跨多机构多医院的生物医学影像研究平台(e-Science)的设计

目的近来,愈来愈多的影像信息研究人员和工程师渴望构建影像信息的基础设施或新的框架以利于医学研究人员、临床医生、生物医学工程师在一个安全有效透明的环境中进行多学科合作研究。该文介绍了在上海建立的用于生物医学影像信息研究与应用的e-Science平台的梗概与初步设计,平台的设计理念、设计策略及初步结果,并讨论在建立该平台过程中遇到的若干挑战性问题和解决的对策。

医学三维图像自由视角多平面重建(Free-MPR)显示技术的研究

介绍了采用VC++6．0开发环境和VTK5．0版本的工具包,在Windows XP计算机平台上开发了Free-MPR组件,能在原MPR显示功能的基础上,自由地调整视角,实现自由视角多平面重建。

基于CT的影像组学诺模图预测结直肠癌肺转移射频消融后的局部肿瘤进展

背景与目的:早期预测结直肠癌(colorectal cancer,CRC)肺转移瘤经过射频消融(radiofrequency ablation,RFA)治疗后的局部肿瘤无进展生存期(local tumor progression-free survival,LTPFS)具有重要的临床意义。影像组学在肿瘤预后预测方面已有一定的探索。本研究旨在构建基于影像组学的诺模图预测CRC肺转移患者RFA治疗后的LTPFS。方法:本研究回顾性分析2016年8月—2019年1月复旦大学附属肿瘤医院介入治疗科收治的172例伴有401个肺转移病灶的CRC患者。本研究通过复旦大学附属肿瘤医院医学伦理委员会的审查(伦理编号:2402291-24)。将患者的RFA术前及术后即刻计算机体层成像(computed tomography,CT)图像通过数据增强后,人工分割靶病灶和RFA后区域后提取影像组学特征。采用最大相关最小冗余算法(maximum relevance and minimum redundancy algorithm,MRMRA)和最小绝对值收敛(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归模型进行特征筛选。基于筛选后的影像组学特征和多因素分析筛选的临床变量,分别构建临床模型、影像组学模型和融合模型。计算一致性指数(concordance index,C-index)和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)来评估3种模型的预测性能,最后绘制最佳模型对应的诺模图。结果:在所有肺转移瘤中,最终复发的病灶有102个(25.4%),完全缓解(complete response,CR)的病灶有299个(74.6%)。中位随访时间为21个月(95%CI:19.466~22.534),RFA术后的1、2和3年的LTPFS率分别为76.5%(95%CI:72.0~80.4)、72.1%(95%CI:66.6~76.9)和69.9%(95%CI:64.0~75.1)。无论在训练集还是测试集中,基于LASSO回归模型最终筛选的12个影像组学特征和多因素分析筛选的4个临床变量而构建的融合模型预测LTPFS的AUC最高,C-index分别为0.890(95%CI:0.854~0.927)和0.843(95%CI:0.768~0.916)。结论:基于影像组学特征和临床变量的融合模型预测CRC肺转移患者RFA治疗后的LTPFS是可行的,并且其性能优于单一影像组学模型和临床模型。同时,融合模型的诺模图可以更直观地预测CRC肺转移患者RFA治疗的预后,协助临床医师为患者制订个体化的随访复查方案,灵活地调整治疗策略。

基于GPU的JPEG2000医学图像压缩方法研究

为使用GPU技术对医学图像进行JPEG2000压缩提供了一种解决方案。利用GPU的并行计算优势对医学图像进行JPEG2000压缩,可以提高医学图像压缩效率进而缓解PACS服务器压力。经验证,该方案可以较大地提升医学图像压缩速度,进而减轻PACS服务器负荷。

基于IHE技术框架的测试系统研究

MESA软件是IHE Connectathon(包括IHE-C)的主要辅助测试工具;该软件满足IHE框架的技术要求,为各厂商和软件公司参与IHE测试提供了很多便利。但MESA成型于上个世纪九十年代,距今已有二十多年;且经过测试,MESA在实际使用中也存在不少问题,这些都使得MESA已经不满足当前软件测试的需要。IHE Connectathon需要一款功能完善且符合当今医疗信息化实际的软件测试系统。基于此,提出一种基于B/S架构的测试系统,针对MESA存在的上述问题进行改进和完善。经测试,该系统实现了IHE技术框架的功能性要求且方便易用,为IHE测试提供了方便。

