X线管电压对生物组织CT值影响的实验研究

目的:探讨X线管电压对兔器官组织CT值的影响。方法:在同一台CT机上采用4组X线管电压80、100、120和140kV(头部模式只有前3组管电压,体部模式4组管电压)扫描12只实验兔,在切换管电压时保持其它扫描参数不变。用头颅序列扫描实验兔的头部,用体部序列扫描实验兔的胸部和腹部,测量实验兔的皮质骨、脑组织、肌肉、肝脏、肾脏、脂肪、肺组织的CT值。结果:X线管电压的改变对兔器官组织的CT值影响不一致。脂肪、肝脏、肾脏和皮质骨不同管电压下的CT值差异有统计学意义(P值均<0.05),肺组织、脑组织和肌肉不同管电压下的CT值差异无统计学意义(P值均>0.05)。结论:兔部分器官组织的CT值与X线管电压有一定相关性。临床中可根据组织器官的扫描参数来设定参考CT值。

透明病理--核医学分子影像在肿瘤表型中的实践

过去几十年的肿瘤生物学研究深入解析了肿瘤细胞的生物学特征,并识别出肿瘤在发生过程中的各种生物特征。然而,有效地将这些肿瘤的生物特征进行成像以辅助患者的临床管理仍具有挑战性。核医学分子影像领域的快速发展为探究肿瘤的体内生物学特征提供了机遇。本文梳理了核医学分子影像技术在表征肿瘤生物特征方面的现状,并探讨了体表型策略的核医学分子影像在肿瘤中的未来研究方向。

基于特征融合和相关反馈的医学图像检索技术

目的探索新型医学图像检索技术 ,以方便用户高效快速地查询到所需图像。方法在分别研究基于颜色聚类、颜色纹理和形状等单一特征医学图像检索算法的基础上 ,提出了基于特征融合和相关反馈的医学图像检索算法。结果通过对 80 0幅标准临床内窥镜图像构成的数据库进行实验研究 ,分别给出了基于单一特征、特征融合以及相关反馈图像检索的查准率和查全率 ,并进行了比较分析。结论利用特征融合和相关反馈逐步求精的方法 ,实现了更有效、更快捷的医学图像检索能力。

基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断技术

乳腺癌是女性中高发的恶性肿瘤疾病。近年来,其发病率呈增高趋势。早期发现、早期诊断和早期治疗是降低乳腺癌患者死亡率的关键。计算机辅助诊断(CAD)技术能够有效提高早期诊断的准确性,而基于内容医学图像检索(CBMIR)技术的引入,为乳腺癌的诊断提供了有效的决策支持。文中就近年来基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断关键技术进行了较为详尽的综述,包括微钙化和肿块检测、特征提取、相似性测度和相关反馈技术等,同时对该领域的发展趋势进行了展望。

一个三维医学图像实时可视化系统4D View

通过结合国际上先进的可视化工具包 (VTK)和实时体绘制系统 (Volum e Pro) ,研制开发了医学图像实时可视化系统 4DView。该系统能够对 MR、CT等医学图像进行实时的三维可视化和交互操作。本文首先简单介绍了 VTK和 Volume Pro及其相互结合 ,然后详细讨论了 4DView的系统设计和各功能模块 ,最后给出了从 4DView系统获得的一些医学图像可视化结果。实验结果表明 ,4DView能有效地解决三维医学图像可视化及其交互操作实时性不强的问题 ,在临床诊断。

基于能量的神经元动作电位检测实验研究

动作电位检测是大脑神经信息处理的前提,大量噪声的存在使得精确检测动作电位活动面临困难。本文基于时域能量算子和频域能量算子,实现了两种胞外记录时低信噪比信号的动作电位提取方法。实验结果表明,在无噪声和高信噪比背景下,基于能量的方法与传统的阈值方法都能获得较好的检测效果;而当将信号中引入高斯噪声后,基于能量方法的检测结果明显优于传统的阈值方法,表明基于能量的方法在高噪声环境下具有较好的检测效果;实验也表明两种基于能量的检测方法各有优势,时域方法具有较低的误检率,而频域方法具有较高的检出率。

