利用交互式数据语言处理医学数字图像的初步研究

目的:交互式数据语言IDL不仅提供了与C/C 和FORTRAN等语言同样的编程能力,而且具备交互性、图形显示和面向矩阵的运算等性能。故探讨基于IDL的医学数字图像处理技术,以期推动其在国内医学影像学科的应用。方法:在PC机上应用IDL6.1编程,程序在WindowsXP平台上运行。①读取和显示DICOM格式的医学图像。②对MRI,CT和数字乳腺钼靶图像进行图像平滑、边缘增强、直方图均衡和局部放大镜功能等处理。③与非交互式程序设计语言在编程效率方面进行比较,以表现IDL面向矩阵、集成多种图像和图形命令以及编程简易的优点。结果:利用IDL的交互特性,使用若干条命令以及调用IDL内建的图像处理程序包或函数,便可轻松地完成一般的医学图像处理工作,而这是C/C 或FORTRAN语言所难以做到的。结论:IDL是每个会使用计算机的人都能容易理解的一种计算机语言,具有对海量数据进行获取、分析、可视化以及对多种图像进行处理和交互式操作的功能,非常适合用来进行二维或三维医学数字图像处理。IDL在医学影像学领域的推广应用,必将促进医学图像处理与分析水平的进一步提高。     

利用交互式数据语言处理医学数字图像的初步研究

目的：交互式数据语言IDL不仅提供了与C／C＋＋和FORTRAN等语言同样的编程能力，而且具备交互性、图形显示和面向矩阵的运算等性能。故探讨基于IDL的医学数字图像处理技术，以期推动其在国内医学影像学科的应用。 方法：在PC机上应用IDL6．1编程，程序在Windows XP平台上运行。①读取和显示DICOM格式的医学图像。①对MRI，CT和数字乳腺钼靶图像进行图像平滑、边缘增强、直方图均衡和局部放大镜功能等处理。③与非交互式程序设计语言在编程效率方面进行比较，以表现IDL面向矩阵、集成多种图像和图形命令以及编程简易的优点。 结果；利用IDL的交互特性，使用若干条命令以及调用IDL内建的图像处理程序包或函数，便可轻松地完成一般的医学图像处理工作，而这是C／C＋＋或FORTRAN语言所难以做到的。 结论：IDL是每个会使用计算机的人都能容易理解的一种计算机语言，具有对海量数据进行获取、分析、可视化以及对多种图像进行处理和交互式操作的功能，非常适合用来进行二维或三维医学数字图像处理。IDL在医学影像学领域的推广应用，必将促进医学图像处理与分析水平的进一步提高。     

鸡胚绒毛尿囊膜数字图像血管定量分析

目的:以生物医学工程的角度,研究基于数字图像处理技术的鸡胚绒毛尿囊膜图像血管自动分析方法,设计和研制专用实验检测系统. 方法:实验于2005-06/2007-06分别在上海理工大学医疗器械与食品学院中心实验室和上海中医药大学进行.根据鸡胚绒毛尿囊膜血管图像的特点,研究和开发了包括鸡胚绒毛尿囊膜血管数字图像背景褪色、血管增强、背景和血管定标、标尺校准、血管测量区域划分、血管面积及面积比参数测量等主要分析软件,以及相应的测量分析系统.通过实验检验分析方法和测量参数,并对分析系统进行改进.结果:建立了有效的鸡胚绒毛尿囊膜数字图像血管自动分析的方法和步骤,研制了专用的实验分析系统.通过药物实验对鸡胚绒毛尿囊膜血管图像进行了参数检测,获取了多组实验数据,并进行了统计分析.统计分析结果显示试验药物有抑制血管生长作用,且作用大小呈剂量依赖关系.结论:经实验证明基于数字图像处理技术的鸡胚绒毛尿囊膜图像血管自动分析方法能提供可靠的鸡胚绒毛尿囊膜模型定量分析数据,并且在分析速度、测量精度、数据重复性等方面均优于常规人工目测血管计数方法.     

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（一）

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（一）中国医科大学计算机教研室（１１０００１）王世伟数字图像处理技术出现在本世纪６０年代末，计算机数字图像处理技术提供了一种精确、灵活、通用的工具，从而极大地拓宽了图像处理的应用领域。微机性能价格比的飞速...     