CR／DR图像背景影像自动识别与消除技术及其在PACS环境中的应用

提出了CR/DR图像背景影像自动识别与消除的方法．并将这一方法应用于PACS环境中．极大地提高了图像显示、打印、传输与压缩等诸多方面的性能。

HIFU测温中的多通道相位合成技术研究

近年来,肿瘤热疗研究主要集中在使用高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)来完成高温消融。治疗过程中利用磁共振测温技术进行无创测温。基于质子共振频率化学位移方法^([1])(Proton Resonance Frequency,PRF)是磁共振测温普遍使用的方法。为保证实时和精确的要求,需要进行多通道相位合成。通过对多通道的相位差进行加权平均线性组合,有效提高了测温精度。

三种海量医学图像存储技术对比分析

当前海量的医疗数据已影响到医疗机构信息化建设,单纯依靠传统本地存储已经不能解决海量数据带来的调阅速度慢、可视化差及经济性低等诸多问题。再者,国内外发展各类医疗云服务,实现病人数据医疗机构间云共享,需要医疗数据的存取速度有更快的要求。医学图像占医疗数据比重非常大,通过对三种主流存储技术的医学图像传输速度测试,在高可用性和成本多角度进行了分析,为未来的医学图像大数据在存取过程中可选的存取系统提出一种更优解。实验结果表明,在海量医学图像存取过程中,对象存储系统的存取速度和性能优于现有的本地文件存储,但综合考虑,推荐使用以HDFS为代表的分布式文件存储系统来作为存储和读取医学图像首选的存储系统。

社区医疗中的影像信息系统(PACS/RIS)设计与实现

本文给出了一种针对国内中小医院、社区医疗中心设计和实现影像信息系统(PACS/RIS)的技术方案。根据I HE所定义的技术规范、DICOM信息交换和通信服务,充分考虑医院影像科室检查、图像诊断和报告工作的工作流程、运行模式等实际需求,设计和实现了集成集成化信息系统(PACS/RIS)。该系统实现医学影像检查工作的全数字化管理,以及影像检查设备、RIS、HIS和社区电子病历的无缝连接与集成。在确保影像检查诊断品质的前提下,社区医疗影像信息系统建设,应当采用国际(国家)相关技术标准和规范(如I HE、HL7、DICOM等)作为存储和交换的前提和依据,使影像信息系统与医院其他信息系统集成,使社区医疗影像信息资料作为未来电子病历组成部分,提高病人影像诊断质量和就诊效率。

孤立性肺结节计算机辅助诊断系统的研究

孤立性肺结节是肺部的常见病灶,其良恶性诊断具有重要医学意义。利用计算机辅助诊断系统可提高医生诊断的准确率,减少漏诊率。构建了肺结节计算机辅助诊断系统,并选取了77例已确诊的孤立性肺结节的CT图像,并对系统性能进行了研究。该辅助诊断系统提取了67个图像模式特征,通过遗传算法对特征进行选择,选出高性能的特征子集,采用支持向量机作为分类器鉴别结节良恶性。试验结果表明,该方法可获得可靠的结果。

基于Android平台心电采集与管理应用程序开发与研究

介绍了基于Google Android平台的心电实时测量与管理应用程序的一种实现方法,完成Android客户端采集显示、分析处理、存储、上传、查询等一系列心电数据操作功能,方便老年人在家中进行常规生理参数的检测,同时,专业医护人员也可利用该方案实现移动化办公。经测试验证,应用程序功能完善,运行稳定,可移植性强。

一种基于图像3D MPR的脑出血定位方法研究

为帮助医生快速精确地定位颅内血肿,基于3D多平面重建MPR技术,设计了一种脑出血定位诊断的新方法,该方法通过计算颅脑半径、高距、额距、颞距等定量化指标,从而为医生提供客观的临床手术依据。前期实验证明该方法准确可靠,可以在临床中作为计算机辅助诊断手段得到应用。

