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簡介：在人們對自身健康越來越關注的今天，各種醫(yī)療影像設備得到不斷的開發(fā)與升級，然而如何能夠使掃描的圖像進行更直觀的顯示并且包涵的信息量更大一直是各研究單位研究的重點與難點。本文通過對醫(yī)學影像成像特點的分析，設計完成一個能夠實現醫(yī)學影像的三維重建、分割醫(yī)學影像中的血管和骨骼并且實現多模配準的系統(tǒng)。本文的工作內容主要有以下幾個方面1系統(tǒng)分析圖像配準框架，通過對配準框架各模塊的剖析以及其實現流程的特點，根據待處理圖像區(qū)域為肝臟部分選定了B樣條變換來完成圖像的幾何變換，并在此基礎上選用了三線性插值來完成圖像插值。為比較待配準圖像與參考圖像的質量，通過比對幾種不同的多模圖像配準相似性測度，最終采用最大化互信息方法來完成該流程，同時為避免由于最大化互信息在計算中陷入極值而導致的配準失敗，還添加優(yōu)化方法中的LBFGSB算法來對整個配準過程進行優(yōu)化。2根據三維多模圖像配準會有龐大的數據運算，詳細分析多分辨率策略原理，為使配準過程能夠提升速度和成功率，在多模圖像配準的基礎上添加了多分辨率策略模塊，有效提高了圖像配準的效率。3根據醫(yī)學影像圖像的特點，深入剖析圖像三維重建方法中的面繪制和體繪制算法，選取了面繪制算法中的移動立方體算法和體繪制中的光線投射算法作為系統(tǒng)中三維重建模塊的設計方法，并且分析對比了兩者的優(yōu)勢和不足，使醫(yī)生能夠選擇合適的三維重建方法進行圖像重建。4依照血管和骨骼分割的特點，重點解析海森矩陣，通過海森矩陣具有對管狀結構進行濾波的優(yōu)勢，達到對血管的加強處理。在對血管進行加強處理后，通過比對各種常見的分割算法，深入分析區(qū)域生長算法，并采用此算法完成分割模塊的設計。5為使系統(tǒng)有友好界面，認真研究QT中的信號與槽機制，并在此基礎上構建一個整合以上各功能模塊的系統(tǒng)。對完成的系統(tǒng)進行穩(wěn)定性和功能性的測試，調試的結果表明，本文設計的三維醫(yī)學影像分割和配準系統(tǒng)實現了所有功能并具有良好的性能，能夠滿足醫(yī)院對圖像的基本處理要求。

簡介：“醫(yī)學影像存儲與傳輸系統(tǒng)”PICTUREARCHIVINGCOMMUNICATIONSYSTEMPACS于20世紀70年代末期應運而生。它是將醫(yī)學圖像資料轉化為計算機數字形式。本文構建了一個適用于醫(yī)院自身環(huán)境與條件的大型PACS系統(tǒng)，并對其設計和網絡安全管理進行了探索和研究。首先，分析了秦皇島市第一醫(yī)院建設PACS系統(tǒng)建設的必要性，以及需要達到的預期目標?；陬A期目標，設計實現了建設PACS系統(tǒng)的工作流程。其次，設計了PACS系統(tǒng)建設方案。該建設方案設計的PACS主服務器群采用多機負載均衡冗余集群系統(tǒng)，CLIENTSERVER架構為主，并以WEB方式為輔。在網絡環(huán)境下的通訊服務和支持DICOM應用進行消息交換的必要的上層協(xié)議和消息交換的網絡通訊支持，基于DIAGNOSTICVIEWERCOMMLINE的PACS接口整合，用集中管理模式，來獲得可靠性高的服務。系統(tǒng)建設以醫(yī)院放射科為起點，建設覆蓋醫(yī)院放射科，包括普放、CT、MR及胃腸在內的醫(yī)學影像網絡系統(tǒng)。實施了放射影像檢查診斷的無膠片化工作方式，將所有醫(yī)學影像以WEB的形式發(fā)布至整個醫(yī)院所有醫(yī)技科室、臨床科室，實現與其它信息系統(tǒng)的完全聯(lián)網集成。最后，基于PACS建設方案，給出了第一醫(yī)院PACS系統(tǒng)的功能模塊的實現方法，包括邏輯分布、功能單元和系統(tǒng)界面。這些功能模塊采用柔性軟件思想，設計可隨意拆分組合的模塊單元來支持管理、查詢等功能需求，滿足臨床醫(yī)生需求。同時，制定了該系統(tǒng)的安全維護、服務器維護和數據維護規(guī)范。

