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医学影像诊断论文范文

第一篇论文摘要：医学影像诊断综合实验室的数字化建设与管理
第二篇摘要范文：基于VTK的三维医学影像诊断系统的设计与实现
第三篇医学影像诊断论文摘要：多尺度分析方法在医学影像诊断系统中的应用研究
第四篇医学影像诊断论文摘要模板：医学影像诊断工作中的哲学思考和人文关怀
第五篇医学影像诊断论文摘要怎么写：医学影像存档与通讯系统在影像诊断教学中的初步应用
第六篇摘要范文：医学影像云服务平台基础架构研究与实践
第七篇医学影像诊断论文摘要范文：X射线在医学影像诊断领域的应用及发展
第八篇医学影像诊断论文摘要格式：PBL教学模式在医学影像诊断学实验课教学中的应用
第九篇医学影像诊断论文摘要：医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用
第十篇摘要范文：医学影像诊断工作中的哲学思维与人文思考

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第一篇论文摘要：医学影像诊断综合实验室的数字化建设与管理

目的构建基于PACS的数字化影像诊断综合实验室,促进我校影像诊断实验室的建设和发展,实现影像实验教学与管理数字化.方法利用我校影像诊断综合实验室与附属医院影像科原有设备及网络条件,合理引进并构建以PACS为平台的数字化影像实验教学系统.结果成功地实现了数字化图像在PACS内的采集、传送、中心存储、管理、异机图像处理、终端服务器图像浏览.结论以PACS为平台构建数字化医学影像诊断综合实验室,不仅全面提高了实验室的工作、使用效率和管理水平,而且促进了优质教学资源的整合与共享,推动了影像实验教学模式和方法的改革,对于提高影像教学质量具有重要意义.

第二篇摘要范文：基于VTK的三维医学影像诊断系统的设计与实现

近年来,随着CT、MR等医学成像设备的发展,与之配套的影像解决方案成为研究的热点,如医学图像传输与存档系统PACS、三维医学影像诊断系统.其中,三维医学影像诊断系统是用于CT、MR序列三维重建,并提供交互测量等影像后处理功能的软件系统.它除了具有常规二维图像显示和处理功能以外,还具有序列三维重建、三维测量、三维图像任意切割和分割、任意断面重建、虚拟内窥镜等高级分析处理能力.

针对三维医学影像诊断系统在效率和效果上普遍存在的问题,本课题做了以下五个方面的内容.

1.对适用于三维医学影像诊断系统的常用算法进行了深入的研究,包括体绘制RayCasting算法、纹理映射算法和面绘制Marching Cubes算法等,并且在本课题设计的软件系统中实现了这几种算法.

2.对三维重建算法通过图形处理单元的加速原理和方法作了研究,并且通过Opengl和着色语言GLSL以及GTX660实现了Raycasting算法的图形硬件加速.

3.基于可视化类库VTK、应用程序框架MFC和C++编程等技术,开发了一款运行于Windows平台上的三维医学影像诊断系统.在系统中实现了常用的基于各种重建算法的DICOM序列的三维可视化和基于GPU的体绘制重建算法加速.

4.在本软件系统中集成了三维影像的各种交互测量功能、多平面重建功能、虚拟内窥镜功能、切割功能和普通二维图像显示和处理功能.

5.体绘制传递函数经过多次的修改调校,找到了一种符合临床应用的体绘制可视化方案.

第三篇医学影像诊断论文摘要：多尺度分析方法在医学影像诊断系统中的应用研究

随着数字化医学影像设备的进步,医师的影像诊断方式发生了根本变化.目前,基于医学影像诊断系统(Medical Imaging Diagnosis System,MIDS)的“软读片”方法正逐渐在临床应用中普及.基于医学影像诊断系统的“软读片”流程是首先将采集到的医学影像传输存储到影像服务器,然后通过影像诊断工作站查询并调阅影像,通过观察屏幕显示的图像进行临床诊断.因此,影像的有效存储、高速传输和高清晰屏幕显示是提高影像诊断效率与精度的关键.本文针对近年CT检查公众剂量负担过高的现状和一次CT检查将获取数千幅的2维序列图像,给医学影像数据的有效存储、高速传输和三维显示质量带来了严峻挑战的问题,开展多尺度分析方法在医学影像诊断系统中的应用研究.首先研究了基于小波分析的低剂量CT图像的有效压缩方法,进而研究了基于小波和剪切波变换的CT图像的层间插值算法,为提高影像诊断系统的效率与精度奠定了较好基础.本文的主要工作如下:1.系统研究了两种具有代表性的多尺度几何分析方法:小波变换和剪切波变换,并比较研究了其变换特点及变换系数分布规律.2.为了改善影像诊断系统的存储与传输效率,本文在详细研究JPEG2000的两种核心编码算法,使用树结构的SPIHT编码算法和块结构的EBCOT编码算法的基础上,基于EBCOT编码的压缩优越性,提出一种新颖的基于小波变换的自适应截断码流的压缩算法.其创新点在于先将图像转化到小波域,然后对小波系数进行去噪处理,再对处理后的小波系数进行基于自适应截断编码的块编码,其编码通道数由小波子带的相对重要性自适应决定,最后通过解码和小波逆变换重构图像.实验结果表明:在相同压缩比下,与EBCOT算法相比,本文提出的算法不仅有较好的重构图像质量,能获得更高峰值信噪比和平均结构相似度,还降低了计算复杂度.3.为了提高影像诊断系统的诊断精度,提出了一种基于非下采样剪切波变换的低剂量CT图像层间插值算法.实验结果表明:在一定噪声干扰下,与基于小波域的层间插值算法相比,该算法能够获得更优的CT重建图像.

