基于深度学习的医学图像分析域自适应研究

深度学习技术的广泛应用有力推动了医学图像分析领域的发展,然而大多数深度学习方法通常假设训练集和测试集是独立同分布的,这个假设在模型临床部署时很难保证实现,因此常出现模型性能下降、场景泛化能力不强的困境。基于深度学习的域自适应技术是提升模型迁移能力的主流方法,其目的是使在一个数据集上训练的模型能够在另一个没有或只有少量标签的数据集上也获得较好结果。由于医学图像存在着样本获取和标注困难、图像性质特殊、模态差异等情况,这给域自适应技术带来很多现实挑战。首先介绍域自适应的定义及面临的主要挑战,进而从技术角度分类总结了近年来的相关算法,并对比分析其优缺点;然后详细介绍了域自适应常用的医学图像数据集以及相关算法结果情况;最后,从发展瓶颈、技术手段、交叉领域等方面,展望了面向医学图像分析的域自适应的未来研究方向。

数码照相结合ImageJ医学图像分析软件法与无菌薄膜勾边法测量糖尿病皮肤溃疡面积的可靠性比较

目的探讨一种可靠、无污染、操作简便、适用于临床糖尿病皮肤溃疡表面积(diabetic cutaneous ulcersurface area,DCUSA)测量新方法。方法纳入2005年9月-2007年4月住院治疗的糖尿病皮肤溃疡患者35例。采用数码相机拍摄法(A法)收集患者不同时间点(平均每3天或1周1次)共305个溃疡图像资料,同步采用无菌薄膜勾边法(B法)收集305个溃疡面资料作为对照。将数码照片导入计算机结合Image J医学图像分析软件测得DCUSA,而B法所勾勒溃疡面轮廓通过自带坐标网格计算出DCUSA,由此获得305对面积数据。两测量者之间的一致性采用组内相关系数(intraclass correlation coefficients,ICCs)检验,并应用多元线性回归分析确定两种测量方法之间的相关关系。结果A法测得DCUSA为(4.84±7.73)cm2,B法测得DCUSA为(5.03±7.89)cm2,两种方法所测DCUSA差异无统计学意义(P>0.05)。应用A法测量DCUSA,两测量者间的ICCs为0.965,95%可信区间为(0.940,0.980);应用B法,两测量者间ICCs为0.949,95%可信区间为(0.913,0.971),不同测量者采用同样方法测得的溃疡面积之间的一致性很好。A法与B法测量DCUSA有很强的相关性(r=0.957,P<0.05)。结论数码照相结合Image J医学图像分析软件能较准确地测量糖尿病皮肤溃疡面积,且是一种无污染、易操作、更适用于临床的溃疡面积测量方法。

偏微分方程在生物医学图像分析中的应用

基于偏微分方程的图像处理技术是最近十多年在图像处理与分析领域得到快速发展的一类新的图像处理技术。该类技术一定程度上克服了经典的图像处理技术难以处理的某些困难问题,因此成为图像处理领域的一个研究热点,并在生物医学图像的分析中得到广泛的应用。本文拟通过对该类技术在生物医学图像分析中的应用的介绍,对基于偏微分方程的图像处理技术的主要发展过程、研究现状、技术特点、应用等诸方面做一个简单综述。

体数据内部结构绘制技术及其在3维医学图像分析中的应用

首先基于集合论方法对体数据内部结构进行分析(内部结构是指被外部物体遮挡或隐藏而不能从外部直接看到的物体或结构),从而给出了内部结构绘制技术的功能要求。基于此功能要求,提出了基于内部结构区域的体绘制技术来分析体数据内部结构的方法。基于内部结构区域的体绘制技术之所以能够分析体数据内部结构是因为该方法把体数据分为两个子集:内部结构区域(或称局部区域)和周围区域。内部结构区域提供了深入体数据内部的机制,通过对内部结构区域的交互,用户可以分析体数据内部的任意区域,从而达到对体数据内部结构和整个体数据的综合理解。该方法还可对内部结构进行量化分析从而提高用户分析体数据的质量。最后,该方法用于分析3维医学图像以显示其在实际应用中的强大功能。实验结果表明,该方法对3维医学图像中的内部结构可以有效地进行定性和定量分析。