簡介：利用計算機技術輔助放射科醫(yī)生進行病例診斷，即計算機輔助診斷COMPUTERAIDEDDIAGNOSIS，CAD在早期乳腺癌檢查中起到越來越重要的作用，能有效幫助減少乳腺癌患者的死亡率。臨床上已標記病例樣本難以搜集同時陰性病例樣本數遠大于陽性病例樣本數，因而在CAD應用中存在小樣本、非平衡數據集的學習問題。非平衡及小樣本學習問題是關于類別嚴重不對稱及信息欠充分表達數據集的學習性能問題。非平衡及小樣本學習在許多現實應用中具有重要意義，盡管經典機器學習與數據挖掘技術在許多實際應用中取得很大成功，然而針對小樣本及非平衡數據的學習對于學者們來說仍然是一個很大的挑戰(zhàn)。本論文系統(tǒng)地闡述了機器學習在小樣本與非平衡學習環(huán)境下性能下降的主要原因，并就目前解決小樣本、非平衡學習問題的有效方法進行了綜述。本論文在充分理解常用欠采樣方法在處理非平衡樣本時易于丟失類別信息的問題基礎上，重點研究如何合理、有效處理非平衡數據。論文提出兩種欠采樣新方法有效提取最富含類別信息的樣本以此解決欠采樣引起的類別信息丟失問題。另外針對小樣本學習問題，論文提出新的類別標記算法。該算法通過自動標記未標記樣本擴大訓練樣本集，同時有效減少標記過程中易發(fā)生的標記錯誤。本論文聚焦小樣本、非平衡數據的學習技術研究。圍繞非平衡數據集的重采樣及未標記樣本的類別標記等問題展開研究。論文的主要工作包括1針對CAD應用中標記病例樣本難以收集所引起的小樣本學習問題，本論文利用大量存在的未標記樣本來擴充訓練樣本集以此解決小樣本學習問題。然而樣本標記過程中往往存在錯誤類別標記，誤標記樣本如同噪聲會顯著降低學習性能。針對半監(jiān)督學習中的誤標記問題，本論文提出混合類別標記HYBRIDCLASSLABELING算法，算法從幾何距離、概率分布及語義概念三個不同角度分別進行類別標記。三種標記方法基于不同原理，具有顯著差異性。將三種標記方法有一致標記結果的未標記樣本加入訓練樣本集。為進一步減少可能存在的誤標記樣本對學習過程造成的不利影響，算法將偽標記隸屬度引入SVMSUPPTVECTMACHINE學習中，由隸屬度控制樣本對學習過程的貢獻程度。基于UCI中BREASTCANCER數據集的實驗結果表明該算法能有效地解決小樣本學習問題。相比于單一的類別標記技術，該算法造成更少的錯誤標記樣本，得到顯著優(yōu)于其它算法的學習性能。2針對常用欠采樣技術在采樣過程中往往會丟失有效類別信息的問題，本論文提出了基于凸殼CONVEXHULL，CH結構的欠采樣新方法。數據集的凸殼是包含集合中所有樣本的最小凸集，所有樣本點都位于凸殼頂點構成的多邊形或多面體內。受凸殼的幾何特性啟發(fā)，算法采樣大類樣本集得到其凸殼結構，以簡約的凸殼頂點替代大類訓練樣本達到平衡樣本集的目的。鑒于實際應用中兩類樣本往往重疊，對應凸殼也將重疊。此時采用凸殼來表征大類的邊界結構對學習過程是一個挑戰(zhàn)，容易引起過學習及學習機的泛化能力下降?？紤]到縮減凸殼REDUCEDCONVEXHULL，RCH、縮放凸殼SCALEDCONVEXHULL，SCH在凸殼縮減過程中帶來邊界信息丟失的問題，我們提出多層次縮減凸殼結構HIERARCHYREDUCEDCONVEXHULLHRCH。受RCH與SCH結構上存在顯著差異性及互補性的啟發(fā)，我們將RCH與SCH進行融合生成HRCH結構。相比于其它縮減凸殼結構，HRCH包含更多樣、互補的類別信息，有效減少凸殼縮減過程中類別的信息丟失。算法通過選擇不同取值的縮減因子與縮放因子采樣大類，所得多個HRCH結構分別與稀有類樣本組成訓練樣本集。由此訓練得多個學習機，并通過集成學習產生最終分類器。通過與其它四種參考算法的實驗對比分析，該算法表現出更好分類性能及魯棒性。3針對欠采樣算法中類別信息的丟失問題，本論文進一步提出基于反向K近鄰的欠采樣新方法，RKNN。相比于廣泛采用的K近鄰，反向K近鄰是基于全局的角度來檢查鄰域。任一點的反向K近鄰不僅與其周圍鄰近點有關，也受數據集中的其余點影響。樣本集的數據分布改變會導致每個樣本點的反向最近鄰關系發(fā)生變化，它能整體反應樣本集的完整分布結構。利用反向最近鄰將樣本相鄰關系進行傳遞的特點，克服最近鄰查詢僅關注查詢點局部分布的缺陷。該算法針對大類樣本集，采用反向K最近鄰技術去除噪聲、不穩(wěn)定的邊界樣本及冗余樣本，保留最富含類別信息且可靠的樣本作為訓練樣本。算法在平衡訓練樣本的同時有效改善了欠采樣引起的類別信息丟失問題?；赨CI中BREASTCANCER數據集的實驗結果驗證了該算法解決非平衡學習問題的有效性。相比于基于K最近鄰的欠采樣方法，RKNN算法得到了更好的性能表現。