基于磁共振影像分析的胶质瘤分级和生物标记检测技术研究进展

胶质瘤是中枢神经系统常见的原发性肿瘤,其患者生存期短、预后差。由于不同的胶质瘤患者之间预后差别很大,因此,需要根据患者的个体化信息制定相应的治疗方案。当前,临床上主要通过术后组织分析来获取胶质瘤的病理组织类型和生物标记物信息。然而,术后组织分析需要大块的组织样本,其结果容易受到人为操作的影响,并且无法指导早期治疗方案的制定,所以,运用无创磁共振成像技术获取胶质瘤的个体化信息成为临床研究的热点。本文对基于磁共振成像的胶质瘤分级和生物标记检测研究进行了综述,并对未来研究工作进行了展望。

基于SAGE的医学知识模型的设计与应用

本文分析了SAGE这一医学知识模型,并以代谢综合征诊疗知识为例阐述SAGE建模方法。针对SAGE表达能力的不足,提出了改进方法。将模型构建为知识库在CDSS中进行应用,CDSS的评估结果表明,SAGE模型具有临床应用价值。最后还提出了SAGE模型仍需继续改进之处。

融合颜色和强度先验信息的几何形变模型在医学图像分割中的应用

研究了一种基于融合颜色和强度先验信息的几何形变模型的医学图像分割算法。首先借助遗传算法,从图像的不同颜色空间中得到对应颜色分量的阈值,然后将这些阈值所代表的先验信息融合到形变模型的进化曲线中,从而得到了改进的基于leveI set的几何形变模型。采用临床骨髓细胞和乳腺细胞分别进行了实验,结果表明相对于传统的只利用图像梯度信息的形变模型．算法不仅能得到更精确的结果,而且具有更快的运行速度。

非均匀组织医学超声非线性传播仿真

为了实现仿真医学超声波在非均匀组织中的传播过程,建立超声非线性传播计算模型.由软组织中一阶非线性波动方程推导得出"声压-质点振动速度"耦合超声非线性波动方程以降低求解复杂度.采用k空间方法对非线性波动方程组求解,在保证数值计算精度的同时降低计算的内存占用量和计算时间.通过与一维问题的解析解和二维问题的时域有限差分(FDTD)求解结果对比,验证所述模型的精度.在空间采样率为声波波长的1/9、Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)数为0.3的情况下,所述模型的平方误差为0.012 5%,而时域有限差分方法(FDTD)的平方误差为42.5%.利用体腹壁组织数字模型,进行医学超声谐波成像仿真,验证谐波成像较基波成像能够提高深部组织区域的图像质量.

高灵敏和高特异性生物嗅觉传感系统研究

利用微电极植入技术,提出了一种新型的生物嗅觉传感系统,将多通道植入式微电极包埋于大鼠嗅球中,提取出嗅球神经元的气味响应信息。通过分析神经元响应活动从而进行气味检测与区分,发现该系统能够长期稳定地用于气味检测,且灵敏度达到10?10 mol/L。在单分子气味或自然气味检测中,该系统都具有很高的特异性。因此,该系统在实际气味检测(如肺癌呼出气体标志物检测、食品新鲜度检测、爆炸物搜索等)领域具有广泛的应用前景。

利用生物声纳中双耳多普勒效应探讨定量神经编码

为了探讨不稳定的生物神经系统检测变化信号的方法,以及变化信号与神经系统输出脉冲的定量关系,本研究基于神经元模型(H-H方程),用计算机仿真研究生物声纳对双耳多普勒效应的处理机制。双耳多普勒效应差可以确定运动物体的运动方向,由于双耳检测到的频率差别非常小,因此神经系统必须具有很高的信号分辨能力。本研究的仿真分析结果,证明神经系统存在高灵敏地区分多普勒信号的可能性,讨论了神经系统实现"定量"处理的可能性。

医学影像系统Streaming框架的设计和实现

提出医学影像Streaming概念,并设计和实现一个基于DICOM动态影像和静态影像的Streaming框架,有效地提高了浏览的实时性,使浏览影像更加方便。

非均匀组织医学超声发射声场仿真

为了分析医学超声在非均匀组织中的分布特性,建立了超声发射声场的计算模型。采用交错网格有限差分法对耦合超声非线性方程进行数值求解,获得了声速、密度及非线性参数非均匀分布情况下人体腹壁组织内的超声声场分布数据。同均匀介质相比:当声速均匀而密度非均匀时,声束仍聚焦良好,焦点处声能下降了1.8 dB;当密度均匀而声速非均匀时,声束发散严重,焦点处声能下降了3.8 dB,下降程度与非均匀组织接近。组织声速在空间分布的非均匀性是导致聚焦声束能量分布畸变的主要原因。