基于医学图像分析技术的肺癌放射治疗的优化

目的通过利用医学图像分析技术,对肺癌放射治疗的计划靶区进行个体化设计并每周进行自适应调整以达到在确保肿瘤控制效果的条件下适当减小正常肺组织的受照剂量,从而实现放射治疗的优化。方法针对23例肺癌病人,获取病人的CT影像和不同体位的动态透视数据,采用医学图像分析技术自动或交互式勾画出初始肿瘤体积(GTV)体积,分别确定其运动范围,制定出相应的治疗计划,并在放疗过程中分阶段地进行比较以确定肿瘤体积的变化以及正常组织所受剂量大小。结果通过对23例病人的6313张影像数据以及78组动态透视数据进行分析,运用医学图像分析技术可以根据患者本人的影像数据特点进行个体化放疗计划的设计,使得在放疗过程中能有效减小肿瘤GTV体积70%～80%,从而有效降低同侧正常肺组织的受照剂量。结论基于医学图像分析技术的放射治疗可以有效运用到放疗的定位以及GTV和临床治疗区(CTV)的确定,以使得放疗计划的设计实现个体化并可在放疗过程中及时自适应调整放疗计划,从而在保证肿瘤治疗效果的同时减少正常组织的受照剂量。

医学图像分析深度学习方法研究与挑战

深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.

生物医学图像分析工作者应具备的计算机基本技能

本文从实际应用的角度 ,简要论述了计算机管理、维护及使用的一些基本技能和方法 ,旨在帮助广大非计算机专业的生物医学图像分析工作者掌握一些必要的计算机基本技能 ,以利于生物医学图像分析工作的展开与发展。

基于人工智能的医学图像分析在脑肿瘤中的应用进展

人工智能(AI)在诸多领域的应用发展迅速,其应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。AI为脑肿瘤的精确诊断、疗效评估及预后分析提供了全新途径。本文拟介绍基于AI的医学图像分析在脑肿瘤中的应用进展,指出AI面临的问题,展望AI对脑肿瘤精准化、个性化诊治的推动作用。

基于人工智能的医学图像分析在乳腺癌中的应用进展

人工智能(AI)在医学领域中具有非常广阔的应用前景,尤其是在基于成像大数据分析的医学成像领域。乳腺疾病一贯影响着女性健康,尤以当中的乳腺癌威胁最大,其是医学临床上关注的重点。如今,基于AI的辅助诊断不仅可优化工作流程,还可明显提高乳腺癌的早期检测与诊断水平。此外,将AI与成像大数据分析相结合还能为乳腺癌患者提供有益的临床预后信息。目前AI在医学成像领域中应用也是挑战与机遇并存,科学有效地借助AI新技术不断提升乳腺癌的诊治水平意义重大。

深度学习在医学图像分析中的应用研究综述

[目的/意义]介绍深度学习的概念、发展过程以及三种典型深度学习模型:卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(DBN)和堆叠自动编码器(SAE),并梳理三种模型的发展历程,对深度学习在医学图像分析中的应用研究状况进行综述。[方法/过程]通过文献调研对深度学习模型在医学图像分析领域的诸多应用进行整理,并在此基础上突出一些关键的应用领域,进而讨论深度学习基本模型存在的问题。[结果/结论 ]深度学习模型目前存在五个问题:模型结构单一、训练方式仍需改进、训练时间过长、对无标记数据添加标签、克服对抗样本,在实际工作中应提出相关解决措施。从跨组织合作、大的图像数据集、深度学习方法的进步三个方面对深度学习在医学图像分析领域的发展前景进行展望。

