簡介：隨著臨床醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展醫(yī)院分科越來越細，功能和流線組織越來越復(fù)雜，建筑形態(tài)也發(fā)生了巨大變化；工程學(xué)、計算機技術(shù)的進步推動了醫(yī)療技術(shù)的快速發(fā)展；人口規(guī)模的增長、健康觀念的轉(zhuǎn)變、醫(yī)療體制的變革不斷對醫(yī)院建設(shè)提出新的要求；醫(yī)院建筑需要通過不斷的自身調(diào)整來適應(yīng)不斷發(fā)展的外部條件，于是，醫(yī)院建筑的適應(yīng)性成為建筑師關(guān)注和研究的交點。現(xiàn)代醫(yī)院的診斷和治療對于醫(yī)技部門的依賴越來越重，這使得醫(yī)技科室規(guī)模不斷擴大，成為醫(yī)院建設(shè)中發(fā)展最快也是進行改建、擴建最為頻繁的部門。醫(yī)學(xué)影像部是重要的醫(yī)技科室，在需求和技術(shù)的雙重推動下，內(nèi)容和規(guī)模不斷擴展，一方面影像設(shè)備快速的更新?lián)Q代，另一方面介入治療技術(shù)的進步使其已經(jīng)取代了部分外科手術(shù)，成為影像醫(yī)學(xué)的重要發(fā)展趨勢之一，同時數(shù)字技術(shù)的發(fā)展使得醫(yī)學(xué)影像部的診療操作和建筑布局都發(fā)生了根本性的改變。目前國內(nèi)對于醫(yī)院建筑設(shè)計的基礎(chǔ)理論的研究已較為深入，對于醫(yī)院改建、擴建策略的研究也已較為廣泛并有大量實踐經(jīng)驗的總結(jié)，但對于醫(yī)學(xué)影像部具體科室的適應(yīng)性設(shè)計策略的研究尚且較少，希望通過本文的研究能在此方面提出一些有益的建議。本文首先通過對我國醫(yī)院發(fā)展環(huán)境和建設(shè)現(xiàn)狀的分析，以及對國內(nèi)外相關(guān)理論研究的總結(jié)，找出目前我國綜合醫(yī)院以及醫(yī)學(xué)影像建設(shè)發(fā)展的趨勢和遇到的問題，并通過對醫(yī)學(xué)影像部適應(yīng)性影響因素的分析，對適應(yīng)性的內(nèi)涵做出解讀，即適應(yīng)性不僅是功能的彈性多義和規(guī)模的彈性擴展，同時需要以可持續(xù)、高效率、人性化作為技術(shù)可行性的評判標準，在此基礎(chǔ)之上提出設(shè)計原則，進而從項目前期策劃、規(guī)劃布局和建筑設(shè)計三個層面提出具體的設(shè)計策略。

簡介：點擊查看更多醫(yī)學(xué)影像掛片協(xié)議的相關(guān)技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：本文從圖像對齊技術(shù)分類、處理過程、案例實施以及融合流程等幾個方面進行了研究，主要工作成果為首先，本文對醫(yī)學(xué)影像融合技術(shù)進行分析、總結(jié)；對圖像對齊的主要技術(shù)、算法進行歸納、分類；并通過分解圖像對齊的基本處理過程，逐步分析了數(shù)據(jù)準備、誤差修正、基本變換處理以及準確度評估等方面的問題，總結(jié)并提出了相應(yīng)的解決方案。其次，考慮到圖像對齊是醫(yī)學(xué)圖像融合的最重要的環(huán)節(jié)之一，通過對典型的剛體對齊案例進行分析，其中包括功能磁共振圖像對齊，PET與MRI圖像對齊，MRI與CT圖像進行對齊，提出了實施對齊的有效技術(shù)路線和方案；之后分析了目前尚未成熟的非剛性目標對齊技術(shù)，進行了初步的總結(jié)。最后，本文提出了一套清晰、可行的融合流程方案。這個方案建立在小波多層分解的理論基礎(chǔ)上，結(jié)合特征分類、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，以及模糊聚類等多方面技術(shù)，嘗試建立了人腦信息融合的模擬框架，并結(jié)合理論與臨床的雙方面需求，引入融合效果評估準則。通過對一個典型的醫(yī)學(xué)影像融合案例實施過程進行分析，并進行對齊和融合效果評估，本文提出的方案的可行性最終得到了驗證。