医学图像的零树小波编码

背景:医学数字图像必须是高质量的、高分辨率,所以数据量很大,如此巨大的数据量不利于图像存档与传输系统的运行和数字化医院、远程医疗的实现.因此,图像压缩成为图像存档与传输系统要解决的重要问题.目的:分析零树小波变编码算法原理并编程实现对医学数字图像的压缩,使之能够满足医学图像的传输和诊断要求.方法:应用嵌入式零树小波编码算法,探讨小波基和小波变换层数的选择,编程实现对医学数字图像的压缩.结果与结论:选择双正交小波基对医学图像进行4层小波变换实现压缩,获得了较高的峰值信噪比,取得了较好的压缩效果.     

数字图像技术在尿液有形成分分析自动化上的应用

尿液有形成分分析的自动化进程起步较晚,但近10余年来在国内外都有快速发展.目前数字图像技术在尿液有形成分分析自动化上的应用主要为流动拍摄式和静止拍摄式尿液有形成分分析仪两种.本文对这两类自动化分析设备的发展进程、检查原理、流程和优势特点等方面进行介绍,指出其在实验室检测中的不足之处,并对改进措施和实验室工作人员在实际工作中的正确使用予以建议.对数字图像技术的发展和在医学其他领域的应用进行了设想和展望.     

医学图像处理技术在组织工程研究中的应用

数字图像处理在组织工程及生物医学工程研究领域的应用十分普遍。近年来,伴随着医学影像技术的快速发展,医学成像设备在越来越多的医学领域里被应用,同时医学图像     

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（二）

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（二）中国医科大学（１１０００１）计算机教研室王世伟三、数字图像处理：主要目的是改善图像质量，使图像更加清晰、更美丽动人。也可以从图像中提取某些特定的信息。计算机问世前．进行的图像处理功能极其有限，只能对...     

心脏流体力学图像通用关键分析技术研究现状及趋势

心脏流体力学是基础和临床心脏病学研究的重要内容，主要涉及计算机科学数字图像处理、医学、生物医学等重要学科领域。应用多学科综合知识进行心脏流体医学图像分析是近年国际研究热点和难点，其中运动特征量的提取及其与心血管疾病关联性分析是重要的研究方向，也是医学图像分析技术临床应用转化的重要环节。     

DICOM增强型信息对象信息提取技术的研究

背景:随着医学影像技术的发展,医学数字图像和通信标准早期的信息对象定义不能突显出新图像的序列特点。目的:分析增强型信息对象的新技术,新结构和新机制,寻找一种方法,能正常浏览增强型信息对象,获取相关信息。方法:依照医学数字图像和通信标准分析增强型信息对象的结构,基于面向对象编程,实现图像浏览,获取图像对象的详细信息。结果与结论:该程序能够便捷流畅地浏览增强型信息对象并获取到它们的标签信息。利用本程序,可以改进优化现有的医学图像处理软件,所获取信息为三维重建和挂片协议等提供有力技术支撑。     

深度学习在骨科领域的应用研究进展

深度学习是当前人工智能发展最为迅速的一个分支。深度学习可以在大样本数据中自动提取良好的特征表达，有效提升各种机器学习的任务性能，广泛应用于图像信号处理、计算机视觉和自然语言处理等领域。随着数字影像的发展，深度学习凭借自动提取特征，高效处理高维度医学图像数据的优点，已成为医学图像分析在临床应用的重要技术之一。目前这项技术在分析某些医学影像方面已达到放射科医生水平，如肺结节的检出识别以及对膝关节退变进行级别分类等，这将为计算机科学发展在医疗应用的提供一个新机遇。由于骨科领域疾病种类繁多，图像数据特征清晰，内容复杂丰富，相关的学习任务与应用场景对深度学习提出了新要求。本文将从骨关节关键参数测量、病灶检测、疾病分级、图像分割以及图像配准五大临床图像处理分析任务对深度学习在骨科领域的应用研究进展进行综述，并对其发展趋势进行展望，以供从事骨科相关研究人员作参考。      

冠状动脉造影电影图象数字式图象处理的临床实验研究

采用数字式图象处理技术对１２１帧临床冠状动脉造影电影图象和４０帧实验性离体犬冠状动脉造影电影图象进行了图象处理。对数字式图象处理在改善冠状动脉造影图象质量中的作用、数字式图象处理是否影响冠脉造影血管测量及选择较优的图象处理功能进行了临床实验研究。结果发现：数字式图象处理能明显改善冠脉造影图象质量，并且不影响冠脉造影的血管测量     

基于FPGA的全数字高精度B超系统的设计

目的 普通B超的图像不够清晰,一些过小的病变不易被发现,设计FPGA作为控制芯片的高清晰数字B超.方法 采用多通道技术保证图像信号的质量,并且在FPGA里实现了对信号的动态滤波、检波、孔径合成、数据压缩等处理.结果 该系统图像清晰,性能稳定,便于携带,能够满足医疗检测的需要.结论 采用嵌入式技术和更好的数字信号处理算法可以提高图像质量,减小B超的体积.     

