医学图像融合技术的研究

利用图像融合技术,将不同模态的医学图像有机地结合在一起,可以充分利用各种医学图像的优点,为临床诊断和治疗提供帮助.本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等,并对医学图像的研究前景作了预测.     

基于病理图像的计算机辅助诊断进展

临床上对癌症的组织病理诊断是所有诊断方式的金标准。由于病理医师的主观决策性,基于显微镜观察的诊断结果准确率不高。随着计算机技术的快速发展,计算机辅助诊断用于病理图像分析成为人工智能领域的潮流。本研究对近年来病理图像辅助诊断的相关文献进行回顾,重点论述病理图像来源、机器学习的分阶段处理、端到端的全自动诊断及病理图像检索等方面的研究进展,最后对基于病理图像的计算机辅助诊断的发展趋势进行展望。     

用于乳腺肿瘤分级诊断超声图像增强的算法

为提高乳腺肿瘤分级诊断的能力,提出一种基于超声信号用于乳腺肿瘤分级诊断的图像增强算法。通过分析良性和不同恶性程度肿瘤的超声图像的特征差异,提出了一种将灰度的动态变换方法和利用局部标准差及熵特征相结合的办法,对图像对比度进行增强处理,增强了乳腺超声图像的细节,提高了图像质量。该算法可对良性、恶性肿瘤等不同超声图像进行增强处理,使得图像之间差异更加明显,为临床医生分级诊断提供更加清晰的图像,具有一定的实际应用价值。     

用于脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法

提出一种针对脂肪肝分级诊断的超声图像增强算法,提高超声图像对脂肪肝的分级诊断能力。通过分析正常肝和不同程度脂肪肝在超声图像上的表现特点,本研究提出了一种将灰度的分段线性变换方法和改进的局部对比度增强方法相结合的图像增强方法,该方法首先通过灰度分段线性变换处理来凸显图像的脂肪肝特征,然后利用改进的局部对比度增强处理来增强图像的细节,提高图像的整体质量。应用该方法分别对正常肝和轻度、中度以及重度脂肪肝超声图像进行增强处理并对比原图像,结果表明,增强后图像的脂肪肝特征更加凸显,图像细节得到了提高,不同程度脂肪肝图像之间的差异更明显,具有更好的脂肪肝诊断信息。本研究提出的方法可提高超声图像分级诊断脂肪肝的能力,具有一定的实际应用价值。     

BP神经网络在眼底造影图像分割中的应用

背景:通过眼底荧光血管造影(FFA)所得到的数字图像以及对其进行处理所得到的数据,可反映视网膜血管结构、血流动力学改变、血管病理生理变化及其相关结构的病理改变,广泛应用于视网膜、脉络膜及视神经疾病的鉴别诊断。目的:通过分析眼底造影图像和BP神经网络的特点,利用BP神经网络对眼底造影图像进行分割,并将其利用到眼科的临床辅助诊断之中。方法:将待分割图像区域分为背景和目标两类,用手工方法得到这两类的样本图像,提取样本图像的特征,如灰度、方差、纹理等;对提取的样本特征值进行归一化处理,输入神经网络分类器,利用BP训练算法进行训练;输入待分类的医学图像,提取图像特征,并进行归一化处理;将归一化后的特征值,输入已训练的神经网络分类器进行分类,得到眼底造影图像的分割结果。结果与结论:本文使用的眼底造影图像分割方法抗干扰能力强,分割的眼底造影图像清晰、内容丰富。可以为眼科医生的临床诊断提供较大帮助。     

利用金字塔方法增强DR图像

目的:数字化X线图像(DR)空间分辩率高、动态范围宽,对其进行影像增强处理能提取丰富的临床诊断信息,对疾病诊断,特别是早期病灶的发现提供良好的诊断依据。为此,本文提出了一种基于多尺度方法的DR图像增强算法。方法:构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,利用特定函数调整拉普拉斯金字塔的系数,根据两个金字塔构成的图像序列,通过反复扩展图像并将结果加起来而重建原始图像,增强图像细节。结论:本文通过多尺度图象增强算法,扩展了DR图像的有用信息,突出了图像细节,为临床诊断提供了实用的增强显示效果。     