第四篇医学影像诊断论文摘要模板：医学影像诊断工作中的哲学思考和人文关怀

随着现代医学模式的转化和医学影像技术的进步,在临床影像诊断工作中应该更注重哲学思维的运用和人文精神的培养.主要体现在以下几个问题:影像诊断在临床诊断中的地位、影像检查方法的合理选择、医学影像学的发展、影像诊断的辩证思考、检查前准备过程和检查过程中的人文关怀.

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第五篇医学影像诊断论文摘要怎么写：医学影像存档与通讯系统在影像诊断教学中的初步应用

目的　评价医学影像存档与通讯系统 (picturearchivingandcommunicationsystems ,PACS)在医学影像诊断教学中的应用价值.方法　利用GEPACS和天助公司的放射信息管理系统 (radiologyinformationsystem ,RIS)、终端图文工作站等硬件、软件配置 ,构建大屏幕多媒体阅片室 ,设置典型影像教学片库 ,开辟电子学习室 ,直接从PACS调取图像制作多媒体幻灯教学课件和制备考试题库.结果　成功完成了各项构建 ,在PACS设置的教学分类片库中积累了有价值的影像资料近 50 0 0例 ,改变了传统的影像教学方法 ,实现了影像教学的实时化、多样化 ,在影像诊断教学和实习中获得一致好评 ,提高了教学质量.结论　PACS有利于提高医学影像诊断学的教学质量 ,值得完善和推广.

第六篇摘要范文：医学影像云服务平台基础架构研究与实践

医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展.新技术、新设备不断涌现.320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段,提高了疾病的诊断效果,但是同时也带来了一定的问题：1)高端影像设备价格昂贵,动辄数百万到数千万元,很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准,竞相引进高端设备,导致医疗成本居高不下；2)医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像,病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像,且无法进行参数调节和三维、动态显示,诊断价值大打折扣.病人转院时,医生多会以此为由要求病人重新检查,不必要的重复检查进一步加重了居民的医疗负担；3)X线机、超声等影像设备在小医院已有很高的普及率,沿海发达地区部分乡镇医院甚至引进了64排CT以上的先进影像设备,但是却缺乏优秀的影像诊断医生,设备的利用率低；4)基层医疗机构严重缺乏资金、设备、技术和人才.人们有病都往大医院挤,导致了大医院“人满为患”、基层医院“门可罗雀”.这种医疗资源不均衡的现状是造成“看病难、看病贵”的重要原因.5)影像诊断难度大,需要诊断医生有雄厚的基础知识和丰富的阅片经验,不断涌现的新技术新设备对影像诊断教学提出了更高的要求.医学院校传统的教学手段和教学设备远远满足不了不断扩大的招生规模的需求；6)影像设备产生的海量图像资料需要长期保存,国内医院普遍缺乏远程容灾和备份的措施,一旦发生火灾、地震、海啸等自然灾害,可能导致资料完全丢失,造成不可弥补的损失.

通过网络技术实现区域内医疗资源的共享与医疗过程的协同,是均衡医疗资源、解决“看病难、看病贵”问题的重要手段.远程影像协作诊断具有临床价值高、诊断难度大、基层医院迫切需要、DICOM标准稳定成熟、通过共享与协作可大幅度降低医疗费用等特点,是区域医疗协作中最具临床价值的应用.因此,构建区域化的医学影像服务平台,开展医学影像远程会诊、影像转诊、虚拟影像专科、远程教学、远程灾备、影像代存、典型病例查询、图像内容检索等服务,实现区域内影像设备及影像诊断专家的充分共享和高效协作,对于均衡医疗资源、提高基层医院诊疗水平、提高影像设备的使用效率、提高医疗服务质量、降低医疗费用具有重要的意义.

