞速发展的大背景下，只有深入研究，细化问题，有针对性地解决具体问题，才是科研的最重要任务。

　　参考文献

　　[1]宁媛,李皖.图像去噪的几种方法分析比较[J].贵州工业大学学报:自然科学版,2006(34):63-66.

　　[2]马国兵,肖培如.基于小波的图像去噪研究综述[J].工业控制计算机,2013(5):91-92.

　　[3]李彦,汪胜前,邓承志.多尺度几何分析的图像去噪方法综述[J].计算机工程与应用,2011(47).

　　[4]陈武凡,秦安,江少峰,等.医学图像分析的现状与展望[J].中国生物医学工程学报,2008(27).

　　[5]LePogam A,Hanzouli H,Hatt M,etal.Denoising of PET images by combining wave lets and curve lets for improved preservation of resolution and quantitation[J].Medical Image Analysis,2013(17):877-891.

　　[6]Mejia JM,Ochoa Dominguez HDJ,Vergara Villegas OO,etal.Noise reduction in small-animal PET images using amulti resolution transform[J].IEEET ransaction son Medical Imaging,2014(33):2010-2019.