基于医学影像数据中心的PACS系统集成的研究

随着PACS系统的普及,医学影像的数据集中存储和共享已成为现实问题。文中分析了现阶段医院PACS系统的现状和问题,提出了医学影像数据中心的概念,并进一步研究了医学影像数据中心的体系结构和一些关键技术。

人体远红外医学影像数据库构建及其医学诊断学意义

肿瘤的早期发现与及时治疗对挽救患者的生命具有极其重要的意义。作为一种无损、快速、非接触、低成本的功能性影像方式,远红外技术已经成为肿瘤早期诊断的重要影像学方法。然而,传统的远红外成像诊断仍主要依靠医生的临床经验,主观性过大、准确率不高。为改进这一不足,本文研究将远红外医学影像数据库技术与计算机自动比对分析相结合以提升诊断准确率的方法,论证了构建辅助临床乳腺癌诊断的远红外医学影像数据库的可行性及基本组成,评估了现有方法的优缺点,初步实现的数据库比对分析软件可用于检索典型确诊病例,为医生、研究者或个人在乳腺癌的诊断和自检方面提供有效的对照图谱及诊断依据,从而为今后实现客观、准确、低成本的肿瘤早期诊断打下基础。

医学影像数据多级分布式存储的研究

研究一种医学影像数据多级分布式存储的体系结构,解决海量医学影像数据在医院PACS中的长期安全存储问题。按照影像数据的使用和存储要求,采用在线、近线和离线多级分布式存储,利用JPEG2000标准压缩技术,结合大型数据库,实现影像数据智能、稳定和高效的存储管理。切实解决了医院影像中心PACS目前对大容量医学影像数据存储的需求。

区域医学影像数据存储系统研究

随着医院信息化建设发展的需要,各医疗机构之间信息的共享成为必然趋势。创建一个区域化的医学影像数据中心,通过综合运用互联网技术、医学影像传输技术、海量数据存储技术、以及不同影像信息系统之间的集成技术等实现大区域内影像检查信息的共享有着重要的意义。阐述了医学影像数据中心系统建设的重要性,并重点研究了医学影像数据中心存储系统的设计与实现。

基于深度学习的医学影像数据的瑕疵及对策

该研究阐释基于数据驱动进行函数拟合的深度学习(DL)机理及优势,分析医学影像数据置于DL的内禀不完备性,讨论基于数据完善、算法改进的部分应对策略,针对DL的统计依赖性机制,提出基于因果关系的算法模型在医学影像任务应用的研发趋势。

基于医学影像数据的图像分割方法研究述评

医学影像分割是提取影像中感兴趣的物体或特殊组织,对病变组织进行定性和定量分析。本文从医学应用的角度,简要介绍了几种经典医学图像分割方法的原理并对其进行医学影像分割的特点进行了分析。

基于医学影像数据的大脑功能连接方法研究

本文采用不同的方法对比研究了精神病患者与正常人大脑功能连接网络中的显著差异.首先选用皮尔逊相关系数,偏相关系数,小波相关系数构造三种不同的大脑功能连接网络,其次运用风险差检验出具有显著差异的功能连接,最后进行比较和分析.结果表明:用不同方法得到的大脑功能连接网络中存在公共的异常连接.在三种相关网络中本文均检验出病人的楔前叶与后扣带回这条连接较正常人而言功能减弱.更值得注意的是,一些公共异常连接的风险差值符号相反,即病人大脑功能连接网络中该功能连接较正常人而言既增强又减弱,表明在构造统计量寻找大脑功能异常连接时需作统计检验才能使结果更具说服力.

图像检索技术在医学影像数据库中的应用分析

通过医学影像技术,医务工作者可以实时跟踪病患的身心恢复状况、病中及愈后的机体反映等情况,提高诊疗效果和服务质量。文章从分析医学影像数据库背景入手,剖析医学影像数据库的概念、医学影像数据库的关键技术和医学影像数据库检索的流程等,可为相关研究提供参考。

医学影像分析工具集设计与实现

随着机器学习技术的不断发展,计算机技术在医学图像数据分析中的作用也变得越来越重要。机器学习技术可提高诊断的准确性和效率,帮助医生更好地理解和利用医学图像数据,为患者提供更优质的医疗服务。文章结合实际需求,利用Python语言设计和开发工具集,为医学影像研究人员提供标准化、规范化、自动化和高效的数据分析平台工具。经实践检验,该工具集功能包括数据处理、特征提取、特征筛选和超参数选择功能模块,能提高工作效率并显著提升数据处理效率,为医学图像研究者、医生和从业人员提供全面、高效和可靠的医学图像分析工具。

基于深度学习的医学影像高效生成方法研究

目的:提出一种基于深度学习的医学影像高效生成方法,以解决医学影像数据获取困难、患病样本分布不均匀的问题。方法:将作为CycleGAN输入的2种真实图像进行图像风格迁移,在训练过程中CycleGAN学习2种图像的图像风格,并将这2种图像的图像风格进行转换,输出不同于原图像风格的图像。以肺部CT图像和眼底图像为例,分别对该方法的样本风格转换能力和患病样本生成能力进行测试。结果:经过训练后,该方法能够将肺部厚层CT图像转换为薄层CT图像,并能生成大量质量较高的眼底患病图像,且生成图像耗时短。结论:该方法可以高效生成医学影像,为临床研究以及相关人工智能模型训练提供了有力的保障,并且可为医学人工智能产品的泛化能力提供测试支撑。

