利用计算机对获得的原始数字影像进行适当的处理，不仅可以消除干扰、提高影像的质量、突出影像的某些特征，而且还能对影像进行自动识别与分析，得到定量结果。然而，每种影像处理和分析方法都有一定的局限性，不了解它们的原理和特点，盲目使用这些技术，反而会降低影像的诊断价值。本节将讨论一些常用的方法和它们的作用效果。
一、改进影像的质量
1.对比度(contrast)
当显示数字影像时,预先确定影像的亮度与计数之间的关系。例如,二者呈线性关系时,则每个像素显示的亮度直接正比于该像素上存储的计数值,“热点”的像素用最亮强度显示。高对比度显示意味着对计数一定分级的变化用大的亮度变化显示,而低对比度显示意味着对相同分级计数的变化用小的亮度变化显示。
2.定阈值(thresholding)
把低于某一选择值以下的所有像素计数都作为零计数来定为一帧影像的阈值,这种阈值称为下水平阈值或限度。这样在阈值以上像素的影像征象不改变,影像对比度也不改变,其目的在于把观察影像者的注意力集中在高于阈值以上影像的那些特殊部分。定阈值也可以设置上限和下限两个阈值,使在这两个阈值以外的像素都置为零,这称为影像的定窗。以下限阈值显示器官影像,常有一个非常清楚的边缘影像,边界的位置取决于所选择的阈值。偶尔也用固定阈值法来检测边界,但可能产生使人误解的边界。
3.本底扣除(background subtraction)
当观察一个器官的影像时,有时能比较满意地减去或消除周围组织中的计数。一般最简单的减去本底的方法是假设影像中任意区域的本底均为常数,因此可将此数值从影像的每个像素中减去。
本底扣除法不同于定阈值法。本底扣除能增加显示对比度,这种对比度的变化,能增强临床医生观察放射性的微小变化(如肺充盈或通气的变化)。本底扣除使影像对比度增强,这是由于把较小范围计数的差异调整为更大亮度范围上的差异。
4.对数影像(logarithmic images)
有时,影像中有高计数结构区域(即该部分计数变化是有临床意义的),而且也有低计数结构区。此时如果影像以亮度正比于计数的形式显示,则高和低计数结构区或他们中的一个可能不被显示。如果用本底扣除来增强亮区的对比度,低计数结构区则不被显示。因此,使用对数成像可以解决这个进退两难的问题。计算每个像素的计数对数值,则高低计数结构区均能同时显示。对数影像说明绝对计数的对数和亮度之间呈非线性关系,且高计数的对比度降低了。
5．噪声消除（noise reduction）
影像的每个像素中的计数是有限的，所以统计涨落很严重，表现为影像中亮度无规律地跳变，如同有噪声叠加在影像上。最常用的噪声消除技术是空间平滑和滤波。常用的平滑影像的方法是从一组相邻像素中求出它们的平均计数,并用这一平均计数代表平滑影像中的中心像素的计数。平均的方法既可以用所有像素的计数进行平均方法，也可以用只对中心邻近像素计数平均而远离中心不进行平均的方法。后者称为加权平滑,最常采用的是9点加权平滑的方法。
平滑是对像素计数进行平均,这样是可以减小放射性计数的统计涨落,但是平均过程造成分辨率的损失��边界变得模糊。当决定是否对影像进行平滑时要考虑以下重要因素:第一,仅仅是以改善视觉为目的，则应使用平均像素计数的方法进行影像的平滑,通常这种运算最好以原始数据为基础来完成;第二,仅在计数波动成为影响视觉感觉的主要因素时才用平均方法进行平滑。假如一幅影像中每一个像素都有较高的计数时,用平均方法进行空间平滑运算不可能对视觉的改善有明显的作用,但却降低了分辨率,例如,显像图中的器官边缘,或者图中“冷”和“热区”的交界区域，这些区域像素的计数用平均法进行平滑，将会掩盖这些区域计数的真实差异，从而降低了分辨率。
有一些空间平滑运算力图避免掩盖真实边界，则对影像中不同区域的平滑“量”进行调整。在计数统计波动较大的区域则进行加权平滑;而对计数变化不是统计波动所引起的那些区域则不采用加权平滑。这种平滑运算称为不固定的平滑。
上述平滑过程实质都是空间的平滑，即平均过程是在一幅单一影像的X及Y两个方向上完成的。对动态显像进行平滑时，时间成为需要考虑的重要因素。在电影显示或确定左心室的ROI之前，常用时间平滑(常结合空间平滑)来处理心室壁运动影像。
为了了解5点时间平滑，以门电路心血池动态显像为例：若心血显像在每个心动周期共有24帧影像，选择第10帧影像，则在该影像中的第几个像素的“5点时间平滑值”是用其前的第8，第9及其后的第11及第12幅图中的相应的第几个像素的平均计数而得到的。这个过程如同空间平滑一样，可能采用加权或不加权;也可能在时间上是固定的或不固定的，如果时间平滑与空间平滑结合进行，则空间的两维平滑(例如9点平滑指3个像素在X轴上另3个像素在Y轴上)与时间平滑结合起来(例如时间上用5点平滑)。在这种情况下，最终的像素计数值受在空间上和时间上相邻的45个像素计数的影响。