基于实践教学的医学图像分析教学改革探索

医学图像分析是一门医学影像与图像处理相结合的课程。主要讲授如何采用信息学图像处理方法解决医学影像学问题,是一门医学与信息学、实践与理论相结合的课程。笔者在医学院从事该课程教学中,发现目前该课程的教学过于偏向于图像处理算法理论知识的讲述,忽略了学生的实践操作,使得他们难以运用图像处理算法理论解决实际医学影像问题。针对教学中存在的问题,笔者提出在教学环节加入实践教学环节:(1)利用医学院本身优势,加入部分医学影像数据实际采集环节,了解各种医学图像的特点;(2)图像处理算法教学环节加入实践操作,让学生亲身感受各类图像处理算法的用处。在后续教学实践中,学生能够更好地掌握其学习内容。在此基础上,本文还提出了一套医学图像分析实践教学流程,为医学院相关专业学生的医学图像分析教学提供了一种切实可行的实践教学思路。

多媒体教学在医学图像分析课中的作用

医学图像分析是研究生的一门重要基础课，它在医学基础理论研究和临床实验研究中发挥着重要的作用。它广泛地应用于解剖学、组织胚胎学、肿瘤病理学、放射医学、免疫学、细胞生物学、分子生物学等学科的研究中。如对Ｘ光图像、显微镜图像及放射性同位素图像进行图像处理或进行几何参数和平均光密度的定量等。在医学图像分析课中将课程难点、重点和一些难以用语言表达清楚的内容利用多媒体进行教学，学生最易接受，最为喜爱。

医学图像分析实验教学改革的研究与实践

医学图像分析实验是医学图像分析教学的重要环节。我们通过不断地研究和实践 ,走出传统实验教学模式 ,摸索出一套适合当前医学图像分析的实验教学模式 ,从而将理论性实验与综合能力的考核相结合 ,不仅使学生掌握医学图像分析实验的基本操作技术 。

医学显微形态图像分析系统的开发与应用

目前,利用电脑多媒体技术将显微镜下直接观察的形态图像与文字报告相结合的分析系统已成为所有依赖显微镜的医学工作的先进工具,但由于其专业性强,开发成本高,商家销售价格也极高.为提高我院的诊断技术,我们自己开发了医学显微形态图像分析系统,使之更适合当前诊断水平和医学使用.

基于模糊数学的医学图像处理与分析方法

目的:模糊数学是研究模糊现象及其概念的一门数学分支,其应用领域广泛。医学图像本质上具有模糊性,所以将模糊数学方法应用于医学图像处理和分析有其内在的合理性和必然性。方法:本文对国内外近年来基于模糊数学的医学图像处理与分析方法进行了较为全面的综述。结果:主要介绍了模糊逻辑分析方法、模糊聚类分析方法、结合模糊数学的计算智能方法及在医学图像处理和分析中的应用,并对不同方法的特点及存在的问题进行了讨论。结论:研究表明,模糊数学在医学图像处理方面已经取得了大量的应用成果。作为一门年轻学科,模糊数学在医学图像处理与分析中的应用仍然有很大的发展空间。随着计算机技术的不断成熟和新技术不断涌现,基于模糊数学的医学图像处理与分析方法也将继续发展和完善。

医学超声图像分析的研究进展

超声成像是四大医学影像技术之一,由于其特有的实时性、无损性、廉价性被广泛应用于医疗和诊断,因此,有必要对医学超声图像的计算机分析进行研究。从图像分割、图像配准及组织定征和生物测量三个医学超声图像分析的主要方面对国内外近年来的主要研究情况进行综述和评价,并在此基础上探讨其发展前景。

生物医学图像信息分析的相关研究

生物医学图像信息分析,是当今的前沿研究课题。文章介绍了在生物医学图像信息分析方面开展的相关研究及其方法,主要包括生物医学显微三维成像技术、心室压力-容积关系的超声图像分析与辅助诊断研究、基于光栅投影三维成像与三维重建的美容整容的设计技术。

目标检测集成框架在医学图像AI辅助分析中的应用

一直以来,医疗影像诊断都是医疗中的一项重要工作.从广义上来说,医疗影像学包括成像技术/设备、图像处理技术,以及日益重要的医学图像分析.而医学图像分析涵盖的图像类别,也不仅限于“内部组织器官”,还包括体表皮肤、五官、外部关节特征等的拍摄图像,显微查看及扫描的组织与细胞病理图像等.基于此,本文将探讨目标检测类的深度神经网络方法在医学图像分析上的运用,以及释放出的巨大潜力.