~(51)铬释放法及其对自然杀伤细胞活性的测定

本文对国产~(51)铬释放试验的实验条件(靶细胞、~(51)铬的用量、标记时间及标记细胞的存放等)进行了探讨。与英国放化中心提供的~(51)铬酸钠相比,国产~(51)铬制剂虽然放射性比度、利用率和标记率较低,但用量在100—200μci时细胞毒性反应甚轻,自然释放率小于15%。通过NK细胞活性的测定表明:国产~(51)铬释放法是令人满意的。     

联合弹性特征的多特征乳腺肿瘤超声图像识别

计算机辅助诊断技术是提高诊断效率的有效手段,目前常使用肿瘤的形态和灰度纹理特征进行综合分析.而临床研究表明,肿瘤弹性也是判别其良恶性的重要指标.本文使用非刚性配准的方法,分析加压前后两幅灰阶超声肿瘤图像之间的差异,从而提取了形变总量和缩小放大比这两个反映肿瘤弹性的特征参数.随后的分类判决实验证明,这两个弹性参数对肿瘤良恶性具有较好的区分能力,联合使用形态特征后性能更优.     

基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法

肺癌的早期形态多以肺结节的形式出现,对其正确检测有助于提高肺癌病人的存活率.针对肺部高分辨率CT图像中肺结节与血管横断面难以区分的问题,提出了一种基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法.首先对基于向量域的收敛指数滤波器进行量化产生候选肺结节,然后设计基于三阶Hessian矩阵特征值的血管检测滤波器对血管进行检测标记.最后从候选肺结节中剔除血管横断面得到真阳性肺结节.实验结果 表明,本文提出的检测算法具有较高的灵敏性和低假阳性.     

基于安徽省影像云的医用电子胶片应用探索

从政府医疗体制改革、医院节省影像检查成本和医患开展远程医疗需求的角度论述了安徽省医用电子胶片应用的重要意义,从医学影像信息系统(PACS)系统发展、医生阅片习惯、受检者观念、医院发展需求和国家相关政策法规等方面分析医用电子胶片应用的可行性,并结合安徽省影像云医用电子胶片的架构和建设实践中发现的问题提出进一步优化存储与传输频率、出台相关行业标准与法规等建议。     

改进的熵最小方法用于MRI偏差场的校正

灰度不均匀性分布是磁共振成像中经常发生的一种病态混扰,它给医生读片诊断和磁共振图像(MRI)计算机自动化处理带来很大困难。针对偏差场平滑、渐变的特性,本研究提出了一种改进的基于图像信息熵最小化的自动校正算法.该方法是一种全自动的无需先验知识的校正方法。在实验过程中,采用模糊C-均值聚类算法来提取反映偏差场变化趋势的同类特征点;通过二次曲面拟合特征点曲面的方法,提取初始化曲面参数;应用具有学习能力的粒子群寻优算法提高信息熵搜索的优化速度。最后,在对Brain-Web数据库仿真MRI和实际采集到的MRI校正中,获得了更适合人眼观看的校正图片,为临床诊断提供了准确可信的图像数据。     

人工智能知识图谱和图像分类用于胸部后前位X线片质量控制

目的 观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法 回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9 236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1轮多人QC,分别将结果记为A、B、C;再以AI算法进行分类评估,将结果记为D。最后由1名QC专家对C、D进行审核并确定最终QC结果,以之为参考评估上述4种QC效果。结果 AI算法用于胸片QC的曲线下面积(AUC)均≥0.780,平均AUC为0.939。A、B、C、D胸片QC的平均精确率分别为81.15%、85.47%、91.65%、92.21%。结论 AI知识图谱和图像分类技术可有效用于胸部后前位X线片QC。     

300例癫痫的CT分析

目的：分析癫痫的颅脑CT表现,评价CT对癫痫诊断的临床应用价值,方法：对临床确诊的300例癫痫患者均进行颅脑CT平扫,少数给予增强扫描,结果：颅脑CT无异常发现,203例,有异常表现97例,阳性率为32．33％,其中脑萎缩24例,脑肿瘤7例,颅脑发育异常19例,囊肿13例,脑血管疾病9例,脑软化灶7例,颅内钙化灶13例,脑囊虫病5例,结论：颅脑CT对癫痫有较高的诊断价值,有助于临床决定治疗方法。     

基于小波变换的超声图像纹理特征提取及前列腺癌诊断

目的 根据小波变换原理,研究了前列腺直肠超声图像中纹理特征的提取方法,并应用于前列腺癌的早期诊断.方法 本文提取出前列腺直肠超声图像中目标区域的小波变换纹理特征和边界频率特征,通过主分量分析方法(principal components analysis,PCA)对提取出的纹理特征进行选择,得到一个最优的特征子集.然后分别应用K均值聚类、支持向量机(suppoa vector machine,SVM)算法和AdaBoost(a-daptive boosting)算法来对所提取出的病变区域纹理特征进行分类.结果 对比实验结果表明,本文所提取的特征比单纯的使用灰度级差矢量(gray level difference vector,GLDV)具有更好的区分良恶性图像的能力,AdaBoost算法和SVM算法都能够有效地识别病变区域,识别正确率达到94.12%和93.46%.结论 使用本文算法可以为医生诊断提供有用的辅助信息,并提高诊断效率.     

血脂平对大鼠清除β-VLDL的影响

用~(125)I-β-VLDL部分清除率(FCR)测定技术,探讨了血脂平降实验性高胆固醇血症和大鼠血浆胆固醇的机理。结果提示:血脂平显著提高~(125)I-β-VLDL清除的(?)CR值是降胆固醇的机理之一。