医学影像

摘要： 读片是医学影像教学中重要内容,对学生诊断能力具有决定性的影响.随着素质教育的推广与普及,传统的医学影像教学已经不再适用于学生发展需求.以学生为主导的读片模式改变了传统教学的单一枯燥性,是对医学影像教学模式的创新与补充,对提高学生自主学习能力,培养学科兴趣具有重要意义.本文分析了目前在医学影像教学中存在的主要问题,并明确了学生主导读片模式的重要性,进而提出具体的应用策略,以期提高医学影像教学的实效性.

摘要： 在心血管领域,医学影像与人工智能融合能深入挖掘影像数据特征,并且辅助疾病的诊断。冠心病的诊断主要依靠影像学检查,由于医生之间资历、水平的不同,个体主观原因产生的误差让诊断结果的准确性有所降低,处理数量庞大的影像数据也耗费着医生大量的时间和精力。目前,深度学习作为人工智能的重要分支,在图像数据的处理上发挥着独特的优势,应用于冠心病影像诊断可提高诊断效率和准确性。现就深度学习技术在冠心病影像学诊断中的应用进行综述。

摘要： 目的在医学影像技术飞速发展的背景下,医学影像高素质技术型人才的培养已成为影像教学工作中的主要目标,然而由于带教老师教学理念、学生对实习的意识问题等本科实习过程效果日渐式微,本文通过发现和分析医学影像专业的学生在实习过程中暴露出的教与学两方面问题,探讨以问题为导向进行相应实习管理模式的改革对医学影像教育工作的意义。方法以观察法、访谈法等方式跟踪随访连续三届医学影像专业本科实习生在实习过程中发现的问题,从教与学两方面问题出发进行深入剖析,针对问题进行逐条梳理,制定并实施相应的改革方案,通过实习过程中学生专业技能考核、培养科研兴趣、以及毕业后入职入学情况调查问卷为参考指标。结果学生出科考核100%达到该校实习考核标准,15.7%的学生具有科研兴趣或意识,96.5%的学生攻读全日制研究生和住院医师规范化培养,91.83%的学生深造或从事医学影像专业。结论以问题为导向进行医学影像专业实习管理模式的改革对于医学影像专业人才的培养具有较好的实践意义,充分体现了以生为本的教学理念和培养技术型人才为主、科研型人才为辅的培养目标。

摘要： 胎肺发育不良常会令胎儿在出生时引发严重的呼吸窘迫,甚至造成新生儿死亡.胎肺容积测量是临床上无创评估肺成熟度的一项重要手段,但现有的胎肺容积测量方法误差大、过程繁琐、耗时长且临床实用性差.本研究基于3D-nnUnet提出一种高效稳定的胎肺自动分割和测量方法,利用网络对胎肺数据的自适应,有效克服图像组织对比度低和边缘模糊问题,实现了三维超声胎肺的精确分割.针对胎肺超声图像在不同孕周差异大,以及样本数分布极不均衡的问题,提出利用困难样本聚焦和简单样本惩罚(hardmining and easy-penalized,HMEP)损失来提升模型的泛化能力和稳定性.与二维最优分割网络DeepLab V3+和3D-Unet分割结果相比,基于3D-nnUnet的分割网络性能最佳,分割准确率高达85.7%;HMEP损失能够使3D-nnUnet模型专注地学习少数困难样本,将分割准确率提升近2%;分割模型在不同孕周的数据上所测得胎肺容积和医生手动勾画的胎肺容积经一致性检验无显著的统计学差异.实验结果表明,该方法可高效实现三维超声胎肺的自动精确分割和容积测量,具有良好的稳定性和泛化能力,可避免以往胎肺容积测量方法繁琐耗时、误差较大的问题,在诊断胎肺发育状况及评估肺成熟度方面有较好的应用前景.

摘要： 胰腺癌是一种发病隐匿、预后极差的消化道恶性肿瘤,胰腺医学影像是医生诊断胰腺病症的重要工具。深度学习已在图像、语言等领域有了广泛应用,其在医学影像领域的应用也成为了研究热点。回顾深度学习发展史,阐述深度学习在胰腺病理学图像、CT图像、超声图像上的应用,并对未来发展作出展望。