现代医学成像方法与图像压缩

现代医学成像设备的普遍应用，使数字医学图像在医学诊断领域所占的比重越来越大，它将逐渐取代传统的以胶片为基础的图像获取及存档方式。由于数字图像数据量大，存储时占内存容量多，传输时占信道容量大，所以对图像进行数据压缩以满足计算机联网和计算机多媒体技术发展的需要将成为必然。本文详细地介绍了各种数字图像的压缩方法及其特点，并在此基础上总结了当前的研究方向及未来的发展目标。     

医学图像三维可视化技术及其应用

目的：医学图像三维可视化技术是医学图像领域新的研究热点,其应用领域广泛。为了更直观的掌握人体内部信息．医学图像三维可视化技术仍需继续发展。方法：本文对国内外近年来医学图像三维可视化技术及其应用进行了较为全面的综述。结果：主要介绍了三维可视化技术、体绘制加速技术、结合医学图像三维可视化的思路及在临床诊断和临床治疗上的最新应用,并对不同方法的特点及存在的问题进行了讨论。结论：研究表明,医学图像三维可视化技术在临床医学上已经取得了大量的应用成果。随着计算机技术的不断成熟和新技术不断涌现,医学图像三维可视化技术及其应用也将继续发展和完善。     

医学图像深度学习处理方法的研究进展

由于医学图像数据爆炸式增长,传统依靠医生人工对医学图像进行分析诊断,不仅工作效率低下,工作量大,还容易误诊、漏诊。随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展与应用,机器学习(machine learning,ML),尤其是深度学习(deep learning,DL)在医学图像分析领域发挥着越来越重要的作用。本文对DL在医学图像自动分割和分类识别中的研究进展进行综述,为DL在解决医学图像分析诊断方面提供有益参考。     

超声检查诊断宫颈机能不全的体会

本文就2006年4月～2009年4月来我院进行产前超声检查的2200余例中晚期孕妇中,超声诊断经临床证实的43例宫颈机能不全的患者分析来探讨超声检查对宫颈机能不全的诊断的一些体会.     

图像融合技术在Computed Radiography影像中的应用研究

将图像融合技术应用于CR(ComputedRadiography)技术中 ,有效改善影像的信噪比 (signal-to -noiseratio)。运用双IP(ImagePlate)技术采集人体体模影像后 ,在变换域进行图像配准。建立融合图像的数学模型 ,基于此模型对配准完成的源图像实施不同权重的加权计算得到融合图像。结果　融合图像信噪比源图像可提高 30 %左右。结论　将图像融合技术应用于CR技术可有效改善影像质量 ,有助于提高诊断的准确性。     

基于简化的PCNN在超声乳腺癌图像去噪方面的应用

针对乳腺癌超声图像中斑点对诊断的影响,提出一种基于简化的脉冲耦合神经网络(simplified pulse-coupled neuralNetwork,SPCNN)的去噪新方法,并将此方法应用于乳腺癌超声图像滤波。首先利用简化的PCNN定位极端脉冲噪声点并利用中值滤波滤除椒盐噪声,然后利用PCNN赋时矩阵采用分类滤波自适应调节灰度值滤除高斯噪声。用实验图像验证了方法的有效性,然后将此方法应用于乳腺癌的超声图像中进行滤波,实验结果证实该方法对混合噪声在滤波效果和保护细节方面具有优势,对乳腺癌的超声图像能较好地滤除噪声,同时保证了细节,结合医学诊断证实了该方法的有效性。     

医学图像的色彩处理

彩色图像显然比单色（黑白）图像更好看。由于大量的医学图像是单色图像，因此将其处理成彩色图像，将有助于医务人员对疾病的诊断与治疗。医学图像的彩色处理方法很多，本文讨论借助于计算机用映射变换法来处理医学图像的色彩问题———伪彩色处理，并详细讨论了转换原理及转换方法     