基于内容的医学图像检索高维数据库系统的设计

在医学影像信息学中,基于内容的图像检索(CBIR)技术被用来帮助放射科医师检索具有相似图像容的图像。CBIR通过图像的量化特征来检索高维特征数据库中与查询图像类似的影像。然而,当前大部分CBIR系统都会受特征维数影响,系统检索的响应时间随着特征向量维数及检索图像数量的增加而增长。对此提出了一种新的框架,使用VA-Trie结构来对图像特征建立高维数据库索引,以提高集成RIS/PACS中的CBIR的准确性和检索速度。

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。

基于ARP协议的DICOM测试方法研究

DICOM为不同医学影像厂商的设备通信提供了解决方案,对医学设备的DICOM通信进行测试可更好实现医疗图像及相关信息共享。通过对现有DICOM兼容性测试工具的研究,设计并实现新型测试系统,利用ARP协议特点获取并解析通信数据,提高了测试结果的可靠性和清晰性。

一种互联网环境下的医学图像自适应传输系统实现

为解决医学图像在互联网下传输过程中效率低、存储服务器容量增长过快、耦合性强的问题,文中设计和实现了一种医疗图像自适应传输系统。系统结合P2P传输的设计思路,依据医疗机构接入互联网的防火墙网络地址转化(NAT)类型,使客户端能自动选取传输策略对医学图像进行点对点分片传输。将该系统与传统的有中心传输模式的系统进行速度比较,实验结果表明,采用自适应的传输系统对医学图像进行传输,具有更低的耦合性,且能实现数据的分布式存储,传输效率大幅提高。

基于XDS-I的多媒体电子病历共享注册系统的设计与实现

参考XDS-I技术框架和ebXML标准中的注册信息参考模型,为电子病历共享构建了一个病历注册系统。

基于物联网的移动医疗监护系统

提出一种由蓝牙传感器、智能移动平台和无线通信网络构成的移动医疗监护系统的体系结构和实现方法,并与现有的医疗信息系统集成。该系统利用无线通信网络实现患者在家庭环境下测量的生理信息向医院数据中心的传输,在为患者和医生提供极大方便的同时,也提高了医院资源的有效利用率,并降低了医疗成本。

基于IHE XDS/XCA的跨区域医疗信息共享交换系统设计

该系统是在遵循IHE XDS.b(Cross-enterprise document sharing)和IHE XCA(Cross-Community Access)技术规范基础上,采用SOA(Service Oriented Architecture)和EDA(Event Driving Architecture)技术架构及网格概念,设计和开发的一种跨区域(Cross-Community)医疗信息共享交换(EHR)系统。系统由四个层次组件组成:一个市级注册中心(XDSRegistry);多个区级域XDS注册中心,每一个对应相应的行政管理域;与域级注册中心相对应的多个文档存储池(XDSRepository);以及提供病人基本信息的文档源代理(XDS Source Actor Agents)。通过对该系统进行海量医疗文档数据发布、用户查询和图像提取等操作进行的压力测试和评估结果表明,该EHR系统可用于中、大城市多区域、多医疗机构之间的医疗信息共享交换和医疗协同。

早期磨玻璃结节型肺腺癌浸润性分析的预测因素

目的:为了探索影响早期GGN型肺腺癌浸润性风险的预测因素。方法:回顾性分析2014年1月至2015年2月在复旦大学附属肿瘤医院接受Hookwire定位的515例伴有单发GGN患者。采集患者临床和影像学资料后通过单因素和多因素Logistics回归分析筛选出独立性危险因素。结果:共入组515例GGNs,包括172个IA和343个非IA(包含50个AAH,193个AIS和100个MIA)。单因素分析显示:性别、年龄、吸烟史、家族史、CEA、CA19-9和CA153,以及病灶大小、实性成分、病灶部位,分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、空泡征、血管集束征和肺气肿均可以鉴别IA和非IA。多因素分析最终证实,病灶大小、实性成分、毛刺征、胸膜凹陷征和空泡征是诊断IA的独立性危险因素。结论:与临床资料相比,伴有GGNs患者的影像资料对鉴别I期(T1N0M0)IA与非IA(AAH、AIS和MIA)具有更重要的临床价值,并证实病灶实性成分、病灶大小、毛刺征、胸膜凹陷征和空泡征是预测肺腺癌浸润性的独立影响因素。