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 。

人工智能辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统在子宫颈癌筛查中应用的对比观察

目的对比观察人工智能(AI)辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统(TIS)在子宫颈癌筛查中的应用价值。方法选择25000例份宫颈液基薄层细胞涂片,按TBS-2014对宫颈细胞进行分类,分别采用“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片,计算两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,比较两种阅片方式筛查结果与病理结果的一致性,并比较两种阅片方式筛查结果的灵敏度和特异度。结果“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度分别为90.40%、89.94%,特异度分别为99.43%、99.39%,阳性预测值分别为92.30%、91.78%,阴性预测值分别为99.28%、99.24%。“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片筛查结果与病理结果的一致性均较好(Kappa值分别为0.907、0.902),但两种阅片方式筛查结果的灵敏度、特异度比较差异均无统计学意义(P均>0.05),二者灵敏度一致性较好(Kappa值=0.752)、特异度一致性一般(Kappa值=0.539)。结论“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”阅片在子宫颈癌筛查中均表现出较高的灵敏度和特异度,且其筛查结果与病理结果的一致性较好,均可作为临床辅助阅片的手段。

基于C/S结构的计算机辅助诊断系统设计

根据医学影像临床诊断实际需求,基于C/S结构设计了计算机辅助诊断系统的整体架构和系统工作流程。使用Python编程语言,并通过TCP/IP协议、Twisted异步框架、RabbitMQ消息中间件等技术实现了所设计的服务器端和客户端的主要模块与功能。所开发的计算机辅助诊断系统具有影像读取浏览、影像手动分割、影像自动分割、影像诊断、诊断报告生成等功能,能够辅助医生进行医学影像诊断,降低医生的工作负担,提高诊断准确率和速度。

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。

基于MRI和血流动力学仿真的主动脉缩窄计算机辅助诊断系统

目前用于心脑血管系统疾病的计算机辅助诊断系统比较少,本研究基于参加欧盟FP7 euHeart项目所做的工作,以对主动脉缩窄的处理为例,介绍一个基于核磁共振成像(MRI)和血流动力学计算的心脑血管疾病计算机辅助诊断系统,对系统的结构、功能和工作流程进行详细描述。该系统以患者病变血管的MRI图像和在颈动脉和股动脉处测得的血压波形为输入信息,通过图像处理模块、生理数据处理模块、计算网格生成模块以及流体动力学计算模块对这些数据进行分析处理,输出跨缩窄段的压差以辅助评估对患者进行干预手术的必要性,并输出病变血管段的流速分布、剪切应力分布等血流状态信息用于估算血流异常对血管内皮以及血细胞造成潜在机械损伤的程度。以一个典型病例的处理结果为例,对所开发的系统进行初步测试,结果表明所开发的系统运行结果准确可靠。本系统对于开发其他心脑血管疾病计算机辅助诊断系统具有借鉴意义。

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.

计算机辅助对肺结节良恶性的诊断效能及影响因素分析

目的探讨计算机辅助对肺结节良恶性的诊断效能及影响因素。方法选取124例肺结节患者,其中良性肺结节64例(良性组),恶性肺结节患者60例(恶性组),均经病理检查明确诊断,均予以计算机辅助诊断系统检查(comouter-aided diagnosis,CAD),分析计算机辅助对肺结节良恶性的诊断效能及影响因素。结果与病理检查结果相比,CAD检查对于良性组、恶性组的诊断准确率分别为96.88%、100%,组间差异无统计学意义(P>0.05);良性组的结节最大径、倍增时间、恶性概率分别为(1.26±0.31)cm、(1176.35±260.27)天、(29.89±3.45)%,恶性组的结节最大径、倍增时间、恶性概率分别为(0.98±0.12)cm,(536.28±179.57)天、(86.57±8.34)%,良性组的结节最大径、倍增时间均高于恶性组,而恶性概率低于恶性组,组间差异有统计学意义(P<0.05);恶性肺结节非浸润者的结节最大径、恶性概率均低于恶性肺结节浸润者,而倍增时间高于恶性肺结节浸润者,组间差异有统计学意义(P<0.05);CAD检查肺结节的影响因素包括结节最大径、倍增时间、恶性概率,差异有统计学意义(P<0.05)。结论肺结节的性质应用(AI),可获得肺结节的倍增时间和恶性概率,同时可对肿瘤浸润情况予以评估,具有高效性及准确性。