簡介：近些年，隨著醫(yī)學自動診斷技術的需求不斷增加，醫(yī)學影像處理技術正在蓬勃的發(fā)展。醫(yī)學影像分割技術作為醫(yī)學影像處理技術的基礎受到了廣泛的關注。其中，最值得關注的就是算法的準確性和時效性。目前，醫(yī)學影像分割技術的準確性已經得以保障，而分割算法的時效性成為一個重要的研究方向。本文采用通用計算圖形處理器GENERALPURPOSEGRAPHICSPROCESSINGUNIT，GPGPU技術優(yōu)化基于乘子的連續(xù)最大流來提升醫(yī)學影像分割算法的時效性。本文從NVIDIA公司的統(tǒng)一計算設備架構COMPUTEUNIFIEDDEVICEARCHITECTURE，CUDA入手，探究其硬件架構、軟件架構和存儲器架構的工作原理和工作方式，以及該架構下的編程模型及其優(yōu)勢。通過圖理論和網絡流理論來構建ST網絡并建立了連續(xù)最大流的模型，引入拉格朗日乘子從而得到基于乘子的連續(xù)最大流算法。為了增強基于乘子的連續(xù)最大流算法的時效性，本文提出了基于CUDA的連續(xù)最大流醫(yī)學影像分割算法，即將原串行分割算法更改為基于CUDA的并行分割算法。給出了本文提出算法的線程分配和核函數設計等技術方案，并采用歸約算法來優(yōu)化主機內存與設備端內存之間的數據傳輸問題，進一步優(yōu)化了本文算法的處理能力。針對本文提出的算法，在MATLAB平臺下采用4組不同分辨率的153幅腎臟圖像進行了仿真實驗。在采用不同分辨率的腎臟圖像作為待分割圖像，并在不影響分割精度的前提下，其實驗結果表明，基于CUDA的連續(xù)最大流算法的時效性遠遠優(yōu)越于傳統(tǒng)的串行連續(xù)最大流算法。并且，在采用歸約等算法改進后的分割算法擁有更好的時間優(yōu)勢。

簡介：醫(yī)學成像模式多樣，數據內容豐富，極大地豐富了醫(yī)生的診斷手段，提高了診斷的效率與準確性。同時，隨著生活水平的提高，人們對優(yōu)質醫(yī)療影像診斷的需求不斷增加。但醫(yī)學影像設備價格昂貴，相關醫(yī)療資源分配不均勻，不是所有人都能享受優(yōu)質的醫(yī)學影像診斷服務。而醫(yī)療機構之間存在數據交換壁壘，導致病人在不同醫(yī)院就診時會重復檢查，增加就診成本以及輻射傷害。借助遠程渲染技術，產生了基于影像的遠程醫(yī)療、在線問診等醫(yī)療模式，為優(yōu)化醫(yī)療資源配置提供了新的途徑，為上述問題提供新的解決思路。本文研究醫(yī)學影像遠程實時后處理的關鍵技術，設計并實現了支持客戶端服務器（CLIENTSERVER，CS）和瀏覽器服務器（BROWSERSERVER，BS）兩種模式的醫(yī)學影像遠程實時后處理框架和通信協(xié)議，并對其進行驗證和實際應用。具體內容如下設計醫(yī)學影像遠程實時后處理架構。該架構支持多種方式接入醫(yī)院現有影像數據，采用遠程渲染實現醫(yī)學影像實時后處理，支持CS和BS兩種模式訪問醫(yī)學影像。針對互聯(lián)網應用多用戶并發(fā)的特點，該架構采用去耦合設計，實現負載均衡和系統(tǒng)的自由擴展；針對無線網絡環(huán)境，對渲染參數采用自反饋調節(jié)機制，提高交互體驗。對遵循該架構的應用系統(tǒng)進行性能評估，測試了渲染算法、網絡環(huán)境、渲染分辨率以及圖像質量因子對于遠程渲染性能的影響和系統(tǒng)的魯棒性。設計醫(yī)學影像遠程實時后處理通信協(xié)議（POSTPROCESSINGPROTOCOLFMEDICALIMAGE，PPMI），定義了PPMI協(xié)議的語法、語義以及時序。該協(xié)議定義了CS模式下對DICOM（DIGITALIMAGINGCOMMUNICATIONSINMEDICINE）影像及其聚合對象的操作指令，提供驗證機制和容錯機制，并支持用戶自定義擴展。