结合组织工程支架的三维心肌细胞传感器

以聚乳酸(PLA)和聚己内酯(PCL)为材料,通过三维(3D)打印和静电纺丝技术,制造组织工程支架,用于培养新生大鼠心肌细胞.将培养了心肌细胞的支架耦合在微电极阵列(MEA)芯片表面构建三维细胞传感器,用于检测心肌细胞的胞外场电位(EFP)信号.实验结果表明,心肌细胞在PLA/PCL支架上附着和生长情况良好,由于兴奋-收缩耦联,能够带动纤维丝产生联合搏动.48h后,支架上心肌细胞的搏动速率趋于稳定.细胞电位检测结果表明,细胞支架与MEA芯片耦合良好,形成三维细胞传感系统,能够检测到支架内心肌细胞的胞外场电位,输出稳定、高信噪比的信号,且EFP信号幅值和发放速率与传统二维培养方法所记录到的信号相似.

医学图像处理中可变模型技术的研究进展

近年来,基于可变模型的图像处理技术在医学图像处理和分析领域得到了广泛应用。本文重点阐述了参数和几何两种基本可变模型的基本原理、实际应用中的模型设计,进而从先验知识介入和全局属性建模角度,介绍了几种扩展的可变模型,最后展望了该方向的发展趋势。

人工智能在医学影像辅助诊断中的应用综述

人工智能理论与技术在医学影像辅助诊断应用中非常重要。本文首先介绍了该细分领域的概况,同时阐述了人工智能的符号主义、连接主义、行为主义和统计主义4个学派以及深度学习、强化学习、迁移学习的主要思想与特点。然后,详细介绍了关于人工智能理论与技术应用于医学影像辅助诊断的代表性研究成果,并且对产品转化应用进行统计分析,举例说明大样本、多中心的医学影像数据库建设的重要性。最后,从人工智能学派、学习方法和医学影像数据库3个层面指出当前存在的问题,并给出未来的发展方向,为研发智能医学影像辅助诊断设备提供参考意见。

基于乘性梯度的医学超声图像边缘检测算法

通过改进传统乘性梯度(MG)算子,并结合Canny算子的处理结果,准确、快速地提取了医学超声图像的边缘.通过提升乘性梯度算子模板的维度,提高对弱边缘的检测能力;综合考虑乘性梯度算子和Canny算子的运算结果,提高边缘检测的准确度.为了验证该算法的有效性,对仿真及在体超声图像进行边缘提取实验,将结果与其他抗噪性较好的边缘检测方法进行对比.实验结果表明:对于含有不同强度斑点噪声的超声图像,该算法的边缘检测准确度可达75%以上,具有较好的实时性,适用于对医学超声图像进行快速、准确的边缘检测.

多格式医学图像解读器的设计与实现

随着DICOM标准和MPEG2标准在医疗领域的普及,越来越多的医疗设备和系统基于DICOM和MPEG2格式进行图像或视频文件的存储。本文介绍了一种基于AdiveX技术的多格式医学图像解读器MIViewer,不仅较好地解决了包括DICOM及MPEG2在内的各类医学图像及视频的解析阅读问题,而且可以内嵌于其它图像诊断和分析软件中,高效灵活地定制开发各类医学图像系统。

肺癌呼吸标志物筛选及其生物信息学分析

采用结合转录组、代谢通路、蛋白结构的呼出气体检测生物信息学分析方法来确定肺癌气体标志物,用于肺癌的筛选诊断.采用标准仪器(GCMS)检测肺癌病人和正常人的呼吸气体样本;经统计分析,筛选出10种特异性挥发性有机物(VOC).采用转录组分析得到肺癌和健康人的差异表达基因,其富集的代谢通路与人体内产生VOC的代谢通路一致,证明所筛选的VOC标志物与肺癌病人代谢具有相关性.基于此VOC建立的肺癌诊断模型的灵敏度、特异性和整体正确率分别为86.2%,91.2%和89.6%,说明所提方法能简便、有效区分正常人和肺癌病人,为早期肺癌筛查提供方便、可靠的检测方法.