簡介：隨著移動平臺技術(shù)的發(fā)展，以及移動平臺龐大的用戶群體，互聯(lián)網(wǎng)時代逐漸變成了移動互聯(lián)網(wǎng)時代。移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)相比具有攜帶方便，及時獲取信息等優(yōu)點，人們隨時隨地使用移動平臺已經(jīng)是一種生活常態(tài)。得益于醫(yī)學(xué)影像檢查技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像的使用在醫(yī)療診斷中起著舉足輕重的作用。醫(yī)學(xué)影像存檔與通訊系統(tǒng)的發(fā)展也是非常迅速，它將海量的醫(yī)學(xué)信息進行存檔管理和及時調(diào)用。醫(yī)學(xué)影像信息的存檔格式是DICOM標準的DCM格式，這種格式的文件包含了患者信息和影像信息。在醫(yī)院有專門的軟件進行管理，在個人電腦中也有一些編輯軟件，在移動平臺卻很少有軟件可以解析DICOM文件，即便有些軟件可以解析卻不能與網(wǎng)絡(luò)相互連接從服務(wù)器中獲取文件。WADO標準作為DICOM標準的一部分，它規(guī)定了如何通過WEB訪問DICOM文檔服務(wù)器和技術(shù)要求，制定了訪問服務(wù)器的URL的標準。經(jīng)過幾年的發(fā)展，ROID平臺在移動平臺中占有率遠遠大于其他平臺，作為開放平臺在廠家生產(chǎn)移動設(shè)備的時候大部分都選擇了ROID平臺。它有比較優(yōu)秀的交互界面和交互邏輯，獲得用戶的青睞。同時ROID作為一個開放平臺給開發(fā)者提供了很多資源，ROID應(yīng)用的數(shù)量也是很迅速的增加。本文旨在設(shè)計一款基于ROID的軟件，實現(xiàn)與服務(wù)器的互聯(lián)并下載文件，然后對文件進行解析，將屬性信息以及圖像信息提取并顯示，為醫(yī)生和患者提供一種比較方便快捷的查看方式。本文主要完成的任務(wù)。首先，本文對DICOM標準進行解讀，包括DICOM的發(fā)展歷程，其中重點是DICOM信息模型、文件結(jié)構(gòu)以及服務(wù)對象；其次，對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)進行介紹，包括HTTP向服務(wù)器發(fā)送請求的四種方式，WADO的服務(wù)過程，WEB客戶端與WADO服務(wù)端進行基本交互的過程，客戶端向服務(wù)器用GET方法發(fā)送請求的URL格式；第三，對ROID平臺做出比較詳盡的介紹，包括ROID四大控件的工作原理、他們之間的關(guān)系，和ROID的常用技術(shù)；最后是軟件架構(gòu)，該軟件從服務(wù)器將文檔下載到本地，然后通過JNI接口調(diào)用本地方法對文件解析，將解析到的信息顯示在移動平臺的屏幕上，最后對信息進行簡單的編輯，比如縮放平移、旋轉(zhuǎn)，對圖像的顯示進行調(diào)窗顯示。

簡介：小腸運動性的定量評價可以揭示小腸運動機能的重要信息，在醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用方面意義重大?；贛RI核磁共振成像技術(shù)的小腸運動性定量評價通常需要人工檢測小腸片段的輪廓或小腸片段內(nèi)腔直徑的變化規(guī)律來進行，是一件非常耗時和費力的任務(wù)，無法在臨床中大量應(yīng)用。為了提高小腸運動性定量評價的效率，作者提出基于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)的兩類小腸運動性的定量評價方法。第一類方法類似于人工方法的計算機處理，它采用醫(yī)學(xué)影像分割方法獲取特定小腸片段的輪廓。