VTK在医学图像处理中的应用

通过医学影像分析来进行诊断是医学诊断中最基本的手段之一,不同设备生成的影像中包含了不同的信息,例如,骨骼、肌肉、器官、血管以及代谢情况等。影像中的这些信息是医生诊断的重要依据。随着计算机技术的发展,数字医学图像处理得到广泛应用,医学影像分析也由传统的胶片诊断逐步转为影像工作站分析系统。然而,影像工作站系统技术含量高,加之开发周期长、造价高,导致开发一套影像系统难度非常大。VTK(Visualization Toolkit)是医学影像分析中起到至关重要作用的工具之一,因其开源、跨平台,开发者可以自由获取,并能够方便快捷地开发影像系统。笔者针对医学影像系统开发难度大、周期长的问题,采用VTK简单、快速实现了医学影像系统中的常用功能,从而有力地证明采用VTK开发医学影像系统既降低了难度,又提高了效率。     

基于MATLAB和MIMICS联合应用下的医学图像处理方法研究

随着计算机技术的高速发展,越来越多的软件应用于医学当中,尤其在影像医学的发展中,计算机对图像的处理技术直接制约着影像学科的发展。目前CT、MRI及核医学成像设备图像均由其自带的平台软件来处理,这使得医学图像主要的处理手段均与大型设备绑定,不够方便。合理的联合使用本文中所涉及的MATLAB和MIMICS软件,结合两种软件的优势,这为医学图像处理的手段提出新的方法,也为影像科医生拓展医学图像后处理的技能,提高其医学影像诊断水平提供了新的思路。     

计算机控制的医疗巡诊装置研究与设计

近年来,我国不断深化医疗体制改革,医疗水平得到稳步提高,医疗条件也逐步得到改善,人民对医疗需求也越来越趋向于个性化。但是依然存在一些问题,如当医生进行现场救治工作时,医生诊治需依靠医疗巡诊装置,存在现有装置存在空间不足、携带不便、不能快速准确关联提供有关医疗器械、医用物品等问题,无法及时将医生在外巡诊的图片等实时传到医院有关医疗诊断信息系统。基于此,分析了医生、病人以及医疗机构等对巡诊装置的需求,研究设计了一款计算机控制的医疗巡诊装置。     

基于IPv6的医学影像在线诊断系统设计与实现

远程影像诊断是医疗资源再分配的有效方式,临床上受到越来越多的关注。由于影像诊断复杂且影像数据体量较大,远程影像诊断的应用和发展受制于资深医生资源的配合以及传统IPv4网络的网络质量。为此,设计开发一套基于IPv6的医学影像在线诊断系统,使用IPv6高速专用通道传输医学影像数据。以脑胶质瘤为切入点,利用影像组学研发自动分析算法,辅助医生的诊断工作,实现了工程化的数据上传、病灶标注、自动诊断、医生确诊及病例讨论。经部署和测试,该系统能在IPv6环境下实现数据的高速传输,脑胶质瘤自动分级的准确率达到90.76%,能够为医生诊断提供可靠的依据,减少医生工作量。     

深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用研究

在临床医学影像诊断中,仅靠医生个人经验和传统技术手段难以精准识别医学图像结果,而依托计算机技术对医学图像处理,不仅能提高医生对医学图像的诊断效率,而且能减少医生的主观性判断,有利于提升医学诊断质量。在计算机领域卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对图像分析具有显著优势。基于此,文章分析深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用。     

基于C/S结构的计算机辅助诊断系统设计

根据医学影像临床诊断实际需求，基于C/S结构设计了计算机辅助诊断系统的整体架构和系统工作流程。使用Python编程语言，并通过TCP/IP协议、Twisted异步框架、RabbitMQ消息中间件等技术实现了所设计的服务器端和客户端的主要模块与功能。所开发的计算机辅助诊断系统具有影像读取浏览、影像手动分割、影像自动分割、影像诊断、诊断报告生成等功能，能够辅助医生进行医学影像诊断，降低医生的工作负担，提高诊断准确率和速度。     

CBIR技术在医学影像数据库的设计与研究

医学影像分析在医学研究、临床治疗和医学交流等方面,占有很重要的比重.其发展离不开计算机技术的应用和提高.大量的医学影像是丰富的医学资料,但同时也给保存和使用带来了新的课题.图像资料不同于一般意义上的文件,它有其自身的特征和表现形式.本文根据医学图像的基本知识和多种图像查询方法,提出了一种数据库设计方案,对医学图像数据库的建立进行了深入的研究,对数据库中设计的功能模块进行了详细的划分.     

面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络

医学影像报告的自动生成可以减轻医生的工作强度,减少误诊或漏诊的情况发生。由于医学影像的独特性,通常病灶比较小,与正常区域灰度差异难以分辨,导致文本生成时关键词的缺失,报告不够准确。对此提出一种面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络,通过门控通道变换单元优化视觉特征提取,加强特征间的差异,自动筛选关键特征;提出门归一化算法,沿通道维度整合上下文信息,在浅层网络激活、深层网络抑制通道间神经元活性,过滤无效特征,使文本和视觉语义充分交互,提高报告生成质量。在2种广泛使用的基准数据集IU X-Ray和MIMIC-CXR上的试验结果表明,模型能够取得先进的性能,生成的影像报告也具有更好的视觉语义一致性。     

基于B/S模式的电子病历与医学影像系统集成研究

电子病历是医院信息化发展的趋势,针对目前电子病历的不足之处,设计将其与PACS、RIS进行集成.用户在B/S模式的平台上,能够快速准确地查阅病人的医学影像,进而诊断、记录病情.该系统可以有效提高医生的工作效率.     