摘要： 目的 通过分析北京市放射科检查报告阳性率,明确影像学检查的应用价值。方法 依托北京市医学影像质量控制和改进中心,对2019年1—12月北京地区78家医院影像学检查报告的阳性率进行调查,主要内容包括不同设备类型的检查人次、报告阳性人次,计算平诊及急诊报告阳性率。结果 调查的医院包括三级医院53家、二级医院25家,其中综合医院50家、专科医院19家、部队医院3家、中医院6家,78家医院中66家开展急诊影像学检查。平诊X线、CT、MRI检查报告的阳性率三级医院分别为69.3%±26.6%、85.4%±9.4%、91.2%±6.1%,二级医院分别为61.3%±40.8%、80.1%±13.1%、89.5%±7.3%;综合医院分别为68.9%±15.9%、84.1%±11.6%、91.0%±6.8%,专科医院分别为42.3%±28.6%、85.6%±19.0%、90.7%±6.7%。急诊影像学X线、CT的报告阳性率三级医院分别为70.4%±20.7%、86.0%±13.1%,二级医院分别为68.9%±17.4%、77.7%±20.4%;综合医院分别为70.0%±24.4%、82.9%±10.4%,专科医院分别为87.0%±43.8%、88.0%±17.5%。三级医院的平诊、急诊CT检查报告阳性率均高于二级医院,专科医院平诊X线检查报告阳性率低于综合医院和专科医院急诊,差异均有显著性(P0.05)。结论 除专科医院平诊X线检查阳性率较低外,北京市各医院影像学检查阳性率均明显高于国家医院等级评审要求,今后应继续加强影像学检查的合理、规范应用,进一步提升影像学检查的临床价值。

摘要： 对于AI的新期待:AI 2.02017年RSNA大会上,主席Dr.Richard Ehman就人工智能在医学影像的发展做了一番精彩的讲话。一时间,AI在医学影像上的应用和发展成为热门话题,并在五年的时间里持续升温,逐渐变得更成熟、更多元、更实用。五年前,当影像人刚刚接触AI时,都在议论AI对于图像和诊断结果能带来什么改变。基于AI学习理解能力的技术,不断地在为我们提供更加精准的图像、更加标准的数据结果和更加智能的报告生成过程。AI 1.0由此诞生。

摘要： 针对医学影像预处理复杂、病灶位置分散检测困难、医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点,本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型,对肺结节、索条和动脉硬化钙化3种病灶进行检测,第一阶段目标是检测查全率,第二阶段目标是检测查准率。实验结果表明本文方法在设备有限时,检测时间约为DeepLung等3D模型的10%,检测准确性比YOLOv3等2D模型要高,在实际应用场景中具有较高的实用性。

摘要： 《实用医学影像杂志》由山西省卫生健康委员会主管、山西医药卫生传媒集团有限责任公司主办,中国标准连续出版物号为ISSN 1009-6817,CN 14-1281/R。内容包括普通放射、CT、磁共振、超声、介入放射、核医学等学科。栏目设有:专论、论著、短篇论著、综述、讲座、经验介绍和病例报告等。它是医学影像界同行学习和交流的理想园地,欢迎广大医学影像工作者和研究人员踊跃投稿。

摘要： 《河南医学研究》是河南省卫生健康委员会主管、河南省医学科学院主办的综合性医药卫生学术期刊,国内外公开发行。本刊栏目设置:专题报道、传统医药、述评、指南与共识、论著、临床研究、卫生管理、药学、预防医学、医学教育、中西医结合、药物与临床、医学影像、医学检验、经验交流、护理、综述等。

摘要： 简述了对医疗大数据的学习和认识，阐述了医学影像学的发展和特点，分析了对医学影像大数据的认识和思考，探讨了顺应大数据时代，建立和发展医学影像大数据。

摘要： 发音器官运动可视化对人类发音机理研究、语言教学和病理语音分析等具有重要意义.本文提出一种文本无关的语音驱动舌位运动合成方法,基于医学影像和舌位轮廓自动提取方法,利用组合深度神经网络模型实现舌位运动的实时合成,并对舌位轮廓去噪、声学特征选取、映射模型结构等进行对比分析.实验表明,本文所提方法在有限带噪数据样本下能有效平衡过拟合与欠拟合问题,相比基线方法在准确率上有明显提升,甚至个别关键点预测结果优于自动提取的舌位轮廓边缘点.

摘要： 建立和完善省级医学影像数据中心对于实现区域内医疗资源共享,提升基层医疗机构服务能力,推进分级诊疗具有重要意义.本文对四川省区域影像远程诊断平台在建设和使用过程中的成功经验和遇到的问题及瓶颈进行了总结分析.结合国际、国内医学影像中心发展趋势,从技术模式、业务模式、管理模式及运营模式这四个角度对未来四川省医学影像服务云的建设思路进行了阐述,为更好地支撑四川省医学影像领域的业务协同,助力分级诊疗生态体系良性发展提供参考.

摘要： 目的：解决中小型医疗机构影像诊断质量不高的问题,促进居民就诊向基层医疗卫生服务机构“下沉”,推进分级诊疗医改政策的落实.方法：研究并探索了医疗机构间的医学影像异地诊断报告实现方法,介绍平台各部分功能,确定支持异地影像审核的关键技术.结果：通过平台的建设,提升了基层医疗机构的医疗服务水平,同时提升患者的就医体验.结论：医学影像异地诊断平台为异地医疗机构的协同诊断提供技术支持.