這一類方法包括ILBFLS方法IMPROVEDLOCALBINARYFITTINGMODELBASEDLEVELSETMETHOD和OAFM方法IENTATIONADAPTIVEFASTMARCHINGMETHOD。另一類方法是從一個較宏觀的角度，對小腸的某個指定區(qū)域做整體性的運動分析，這類方法稱之為DBAM方法DIFFERENCEBETWEENADJACENTMRIMAGESMETHOD。第一類方法適用于放射科醫(yī)生指定小腸片段的運動性分析，而第二類方法適用于小腸的指定區(qū)域的運動性分析。ILBFLS方法是對“基于傳統(tǒng)LBFLOCALBINARYFITTING模型的LEVELSET方法”的改進，基于傳統(tǒng)LBF模型的LEVELSET方法可以較準確的獲取目標物體的輪廓，但需要目標物體的初始化輪廓和較長的迭代時間。而在ILBFLS方法中，作者提出小腸片段輪廓自動初始化的方法和采用改進LBF模型的LEVELSET方法。對于60幅圖像組成的一個小腸核磁共振圖像序列中感興趣小腸片段的輪廓分割的時間比較結(jié)果來看，放射科醫(yī)生手動分割一個序列需要180分鐘至200分鐘，而采用ILBFLS方法僅僅需要2分鐘，分割效率顯著提高。同時ILBFLS方法在醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)方面取得改進，對于相同的小腸核磁共振圖像序列，ILBFLS方法比基于傳統(tǒng)LBF模型的LEVELSET方法，迭代次數(shù)與迭代時間減少20％至26％。OAFM方法是對傳統(tǒng)的FASTMARCHING方法的改進，F(xiàn)ASTMARCHING方法是具有單一波動方向的LEVELSET方法。傳統(tǒng)的FASTMARCHING方法在圖像對比度較低的情況下，可能會出現(xiàn)邊界溢出的情況。在OAFM方法中，作者提出邊緣方向自適應(yīng)的FASTMARCHING方法，并且加入輪廓演化停止條件，以減少邊界溢出的可能性。相對于ILBFLS方法，OAFM方法進一步提高了分割效率，對于需要放射科醫(yī)生手動分割用時180分鐘至200分鐘的60幅圖像組成的一個小腸核磁共振圖像序列，OAFM方法需要用時1分30秒至2分鐘。同時OAFM方法在醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)方面也取得改進，OAFM方法減少了輪廓分割時邊界溢出的問題，針對同樣的小腸核磁共振圖像序列，傳統(tǒng)的FASTMARCHING方法取得896％的分割準確率，而OAFM方法取得942％的分割準確率。針對傳統(tǒng)的對指定小腸片段運動性分析的局限性，作者提出了DBAM方法。DBAM方法采用小腸序列中相鄰核磁共振圖像中感興趣區(qū)域的差異來進行小腸運動性的定量評價。作者討論了采用灰度差確定DBAM值和采用作者提出的負互信息確定DBAM值的方法和效果。通過與放射科醫(yī)生手動測量數(shù)據(jù)的比較，正規(guī)化灰度差確定的DBAM值的偏差在10％至15％之間，而負互信息確定的DBAM值偏差在3％至5％之間，負互信息確定的DBAM值在醫(yī)學(xué)測量的合理誤差范圍中，即小于5％。同時采用負互信息確定的DBAM值求得的小腸蠕動頻率也符合小腸的運動規(guī)律，證明了采用負互信息確定的DBAM值的合理性與采用DBAM方法對小腸運動性進行定量評價的可行性。作者提出的兩大類三種小腸運動性分析方法ILBFLS方法、OAFM方法和DBAM方法可以對小腸運動性進行全面的量化評價。這兩大類方法與傳統(tǒng)的手動測量相比，效率提高顯著；同時在醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)方面也有所改進，在醫(yī)學(xué)方面和醫(yī)學(xué)影像處理方面都有科學(xué)意義。采用這三種方法的小腸運動性分析技術(shù)正在日本申請專利，同時已經(jīng)應(yīng)用于胃腸道疾病患者的小腸運動件分析。

