基于数字化影像归档和通信系统的电子申请单集成系统设计

目的根据DICOM接口协议,设计了电子申请单集成系统,使电子化的申请单在电子病历系统与医学影像归档和通信系统（picture archiving and communication system,PACS）之间能够传输和比对,简化临床业务流程。方法通过接口字典文档,HIS系统和PACS系统共同遵循DICOM协议准则。首先设计基本业务流程,然后运用M程序语言编译接口平台,再按照DICOM准则对接接口字典。结果设计完整的从医生开具医嘱到CR、CT、MRI检查终端设备显示的电子申请单集成接口系统,完成身份比对,医嘱比对及影像检查结果匹配等跨系统业务流程的节点传输流程系统。结论系统设计在PACS系统建设中,对医院影像科内的工作流程进行了重新分析,优化设计包括了自动操作和工作合并以及某些设备的迁移,消除不必要的工作步骤以简化流程,扩展采用遵从DICOM标准的成像设备工作列表（MWL）,使患者的基本信息、检查信息、影像信息、诊断信息、检查结果分发信息在流程中完善和统一。     

A cross-platform model for secure Electronic Health Record communication

During the past decade, there have been many regional, national and European projects focused on the development of platforms for secure access and sharing of distributed patient information. A platform is needed because present local or enterprise-wide information systems are typically not intended for cross-organisational secure access of patient data. Most of the present secure platforms are local or regional. Commonly used platform types in the health care environment vary from secure point-to-point communication systems to internet-based portals. This paper defines an enhanced cross-security platform which makes it possible for different kinds of local, regional, and national health information systems to communicate in a secure way. The proposed evolutionary way interconnects regional or national security domains with the help of a cross-platform zone. A more revolutionary model based on peer-to-peer Grid like networks and dynamic security credentials is also discussed. The proposed evolutionary model uses cross-domain security and interoperability services to ensure secure communication and interoperability between different security domains. The platform supports both communication defined beforehand and adhoc dynamic access to distributed electronic health records (EHRs). The internet is proposed as the "glue" between different regional or national security domains.     

一种基于模糊均差和小波变换的医学图像去噪方法

小波阈值萎缩法能够有效地去除图像中的噪声,去噪阈值直接影响去噪的效果,而噪声标准差在去噪阈值的确定中起着至关重要的作用。针对医学图像的特点、基于寻找更合适的噪声标准差估计方法,本研究提出了一种新的利用模糊均差代替普通标准方差估计噪声标准差的方法。在各层小波分解的低频图像中利用模糊积分估计噪声标准差,然后确定每一层去噪阈值,进行图像去噪。试验结果表明,本研究算法在去除噪声的同时也较好地保持了图像的细节。     

基于虚拟气体传感器阵列的新型肺癌检测电子鼻实验研究

本研究介绍了一种新型的基于虚拟气体传感器阵列及图象识别方法的新型无创肺癌检测与诊断电子鼻。该电子鼻包含一个由固相微萃取和毛细管柱组成的前处理装置实现病人呼吸气体中有机气体成分的浓缩吸附、脱附和分离,通过一个表面涂覆聚异丁稀薄膜差动结构的声表面波传感器对分离后的有机气体成分进行定量检测。此外,采用由毛细管柱方法实现的虚拟气体传感器阵列及改进的人工神经网络算法实现对肺癌呼吸气味图像的有效识别。通过临床实验验证,表明该电子鼻仪器可以有效地识别出肺癌患者、肺癌疑似病人和健康人,因此将有望在包括肺癌等疾病的早期诊断仪器中发挥重要的作用。     

基于射线距离误差的三维医学图像分割的新型评价方法

三维医学图像的分割是计算机辅助诊断与治疗中至关重要的技术。由于现有的三维医学图像分割算法种类繁多且性能各异,对各种分割算法性能公正直观的评价显得尤为重要。我们在对现有常用评价方法做出综合的比较后,提出了一种基于局域距离误差的综合、直观的三维图像分割的新型评价方法,并详细描述了该评价方法中局域误差和全局精确度的评价法。最后,利用这种新型的评价方法对三种常用的分割算法(Fast Marching,Morpholo-gical Reconstruction and Watershed)及一种笔者提出的新型Hybrid算法进行评价,此新型分割算法也在文中作了简要介绍。通过实验,可以验证新的评价方法能够更加科学、直观地对各种三维医学图像分割算法进行评价。     

基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数方法

在生物医学领域,由于细胞图像的低灰度、亮度的不均匀性以及细胞图像特有的复杂结构特性,使得细胞图像分割和计数非常困难.大量研究表明,PCNN非常适用于图像处理,本研究提出了一种基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数算法.首先运用PCNN对血细胞图像进行了降噪,分割等预处理,然后利用PCNN自动波的传播特性去除了细胞图像中的微小干扰物体,并通过对分割图像进行标记实现了对血细胞图像的准确计数和特定细胞的单独分割,实验结果表明,该方法非常有效.