使用三维智能剪刀算法的PACS设计

为了提高PACS的医学影像处理的效率和准确性,在三维智能剪刀技术的基础上,结合三维图形处理和医学影像处理技术,设计和开发了智能PACS.不仅可以管理医学影像资料,还可以高效自动地辅助医生对脏器和肿瘤进行分割标识,医生可以在这些数据的基础上对肿瘤的疗效和预后进行准确的评估.该系统不仅在算法层面有所创新,而且把最新的学术成果应用到医疗应用第一线,有重要的理论价值和强烈的应用需求,对公共卫生起到明显促进作用,可以产生巨大的社会效益.     

基于QT的胶囊内窥镜图片分析系统

针对现有遍历胶囊内窥镜海量图片的繁重工作,提出一种基于QT的胶囊内窥镜图片分析系统的实现方案。该系统在对海量图片进行分类的基础上依次进行过暗图片筛选、重复图片筛选,并在以上的筛选结果中进行肿物病变的识别。根据实验结果分析,依等级筛选或手动输入筛选比例的筛选方式筛除了大部分的无效和冗余图片数据,极大地提高了医生的阅片速度,同时保证了诊断质量。     

深度学习与生物医学图像分析2020年综述

医学大数据主要包括电子健康档案数据（electronic health record,EHR）、医学影像数据和基因信息数据等,其中医学影像数据占现阶段医学数据的绝大部分。如何将医学大数据应用于临床实践?这是计算机科学研究人员非常关注的问题,医学人工智能提供了一个很好的答案。通过结合医学图像大数据分析方向截至2020年的最新研究进展,以及医学图像大数据分析领域最近的工作,梳理了当前在医学图像领域以核磁共振影像、超声影像、病理和电信号为代表的4个子领域以及部分其他方向使用深度学习进行图像分析的方法理论和主要流程,对不同算法进行结果评价。本文分析了现有算法的优缺点以及医学影像领域的重难点,介绍了智能成像和深度学习在大数据分析以及疾病早期诊断领域的应用,同时展望了本领域未来的发展热点。深度学习在医学影像领域发展迅速,发展前景广阔,对疾病的早期诊断有重要作用,能有效提高医生工作效率并减轻负担,具有重要的理论研究和实际应用价值。     

基于深度学习的医学影像诊断综述

目前各类医学影像数据积累迅速,给利用传统影像分析方法实现疾病诊断的医生带来了巨大挑战;计算机视觉领域的深度学习方法日渐成熟,为实现医学影像的自动分析及辅助医生实现疾病的高精度智能诊断提供了新的契机。文中综述了深度学习方法在医学影像领域的最新研究进展。首先,介绍了深度学习方法以及该类方法在医学影像领域的应用情况;然后,从应用深度学习主要研究的几大病症来分析具体的研究进展;最后,总结研究动向,预测研究趋势,并提出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题以及建议。     

医生满意 病人放心——ME PHOTO 20打印机成就完美医疗影像输出

随着医疗数字化水平的逐渐提升，数字医学影像系统正在被应用于越来越多的医院当中，打印设备作为医学影像输出的最后一环．逐渐受到了越来越多医院信息化工作的重视。打印的效果直接影响到了医生对于病人的诊断决定，同时，也会问接影响到病人的满意度和医院的服务质量。下面，让我们一起来看看EPSON ME PHOTO 20是如何成为放射科大夫的得力助手。[编者按]     

用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型

近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.     

提高中职学生就业稳定性的对策探讨

中职毕业生在保持高就业率的同时,就业质量不高、稳定性差也成为一个突出问题.本文对如何提高中职学生就业稳定性作了探索。     

“智医慧影”——面向基层医疗的多功能辅助诊断平台

"智医慧影"—面向基层医疗的多功能辅助诊断平台,是一款以人工智能和嵌入式技术为核心,面向基层医院、诊所和医护人员,有针对性的提供远程医疗和辅助诊断服务的医疗仪器。本产品通过热图辅助、语义分割及病灶目标检测算法和边缘端隐私保护技术对医学影像进行诊断分析,搭建了系统化辅助诊断平台,致力于提高医生诊断效率,助力优质医疗资源下沉。     

深度学习在医学影像大数据中的应用研究

医疗过程中产生了以医学影像为主的海量医疗数据,采用大数据技术对医学影像进行采集存储和分析处理能够有效提高医学影像利用效率。本文对医学影像大数据平台构建,深度学习的大数据应用场景进行探讨,指出深度学习能有效提高医学图像处理、医学影像辅助诊断和基于医学影像的预后预测等的水平,具有广泛应用前景。     

医学影像多尺度压缩传输方法的研究

医学影像数字化后需要的存储量很大且要求的精确度高,为了保证医学影像的使用质量,现在的医学影像在传输时常需采用无损压缩。但是,这样的医学影像传输方法会占用相当大的带宽,也大大降低了传输速度。提出一种对医学影像的感兴趣区域和非感兴趣区域进行多尺度压缩的方法实现有损压缩传输,获得了良好的效果,并且把实验结果与其他方法进行了对比,结果表明该方法可以有效提高压缩率,提高传输速率。     

嵌入式计算机技术的应用实践研究分析

伴随着科学技术的不断进步,计算机技术也呈现出全面转型升级的趋势,其中,嵌入式计算机技术受到了广泛关注,实现了半导体技术、电子集成技术等新型交互模式的融合,能在满足应用需求的同时提高网络信息传递质量.分析了的嵌入式计算机技术定义和特点,并对其具体应用展开讨论.