簡介：生物光學(xué)仿體的三維打印制備與表征系統(tǒng)整合了多模態(tài)光學(xué)影像、微納加工和三維仿體打印等技術(shù)，能夠為生物光學(xué)影像標準化的研究提供多模態(tài)可溯源仿體。生物光學(xué)仿體可以用來檢驗和校準臨床影像系統(tǒng)，從而提高影像精度，減少測量誤差，確保疾病診治的準確性。系統(tǒng)中生物組織的檢測和表征模塊使用多模態(tài)光學(xué)影像技術(shù)，實現(xiàn)對生物體結(jié)構(gòu)、功能和分子特性的實時檢測，具有成本低體積小、速度快、非侵入以及無輻射等諸多優(yōu)點。本文從宏觀和微觀兩種尺度，針對慢性傷口這一類生物組織的表面形態(tài)、血氧分布及微血管表征，提出了兩套多模態(tài)影像系統(tǒng)。對系統(tǒng)中運用的多模態(tài)影像技術(shù)，進行了系統(tǒng)性的研究，用實驗驗證了每套系統(tǒng)的功能并測量了關(guān)鍵參數(shù)。實現(xiàn)了傷口組織宏觀三維血氧分布和微觀血氧、血管三維信息重建。為生物光學(xué)仿體三維打印制備與表征系統(tǒng)中光學(xué)檢測技術(shù)的集成提供了新的思路和參考，具有重要的研究價值。論文的主要研究內(nèi)容如下1搭建了一套多視角三維重建系統(tǒng)。提出了一種基于平面鏡套筒的多視角三維重建方法。使用4面平面鏡組成的平面鏡套筒，僅使用1臺相機完成對被測生物組織的多視角成像，通過計算機視覺中的相關(guān)理論，重建生物組織的外形信息。平面鏡套筒可以將1臺真實相機擴展為4臺虛擬子相機和1臺實體子相機。針對這個真實虛擬相機系統(tǒng)，定量的完成了相機系統(tǒng)標定。2搭建了基于多視角成像和高光譜成像的宏觀尺度多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)生物組織樣品的表面三維重建、高光譜成像和組織血氧測量。該系統(tǒng)包含1臺高分辨率的互補金屬氧化物半導(dǎo)體CMOS數(shù)碼單反相機，1個平面鏡套筒，1臺高靈敏度電荷耦合器件CCD相機，1臺高光譜光源，以及環(huán)形光圈等器件，實現(xiàn)了能夠同時獲取生物組織結(jié)構(gòu)和功能信息的影像平臺。實驗量化了基于多視角成像和高光譜成像的宏觀多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)的性能。搭建了三維重建測試系統(tǒng)，通過實驗定量的計算了三維重建系統(tǒng)的空間分辨率和重建精度，通過足部傷口模型驗證了多視角系統(tǒng)對生物組織的重建能力。通過離體血液仿體實驗和健康人手指的血流阻斷灌注實驗檢測了高光譜血氧成像的性能。該宏觀多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)可以實現(xiàn)高精度的生物組織表面形貌信息和功能信息的重建。3搭建了微觀尺度多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含結(jié)構(gòu)光顯微成像、熒光顯微成像和高光譜顯微成像三個模態(tài)。各個模態(tài)相互交叉集成可以實現(xiàn)生物組織在微觀尺度上的結(jié)構(gòu)和功能信息測量。該系統(tǒng)包含了1臺高光譜光源，1臺高靈敏度空氣制冷相機，1片數(shù)字微鏡器件DMD芯片及其控制模塊，多組顯微物鏡和濾光片等原件。編寫了微觀尺度多模態(tài)影像系統(tǒng)的控制軟件。該軟件基于LABVIEW編程環(huán)境?？梢詫崿F(xiàn)采集圖像的實時預(yù)覽，高光譜光源輸出光的波長和亮度控制，相機的曝光控制，電動載物臺的移動控制，DMD芯片條紋的切換以及采集過程中各組件的有序全自動控制。4提出了顯微高光譜結(jié)構(gòu)光影像的圖像采集方法。結(jié)構(gòu)光影像通過對所采集到的條紋光照明圖像進行光學(xué)層析圖像處理，得到全視場大深度樣品的清晰成像。但在高光譜影像中，層析圖像的亮度信息并不能完全包含樣品的反射光譜信息。因此，使用采集到的條紋光照明原始圖片，生成了光學(xué)層析圖片堆棧和明場照明堆棧，通過對層析圖片堆棧的分析，獲得明場照明圖片堆棧中清晰對焦點的坐標，重建出樣品全視場大深度清晰成像的高光譜數(shù)據(jù)。