Digital subtraction angiography of the coronary arteries

The application of digital coronary arteriography in the evaluation of patients with known or suspected coronary artery disease is considered. Digital imaging of coronary arteries and bypass grafts can augment 35-mm cineangiography and may eventually replace film for coronary arteriography. The clinical efficacy of both selective and nonselective digital coronary arteriography is not yet established, however, a number of advantages over 35 mm cine have now been delineated including high contrast sensitivity image subtraction and digital image processing. One particular advantage of digital coronary arteriography is the ability to perform an immediate quantitative analysis of coronary images providing a reliable and consistent measure of the significance of a stenotic lesion. Technical requirements for digital coronary arteriography include a high output X-ray generator, low noise television chain, a 512 X 512 digital image matrix, frame rates of at least 15 fps, and high data storage capacity of c500 megabytes. The utilization of digital coronary imaging as a supplement or in place of 35-mm cine angiography will provide improved coronary imaging and enable quantification for more accurate and clinically significant coronary artery imaging.     

医学影像处理、分析和可视化技术

随着医学成像设备的不断发展和医院数字化进程的不断推进，医院数字影像的采集、通信、归档、存储等基本设施日趋完善。数字影像不仅便于存贮和检索，而且能够提供更多的诊断信息。为了挖掘图像中更多的诊断信息，并提供计算机辅助诊断功能，必需首先研究数字影像的处理、分析及可视化技术。为此，本文简要介绍与此有关的算法、工程实现方法及注意事项，交流技术思想和研究心得。     

Processing equipment for two-dimensional echocardiographic data

The multiscan principle has been shown to be an important diagnostic technique in echocardiology. Since the direct visualization of moving cross-sections of the heart reveals considerably more information than can be immediately digested, it is foreseen that automation in acquisition, processing and display of the clinical information should result in further simplification of diagnostic routine. This paper describes the development of the processing equipment for ultrasonic data from a multi-element system and illustrates early results in digital process of this data.In the development of computer aided quantitative analysis, direct storage of the multi-element pictures is the only way to avoid major loss of information. The method employs a PDP-11 EI0 computer (16 K words). Real time recording of the moving images on a digital disk utilizes direct memory access. It offers the possibility to store 50 digitized pictures/sec with sixteen intensity levels. This requires a bit rate of 1 Mbit/sec for the system. With the 1,2 megaword (16 bit) disk a maximum storage capacity of 20 sec of multiscan data results. The rectangular display format of the multiscan is well suited for direct conversion to video. With this system image processing and clinical programming are now in progress.     

Data processing of digital recordings of microscopic examination of urinary sediment

The analysis of urine was actually the beginning of laboratory medicine. The important part of the routine urinalysis is the microscopic examination of the urinary sediment [Fogazzi and Cameron, Kidney Int 1996;50(3):1058-1068; Diamondopoulos, Am J Nephrol 1997;17(3-4):222-227; Fogazzi et al., Clin Chem Lab Med 1998;36(12):919-924]. The microscopic examination of the urine is the least standardised and most time-consuming part of the routine urinalysis, even though it is now known that careful analysis of the sediment components can provide early information concerning the anatomic integrity of the kidney and the existence and extent of recent damage. Our objective was to develop a computerised image processing system and an interactive software package for the backing of clinicians, medical research and medical students. The system consists of: (a) a CCD camera attached to a microscope. (b) Digital processing device. (c) Computer equipped with special video card. (d) Printer. (e) Software. Image analysis begins with a digital capturing of the image as data. The image is detected with 256 gray levels and displayed with a resolution of 512x512 pixels. A pixel is an abbreviation for picture elements and represents the dots on a screen. Once the image is acquired in digital format, the data can be manipulated for changes in the display image or for statistical purposes. The digitised microscope images are a very important part of renal diagnosis and of teaching nephrology.     

神经网络技术及其在医学图像处理中的应用

神经网络技术是模拟生物神经系统的原理而构成的一种新型智能信息处理技术,已成功应用于疾病预报、方剂配伍等医学领域。近年来,在医学图像处理与分析领域,神经网络技术也得到了广泛应用。本文就神经网络技术在医学图像分割、医学图像配准以及基于医学图像的计算机辅助诊断技术等方面的应用及其研究进展进行综述,阐述具有代表性的技术和算法。