基于模糊数学与逐步判别分析相结合的医学计算机辅助诊断模型的研究

应用模糊数学与逐步判别分析法 ,在模糊聚类分析的基础上 ,应用逐步判别分析法建立疾病预测诊断模型。在对收集的 10 0例原始病例所做的回代验证中 ,诊断符合率达 96 .8% ,对 4 8例预测患者的预测诊断 ,符合率也达到了 91.7% ,从而完成了一个医学专家系统的研制。系统采用VB语言开发 ,人机界面友好 ,操作简单 。

基于SVM的乳腺癌X光照片计算机辅助诊断模型

乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一。支持向量机SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到良好的分类效果。本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统,它由图像预处理、ROI特征提取和SVM分类器异常诊断三个模块构成。通过实验证明,在处理相同的样本数据集时,基于SVM算法的计算机辅助诊断系统相对于BP神经网络,有更高的诊断灵敏度。统计学习理论的发展将更加完善SVM,具有高分类性能的分类器将使计算机辅助诊断的能力进一步提高。

计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展

计算机辅助诊断(CAD)技术可以自动提取图像特征并应用机器学习算法进行病变检出和诊断,目前已广泛应用于多种疾病的多模态影像图像的分析,从而提高医学影像检查的价值。本文对CAD基本原理及其在乳腺癌、肺结节、结肠息肉及前列腺癌诊断等领域的研究进展进行综述。

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。

基于医学影像计算机辅助诊断的分割方法

本文在综合介绍目前基于医学影像的计算机辅助诊断(MICAD)研究工作的基础上,重点分析了MICAD主要使用的图像分析和处理技术。作为例子重点介绍了MICAD对图像分割的要求,介绍了目前我们正在开展的最小近邻算法(KNN)和模糊最小紧邻算法(FKNN)进行图像分割的工作,并提出了如何用相邻像素的信息,进一步提高分割的准确性的思路,为后面的计算机自动识别提供依据。而计算机自动识别是基于医学影像的计算机辅助诊断过程自动化的基础。

基于灌注分析模型的计算机辅助诊断

在放射学领域引入了灌注分析方法作为辅助诊断的有效手段。介绍了计算机辅助诊断的基本原理、血流计算的灌注分析方法,并设计了一种针对结肠病变的灌注影像分析系统。实验表明使用动态CT灌注成像方法及后处理算法,可及时检测到一些常规CT检查所不能够检测到的结肠病变,对于一些病变的及时诊断、及时治疗具有重要意义。

计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究

计算机辅助诊断系统中 ,使用医学数据库的数据挖掘和知识发现技术具有重要意义和其发展的必然性。文章分析和综合了此类系统研究开发的一般规律及其特殊性 。

基于计算机辅助翻译技术的生物医学工程英语翻译研究

以SDL Trados Studio为计算机辅助翻译技术平台,建立以翻译实践为基础的生物医学工程英语术语库和语料库。结合生物医学工程专业的实际应用场景,分析生物医学工程英语语言特征及翻译策略,通过翻译记忆库和术语库的建设实践,进一步探索计算机辅助翻译技术在生物医学工程领域的应用与发展。

计算机辅助诊断在医学影像学领域的应用和发展

近年来,计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)逐渐成为医学影像学中的研究热点之一,很多CAD技术不断出现并获得快速发展,对于提高放射科医生诊断的准确率、减少漏诊起到了积极的作用.……

计算机辅助诊断在医学影像诊断中的应用

自德国物理学家伦琴发现X线以来，医学影像学已有100余年的发展历史，近30年来发展迅速，各种新技术不断涌现，其在临床的应用范围不断扩大，在疾病的诊治和研究中也居重要作用，已成为医学领域中发展最快的学科之一。

医学影像计算机辅助检测与诊断系统综述

计算机辅助检测/诊断(computer-aided detection/diagnosis,简称CAD)能够提高诊断的准确性,减少假阳性的产生,为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线,按照不同的成像技术和病类,对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述,从图像数据集、算法和评估方法等方面做多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题,并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.

医学图像计算机辅助诊断数据平台研究

随着现代科学技术的发展,利用现代的科学技术到医学诊断方面是时代发展进步的表现。利用计算机的辅助功能作为医学图像分析的工具,对诊断平台进行研究,分析在利用计算机辅助诊断数据平台研究中发现的问题,并进行不断的改进,完善计算机辅助诊断数据平台的数据储存、病例的获取等相关的步骤,为今后医学的发展作出努力。

