医学图象融合方法综述

医学图像融合技术在临床诊断和治疗、计算机辅助诊断、远程医疗、放射治疗及制定手术计划等方面有着广泛的应用前景，本文详细介绍了医学图像融合的意义、融合技术的内涵、分类、主要方法和步骤以及应用发展概况，并在此基础上分析了医学图像融合的技术热点和目前亟需解决的问题，最后对医学图像融合技术的发展前景作了展望。     

医学图像融合的临床应用与新进展

医学图像融合是医学图像后处理的研究热点,它充分利用多模态图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善。本文综述了近年来医学图像融合研究的临床应用与最新进展,认为多模态医学图像融合是一个发展趋势,在临床疾病的早期诊断、治疗定位中将发挥重要的作用。     

计算机摄影在特殊X线检查中的优越性

随着计算机技术、网络技术的发展 ,数字化图像技术以迅猛的速度进入医学影像领域 ,丰富了形态医学诊断的信息和层次 ,使整个医学影像发生了重大的变化。计算机摄影 ( computed radiography,CR)作为数字化影像领域中的一个组成部分 ,改变了传统 X线的工作模式[1] 。本科 CR的配置和医学影像存档与通讯系统 ( picture archiving communicationsystems,PACS)在医院范围内的应用 ,极大地方便了诊断和治疗。下面就本科的 CR在特殊 X线检查中的实际应用 ,谈谈数字化图像在医学影像诊断中的优越性。1　一般材料1 .1　本文收集床边 X线检查 2 …     

医学图像三维可视化技术及其新进展

作为目前计算机视觉领域的一个研究热点,医学图像三维可视化在诊断医学、手术规划、模拟仿真等领域都有重要的应用。本文在广泛研究国内外相关文献基础上,对医学图像三维可视化技术及其新进展进行总结阐述。主要对医学图像三维可视化的过程以及各过程中所使用的一些关键技术及其新进展进行了介绍。     

人工智能在PET/CT恶性肿瘤疗效预测和预后评估中的应用

PET在恶性肿瘤的诊断、治疗和预后评估等方面都起着重要作用。人工智能是利用计算机和先进技术模拟人类智能行为和批判性思维的科学领域, 其中机器学习和深度学习在医学中的应用最为广泛。大量可用数据及算法和计算能力的进步使人工智能在图像分析领域中发挥越来越重要的作用。该文综述了目前人工智能在PET/CT恶性肿瘤预测和预后中的应用研究, 并提出了该领域目前面临的挑战以及对未来的展望。     

介绍一个优秀的医学图像处理与分析软件

随着生物医学工程和现代医学的发展,医学成像技术的概念已从传统的放射医学扩展到了医学的许多领域[1]。例如,除了传统放射医学的Ｘ线机、ＣＴ、ＭＲＩ、核医学以及超声等成像技术之外,和图像相关的医学领域还有整形外科、病理科、口腔科、神经外科、内窥镜,等等。所有这些领域的医学教学也都在应用着相关的医学图像。由于计算机辅助教学在医学图像相关课程中有很大的优势,因此有越来越多的教学人员加入了计算机多媒体教学软件的设计行列。然而,现有的医学图像辅助教学软件多属于演示型,缺少如测量、处理等实际应用功能,缺少真实工作环境中…     

信息融合技术的一个热点:医学图像融合

信息融合是建立在多源信息系统之上的横向信息综合应用处理技术,医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域,其意义在于从多源信息如CT、MRI、SPECT、PET等综合应用处理中获得新信息,为现代医学临床诊断带来新的思维。由于不同医学成像设备的成像机理不同,图像采集常规也有一定差异,因此要实现医学图像的协同,图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和数据理解是关键技术。     

医学图像融合

医学图像融合是医学图像后处理的研究热点,它充分利用多模式图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善。本文介绍了融合的三大关键技术,即转换、对位和信息提取,对常用的各类对位方法,尤其是内部特征法的多种算法进行了介绍和对比分析,并且展望了融合的发展趋势。     

信息融合技术的一个热点：医学图像融合

信息融合是建立在多源信息系统之上的横向信息综合应用处理技术，医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域，其意义在于从多源信息如ＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ等综合应用处理中获得新信息，为现代医学临床诊断带来新的思维。由于不同医学成像设备的成像机理不同，图像采集常规也有一定差异，因此要实现医学图像的协同，图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和数据理解是关键技术。     

中枢神经系统肿瘤的MRI影像标注专家共识

随着人工智能（AI）技术在医学影像领域广泛应用,数据的标准化是关键。医学影像数据的标注是其中的重要环节,标注的质量直接决定了AI模型的效能。目前AI技术已经用于中枢神经系统肿瘤性疾病的多方面研究。为了规范中枢神经系统肿瘤数据的标注,中国医师协会放射医师分会“互联网+”医学影像专委会联合业内影像医学、计算机科学和人工智能科技企业的专家结合实践操作并反复讨论,对中枢神经系统肿瘤的MRI影像标注提出初步指导意见,旨在统一数据采集及标注规则,从而提高模型的泛化性,促进AI技术的优化、验证及推广。