5實驗驗證了微觀尺度多模態(tài)影像系統(tǒng)的性能指標。通過標準微球的表面重建實驗，定量的驗證了結(jié)構(gòu)光表面重建可以實現(xiàn)較高精度的樣品重建。布洛芬顆粒樣品、硬幣樣品重建實驗顯示了結(jié)構(gòu)光表面重建應(yīng)用效果。通過吲哚菁綠ICG熒光微管道仿體驗證了系統(tǒng)的熒光結(jié)構(gòu)光顯微成像模態(tài)。植物花蕊和花粉顆粒的顯微結(jié)構(gòu)光成像實驗顯示出了熒光影像模態(tài)的成像效果。通過血液微管道仿體血氧飽和度測量實驗，檢驗了系統(tǒng)高光譜影像模態(tài)的性能，從仿體層面驗證了系統(tǒng)對傷口組織微血管血氧測量的潛力。將多種模態(tài)相互組合可以實現(xiàn)全彩色生物樣品表面重建、高光譜光學(xué)活檢和生物組織三維血氧成像等擴展功能。

簡介：近年來由于人工智能和圖形圖像學(xué)的技術(shù)介入從醫(yī)學(xué)影像中挖掘出了豐富的特征信息。該類影像技術(shù)研究體現(xiàn)出較高的學(xué)術(shù)價值和廣泛的應(yīng)用前景。一方面通過影像成像技術(shù)可以獲得更全面的信息用以輔助醫(yī)生臨床診斷另一方面由于信息量增加醫(yī)生不得不花費大量的時間和精力尋找需要的信息。隨著技術(shù)手段和硬件設(shè)備的發(fā)展計算機工程人員不但要為臨床醫(yī)生提供更多的復(fù)雜信息而且要及時以恰當?shù)姆绞綖槠涮峁┯杏眯畔?。本文研究實現(xiàn)的DICOM醫(yī)學(xué)影像自適應(yīng)顯示技術(shù)實現(xiàn)了對不同醫(yī)生個性化歷史閱片模式的記錄和智能化重現(xiàn)。在此研究中將人工智能應(yīng)用于醫(yī)生的閱片工作結(jié)合交互式遺傳算法構(gòu)造智能閱片模型。交互式遺傳算法與掛片協(xié)議在醫(yī)學(xué)影像可視化技術(shù)中的結(jié)合與應(yīng)用很大程度上為醫(yī)生提供了個性化的閱片環(huán)境簡化操作步驟提高工作效率對數(shù)字化診療的實施和推進有著重要意義。針對DICOM醫(yī)學(xué)影像的自適應(yīng)顯示本論文從理論、算法和應(yīng)用三個方面開展了一系列的研究。主要包括以下內(nèi)容1、DICOM醫(yī)學(xué)影像相關(guān)顯示技術(shù)2、DICOM標準中掛片協(xié)議的相關(guān)技術(shù)研究3、交互式遺傳算法在DICOM醫(yī)學(xué)影像顯示方面的應(yīng)用4、基于以上信息設(shè)計并開發(fā)DICOM醫(yī)學(xué)影像自適應(yīng)顯示系統(tǒng)驗證了論文思路的正確性和可用性。目前國內(nèi)的自適應(yīng)軟件技術(shù)起步不久在醫(yī)學(xué)影像軟件方面的自適應(yīng)顯示技術(shù)的研究只是一個前瞻性的開始面對實際臨床應(yīng)用還需要走很長一段路因而研究和探索適合DICOM醫(yī)學(xué)影像的自適應(yīng)顯示方法具有重要而且現(xiàn)實的意義。

簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖像等多媒體資源在生活工作中的應(yīng)用也越來越廣泛。同時醫(yī)療技術(shù)的進步，產(chǎn)生了大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。此時，醫(yī)學(xué)影像檢索采用了很多基于內(nèi)容的圖像檢索CONTENTBASEDIMAGERETRIEVAL技術(shù)。這就涉及到一個問題，如何對現(xiàn)有的影像資源進行高效準確的檢索?，F(xiàn)在一個通用的方法是對影像進行特征提取，之后通過對特征的比較來實現(xiàn)檢索。為了更加準確反映原始影像資源的特征，往往需要多個變量信息的綜合描述。因此所提取的特征多是高維數(shù)據(jù)。