摘要： 医学影像分割是计算机辅助诊断的重要组成部分.针对CT影像的三维特性,提出了一种基于2D/3D级联卷积的Unet网络结构用来分割肺动脉.该结构相比基于传统2D卷积的方法,关联了第三维度信息,提高了分割准确度和泛化能力,相比基于传统3D卷积的方法提高了准确度和执行效率.实验对多套肺动脉增强CT数据集做了验证,分割准确率达到85.7％,高于传统2D和3D Unet网络,同时执行效率较3D Unet提高近30％,在CT影像分割上做到了效率和准确度的兼顾.

摘要： 依靠医生的临床经验和主观判断的医学图像诊断方法存在着图像信息利用率不高、主观依赖性强等缺点,而随着大数据技术的发展,尤其是深度学习出现,其逐层的特征抽象学习,与人的大脑对图像的认识过程高度相似,对图像的识别技术极大提升.首先介绍深度学习的一般过程,并对其在医学图像应用的技术方案和应用分类进行综述.其中卷积神经网络针对二维数据天然的优势，在图像识别领域得到非常多研究者的青睐，近几年国外内研究者对其在医学图像领域的研究与应用日益增多，研究和应用大致可以分为四个类别:医学图像的分类问题;医学图像的分割问题;针对不同类别医学图像(CT,MR,X线、2D/3D))网络结构训练优化问题;探索新的医学图像结合深度学习技术融合应用。

摘要： 云影像平台：是指利用互联网、云计算等技术，搭建面向第三方的医疗影像的集中存储、统一诊断的运营服务平台，实现影像诊断服务提供者和需求者之间的互联网+医疗的专业影像诊断服务。

摘要： 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。算法、算力、数据是人工智能得以快速发展的三个要素：首先在算法上的突破，才让人工智能商业化发展看到了希望；其次，计算能力的提升，使得复杂的算法得以实现，快速得出训练成果，降低成本；最后，大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量资料。人工智能在医疗领域的应用可分为认知、决策、预测和集成方案。认知是人工智能对这个世界的描述和解读；预测是人工智能通过数据推导结果；决策则是强调达到目的的解决方案；集成方案是人工智能与硬件的结合。

摘要： 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。算法、算力、数据是人工智能得以快速发展的三个要素：首先在算法上的突破，才让人工智能商业化发展看到了希望；其次，计算能力的提升，使得复杂的算法得以实现，快速得出训练成果，降低成本；最后，大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量资料。人工智能在医疗领域的应用可分为认知、决策、预测和集成方案。认知是人工智能对这个世界的描述和解读；预测是人工智能通过数据推导结果；决策则是强调达到目的的解决方案；集成方案是人工智能与硬件的结合。

摘要： 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。算法、算力、数据是人工智能得以快速发展的三个要素：首先在算法上的突破，才让人工智能商业化发展看到了希望；其次，计算能力的提升，使得复杂的算法得以实现，快速得出训练成果，降低成本；最后，大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量资料。人工智能在医疗领域的应用可分为认知、决策、预测和集成方案。认知是人工智能对这个世界的描述和解读；预测是人工智能通过数据推导结果；决策则是强调达到目的的解决方案；集成方案是人工智能与硬件的结合。

摘要： 对于在拍摄步骤或报告创建步骤中有效的过去医学信息，以统一格式重新创建共享对象。因为共享对象可以包括位置确定影像、唯一对象信息、人体坐标信息、拍摄条件、影像创建条件和关键影像信息，因此可以通过使用上述信息来自动设置与过去测试中相同的拍摄条件、拍摄范围、待拍摄的断层位置和影像创建条件。

摘要： 本申请涉及一种拍摄医学影像的方法、装置、医学影像系统以及计算机存储介质，一种拍摄医学影像的方法，应用于医学影像系统对同一成像对象的待拍摄部位进行X射线全景图像拍摄，所述方法包括：根据所述待拍摄部位的拍摄记录获取所述全景图像拍摄的起点和终点；根据所述起点和终点对所述待拍摄部位进行多次X射线拍摄；其中，所述拍摄记录为所述成像对象的待拍摄部位进行全景图像拍摄的历史数据。上述拍摄医学影像的方法，通过利用拍摄记录自动获取全景图像拍摄的起点和终点，在对同一患者的待拍摄部位进行非首次拍摄或者不同摆位的拍摄时无需重新确定起点和终点，有效地简化了拍摄流程，减少了患者在X射线全景图像的拍摄过程中保持摆位的时间。

