基于Web的体外反搏血液动力学波形数据共享平台的研究

增强型体外反搏(EECP)信息包括文字资料和血液动力学波形数据。目前已实现通过Web浏览器管理文字资料信息,但血液动力学波形数据信息的互联网管理和共享还亟待解决。为实现完整的EECP信息管理,本文针对医学数字成像和通信(DICOM)格式的EECP血液动力学波形文件的特点,通过深入分析其在互联网共享中存在的问题,引入当今互联网流行的数据交换标准—可扩展的标记语言(XML)作为EECP波形数据共享的存储规范,设计了基于ASP.NET 2.0平台的EECP波形数据的互联网共享系统,同时还详细介绍DICOM-XML转换、波形信息管理、波形检索与显示以及安全性机制等系统的主要功能模块及其实现方法。     

XML数据库技术及其在医院信息系统中的应用

本文分析了医疗信息的特点和传统关系型数据库的局限性,在介绍XML和XML数据库技术基础上,以实际例子描述混合型XML数据库在医院信息系统中的应用.     

脑动静脉畸形的MRI及MRA诊断

目的 分析脑动静脉畸形（AVM）的MRI有MRA特征，评价MRI及MRA的方法对AVM的诊断价值。方法对49例AVM进行常规MRI及3D－TOF法MRA，应用MOTSA（Multiple overlapping thin slab acquisitiion）和MTC（Magnetization transfer contrast）方法经MKP重建后成像。结果 MRI能显示AVM的确切解剖结构有继发改变，MRA能显示AVM的三维立体结构的全貌。结论 MRI有MRA皆是无创性而有效的方法，MRI结合MRA可对AVM作出全面评价。     

基于可变形模型的MRI脑区域分割

本文给出了一种人头部核磁共振MRI图像的脑区域分割算法，该算法基于梯度矢量流GVF的可变形模型方法，且有效地解决了该方法在轮廓的突变处存在的弱收敛问题，最后把小波的多分辨率分析来优化算法，结果证明了其有效性。     

基于MRI的脑肿瘤分割技术研究进展

目的:对脑肿瘤的准确分割在临床上具有重要应用价值,但由于脑肿瘤结构复杂、边界模糊且与正常脑组织混叠在一起,因此,要实现对脑肿瘤的正确分割非常困难。为给相关研究者提供有益参考,本文对基于MRI的脑肿瘤分割技术研究进展进行了探讨。方法:查阅国内外相关资料的基础上,对现有的基于MRI的脑肿瘤分割方法进行分类,然后对近年来基于MRI的脑肿瘤分割技术及其研究进展进行了比较详细的综述和讨论,并介绍了脑肿瘤分割算法的评价方法,最后对脑肿瘤分割方法的发展趋势进行展望。结果:基于MRI的脑肿瘤分割方法主要包括:区域生长法、聚类分割方法、基于形变模型的分割方法、基于形态学分水岭的分割方法、图谱匹配、多谱MR图像分割和基于异常检测的分割方法等。结论:基于MRI的脑肿瘤分割方法将向全自动、实时、准确的分割方向发展,并有效地结合多种分割方法,综合利用多种图像信息和先验知识,有望在新的理论技术上做出突破。     

神经系统相关蛋白及基因二级数据库的构建

神经分子生物学的深入研究,生成了海量数据,神经系统相关蛋白及基因的数据搜集和整理势在必行。以NCBI和RCSB维护的一级数据库作为核酸序列、蛋白质序列和蛋白质结构信息来源,设计新的数据模型,建立本地二级数据库。该数据库基于Sun Blade 2000系统,以Oracle 9i作为后台软件,所有应用程序基于Java进行开发。其中,采用Web信息自动获取及XML技术,实现序列信息的搜集和数据库提交;使用JSP JavaBean技术实现数据库网站发布。该数据库的构建为研究神经分子生物学和相关疾病的致病机理提供了一个良好的平台。     