顯然隨著維度的增高，從影像資源到特征數(shù)據(jù)的映射將更加合理和準確。原始的索引結(jié)構(gòu)和檢索方法，多是針對二維平面空間和三維立體空間，而醫(yī)學(xué)影像所提取的特征數(shù)據(jù)多是多維的，現(xiàn)有的索引難以滿足要求。本文研究了醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的特點，并提出針對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的索引。首先，提出了基于統(tǒng)計的近似平衡KD樹索引。通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息，采用近似平分的方式，解決了樹的不平衡問題提出來新的分裂維度選擇方法，每次分裂都能沿最佳分裂軸進行根據(jù)數(shù)據(jù)特點，找到了新的樹的調(diào)整算法，可以一定程度上緩解樹的再插入造成的不平衡問題。之后，提出了基于R樹的改進索引。根據(jù)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的特點，提出了新的分裂算法，改進了構(gòu)建算法，可以無重合的構(gòu)建索引查詢時摒棄了原來的深度和廣度遍歷的方法，提出了啟發(fā)式的最佳優(yōu)先搜索策略，這樣就避免了傳統(tǒng)算法因為搜索順序造成的低效。此外，在維度過高時，采用降維方法后，通過大量實驗后，針對現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)找出了合適的維度代替全部維度，并利用剪枝屬性保證了查詢的正確性。最后通過實驗找出了各個索引的適用范圍，并驗證了索引的正確性和高效性。

簡介：點擊查看更多圖象增強、恢復(fù)算法和醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：活體肝移植是治療重癥肝病的有效手段，活體肝移植的手術(shù)統(tǒng)規(guī)劃、術(shù)中引導(dǎo)和質(zhì)量評估離不開對病灶部位的精確建模。傳統(tǒng)建模方法由放射師對CT斷層圖像進行人工分析，過程繁瑣費時，準確度有限，且效率依賴于醫(yī)師的經(jīng)驗。基于病灶的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，對肝臟即肝內(nèi)組織的三維結(jié)構(gòu)進行數(shù)字化建模，則可以有效輔助診斷和手術(shù)規(guī)劃。目前國內(nèi)從事面向活體肝移植的肝臟數(shù)字化建模的研究較少。論文作者深入調(diào)查和研究國際上前沿的醫(yī)學(xué)圖像處理軟件，以ITK、VTK等開源工具為基礎(chǔ)，QT為開發(fā)框架，研發(fā)擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的醫(yī)學(xué)影像處理平臺，具有包括數(shù)據(jù)管理、圖像瀏覽、圖像測量、三維可視化、圖像分割在內(nèi)的完整功能。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合活體肝移植對數(shù)字肝臟建模的需要，研究并實現(xiàn)肝臟的數(shù)字化重建原型系統(tǒng)，實現(xiàn)從肝臟分割、血管分割到肝臟分塊的完整重建流程。其重建過程簡單快速，結(jié)果準確有效。本系統(tǒng)具有跨平臺和易于擴展的特性，為未來工作打下堅實的基礎(chǔ)。