遵循該協(xié)議的醫(yī)學影像遠程實時后處理系統(tǒng)，支持在移動客戶端上對不同成像模式、不同像素格式的醫(yī)學影像進行遠程實時的后處理操作。擴展DICOM網絡訪問接入（WEBACCESSTODICOMPERSISTENTOBJECT，WADO）協(xié)議，提供DICOM聚合對象的WEB訪問接入機制，支持在線的醫(yī)學影像實時后處理。通過PPMI協(xié)議與WADOE協(xié)議的結合，可在WEB客戶端、移動客戶端以及桌面客戶端中訪問醫(yī)學影像后處理服務。將醫(yī)學影像遠程實時后處理架構、PPMI以及WADOE協(xié)議結合，分析該技術在移動醫(yī)療、區(qū)域醫(yī)療以及遠程醫(yī)療中的應用場景以及應用模式，并提供實際應用案例。該案例中的應用系統(tǒng)可實現與醫(yī)院信息系統(tǒng)的數據交換、并接入業(yè)務流程，提供醫(yī)學影像實時后處理服務。醫(yī)學影像的跨院訪問、醫(yī)務人員在線交流以及醫(yī)患在線問診等應用需求逐步增加，醫(yī)學影像的遠程訪問越來越頻繁，迫切需要網絡中共享醫(yī)學影像并進行實時處理。本文的工作為該應用需求提供了一種可行的解決思路。

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簡介：近年來，隨著現在信息技術迅速發(fā)展也帶動了醫(yī)療行業(yè)的飛速發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)加速信息化的同時，醫(yī)療數據也呈現幾何倍數的增長，作為醫(yī)療數據中占比最大的醫(yī)學影像數據，隨著成像技術和造影設備的進一步升級和更新?lián)Q代，醫(yī)療影像數據存在數據格式復雜，數字化傳輸和信息共享困難等許多問題，而且隨著數據量的日積月累，傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)面對醫(yī)學影像大數據的巨大挑戰(zhàn)，亟需有新的技術來解決醫(yī)療影像大數據的管理問題。目前國內大部分醫(yī)院對醫(yī)學影像的存儲模式大多是以文件的形式采用傳統(tǒng)的NAS、DAS、SAN，三種存儲模式各有優(yōu)缺點，但卻都存在硬件設備的成本高、性能和擴展能力不足、可用性受限等缺點，同時在醫(yī)學影像信息在區(qū)域上或是醫(yī)院內部的共享、醫(yī)生之間的遠程診斷和會診等方面也都存在一定程度上的障礙。國內外對醫(yī)學影像存儲的優(yōu)化方式大多采用HADOOP和HDFS分布式文件系統(tǒng)，然而HDFS并不適用于醫(yī)學影像小文件的特點，解決此問題也需要麻煩的優(yōu)化工作。因此，本文通過結合云計算技術、緩存技術和分布式文件系統(tǒng)，針對海量醫(yī)學影像的存儲和訪問中存在的問題及目前國內外研究現狀，對醫(yī)學影像進行研究和相關的性能優(yōu)化。主要研究內容為（1）設計并實現新型醫(yī)學影像云存儲架構，設計了“本地云端”兩級存儲模式；（2）構建了PROXMOXVE虛擬資源環(huán)境，并結合新興容器技術DOCKER，實現了醫(yī)學影像云存儲服務；（3）根據提出的兩級存儲模式，集成了開源HIS系統(tǒng)GNUHEALTH、開源WEBPACS系統(tǒng)THANC、開源分布式文件系統(tǒng)FASTDFS，提供了一個大規(guī)模分布式醫(yī)療影像存儲架構；（4）針對兩級存儲模式的云端FASTDFS存儲，提出了基于REDIS的醫(yī)學影像存儲優(yōu)化，進一步提高緩存命中率和醫(yī)學影像的存取速率。

