浅谈人体断面解剖学教学体会

人体断面解剖学是解剖学与医学影像学等学科相互渗透、相互结合而形成的边缘学科，是研究人体不同方位断面上的器官结构的形态、位置以及相互关系的科学。随着超声成像（USG）、X线计算机断层成像（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射计算机断层显影（PET）等在国内逐渐普及，这些影像技术依赖诊断和介入治疗的形态学基础《人体断面解剖学》越来越受到重视。     

现代核医学技术

核医学功能代谢显像是现代医学成像重要组成内容之一,其显像原理与X线、B超、计算机体层摄影(CT)和核磁共振(MR)等检查截然不同(见表),它通过探测器接收并记录引入体内靶组织或器官的放射性示踪剂发射的核射线,并以影像的方式显示出来,不仅可以显示脏器或病变的位置、形态、大小等解剖学结构,更重要的是可以同时提供有关脏器和病变的血流、功能、代谢或受体密度,甚至是分子水平的化学信息,因此有助于疾病的早期诊断,也是核医学在当前面临现代先进医学影像技术严峻挑战下得以生存并持续发展的根本所在[1].     

国内影象解剖学概况

影象解剖学是配合临床 X 线、超声图象、CT 和核磁共振等影象诊断和治疗的应用解剖学,是临床解剖学的内容之一。本世纪七十年代,CT 和 B 型超声相继崛起,八十年代核磁共振扫描技术又应用于临床。这些新技术与传统的 X 线检查相结合、形成了一门崭新的医学影象科学。这些影象     

医学图像配准的研究方法纵览

0 引言 医学影像技术的临床应用不仅仅局限于常规的诊断阶段,已经贯穿了临床活动的整个过程,影像信息可分为两大类:解剖信息和功能信息.解剖信息描述人体形态结构的信息,主要包括X线、CT、MRI、US、视频图像,并发展得到MRA、DSA、CTA、Doppler.功能信息描述人体解剖结构的新陈代谢信息,主要包括平面闪烁扫描术、SPECT、PET、fMRI.     

采用多路全息技术的医学图象立体显示

一、引言近年来,关于二维医学图象再构三维立体像用于诊断、医学教学、模拟手术等方面进行了不少讨论。究其原因如下: 1.人体结构原本是三维的,且人的形态各异,疾病亦多种多样。 2.已能通过X线CT、MRI(核磁共振成象)等获得断层图象;这些技术已进入实用阶段,且在进一步发展。 3.以前只能获得二维图象。随着计算机及其它器件的发展,目前已能处理三维图象数据。得到三维图象数据之后,接下来是如何     

刘树伟教授主编的《人体断层解剖学图谱》已出版发行

人体断层解剖学是用断层方法研究和表达人体正常形态结构和基本功能的科学,是分析和识别现代医学图像 的形态基础。1970年以来,由于超声成像(US)、X线计算机断层成像(CT)、磁共振成像(MRI)、单光子发射计算机 断层显像(SPECT)和正电子发射计算机断层显像(PET)等断层影像技术的出现,人体断层解剖学得到了空前发     

超声医学图象的计算机辅助解释

本文提出一种用于超声医学图象自动解释的新方法。该方法是在图象预分割的基础上,将区域生长算法、目标检测和基于知识的解释综合为双向驱动推理过程,从而完成对图象中器官、组织的识别和解释。作者已应用该方法对特定类超声医学图象进行了计算机分析实验,获得了较为理想的实验结果,并在文中对实验结果加以讨论。这一研究工作为建造医学图象自动解释系统提供了一个有较的方法。     

医院PACS解决方法

1　前言2 0世纪 90年代以来 ,随着计算机技术和网络技术的发展 ,人类进入了信息时代 ,人们的工作和生活方式发生了巨大的变化。这种变化自然也会波及医疗保健领域 ,HIS(医院信息系统 )和 PACS(图像存档和通信系统 )就是医院进入信息时代的标志。X射线的发现是医学史上的重要里程碑。一个世纪以来 ,人类在利用 X射线获得医学影像方面取得了举世瞩目的成就。继 CT之后 ,近十几年来相继出现了 MRI、NM(核医学成像 )、 US (超声扫描显像装置 )、 CR (计算机投影射线照像术 )、 PET (正电子发射断层 X线照相术 ) ,SPECT、 DSA(数字…     

超声诊断装置的现状与今后的任务

引言超声诊断是通过向人体发射超声波脉冲、接收各组织的反射波而获取体内信息的。它具有无X线检查那样的放射危害、且不用造影剂也能对软组织进行检查的优点。其诊断装置最初为A型(波形显示),以后发展到能显示二维图象(断层像)的B型,进而自1976年左右,由于电子扫描装置实用化而迅速进展。另一方面,在不断提高断层图象质量的同时,又开发出了利用多普勒效应的无损检测血流技术。特别是最近,已能够实时捕捉,显示血流状态图象,并开始在循环领域普及。本文首先介绍超声诊断现状,进而讨论今后为提高超声诊断能力所需解决的问题。     

医学图象信息融合技术的发展

医学图象信息融合是医学图象处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文夺医学,图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述,并对其研究前景作了预测。     