簡介：點擊查看更多醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)中信息交互功能的研究與實現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：腎功能評估方法對腎臟疾病的診斷和治療有著非常重要的意義，然而目前尚缺乏一種既能提供腎臟的精確解剖信息，又能評價腎臟功能的檢查手段。功能影像學(xué)的發(fā)展，使得通過醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)測定單側(cè)腎臟的腎小球濾過率GLOMERULARFILTRATIONRATE，GFR成為可能，但其測定方法以及所得結(jié)果的準確性還需進一步研究。目前國內(nèi)外有一些學(xué)者開始研究利用醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)測定GFR的方法，但是在研究中對醫(yī)學(xué)圖像進行人工分割不僅耗時，而且可重復(fù)性不高。因此，利用計算機對醫(yī)學(xué)影像圖像進行自動分割就顯得尤為重要。本文基于磁共振與CT圖像對GFR的測定方法進行了研究并實現(xiàn)了對腎臟、腹主動脈及腎臟皮髓質(zhì)的自動分割。本課題重點進行了以下三個方面的研究①利用不同的房室模型對GFR進行測定，并對結(jié)果進行評估和比較②在UROCARE（東軟醫(yī)療泌尿計算機輔助診斷）平臺上修改、實現(xiàn)了GFR的自動測定方法③提出并完成了腎臟皮髓質(zhì)的自動分割算法。本文的主要工作內(nèi)容及結(jié)論如下1將腎臟劃分為二房室（腎小管和血管），根據(jù)二房室模型理論完成GFR的計算。通過對25組臨床患者的CT數(shù)據(jù)和8套模型豬的CT數(shù)據(jù)進行評估，與半胱氨酸蛋白酶抑制物CCYSTATINC的方法和腎圖核素法進行比較，發(fā)現(xiàn)基于CT數(shù)據(jù)利用二房室模型測定GFR值是比較準確的。2將腎臟劃分為三房室（腎小管、血管和細胞間隙），基于三房室模型理論完成GFR的計算，并對15組臨床患者數(shù)據(jù)進行評估，得出當腎臟第三室（細胞間隙）較大時，利用三房室模型能夠更好的測定GFR值。3完成了自動測定GFR的模塊改進，其中包括腎臟、腹主動脈的分割算法以及GFR測定的計算過程。對25組CT臨床患者數(shù)據(jù)進行了有效的評估，和CYSTATINC方法比較，得出改進后的GFR測定模塊可以迅速的分割腎臟和腹主動脈區(qū)域，并且可以較準確地測定GFR，具有一定的臨床應(yīng)用前景。4設(shè)計并實現(xiàn)了腎臟皮髓質(zhì)分割算法，通過該方法對腎臟皮質(zhì)的自動分割僅需要20S，用該方法分割15個單腎，與手工分割方法進行比較，有較好的效果。

簡介：隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為一項極其重要的診療技術(shù)。然而，隨著數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備如CT、MR、DSA、DR在臨床醫(yī)學(xué)診療中的大量應(yīng)用，以及計算機技術(shù)在醫(yī)療中的迅速普及，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)海量增長，醫(yī)學(xué)影像資源的有效利用成為了挑戰(zhàn)。醫(yī)院每天產(chǎn)生大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，醫(yī)學(xué)影像自動標注成為從數(shù)據(jù)庫中查找影像的重要步驟。醫(yī)學(xué)影像自動標注提高了醫(yī)學(xué)影像的使用效率，同時也是醫(yī)學(xué)影像處理和分析的前提。圖像挖掘提取圖像中隱含的知識，圖像數(shù)據(jù)的關(guān)系，或者圖像中存儲的其它的潛在模式，以迎接海量圖像數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。圖像分類作為圖像挖掘中的一項基本研究任務(wù)，主要解決圖像的類別標注問題。本文將圖像分類方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，設(shè)計并實現(xiàn)了基于多種特征醫(yī)學(xué)影像的分類算法。