簡介：電子科技大學UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINA專業(yè)學位碩士學位論文MASTERTHESISFPROFESSIONALDEGREE論文題目基于HDFS的海量醫(yī)學影像系統(tǒng)的數據建模與轉換引擎專業(yè)學位類別工程碩士學號201222060553作者姓名晏舒婷指導教師湯羽教授RESEACHOFDATAMODELINGTRANSFMATIONOFMULTILEVELMEDICALIMAGINGSTAGESYSTEMBASEDONHDFSAMASTERTHESISSUBMITTEDTOUNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINAMAJMASTEROFENGINEERINGAUTHSHUTINGYANSUPERVISYUTANGSCHOOLSCHOOLOFCOMPUTERSCIENCEENGINEERING

簡介：分類號R89密級UDC610學校代碼11065碩士學位論文成年腰椎成年腰椎MRMR影像測量在法醫(yī)學鑒定中的應用影像測量在法醫(yī)學鑒定中的應用宋揚指導教師郝大鵬副教授學科專業(yè)名稱法醫(yī)學論文答辯日期2015年5月28日ABSTRACTOBJECTIVEOURADULTLUMBARMRIMAGINGTOMEASURETHEPROGRESSIVEDEVELOPMENTOFRADIOLOGYMAXILLOFACIALRADIOLOGYONSINCETHE1980SGRADUALLYIMPROVETHEDEVELOPMENTOFMEDICALIMAGINGFIMAGEMEASUREMENTHASBEENTRANSFMATIVEREMARKABLETREMENDOUSPROGRESSDEVELOPMENTINMEDICALIMAGINGTECHNOLOGYGRADUALLYDEVELOPEDXRAYVIDEOTECHNOLOGYXRAYFILMDIGITALSUBTRACTIONTECHNIQUESCOMPUTERIMAGEPROCESSINGTECHNOLOGYATTHESAMETIMEARTHROGRAPHYSIALOGRAPHYANGIOGRAPHYOTHERIMAGINGTECHNOLOGYHASALSOBEENAMERAPIDDEVELOPMENTFURTHERENRICHTHECONTENTOFTHELUMBARSPINEMRIMAGINGRADIOLOGYINTHISSTUDYLUMBARSPINEMRIMAGINGMEASUREMENTDATATHEESTABLISHMENTOFGENDERDISCRIMINATIONHEIGHTINFERREDAGEESTIMATIONMETHODSPROVIDINGNEWTARGETSNEWMETHODSFFENSICIDENTIFICATIONMETHODSINTHISPAPER30T15TSUPERCONDUCTINGMAGICRESONANCEIMAGERSIEMENSFASTSPINECHOTSESEQUENCET1WEIGHTEDUSINGTRTE40012MSSCANT2WEIGHTEDUSINGTRTE3400120MSSCANSAGITTALSLICETHICKNESS5MMCROSSSECTIONALTHICKNESSOF5MMSCANRANGEINCLUDESL12L5S1SEGMENTVERTEBRALDISCENDPLATEZONEMRSIGNALCHANGESINDIAGNOSISCLASSIFICATIONMETHODBASEDONMODICTHEMAINOUTCOMEMEASURESHAVEVERTEBRALHEIGHTWEIGHTRATIOOFTHESIZEOFNMALLUMBARMRINSAGITTALDIAMETERHEIGHTRATIOOFTHESIZEOFTHEVERTEBRAEINTHELOWERBACKTHESIZEOFTHEBODYANGLEDCONALPLANELUMBOSACRALANGLESIZEDIFFERENTAGEGROUPSVERTEBRALCEREBROSPINALFLUIDCONTRASTTONOISERATIOOFNMALLUMBARSPINEMRIMAGESOFDIFFERENTGENDERSOONTHISEXPERIMENTWILLBEDONEUNDERTHEGUIDANCEOFTHEQINGDAOMUNICIPALPUBLICSECURITYBUREAUOFINTERPOLTEAMTHEAFFILIATEDHOSPITALOFQINGDAOUNIVERSITYRESULTSTHESTUDYFOUNDTHATINDIVIDUALINDICATSTHEREARESOMEDIFFERENCESINEACHAGEGROUPTHE4150YEAROLDAGEGROUPTHEBIGGESTCONSIDERATIONMIGHTBERELATEDTOTHEDEVELOPMENTDEGENERATIONINADDITIONTHELENGTHINDICATSARESIGNIFICANTDIFFERENCESBETWEENTHESEXESSUBSTANTIALLYALLMALEFEMALEBUTALMOSTNODIFFERENCEINTHEANGLEINDICATSTHATISSLIGHTLYLARGERTHANTHEFEMALEMALELUMBARSPINEBUTTHERATIOOFTHETWOISSUBSTANTIALLYTHESAMEMPHOLOGYCANBEUNDERSTOODASTHEMALEFEMALELUMBARONLYDIFFERENCECOMPAREDTOTHESIZEOFTHEACTUALINTERNALSTRUCTUREISSIMILARCONCLUSIONTHEDEVELOPMENTOFFENSICANTHROPOLOGYFTHEIDENTIFICATIONOFRACEGENDER

簡介：目前我國在醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)的發(fā)展方面還存在巨大的問題和不足，我國東西部地區(qū)醫(yī)療水平在發(fā)展的過程中還存在巨大的差距和不足。而在醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)的發(fā)展過程中，醫(yī)學影像在其中扮演著重要的角色，對于整個醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)的水平起著決定性的作用。但是從目前的發(fā)展情況來看，我國很多地區(qū)還沒有醫(yī)學影像相關的設備，再加上其他軟硬件設備的缺失，導致醫(yī)療水平無法滿足社會對其的需求。一般來講醫(yī)生在疾病診斷的過程中都需要結合醫(yī)學影像對疾病做出相應的判斷。隨著信息技術的快速發(fā)展以及云平臺的出現。醫(yī)療服務的不平衡性以及我國醫(yī)療資源的不均衡已經成為我國學術界和我國社會關注的焦點問題之一。在信息社會中，醫(yī)學影像是整個醫(yī)療服務中最為主要的部分，通過醫(yī)學影像的運用來提高對醫(yī)療服務及醫(yī)療相關事業(yè)的管理。就醫(yī)問題也是目前我國亟待解決的問題之一，由于醫(yī)療資源緊缺導致我國各大醫(yī)院無法滿足社會的就醫(yī)需求。在云計算和云服務平臺出現之后，為解決醫(yī)學影像服務平臺及醫(yī)學影像的信息化管理提供了機會，通過云服務平臺的運用來進行相關業(yè)務的管理。本文在醫(yī)療影響云服務平臺基礎構架相關問題的分析和研究過程中，對相關的問題進行了系統(tǒng)性的分析和研究。具體來講本系統(tǒng)所研究的主要兩個方面為醫(yī)學影像的相關數據及數據的應用和算法。本文在醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)設計和開發(fā)的過程中對目前醫(yī)學醫(yī)療服務在發(fā)展過程中存在的問題和不足進行全方位的分析和探討，在分析和研究中結合具體的情況提出基于HADOOP構建的醫(yī)學影像數據平臺，進而實現相關的功能。通過部署HADOOP的部署能夠在很大程度上保證整個醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)中的各種數據和信息能夠實現長期性和安全性的存儲，提高了對整個數據的管理水平和管理能力。同時結合醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)的實際情況對不同用戶的權限進行分配和管理。其中科研人員能夠利用醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)中的各種數據和信息進行大規(guī)模的分析和研究，通過分析和研究來實現相關的功能。通過云服務平臺的運用能夠提高對醫(yī)學影像等數據資源管理的應用效率。通過對醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)的測試得出本文所設計的醫(yī)學影像云服務系統(tǒng)能夠滿足相應的功能。