核磁共振(NMR)断层成象及其临床应用的可能性

计算机断层成象(CT)的临床价值,促使人们以很大的努力来研究应用其他形式的射线,或能量来获得人体的任意部位的断面(即断层)图象。这些新的成象方法之一就是核磁共振成象(断层成象),在德国称作核自旋断层成象。我们应用这种方法,已经在一台试验装置上获得了第一批临床图象。当应用常规的CT时,每个象素表征了X射线的衰减系数,而核磁共振成象,描述     

医学断层图象的立体切割算法

采用计算机图形学和图象处理技术对图像三维信息的提取和三维显示可以帮助医务人员模拟治疗和技术过程，提高医疗诊断的准确性和科学性。立体图像切割作为三维图象显示的一种有用的方式，可以提供剖面信息，便于诊断。我们提出了一种在断层图象与剖面相交后的轮廓计算以及剖面图象插值的方法，结果表明，可以得到很好的切割效果。     

国外核磁共振成象技术研究概况

自1972年X线CT问世以来。以计算机重构图象作为基础的各种成象技术的研究十分活跃,例如单光子CT、正电子CT、质子CT、核磁共振CT,超声CT、阻抗CT以及微波CT等等,其中尤以核磁共振成象技术的进展颇为引人注目。本文将就它的发展历史。各国研究概况以及临床试用的初步评价等做一简介。     

组织形态测量中的图象分析技术

医学科研和临床中的很多结论，与组织的形态变化有关。计算机图形图象技术的发展，使得组织形态的分析方法由传统的定性描述向定量分析化成为可能。本实验拟采用通用计算机组成一个显微图象分析系统，开发通用性强的分析软件，对组织和各形态完成全面，准确的定量测量。分析临床乳腺肿瘤病理切片的实验结果表明：本系统具有合理的硬件配置，基于本系统开发的分析软件不仅具有快速有效，准确灵活等特点，而且通用性好，在医学研究和临     

SPECT图象与X—CT图象的比较及其对肝脏肿瘤和正常组织体积的计算

现在,同位素常用于肝病病人的诊断和治疗。SPECT(Single Photo Emission Computed Tomography)图象分析对临床和医学研究都有很重要的意义,所以设计了专门的软件来分析SPECT图象并与X-CT图象作比较。从X-CT图象可以较精确地算出肝脏肿瘤和正常组织的体积,由此用统计的方法可以确定正常组织在SPECT图上的阈值,这样能从SPECT图上获得更多的信息,如同位素药物跟踪的情况、肝脏的边界、肿瘤体积和正常组织体积等。本文介绍了软件设计思想和动物实验结果。     

医学X线图象光学增强的一种新方法

一、前言 X线医学图象是有关医学研究及其临床应用的重要工具,为了从这类图象中获得更多的信息,提高诊断能力,人们总是想用改进摄制技术来完成,国内少数有条件的单位,采用电子计算机数字图象处理技术,对X线     

Visible Human图象数据集的自动匹配方法

VisibleHuman计划是由美国国家医学图书馆发起建立的真实三维入体的CT、MRI和解剖切面的数字化图象库。Visible Human数据集已经成为构造电子医学图象库和虚拟解剖环境的理想基础,本文首先对CT图象进行灰度校正,并用基于像素相似性的方法实现了CT图象和MRI图象间的自动匹配。具有自适应空间搜索的遗传算法被用于实现全局性的优化过程,本文给出了初步的实验结果。     

临床医学影像应用于人体解剖教学的探索与实践

目的探讨人体解剖学教学新模式,增强学生学习兴趣,提高人体解剖学教学效果。方法收集人体器官X线、CT、MRI等影像资料,人体各系统器官形态结构、位置等三维重建资料,及部分典型病变影像资料,融入人体解剖学教学,分析在人体解剖学教学中融入临床医学影像形态结构对教学效果的影响。结果实验组学生对人体解剖学的学习兴趣、学习主动性、期末成绩明显优于对照组(P0.05)。结论临床医学影像应用于人体解剖教学能激发学生的学习兴趣,提高教学效果。     

医学断层图象的立体切割算法

采用计算机图形学和图象处理技术对图象三维信息的提取和三维显示可以帮助医务人员模拟治疗和手术过程 ,提高医疗诊断的准确性和科学性。立体图象切割作为三维图象显示的一种有用的方式 ,可以提供剖面信息 ,便于诊断。我们提出了一种在断层图象与剖面相交后的轮廓计算以及剖面图象插值的方法 ,结果表明 ,可以得到很好的切割效果     

基于自组织神经网络的超声心脏图象分割

0　引言多维超声心脏图象能够提供大量高质量的心脏结构和功能信息 ,是一种十分有效的诊断工具。然而 ,困难的图象获取、较差的图象质量 ,特别是分割中的交互式操作 (手动分割 )限制了它的发展和临床应用[1] 。图象分割是图象处理与模式识别等领域中十分重要且又十分困难的问题 ,它包括特征提取与模式特征分类两部分。传统的分类方法是采用Ｋ ｍｅａｎｓ聚类方法[2 ] ,分割结果受初始聚类中心和样本空间的分布影响较大 ,很难取得较好的结果 ,往往需要根据经验选取初始聚类中心 ,不具有自适应性。本文采用Ｔ .Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神…