视网膜眼底图像中视盘的检测方法

视盘的准确检测对视网膜眼底图像的其他特征,如血管和微动脉瘤的精确检测非常重要。本文提出一种结合视盘亮度和圆形度特征的视盘检测方法,先对眼底图像进行预处理,然后运用数学形态学运算去除血管的干扰,采用阈值分割提取出可能为视盘的区域,最后再根据视盘的面积和圆形度特征检测出真正的视盘区域。实验结果表明,本文算法具有较高的定位精度和较快的定位速度。     

介绍“中国远程病理中心”网站的重点栏目远程医学病理学再教育

远程医学病理学教育栏目是“中国远程病理中心”网站的重要组成部分，其作用已越来越受到国内病理界的承认与关注，并受到广大基层临床病理工作者的认可。本文就“中国远程病理中心”网站中远程医学病理学教育栏目进行介绍。     

糖尿病性视网膜病变筛查系统呼叫中心模块设计与实现

糖尿病性视网膜病变是导致眼病患者致盲的重要因素之一,定期的视网膜病变筛查对及时发现病变并治疗有很大的帮助,糖尿病性视网膜病变远程筛查是提高患者筛查依从性的一种有效方法,已经得到广泛认可。本文将对远程糖尿病性视网膜病变筛查系统进行分析,并且提出呼叫中心模块的系统设计方案。该模块由语音卡搭建,文中介绍了系统硬件架构,以及软件的实现。通过测试,本方案所构建的糖尿病性视网膜病变远程筛查呼叫中心模块能够很好地满足整个系统的功能要求,并且结构较为简单,通用性良好。     

空间时间综合分析法定量测定心室壁运动的初步报告

本文应用空间时间壁运动综合分析法(直线相关技术)测定经冠状动脉造影证实的14例正常人和11例冠心病患者左心室造影电影图像的室壁运动。壁运动的参数为相关系数r。在正常组中,r=0.969±0.015,在冠心病组中,非缺血区r=0.960±0.020,缺血区r=0.585±0.502。结果表明本法对检测冠心病的心室壁运动障碍具有高的敏感性和特异性且能估计壁运动障碍的范围。     

B超心脏图象轮廓的自动检测

本文提出若干应用横向决策过程的动态规划及序贯模式识别的新方法，充分利用帧间心脏轮廓的动态信息，从超声图象中自动检测、分离心脏的内壁和外壁。     

基于HL7标准与中间件技术集成方法的信息化平台

论述和总结了医院针对信息化建设中急待解决的医疗信息共享的问题,以中间件技术为解决方案,以XML和HL7为具体手段,加强信息平台建设,解决医院内部子系统之间,以及多家医院HIS与HIS的异构数据源环境下的数据集成与数据共享问题的思路与做法。     

基于定向局部对比度的眼底图像视盘检测方法

视盘作为眼底图像的一个重要特征,其自动检测方法在眼底病变图像分析中有着重要的作用。提出一种基于定向局部对比度滤波的方法,有效地提取眼底图像中的局部亮度区域;结合视盘区域的局部血管特征,选择定位出正确的视盘感兴趣区域;采用数学形态学方法和区域主动轮廓模型,可较准确地检测出视盘轮廓。对开放的STARE数据库上的81幅眼底图像进行测试,其中含31幅正常和50幅病变图像（含严重病理图像）,用该方法正确检测出视盘73幅,准确率约为90.1%。结果表明,该方法有效地克服大块亮斑病灶对视盘检测的影响,且仅需提取粗血管,计算较为简单,说明了算法的有效性。     

一种病变眼底图像的配准方法

对于具有病变的眼底图像,血管结构不够清晰,采用基于血管分割和血管分支点、交叉点等眼底图像配准方法具有一定的局限性。为了解决这个问题,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法。提取眼底图像的尺度不变特征(SIFT)作为特征点,提出双边或的Best-Bin-First(BBF)算法进行特征点匹配,并根据特征点具有旋转不变性的方向特征和空间斜率及空间距离等几何特性的一致性检测去除误匹配,精化匹配特征,利用得到的匹配特征进行M估计得到眼底图像的变换关系。通过对不同程度病变的眼底图像数据进行配准实验,观察配准结果,对比匹配特征的正确匹配数量和分析衡量配准精度的均方根误差。结果表明,该方法实现了良好的细节对齐,保留了足够的正确匹配对,对实验的病变眼底图像配准成功后的均方根误差均小于1,且浮动于0.5左右,验证了方法的精确性和有效性。     

远程病理会诊技术的发展

远程病理学 (Ｔｅｌｅｐａｔｈｏｌｏｇｙ)是指在异地之间共同进行的病理学实践 ,包括病理会诊、病理学教育、学术交流等 ,这些活动主要通过远程多媒体通信技术得以实现〔1〕。1　设备和通讯线路远程病理会诊所需要的设备并不多 ,只要申请会诊方和接收方各有 1台带有调制解调器的个人计算机 ,加上通信线路连接就可以进行。申请会诊方所需要的计算机要求较高 ,需要配有显微镜、彩色摄像头 (ＣＣＤ)、图像采集卡等设备。目前国内医院病理科配备的病理图像分析仪就可以用于远程病理会诊。通信线路的连接种类有普通电话线、ＤＤＮ专线、综合业务…     

一种新颖的心电数据无失真压缩算法

0　引言心电数据 ,特别是动态心电数据压缩方法和技术的研究已引起了普遍的关注 ,实现心电数据的压缩 ,对心电数据的处理、储存和传输等方面都具有非常重要的实际意义[1] 。目前 ,心电数据的压缩算法可分为无失真编码和有失真编码。有失真编码的压缩比一般较高 ,但随着半导体集成技术的发展 ,最大的静态存储器容量已达到 8Ｍ字节 ,售价仅为七八百元。所以 ,现在采用的压缩方法不必追求高压缩比。有失真编码排除所谓的“诊断无关信息”[2 ] ,难免会丢失一些有用的数据 ,且需要复杂的浮点数运算 ,不适于单片机的实时实现[3] 。而无失真编码能…