人工智能技术在电生理诊断中的应用现状

人工智能理论及技术的不断发展,使其在各行业各领域有着广泛应用。电生理检查通过仪器设备获取人体生物电信号,并以图像形式展现,医师依据图像特征判断和分析疾病。借助人工智能技术自动分析电生理图像信号,能够实现疾病的智能诊断与预测,减少对医师经验的依赖,提升医疗服务水准。本文对人工智能技术在电生理诊断中的研究与应用现状进行综述,为电生理学科的发展提供一定的支撑和参考。     

学分制与医学机能实验学教学改革设想

学分制在教育过程中强调尊重教育对象的个性差异和趣味发展,有利于弘扬学生个性,发掘学生潜能,激发创新意识,是学生顺利成才,高校与时俱进开往春天的地铁。它将为机能实验学教学带来全新的运行模式,如校园网教学,学生自由选择带习教师制,青年教师流动站制,本科生导师制,PBL教学法等,将深刻地带动师资队伍、实验课程和机能学科建设,促进机能实验室发展,提升机能实验学教学科研水平。     

医学图像远程诊断系统的一种新型设计与实现

目的:将Internet以及无线通信网络技术引入医学图像远程诊断系统,开发同PACS相结合的医学图像远程诊断系统。材料和方法:在VS.NET2005平台下使用ASP.NET技术制作网站系统,采用JAVA开发影像APPLET,Web服务器使用IIS5.0服务器,数据库使用Microsoft SQL Server,采用短信Modem利用无线网络在线通知专家。结果:提供两种途径进入医学图像远程诊断系统,医生只要具备一台能够上网的电脑或者移动智能手机便可实现对影像资料的提取、浏览以及诊断。结论:该系统可投入实际使用,使诊断过程突破时间空间的限制,是远程诊断全方位发展的一次新尝试。虽然目前此种诊断形式不具备法律效力,却为远程医疗以及远程教学提供了一种新思路。     

从甲亢误诊看TT_3、TT_4 RIA的临床应用

甲状腺机能亢进症(甲亢)为临床内分泌病中常见病之一,为了提高对甲亢这一常见病的诊断和治疗,现将我院1984年～1991年间的住院病人、有较完整记录的的部份门诊病人,进行分析并报告如下。     

基于3D ResUnet网络的肺结节分割

目的:将深度残差结构和U-Net网络结合形成新的网络ResUnet,并利用ResUnet深度学习网络结构对胸部CT影像进行图像分割以提取肺结节区域。方法:使用的CT影像数据来源于LUNA16数据集,首先对CT图像预处理提取出肺实质,然后对其截取立体图像块并进行数据增强来扩充样本数,形成相应的肺结节掩膜图像,最后将生成的样本输入到ResUnet模型中进行训练。结果:本研究模型最终的精度和召回率分别为35.02%和97.68%。结论:该模型能自动学习肺结节特征,为后续的肺癌自动诊断提供可靠基础,减少临床诊断的成本并节省医生诊断的时间。 【关键词】肺结节;分割;深度残差结构;召回率;ResUnet     

血清FT3,FT4和TSH在甲亢及甲减诊断中的意义

血清FT_3和FT_4较TT_3、TT_4更能反映甲状晾的机能状况在临床上用于诊断甲状腺机能亢进(简称甲亢),甲状腺机能减退(简称甲减)。本文总结厂86例正常人,586例甲状腺机能亢进和165例甲状腺机能低下的患者血清联合测定了TSH、FT_3、FT_4、TT_3、TT_4,并对FT_3、FT_4、TSH在诊断甲状腺功能状态中的价值分析如下。 对象和方法一、对象:(一)正常对照组86例(男36,女50),年龄     

经阴道与经腹部超声检查早期诊断宫颈机能不全的对照分析

目的探讨经阴道超声检查在早期诊断宫颈机能不全中的应用价值.方法对同一组(108例)习惯性流产的孕妇于中孕时分别应用经阴道与经腹部超声进行检查,并做对照分析.结果经阴道超声检查对宫颈的显示率和对宫颈机能不全的早期诊断率明显高于经腹超声检查.结论经阴道超声检查是早期诊断宫颈机能不全的一种安全、准确的方法.