二、影像的量化处理技术
很多影像经简单处理后，就可以用临床上有用的系数来进行定量或量化。例如，在一幅肺灌注显像中，任一像素上的计数被肺的总计数除，就可以计算出该像肺区的血流量分数，所有肺中各个像素的血流量分数就可组成一幅功能性的影像。每个像素上的血流量分数值不是以计数表示，而是以功能系数值表示。
在完成除法运算时，需要注意很多核医学计算机只允许存储每个像素计数的整数(0、1、2……)，小于1的数则用四舍五入法以次一个较低整数存入。在一幅灌注显像中，其总计数与任一像素的计数相差是很大的，这就可能在每个像素的计数除以总计数之后，每一个像素的计数值都“四舍五入”到零，造成一幅空白影像。这种现象是可以避免的：首先用一个合适的因子去改变影像中的计数比例，从而使每个像素最终的计数介于0和100之间。对于这种数字处理，用“字”方式(word mode)的数据常比用“字节”方式(byte mode)的数据更为方便。
在动态显像中，单幅影像不能求得定量数据，在这种情况下，可以从多帧影像复合成单一的功能性影像来发现量化信息。从门电路心血池显像可以获得舒张末期和收缩末期的影像。为了评价心室内每个区域射出血的容积(局部心搏出量)，可以从舒张末期影像减去收缩末期影像，
图6-8
图6-8 静脉注射131I-OIH后，肾脏ROI所获得的TAC
得到一功能性影像，在这个影像中的每一个像素代表局部搏出量。一个比较亮的像素代表高搏出量(舒张末期的计数和收缩末期的计数相差较大);比较暗的像素代表低搏出量。影像的计数相减可能出现负值，这就要求计算机有程序来解决这一问题，通常是令所有负数等于零。
1.放射性－时间曲线(TAC)
在很多动态显像检查中，通过观察一定区域的计数随时间而变化以获得定量的临床信息。图6-8描述了一幅131I-邻碘马尿酸钠肾图，从图中可以探测到感兴趣区域(ROI)内放射性邻碘马尿酸钠的浓度经肾脏的摄取和排泄而发生变化和情况，从而形成一条放射性随时间而变化的曲线，称为放射性-时间曲线。这个ROI在形状上可能是规则的或不规则的，该ROI的确定可以由按键盘输入X-Y坐标，或用光笔或控制杆(joystick)直接画在视频显示器上。 ROI的划定为计算机形成放射性－时间曲线确定了像素范围。放射性－时间曲线是以Y轴代表计数值和以X轴代表时间绘制出来的，Y轴上的计数值是每帧影像中每个ROI的计数值，而X轴上的时间是时间间隔。TACs既可以由视觉观察进行主观地分析，也可以从TAC上一些有意义的系数进行客观的定量分析。所有影像的运算处理方法，如扣除本底和平滑等都可用于TAC。
有时需要确定器官内每个区域的功能，假如从许多不同区域去寻求局部区域的信息来形成各自的TAC是十分麻烦的。为克服这一困难，先建立一帧影像中每个像素的TAC，然后进行处理，从而建立一些功能指标。对每个功能性指标赋予适当的亮度，则形成一幅具有不同亮度的功能性影像。
2.放射性剖面图(activity profiles)
二维影像的切面，可以在影像的任意方向上取得，以建立一幅放射性剖面图。剖面可能是一个像素宽的一条轴代表每个像素的平均计数，而另一轴代表像素数。这种方法对于显示非邻近区域之间或相同区域不同时间之间在计数上相差不大时是很有用的，如运动时和再分布时的201T1心肌显像，都可能用放射性剖面图显示，了解两者之间的放射性计数变化。
3.影像方向的调整
为了更好地在相似影像之间进行比较，可以改变影像的方向。改变影像方向可以在原有影像平面内旋转90°、180°、270°和沿垂直方向或水平方向旋转。
4.傅里叶分析（fourier analysis）
任何周期信号都可以被分解为一系列正弦波或余弦波，任一条周期性曲线可以从数学上表示为各种不同振幅与频率的正弦与余弦之和，所以我们把其他周期性信号分解为正弦波，然后进行分析，这就是傅里叶分析。
正弦波有2个特征参数：即振幅和初相角。把一个正弦波等分成360段，每一段为1°。在图6-9中显然可以看出：b波比a波早启动1/4周期；c波比a波早启动1/2周期。 °
图6-9 正弦波的初相角 a.初相角0° b.初相角90° c.初相角180°
傅里叶分析可以用于门电路心血池动态显像以及从这些动态影像绘制出TACs(放射性-时间曲线)。通过计算心血池动态影像中每个像素TAC的傅里叶级数，并省略所有高频谐波，可以得到有用的时间平滑影像。另外，也可以用函数转换的原理来计算每个像素的相位，从而产生一幅傅里叶相位的功能影像。