XML、元数据与生物数据知识发现

在分别介绍了可扩展标记语言(XML)与元数据的背景、定义和发展现状的基础上,分别对它们在生物医学领域的应用进行了综述,并总结了其应用特点。     

磁共振成像评价脑内动脉狭窄与脑血流量关系的应用价值

目的:探讨时间飞跃法磁共振血管成像(Time of flight-magnetic resonance artery,TOF-MRA)及磁共振动脉自旋标记灌注成像(Arterial spin labeling,ASL)在脑缺血病变患者脑内动脉狭窄与脑血流量(Cerebral blood flow,CBF)关系的应用价值。方法:将2013年9月至2014年8月的12例正常志愿者及临床诊断为脑缺血的52例患者在颅脑常规平扫基础上行采集TOF-MRA及ASL三维采集扫描,分析脑缺血患者动脉狭窄程度与脑血流量的关系。结果:正常志愿者TOF-MRA均正常,ASL示双侧对称部位CBF比值为0.92-1.09;检出所有患者脑动脉不同程度狭窄,正常志愿者TOF-MRA均正常,ASL示双侧对称部位CBF比值为0.92-1.09;检出所有患者脑动脉不同程度狭窄,TOF-MRA显示动脉重度狭窄病变12例(23.07%),中度狭窄病变25例(48.07%),轻度狭窄15例(28.84%);ASL显示相应区CBF重度减低12例(23.07%),中度减低18例(32.69%),轻度减低6例(11.53%),两种检查方法仅针对轻度病变检出率有统计学差异(P<0.05)。结论:脑动脉中度及重度狭窄可导致所支配区脑血流量相应下降;而脑动脉轻度狭窄与所支配区脑血流量下降不成对应关系,两种检查方法在诊断轻度脑缺血病变具有统计学差异。     

基于DICOM的医学影像设备接口设计与实现

医学影像存档与通讯系统(Picture Archiving and Communication Systems,PACS)是目前医院信息化建设的热点,医学数字成像和通信标准(Digital Imaging and Communication in Medicine,DICOM)是有关医学图像及其相关信息的数据编码及通讯的国际标准,支持DICOM标准是医学影像设备并入PACS网络的必要条件。为使目前尚不符合DICOM标准的影像设备有效并入PACS系统,必须为其添加DICOM接口。我们介绍了DICOM信息模型并实现了接口的软件系统,重点介绍了应用VisualC 编程实现DICOM服务中的C-STORE和DCM文件的读写功能。     

DICOM标准的语义扩充

医学图像数字成像和通信（Digital Imaging and Communicationsin Medicine，DICOM）标准是美国电气制造商联合会（NEMA）和美国放射学会（ACR）为了医学图像的存储和传输而制定的标准，在医学上得到广泛的应用。但该标准目前没有充分定义图像语义内容，从而使得实际中不能有效的实现DICOM的基于语义的应用。本文讨论了医学图像中的语义描述层次结构，概述了DICOM标准中对图像的描述方法并指出了该标准对图像语义内容描述的不足，给出了使用DICOM标准中私有属性对DICOM图像语义内容进行扩充的方法。     

基于Graph Cuts的脑部MRI图像脑组织提取方法

脑部MRI图像的脑组织提取是神经影像学分析的一项重要预处理过程,为提高提取精度,提出一种基于graph cuts的脑组织自动提取方法,主要适用于T1加权MRI图像。首先采用Smith等提出的脑组织提取工具（BET）得到感兴趣区域 (ROI),仅在该区域内用graph cuts方法进行演化;并在graph cuts中加入一个速度限制因子,解决脑组织提取过程中的局部收敛和边界泄漏问题;此外,还采用一种逐层处理2D图像切片的3D数据初始化方法。利用IBSR(Internet Brain Segmentation Repository)网站提供的18组数据,将所提出方法与现有的部分脑组织提取方法（脑组织提取工具(BET)、 脑组织表面提取算法(BSE)、 分水岭算法(WAT)、 混合分水岭算法(HWAT)、 图割算法(GCUT) 和鲁棒脑组织提取算法(ROBEX)）,进行对比试验。结果显示,本方法最接近于标准分割,平均Dice系数达到095,并且在多个评价参数（假阳性率32%和Hausdorff距离96）上都取得最好结果。实验表明,所提出方法具有较好的精确性和稳定性。     

MRI图像的虚拟膀胱镜三维显示技术

目前对于膀胱癌的诊断最准确可靠的方法是光学膀胱镜,但光学膀胱镜是一种有创的检测方法,价格昂贵视野有限,不适合作为常用的筛查方法。我们希望使用基于医学影像和图像处理方法的虚拟膀胱镜技术实现对光学膀胱镜的有效替代。本文使用T1加权的MRI膀胱图像,对水平集方法分割后的膀胱壁图像使用marching cubes算法进行面绘制,并对得到的三角网格做简化和平滑处理,利用vtk平台实现虚拟膀胱镜的显示。实验结果表明使用该方法可以成功实现膀胱壁的3d显示,方便医生诊断。     

基于静电力方法的主动轮廓模型的脑部MRI图像分割

提出一种改进的使用主动轮廓线模型分割医学图像的方法.基于Greedy法和静电场模型,对Greedy算法中蛇点的邻域提出了进一步的搜索准则,并给出判定的准则.同时,在预处理后的图像中使用静电力作为图像外力,并介绍了简化计算的方法.对比实验表明了该算法的有效性.     