超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统

提出了一个基于异向扩散和支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统。该系统提取了乳腺肿瘤图像归一化自相关系数、均方差系数、紧凑度等共26个纹理和几何特征。这些特征不但反映了乳腺良性肿瘤和恶性肿瘤本质的区别,而且考虑了医学超声图像为相干图像的特点。实验结果表明,该系统诊断精确度为93.48%,敏感性为94.3%,特殊性为52%,错误正比率为93.55%,错误负比率为93.4%,接受特性曲线下面积为0.9718,性能优于较有影响的文献[1]提出的方案。

基于模式识别建立的动脉钙化影像计算机辅助诊断系统

目的血管钙化可用于早起冠状动脉硬化的诊断,本研究旨在利用冠状动脉血管造影(CTA)图像,开发用于血管钙化灶筛查的计算机辅助诊断系统。方法采用模式识别(pattern recognition)中的主成分分析技术(principalcomponents analysis,PCA)和Canny算法,对10例主动脉硬化患者的CTA增强造影图片进行建模。通过边缘检测和骨架提取获得钙化的可能区域,对其进行主成分分析建立钙化模型。结果利用建立完成的自动CTA钙化灶分析技术对所有10例患者160张CT照片进行自动识别,并且以患者冠脉造影资料所得结论作为判定标准。在总共214个钙化灶中,有207个钙化灶获得正确判断,判定敏感度为96.7%,同时有10个钙化灶未判断出来,阳性检出率为95.4%。结论基于PCA和Canny算法开发的辅助诊断系统能准确、高效的完成CTA影像中的血管钙化灶筛查工作,具有较好的临床应用前景。

慢性病计算机辅助诊断系统的构建研究

目的通过对慢性病诊疗规范的研究,结合临床医师诊疗经验,实施计算机与临床知识的人机交互,构建较为精确的慢性病诊断计算机辅助系统。方法通过数学建模与计算机逻辑思维相结合的方法,实现智能辅助诊疗系统(计算机辅助诊断系统)的设计。结果研究方法表明,基于慢性病的计算机辅助诊断系统(CCDCADS)能够对慢性病的诊断提出具有循证医学的辅助决策信息。结论通过建立CCDCADS,能够较好地实现慢性病诊疗模式由经验式诊疗向循证化和信息化的转变,具有良好的应用前景。

数控机床计算机辅助故障诊断系统的研究

通过网络和数据库的应用研究,根据数控机床故障诊断的特点,应用专家系统的原理和面向程序设计的方法,以VC++为开发工具,建立数控机床故障库,实现数控机床故障的离线诊断,快速解决设备故障.

计算机辅助诊断系统在肺结节教学中的应用

目的:探讨计算机辅助诊断系统(computer-aided diagnosis,CAD)在肺结节教学中的应用价值。方法:选取2020年9-12月在本院呼吸与危重症医学部规培的临床型硕士研究生50名,根据随机法分为常规教学组(n=25)和CAD教学组(n=25)。常规教学组使用传统讲授教学法进行肺结节教学。CAD教学组将计算机辅助诊断系统融入常规肺结节教学。教学结束后进行肺结节考试(包括理论知识考试与实践病例考试),评估两组学生对肺结节特征描述准确率,结节良恶性判断准确率及治疗决策判断准确率。并通过不记名问卷调查方式,由学生进行学习效果及教学满意度评分。结果:常规教学组理论知识考试成绩(44.64±2.69)分,与CAD教学组的(45.08±2.43)分比较,差异无统计学意义(P>0.05);CAD教学组学生实践病例考试成绩(42.12±2.54)分,高于常规教学组的(30.40±2.35)分,差异有统计学意义(P<0.05)。CAD教学组学生对结节特征描述准确率,结节良恶性判断准确率及治疗决策判断准确率均高于常规教学组,差异有统计学意义(P<0.05)。CAD教学组学生学习效果及教学满意度评分高于常规教学组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:利用计算机辅助诊断系统可以提高肺结节教学质量。

计算机辅助监测诊断系统的发展和趋势

机械设备监测诊断的模式经历了从单机监测诊断系统到分布式监测诊断系统,再到基于网络的远程监测诊断系统这样一个发展历程.本文总结了这几种模式,并对其以后的发展趋势作了描述.

