影像云远程医疗平台信息化建设与应用

从架构、服务内容等方面阐述安徽省影像云远程医疗平台信息化建设,介绍平台应用情况,指出该平台能够实现全省所有影像数据互联互通、报告互认,有助于提升医学影像综合服务能力。

肝豆状核变性患者灰质结构MRI形态学初步研究

目的 :利用基于体素的形态测量学(voxel-based mor phometry,VBM)方法,探讨肝豆状核变性(Wilson’s disease,WD)患者全脑灰质结构变化特点。方法 :采集30例WD患者(WD组)及30例健康志愿者(对照组)的大脑3.0 T MRI高分辨力T1WI图像,通过FSL-VBM软件进行数据预处理后,利用AFNI软件行双样本t检验,比较2组全脑灰质体积差异,运算结果经FDR校正(P=0.001,α<0.05)。结果 :WD组与对照组比较,双侧的尾状核、苍白球、丘脑背内侧核、小脑半球、中央前后回、岛叶、额中回,脑桥基底部,左侧的后扣带回及丘脑枕灰质体积萎缩;双侧的岛叶及胼胝体,右侧的颞上回、额上回、红核,左侧的颞中回、额内侧回存在灰质体积增生。结论:WD患者灰质核团及大脑皮层存在广泛灰质体积萎缩,而部分皮层区域及少数灰质核团存在灰质体积增生;灰质异常脑区对解释其临床症状具有重要意义。

动脉自旋标记技术在针刺fMRI研究中的可行性分析

目的 :探讨基于动脉自旋标记(arterial spin labeling imaging,ASL)灌注成像技术在f MRI针刺作用机制研究的可行性。方法:选取健康志愿者40例,根据扫描技术方法的不同分为ASL组与BOLD组,每组各20例(男女各10例);采用相同的改良组块设计方案,并由相同的针灸医师针刺,分别对2组数据进行处理确定脑功能激活区,比较2组研究对象激活区的异同,并对ASL组激活区区域性脑血流量(regional cerebral brain,r CBF)变化幅度及变化率进行统计学分析。结果:ASL组除了显示BOLD组的体感相关脑区(双侧SⅡ、岛叶、丘脑及中扣带回)及运动相关脑区(SMA)激活之外,还在SⅠ、额叶、顶下小叶、前扣带回等脑区显示激活,但较BOLD组相对多见的脑白质区域激活显著减少,同时ASL组信号变化幅度较大,r CBF变化率为(9.21±2.82)%。结论:针刺引起的ASL信号变化幅度更大,能够敏感地检出针刺引起的大脑激活区,且伪影很少。同时,基于ASL技术的针刺f MRI研究不受针刺方案限制,更加符合临床针刺f MRI研究的需要,值得推荐使用。

基于体素分析技术在肝豆状核变性MRI研究中的应用价值

目的 :探讨基于体素分析(voxel-based analysis,VBA)图像方法在肝豆状核变性(Wilson’s disease,WD)MRI研究中的应用价值。方法:通过34例WD患者和30例健康志愿者的定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)和DTI数据的VBA组间比较,检出WD患者大脑铁沉积及各向异性指数(FA)值异常的脑区,分析这种方法与常规基于ROI方法研究的优势与不足。结果:WD患者较正常人,双侧丘脑、双侧豆状核、双侧尾状核、双侧红核、双侧黑质、双侧颞叶、右侧岛叶和左侧顶下小叶等脑区的铁沉积含量增加,部分白质等脑区的铁沉积含量减少;双侧丘脑的背外侧核和腹外侧核、双侧豆状核、双侧尾状核及双侧红核等脑区的FA值升高,双侧丘脑内侧核及白质等脑区的FA值降低。结论:VBA图像方法具有能够发现未知区域病变、病变区域精确定位,以及研究客观等方面的优势,是一种很有价值的WD的MRI研究方法。

个人健康档案与其数据接口的发展现状

个人健康档案(Personal Health Record,PHR)作为新型的医疗健康信息化系统工具,必将成为"健康中国"战略发展的重要基础,而数据接口方式是实现PHR与各异构系统之间数据交互及数据共享的重要措施。本文详细介绍了个人健康档案的发展历程及其现状,指出个人健康档案与异构系统间数据交互的重要性与必要性,分析比较数据接口的多种实现方式,为解决"信息孤岛"屏障及实现医疗信息共享提供解决思路。

安徽省医疗影像云建设模式研究

为解决医疗资源分布不均的问题,通过对安徽省医疗影像云项目"政府主导,企业和专家参与,市场化运营"的"四位一体"建设模式进行研究、探索和成效分析,充分利用医改政策优势,解决遇到的难题,为远程医疗服务走进基层,推动全国远程医疗影像云建设的发展提供了新思路.

基于安徽省影像云的医用电子胶片应用探索

从政府医疗体制改革、医院节省影像检查成本和医患开展远程医疗需求的角度论述了安徽省医用电子胶片应用的重要意义,从医学影像信息系统(PACS)系统发展、医生阅片习惯、受检者观念、医院发展需求和国家相关政策法规等方面分析医用电子胶片应用的可行性,并结合安徽省影像云医用电子胶片的架构和建设实践中发现的问题提出进一步优化存储与传输频率、出台相关行业标准与法规等建议。

中草药原植物叶片图像在线识别系统设计与实现

利用图像处理和图像识别技术，对中药叶片图像进行在线识别。主要过程包括图像采集、图像处理、特征提取、图像识别，通过动态规划算法与人工神经网络算法相结合的方法实现叶片图像的识别，平均准确率可达到80%以上。系统基于Web开发，后台采用Java语言实现图像的处理和识别，SQL Server2000数据库实现叶片图像数据的存储。实验结果表明，该系统对中药叶片图像识别具有较好的效果，并且便于操作和实现。