簡介：隨著計算機斷層掃描技術CT不斷的發(fā)展和更新?lián)Q代，CT圖像已經成為腦部疾病診斷的重要工具。通過對CT顱腦影像的讀片和分析，影像學醫(yī)師可以根據臨床經驗和病人的病歷進行定性診斷。然而，CT技術的廣泛應用使CT圖像信息數據量越來越多，導致醫(yī)師讀片的工作量越來越大，而且由于人的主觀性影響導致診斷缺少客觀性，增大了出現誤診的風險。在此情況下，本文期望通過計算機輔助診斷CAD來解決部分問題，其主要內容為通過對病灶的自動提取得到病變區(qū)域圖像及病變的醫(yī)學參數量化。本文分析了目前廣泛應用的醫(yī)學圖像病灶提取算法，介紹了這些算法的特點和適用范圍。由于目前多數病灶提取是在已知病灶的類型或某些病灶特征之后進行，所以還不是實際意義上的對未知病灶的自動分割。本文基于左右腦半球存在相近對稱性的先驗知識，通過對左右腦半球紋理特征差異的分析，實現真正意義上的對未知病灶的提取。首先，由于顱腦CT圖像在拍攝過程中病人頭部矢狀線會呈現不同的角度，因此，需要對顱腦CT圖像進行中矢狀線提取，最終得到歸一化圖像。本文以互信息量作為測度，在顱腦左右半球搜索匹配點，進而確定中矢狀線的位置。本算法不僅提高了中矢狀線提取的精度，而且在左右腦半球存在部分不對稱結構時算法仍然有效，具有較強的魯棒性。其次，本文以小波變換為工具，以病灶的自動提取為目標，通過對左右腦半球紋理特征差異的比較，提出了一種基于紋理特征的顱腦CT病灶自動提取算法。在確定病灶位置、大小等信息之后，利用CV水平集法對病灶輪廓進行二次提取，使病灶邊界影像更加精確。本算法實現了真正的對未知病灶的自動提取，并且能夠得到精確的病灶邊界。最后，為了克服傳統(tǒng)的影像學醫(yī)師診斷方法存在的主觀性強，隨意性大，不同的醫(yī)師對同一病例所做出的診斷經常不一致等缺陷。在病灶己提取的基礎上，對病灶的面積、灰度等參數進行量化，為顱腦病灶的診斷提供輔助客觀依據。

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簡介：四川大學碩士學位論文額竇數字X線影像法醫(yī)學同一認定的研究姓名徐喆申請學位級別碩士專業(yè)法醫(yī)學指導教師鄧振華20070430四川大學碩T學位論文徐吉占法醫(yī)臨床學2005級額竇數字X線影像法醫(yī)學同一認定的研究法醫(yī)臨床學方向研究生徐吉番指導教師鄧振華副教授中文摘要【研究背景及目的】應用放射影像資料進行同一認定是法醫(yī)放射學重要的研究課題之一，因人類額竇獨特多樣的形態(tài)特征使其成為顱面中最常應用的識別標志。采用人類額竇放射影像學資料對個體進行個人識別在法醫(yī)學中應用越來越廣泛，這是基于單個人體的額竇具有高度個人特異、終生不變、難于偽造、易于觀察與測量等特征，可以用于法醫(yī)學同一認定。然而，從證據學角度考察，額竇同一認定的方法與指標還有待客觀化、標準化。本研究旨在于進一步探究額竇的數字X線影像學分型和同一認定的指標及數字編碼?！痉椒ā?按照納入與排除標準收集額竇CR片2在額竇CR片上作出與兩側眼眶上緣均相切的直線，3并觀察此直線與額竇的位置關系，對額竇形態(tài)學特征進行分型研究4同時篩選出額竇不對稱性、左側額竇面積與左側眼眶面積比、右側額竇面積與右側眼眶面積比、較大額竇面積側別、左側額竇上緣弓形彎曲數、右側額竇上緣弓形彎曲數、額竇部分分隔位置、額竇中間隔位置8項指標進行描述性統(tǒng)計分析和數字編碼研究?！窘Y果】1提出額竇數字X線影像學特征六類分型I標準型、LI單側L

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