基于统计阈值的脑肿瘤MRI图像的分割方法

我们提出了一种基于统计阈值的脑肿瘤MRI图像的分割方法.首先,通过预处理操作去除脉冲噪声和头骨影像,然后利用统计阈值分割方法对肿瘤进行了分割.为了克服经典阈值分割方法存在不完全分割的问题,利用分割后两个类的方差和概率定义了一个新的阈值选择准则,并通过最小化准则确定最佳分割阈值.实验结果证明,本方法分割效果好,解决了采用经典阈值分割方法对脑肿瘤的不完全分割问题.     

基于XML技术的电子药历初步探讨

从目前医疗信息系统的实际应用出发,为提高临床药师药学服务质量,释放药学服务潜能,促进临床合理用药,根据临床药师的具体工作细节从而提出采用XML技术实现电子药历的方法。文章详细介绍了XML的特点及优势,并就基于XML技术构建电子药历的结构、保储、操作、集成、信息处理、交换和安全问题进行讨论。     

基于边界跟踪算法的脑磁共振图像分割

目的：脑磁共振图像的自动分割是近几年研究的一大热点,本文在通过分析比较当前各种图像分割算法后,介绍了一种基于边界跟踪的脑磁共振图像（MRI）分割算法,在MRI中提取出脑组织部分。方法：应用迭代法对脑磁共振图像进行二值化处理;扫描二值化图像,根据脑组织的形态,确定一点作为脑组织边界的起点;根据边界点的像素特征,对传统的边界跟踪算法进行改进,计算出MRI脑组织的边界,最后应用区域生长法在原始MRI中提取脑组织图像,实现MRI分割。结果：实验结果表明,改进后的边界跟踪算法在提取脑组织边界时,细节处理能力强,不易陷入死循环,具有较高的运算速度。提取的真实脑磁共振图像的脑组织区域,能满足临床的实际需要。结论：对图像二值化处理,对图像有微弱的损害,但是极大地提高了计算速度。与传统的边界跟踪算法相比,改进后的边界跟踪算法分割效率高,更易实现MRI的自动分割。获得的边界曲线在细节上更接近于脑组织的实际边界。     

一种基于Matlab的CT脑组织图像提取算法

提出了一种基于Matlab的CT脑组织图像提取算法,该算法克服了传统方法 主观选择阈值等方面的不足,设定算法自动获取阈值,然后采用数学形态学及集合论方法 ,实现脑组织的分割与提取,既提高了工作效率,又提高了分割的准确度.     

基于特征提取的脑部医学图像配准研究

目的 基于特征的配准算法具有鲁棒性强、针对性好等显著优势,在图像配准领域被广泛应用,但是该类方法的精度受图像间特征构建和环境噪声影响大,该研究旨在对其缺点进行改进。方法 该研究基于SURF和ORB两种算法,提出了SURF-ORB算法,将参考图像与待配准图像分成上下两部分分别配准。在配准过程中,首先对SURF提取的图像特征点的Harris响应值进行优化,并使用灰度质心法确定特征点主方向。然后计算rBRIEF（旋转BRIEF）描述子,并使用汉明距离进行特征点匹配。最后加入RANSAC精匹配算法,剔除误匹配点。结果和结论 该研究通过对比分析SURF、ORB、SURF-ORB这3种算法的配准结果、抗噪声能力及多模态配准能力,验证了SURF-ORB算法具有较高的配准精度、配准速度和抗噪声能力。文章的创新之处该研究首次将SURF和ORB两种算法进行结合并应用于脑部横断面图像。     

基于MRI的成人正常膝关节软骨形态学测量

目的：了解正常膝关节软骨分布及股骨髁承重区的软骨厚度特点,为膝关节病变早期诊断和动态观察提供依据。方法：选取100名成人志愿者,男、女各50名,年龄20—30岁,平均25．3岁,膝关节均行MRI扫描。应用MIMICS软件对图像进行处理,在矢状位窗面上测量膝关节各部位软骨最大厚度。选择膝关节正常运动时的承重区,测量承重区域软骨的最大厚度并与其他区域进行比较。基于MRI图像行膝关节软骨三维重建,观察膝关节软骨的三维形态特征。结果：膝关节各部位的最大软骨厚度如下。胫骨外侧平台3．19mm,胫骨内侧平台3．07mm,股骨外侧髁2．93mm,股骨内侧髁3．19mm,股骨滑车软骨3．57mm,髌软骨3．75mm。不同性别与左右侧之间的软骨厚度差异无统计学意义（P〉0．05）。胫股关节承重区软骨厚度大于其他区域,有统计学差异（P〈0．05）。结论：成人正常膝关节各区域软骨厚度不同,胫股关节承重区软骨厚度大于非承重区域。基于MRI可以准确地测量膝关节各部软骨的厚度及重建膝关节软骨的三维形态。