基于数据挖掘的医学影像处理与实现

在对多家医院的医学影像数据库进行数据挖掘分析中,非标准化图像的挖掘分析其潜在模式,常遇到需解决文件格式不统一、噪声等问题,本文提出其中的处理与实现方法。

医学影像大数据在MSCT扫描质控和检查剂量控制中的应用

目的:探究医学影像大数据在多层螺旋CT(MSCT)扫描质控和检查剂量控制中的应用价值。方法:采集2019年10月至2020年5月的胸部MSCT扫描协议和CT辐射剂量等相关数据,进行整理和分析,分析不同扫描条件的图像测试质量及图像质量优良率;结合患者病理性检查结果,分析低管电压组及高管电压组的诊断灵敏度、特异度及准确性。结果:经teamplay软件整理分析发现,飞利浦的低剂量扫描和西门子CT扫描方案中扫描协议的扫描参数基本一致;辐射剂量为(225.30±20.40)mGy·cm;在240mA、300mA下进行扫描的空间分辨率高于120mA、160mA、200mA,噪声水平低于120mA、160mA、200mA(P<0.05),160mA、200mA、240mA、300mA的密度分辨率均高于120mA(P<0.05);在240mA、300mA下进行扫描的图像质量优良率高于120mA、160mA、200mA(P<0.05);质量优良组扫描条件及管电压均高于质量不佳组(P<0.05)。结论:飞利浦的低剂量扫描和西门子CT扫描方案中扫描协议的扫描参数基本一致,辐射剂量低于全国水平,且图像测试质量及图像质量与扫描条件有关。

DICOM医学影像网络传输技术的研究与实现

随着信息科学技术、数据库技术、影像压缩技术和大容量存储介质在科学研究中的广泛应用，使得海量医学影像可以有效地进行存储；计算机性能快速发展使得当前计算机运算能力成倍提高，也为医学影像实时分析能力奠定了基础。此外，计算机可视化技术的快速发展，使得运用二维断层影像来构建人体器官、软组织和病变体等三维模型成为可能，给医学工作者对病情的分析与治疗提供了更加便捷的技术手段，从而提高了医学诊疗的效率与准确性［1］。当前医院虽然有众多的医学影像设备，但一个关键问题还有待解决，即医学影像数据如何高效进行传输。近几年，网络技术的发展日新月异，这对远程医疗的发展起到了积极的促进作用，其中医学影像数据是否能进行有效传输是未来远程医疗技术发展的重要基础。清晰的医疗影像、健全的医疗数据信息是实现远程医疗技术的关键。但是目前远程医疗技术使用的范围仅限于视频会议，并且这种方式不能有效地保证医学影像与患者信息准确地传输，远远不能满足未来远程医疗技术的需求。所以，如何有效地利用局域网与广域网技术构建一种满足网间、网内医疗影像信息实时访问的网络技术是未来远程医疗技术发展的趋势。本文基于 DC-MTK工具包采用一种实用的方法很好地实现了 DICOM医学影像网络的传输功能。

浅析医院医学影像信息系统

医学影像信息系统（PACS）是应用于医院环境中对医学影像数据实施计算机管理的专业化信息系统，它是当今医院信息化建设中的重要构成部分。我院自2004年末开始设计研发全院医学影像信息系统，遵循信息系统工程研发规律，进行系统工程总体方案设计．并分步实施。我院信息系统工程从放射科医学影像（RIS）数字化开始历经三个阶段：第一阶段进行RIS系统研发；第二阶段实行RIS系统与医院信息系统（HIS）无缝联接，系统应用向全院临床科室延伸；第三阶段系统横向拓展到超声科、病理科、窥镜中心、核医学等医学影像科室，逐步实现全院医学影像无纸化、无胶片化。

医学影像云存储模型的研究与设计

为解决早期云计算模型对医学小文件存储出现的单节点问题,数据高冗余造成数据的不一致性以及检索效率低等方面的问题,提出一种新型云存储模式。模型中,引入BWFS算法实现优化海量医学小文件序列化合并,优化纠删码算法实现数据块编码,减少数据块的冗余存储,而且引入位图索引技术与HBase索引结合形成新型并行索引策略,优化HBase主索引的缺点。实验表明,新型存储模型通过使用BWFS算法和纠删码技术减少了集群主控节点的内存消耗,在保证数据快速恢复的情况下,减少了集群数据的冗余存储,并行索引技术提高了医学数据影像的检索效率。

基于临床数据中心系统的医院影像中心建设及标准化研究

医院影像信息系统建设开始从"以科室为中心"逐渐向"以患者为中心"的方向发展,本文介绍了北京大学人民医院影像数据中心建设的过程,提出了影像数据中心的系统集成思路、方法和采用的技术标准,同时介绍了影像数据中心系统在实际应用过程中遇到的问题和该系统未来的发展方向。

黑龙江省区域医疗影像数据中心项目的设计与建设

目的构建以哈尔滨医科大学附属第四医院为中心、以黑龙江垦区所辖医院为服务范围的医疗信息交换与共享平台,并在平台基础上拓展特色应用,实践医疗服务协同,建设成为数字化医疗区域示范工程。方法研究并建立数据模型,对异构数据进行标准化转换,实现共享、交换与互操作。解决数据中心的管理和实施,包括数据并发访问、存储、可靠性、容灾、监控、归档、分析等。结果使二级医院和基层医疗机构能通过客户端系统直接预约哈尔滨医科大学附属第四医院的检查项目,并将本地影像上传至哈尔滨医科大学附属第四医院医学影像中心,由哈尔滨医科大学附属第四医院医生集中阅片诊断。二级医院和基层医疗机构可查看诊断结果,并通过WEB浏览器调阅存储在区域医学影像中心的影像资料。结论该平台研究不仅具有很强的现实意义,且体现了先进性、前瞻性、可操作性和潜在的社会经济价值。