超声人工智能辅助诊断系统在最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节诊断中的应用价值

目的探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统对最大径≤2 cm的乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类乳腺结节的诊断价值。方法回顾性分析2020年5月至2022年10月于上海中医药大学附属曙光医院进行超声检查并诊断为BI-RADS 4类乳腺结节的204例患者共210个最大径≤2 cm结节的二维超声图像。以术后病理结果为金标准,评价常规超声和AI系统(风险评分值阈值设为0.65、0.70)对最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节良恶性的诊断效能。结果210个乳腺结节中良性结节94个,恶性结节116个。高年资超声医师常规超声检查诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为75.53%,准确度为84.76%;AI系统(阈值0.65)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为71.28%,准确度为82.86%;AI系统(阈值0.70)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为90.52%,特异度为79.79%,准确度为85.71%。AI系统(阈值0.70)诊断BI-RADS 4a类结节的准确度高于常规超声和AI系统(阈值0.65)(79.41%vs 77.94%、75.00%)。高年资超声医师通过常规超声对最大径≤1 cm的结节诊断准确度最高,为86.36%,AI系统(阈值0.65)及AI系统(阈值0.70)准确度分别为81.82%、84.09%。结论超声AI辅助诊断系统可辅助鉴别诊断最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节的良恶性。

乳腺钼靶X线图像计算机辅助诊断系统模块分析

乳腺疾病的发病率近年来不断增高,为增加诊断乳腺钼靶X线图像的正确率和减轻医生的诊断负担,计算机辅助诊断系统应运而生。本文首先分析了钼靶X线图像计算机辅助诊断技术;然后阐明了其系统的主要组成模块及模块所采用的主要技术;最后通过研究不同地区女性的乳腺组织的差异,展望了该技术研究在我国的发展前景。

故障诊断系统中的计算机辅助测试

讨论了复杂技术系统故障诊断特点 ,根据这一特点采用专家系统进行计算机辅助故障诊断和测试 ,提出了测试是故障诊断过程中的基本元素 ,在复杂技术系统的故障诊断模型的每一个结点上所进行的“收集症状→检测→决策”是整个诊断过程的基础与驱动力。还论述了建造故障诊断专家系统过程中的一些技术问题。

正颌外科计算机辅助诊断系统

介绍了一个用于正颌外科的计算机辅助诊断系统。系统是基于Windows98操作系统 ,并用VisualC + +v5 .0开发的 ,主要包含 4个部分 :图象预处理、图象特征提取、计算特征值以及作初步诊断。利用直方图均衡、中值滤波、多尺度分析和边缘提取等算法对X光数字图象处理后 ,得到人脸的轮廓及其特征点。对这些信息运用灰度模板进行搜索和匹配后 。

基于深度学习的计算机辅助诊断系统检出DR胸部正位片中的骨折

目的观察基于深度学习的计算机辅助诊断系统(DL-CAD)检出DR胸部正位片中骨折的效能及其对低年资放射科医师的辅助作用。方法①试验1:回顾性收集547例DR胸部正位片,其中361例存在胸部骨折(共983处骨折)、186例无胸部骨折,评估DL-CAD对骨折的预测性能。②试验2:随机选取试验1中的397例DR胸片,其中211例存在胸部骨折(共604处骨折)、186例无胸部骨折,记录并比较单独DL-CAD(1组)、单独低年资医师(2组)、DL-CAD辅助低年资医师(3组)、单独高年资医师(4组)的检出结果。结果①试验1:983处骨折中,DL-CAD识别出672处,正确识别641处,误诊31处,敏感度65.21%(641/983),F值为77.46%;361例骨折患者中,DL-CAD识别出320例,正确识别314例,误诊6例,敏感度86.98%(314/361),F值92.22%。②试验2:1、2、3、4组观察者检出骨折的敏感度分别为62.09%(375/604)、61.59%(372/604)、86.75%(524/604)和83.44%(504/604),F值分别为75.38%、74.62%、90.74%及89.84%;3、4组检测效能均高于1、2组(P均<0.001),而1组与2组间、3组与4组间差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论DL-CAD对DR胸部正位片中骨折的检出效果较好,且可有效提高低年资放射科医师对胸部骨折的检出效能。

计算机辅助诊断系统与TI-RADS分级及超声评分法对甲状腺良恶性结节诊断价值的比较

目的比较计算机辅助诊断(CAD)系统与TI-RADS及超声评分法在良恶性甲状腺结节诊断效能上的研究。方法回顾性分析经手术及细针穿刺病理证实的672个甲状腺结节。以病理结果为金标准构建ROC曲线,比较CAD系统、TI-RADS和超声评分法对甲状腺结节良恶性的诊断价值。结果 CAD系统、TI-RADS分级和超声评分法诊断甲状腺结节的ROC曲线下面积分别为0.889、0.848及0.844。CAD诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性均高于TI-RADS分级和超声评分法诊断(P <0.05)。结论 CAD系统可以提供一种更客观、精准、快速的评估方式,有利于提高甲状腺结节的诊断效能,值得推广。