本文分析了醫(yī)學(xué)影像的特點，論述了適合醫(yī)學(xué)影像的特征提取方法。為了更加全面地描述醫(yī)學(xué)影像的特性，本文采用不同方法提取了醫(yī)學(xué)影像的多種特征。這些特征包括醫(yī)學(xué)影像的灰度特征、紋理特征、形狀特征，以及從頻域空間中提取出的特征。另外，本文利用將醫(yī)學(xué)影像分塊的方法，保留了醫(yī)學(xué)影像中含有的空間關(guān)系特性。本文還提出了一種具有相對獨立性的分類框架，并結(jié)合醫(yī)學(xué)影像分塊方法和多種醫(yī)學(xué)影像特征提取方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分類任務(wù)中。實驗表明，本文提出的醫(yī)學(xué)影像分類方法較一些傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像分類方法在準確率上有明顯提高。

簡介：點擊查看更多多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像魯棒配準方法研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：近年來，計算機技術(shù)、多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅速，信息數(shù)字化漸成趨勢。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，醫(yī)療信息化技術(shù)也不斷進步。同時人們越來越關(guān)注自身健康狀況，醫(yī)療政策也隨之不斷更新出臺。在此基礎(chǔ)上，越來越多的醫(yī)院正在逐步實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像處理的數(shù)字化。當前國內(nèi)醫(yī)療系統(tǒng)處理能力和影像設(shè)備數(shù)字化程度已經(jīng)達到一定水平，可以實現(xiàn)PACS和HIS的開發(fā)和搭建。但是其建設(shè)成本昂貴，效率較低，維護復(fù)雜，費時費力，很多醫(yī)院都無法承受如此高的代價。因此搭建一個針對DICOM影像特點進行分析處理并對其進行管理、輔助醫(yī)生診斷的系統(tǒng)是非常必要的。本文針對DICOM格式影像的特點，分析了建立醫(yī)院PACS系統(tǒng)所涉及到的若干關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)包括影像顯示處理技術(shù)、影像獲取技術(shù)、影像傳輸存儲技術(shù)及影像的查詢檢索技術(shù)等。然后在IHE框架的基礎(chǔ)上，結(jié)合基層醫(yī)院在影像處理方面的需求，搭建了一個滿足基層醫(yī)院醫(yī)療實踐需求的醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)。該系統(tǒng)功能有接收來自成像設(shè)備和其他工作站的影像存儲請求并對其進行存儲；向其他工作站傳送影像；影像顯示和基本處理；用戶信息和操作日志管理功能。本系統(tǒng)的特點在于系統(tǒng)既可以作為PACS終端醫(yī)生工作站使用，提高醫(yī)生的診療效率，也可以作為PACS前置工作站使用，接收存儲短期內(nèi)來自成像設(shè)備的影像并供醫(yī)生工作站查詢檢索，緩解影像存儲服務(wù)器的壓力，提高查詢速率。系統(tǒng)采用VISUALSTUDIO2005作為開發(fā)平臺，DCMTK工具包為基礎(chǔ)，SQL2000數(shù)據(jù)庫作為用戶信息管理庫，DVT作為連通性測試工具，保證了系統(tǒng)的安全性和可用性。測試證明本系統(tǒng)能夠較好的實現(xiàn)醫(yī)院影像的傳輸、存儲、查詢和顯示處理功能，有效的提高了醫(yī)生在診斷過程中的速率和效率，具有較高的實用價值。