摘要： 本发明实施例提供了一种医学影像系统的匹配处理方法、系统、医学影像系统。应用于包括医学影像系统和射频标签的系统；执行于医学影像系统，通过识别与指定对象相关的所述射频标签，得到标识信息；从而，根据识别得到的所述标识信息，执行与所述指定对象相应的匹配处理。因此，本发明实施例提供的技术方案能够实现医学影像设备与指定对象的自动匹配，提高了匹配效率。

摘要： 医学影像的融合方法及基于融合医学影像学习的图像检测方法，涉及基于融合医学影像学习的图像检测技术。本发明为了解决医学影像因受噪声污染，信噪比低，不同组织间灰度差异小，影响医学影像的应用，以及单一模态的影像并不能从不同角度提供病变组织更丰富的信息等技术问题。读取两类模态影像并分别对两类模态影像进行预处理，得到去噪图像；采用改进的剪切波变换对图像进行多尺度剖分；根据融合规则，对两类模态影像进行融合，得到融合图像；将所有融合图像组成融合图像数据集；对数据集采用改进的YOLO v2深度学习算法进行训练，生成训练网络；用训练好的网络进行检测。将不同模态的医学影像融合在一起从不同角度提供病变组织更丰富的信息。

摘要： 本发明涉及一种医学影像处理模型训练方法，根据先验医学影像训练出包括了神经网络分割模型和神经网络分类模型的医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。

摘要： 本发明实施例公开了一种医学影像设备干涉检查方法、医学影像设备和存储介质。该方法包括：在检测到原始扫描床的预设位置处存在连接物时，获得连接物的连接几何信息；根据连接几何信息和原始扫描床的原始几何信息，确定添加连接物后的目标扫描床对应的目标几何信息；根据目标几何信息确定目标扫描床对应的目标干涉曲线，并基于目标干涉曲线进行干涉检查。通过本发明实施例的技术方案，可以在避免发生碰撞情况下，对添加连接物后的扫描床进行干涉检查，提高了设备运行的安全性。

摘要： 本发明公开了一种医学影像显示方法、模块和医学影像设备。该医学影像显示模块包括：第一显示单元，其在第一视窗以第一窗宽、第一窗位显示第一图像；选取单元，其接收对所述第一图像上感兴趣区的选取，所述第一图像上选择的感兴趣区对应第二图像；第二显示单元，其在所述第一显示单元显示所述第一图像的同时，在第二视窗以第二窗宽、第二窗位显示所述第二图像，所述第二窗宽、第二窗位分别异于所述第一窗宽、第一窗位。本发明中的医学影像显示模块和医学影像设备除了传统的显示窗口之外，针对当前的单视图显示模式还引入了所谓的图像灰阶调节窗口。通过应用不同的显示窗口设置，可以使新窗口具有与主窗口不同的CT值与灰阶映射关系。

摘要： 本申请涉及一种图像处理终端、医学影像显示系统和医学影像系统。所述图像处理终端包括：图像处理逻辑电路，用于通过动态平板获取医学影像图像，并基于预设算法对所述医学影像图像进行图像处理；所述动态平板用于获取医疗影像设备生成的医学影像图像；编解码电路，与所述图像处理逻辑电路连接，用于对所述图像处理逻辑电路的图像处理结果进行编码并输出编码数据至所述动态平板，使所述动态平板动态显示处理后的医学影像图像。上述图像处理终端通过图像处理逻辑电路和编解码电路实现了对医学影像图像的高效处理。

摘要： 本发明实施例提出一种医学影像辨识方法及医学影像辨识装置，医学影像辨识方法可以依据影像辨识模型计算复数个初始医学影像片或由此些初始医学影像片形成的复数个初始医学影像堆的各自对应的复数个影像变化率，依据此些影像变化率，挑选此些初始医学影像堆或此些初始医学影像片的其中至少一个作为至少一训练医学影像片，取得此至少一训练医学影像片中各自对应的一目标范围，以重新建立影像辨识模型。藉此，在有限的时间与医疗人力上，提供包含更多讯息的样本供模型训练，取得较好的影像辨识模型表现，以精准的自动化产生特定器官或特定部位的标记。

摘要： 本申请涉及一种医学影像检测方法和医学影像检测模型的训练方法。该方法包括：计算机设备获取检测对象目标部位的医学影像数据，将目标部位的医学影像数据输入至预设的特征提取模型中，得到目标部位的特征提取结果，根据特征提取结果，确定检测对象目标部位的检测结果，其中，特征提取模型包括有向稀疏采样网络和生成式对抗网络。在本方法中，由于特征提取模型中有机结合了有向稀疏采样网络和生成式对抗网络，基于预设的特征提取模型进行目标部位的提取，可以提高，目标部位特征提取的速度、特征提取模型的检测精度、以及特征提取结果的准确性。