三维计算机辅助解剖教学在住院医师规范化培训中的应用

目的探索三维计算机辅助(3-demensional computer assisted instruction,3D CAI)颞骨解剖教学在住院医师规范化培训中的应用。方法回顾性分析2018年1月—2023年1月于西安交通大学第二附属医院耳科学专业进行住院医师规范化培训的58名学员,按照参加培训的时间将其分为试验组和对照组。2018年1月—2020年12月的23名住院医师作为对照组,2021年1月—2023年12月的35名住院医师作为试验组,分别采用传统教学方法和3D CAI进行颞骨解剖授课和培训。结束后,分别对2组医师进行解剖名词(中耳、内耳、侧颅底)、解剖空间方位、解剖标志认识和颞骨CT阅片能力测试,并对教学方法、教学内容的满意度进行问卷调查。在学习前后对2组进行自信心评价评,即是否颞骨解剖结构不易理解、是否有信心辨识颞骨解剖结构。比较2组医生的测试成绩、对教学的满意度以及学习自信心。结果试验组医师的中耳和内耳解剖测试成绩与对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。试验组在侧颅底解剖、解剖空间方位、解剖标志认识、颞骨CT阅片成绩分别为7(7,8)、8(7,8)、8(7,9)和(82.12±8.37)分,均高于对照组[5(5,6),5(5,6),6(6,7)和(74.65±7.96)分](P<0.05)。试验组对教学内容的满意度为85.71%,对教学方法的满意度为91.43%,高于对照组对教学内容和教学方法的满意度(60.87%和65.22%)(P<0.05)。经过学习,试验组有62.86%的医师认为颞骨解剖容易记忆和理解,71.43%的医师认为有信心辨识出颞骨解剖结构,均高于对照组(34.78%和4.38%)(P<0.05)。结论3D CAI颞骨解剖教学内容新颖,可激发学员的学习兴趣和信心,减少其对晦涩的解剖知识的抵触和恐惧,有助于提高耳科住院医师规范化培训的效率。

计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展

在现代医学的影像诊断中,计算机起着极为重要的作用。利用计算机的辅助诊断技术可对疾病图像进行分析,利用高效率的算法精确判断出病变位置。当前,该技术已被广泛应用于临床的多种模式形态的影像分析中,为医学诊断质量的提升奠定了重要基础。对此,了解计算机的辅助诊断技术极为必要,本文首先对其基本原理做出了阐述,随后也对其进展进行了相关介绍,供相关人士进行参考。

多维医学图像计算机辅助诊断应用进展

综述了当前多维医学图像计算机辅助诊断在乳房钙化点、肿块和肺结节性病变以及肠息肉和冠状动脉病变方面的研究成果和进展。

计算机辅助诊断与医学影像领域融合发展研究

随着科技时代的来临,影像技术也在不断创新发展,在医疗领域中超声、X光等技术被广泛应用。在医学图像诊断和治疗的过程中,计算机辅助诊断技术可以有效地提取出病症图像中的特征,并运用高效的机器学习算法针对病变部位进行诊断。目前,该技术主要用于各种临床疾病的多模态影像诊断和分析,对提高医学影像诊断质量具有重要作用。

数字医学与计算机辅助手术

数字医学是现代医学的重要发展方向,而计算机辅助手术是数字医学的重要组成部分。本文阐述了数字技术在计算机辅助术前手术规划中的应用,介绍了计算机辅助设计和计算机辅助制造技术在个性化假体置换、个性化医疗器械或医疗辅具设计与制造中的应用。阐述了术中手术导航的关键技术以及临床应用,展望了计算机辅助手术的发展方向和重大前景。

计算机辅助诊断技术中图像纹理研究的主要方法及其应用

目的:综合分析目前图像纹理研究的主要方法以及在医学图像分析中的应用。资料来源:英文文献的检索时间为1983/2009;中文文献的检索时间为2004/2009。以"medicalimage,textureresearch,imageanalysis,application"检索英文文献;以"医学图像,纹理研究,图像分析,应用"检索中文文献。检索数据库包括PubMed数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez/)、ScienceDirecr数据库(http://www.sciencedirect.com/)及中国知网数据库(http://www.cnki.net/)。资料选择:纳入具有原创性的研究论文,及观点明确、资料充分、结论可靠的综述文章,排除重复性研究及与课题相关性较弱的文献。结局评价指标:初检得到104篇文献,包括中文10篇,英文94篇。阅读标题和摘要进行初筛,排除研究目的与课题相关性较弱的33篇,重复性研究18篇,保留53篇中英文文献进一步分析。结果:常用的纹理分析方法包括结构法、统计法、基于模型和基于变换的方法。结构法从纹理的基元形态及其分布规则视角分析规则纹理;统计法主要针对平滑度和粗糙度的纹理特征分析;基于模型的方法以构建图像模型为基础,它不仅可被用于描述纹理,而且还能用于合成纹理;基于变换的方法利用变换域信号处理方法分析纹理的数字特征。纹理研究在医学图像分析中发挥着重要作用,受到广泛关注。结论:由于医学图像及其纹理的特殊性和复杂性,不是所有的纹理测度都能用于医学图像分析。医学图像纹理研究的发展方向之一是如何整合和发挥不同方法的优势,充分提取纹理特征,更准确地表征医学图像纹理及其改变与病理状态的关系,使之成为计算机辅助诊断算法的重要组成部分。