构建区域医学影像服务平台,开展远程影像协作应用是一项庞大的系统工程,采用传统建设全院PACS的技术手段构建大规模的区域医学影像服务平台面临着巨大挑战：

1)建设费用高.PACS医学影像的数据量远远大于HIS、LIS等其它医疗系统的数据量,一个大型三甲医院每年PACS图片数据量高达数TB到数十TB.区域内的医学影像数据量将达到PB(1024TB)以上级别.区域医学影像服务平台需要提供远程灾备和影像代存等服务,因此需要考虑区域内的全部影像数据量.采用传统FC SAN(光纤存储区域网络)构建PB级容量的存储系统,建设费用极高,

2)性能和扩展能力不足.即便是性能和稳定性最好的FC SAN,其传输带宽和处理能力也难以满足PB级海量数据的处理和传输要求.同时,增加存储设备时,整个应用系统的目录结构一致性难以保证.目前市场上虽然已出现存储虚拟化产品,可以将多台存储设备虚拟化成一个统一的存储池,解决存储架构的一致性和动态扩展问题,但是出于市场考虑和技术限制,厂商一般都只支持自有存储产品的虚拟化,难以实现不同厂商设备的兼容,

3)可用性受限.全院PACS常用“在线—近线—离线”*存储模式.最近的在线图像数据存放在性能高的FC SAN中,稍久一点的近线图像存放在性能稍差的IP SAN或NAS存储设备中,超过一定时限的图像则离线存储到光盘库或磁带库中.这种方式的好处是可以节省成本,保证医疗诊断应用的性能,但是整个系统的可用性受到限制,离线图像数据难以实时获取,

4)缺乏一体化的应用软件.目前构建区域PACS系统在技术上大多是采用全院PACS系统的架构,但是这种架构只适合高速、稳定、安全的园区网络环境.在带宽受限、稳定性差、受防火墙阻断的公网环境下,难以满足应用需求.另外,区域医学影像协作中最重要的应用——医学影像远程会诊,目前还基本采用“点对点”的模式,缺乏一体化、跨平台、高可用的医学影像管理与协作应用软件.

随着云计算技术和应用模式的快速兴起,为构建低成本、高可用、高性能、易扩展的区域医学影像服务平台提供了一条有效的途径.我们承担的课题就是研究通过高速城域网、医保专网、电子政务外网、互联网等传输介质,采用云计算技术构建区域医学影像云服务平台,为区域内的各类医疗机构和人员提供SaaS模式的医学影像远程应用服务.而高性能、高可靠、易扩展的海量医学图像分布式存储架构和并行处理技术将是医学影像云服务平台的基础和关键,也是本论文的研究重点.

Google作为全球最大的搜索引擎和云计算服务商,率先遇到了PB级海量数据的处理问题.她没有采用传统的存储和高性能计算技术,而是独辟蹊径地创造了GFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算技术,通过聚合数以万计普通服务器的存储和计算资源,实现了超大规模数据集的高效处理,取得了巨大的成功.Apache Hadoop项目则是GFS和MapReduce的开源实现,目前已成为世界上最有影响力的开源云计算平台,取得了广泛的应用.针对Hadoop平台的特点和医学影像云服务平台的需求,我们设计了一种HDFS和FC SAN相结合的“在线—归档”二级存储架构HMISA(Hybrid Medical Image Storage Architecture),取代区域PACS系统常见的“在线—近线—离线”*存储架构.并在其基础上开展了基于MapReduce框架的医学影像后处理等分布式计算应用.

HDFS分布式文件系统具有如下特点：1)专门针对PB级以上海量数据的快速存储和处理而设计,已在Yahoo、FaceBook、亚马逊、百度、淘宝等海量数据处理应用平台上得到了广泛验证；2)系统可扩展性高,只需简单添加服务器数量,即可实现存储容量、磁盘IO吞吐率、传输带宽和计算能力的线性增长,并保持一致的文件目录结构；3)数据冗余度高,缺省每份数据在3个不同的节点上保留副本；4)适合“流式”访问(Streaming access),即一次写入,多次读取,数据写入后极少修改,适合医学影像文件的访问特点；5)除了数据存储能力外,与HDFS共生的MapReduce分布式计算框架还可充分利用各服务器CPU的计算资源,便于后期开展基于海量医学影像数据的图像预处理、格式转换、图像融合、内容检索、三维重建等数据密集型应用.

但是,Hadoop在构建医学影像存储系统时还存在以下问题：1) Hadoop的设计理念是针对大文件进行优化的,其默认的数据块大小为64 MB,而医学影像资料中常见的CT、MRI的图像大小大多为512 KB左右,一次拍摄产生的图像数量大约为100～200幅,如果直接将大量的小文件存储在HDFS文件系统中,过多的元数据将导致HDFS主节点NameNode的内存消耗过大,降低集群的性能.2)HDFS的设计理念不适合需要低时延的实时应用,其写入性能大大低于读取性能,不太适合需要快速获取图像资料并撰写诊断报告的PACS实时应用.

针对Hadoop平台不适合存储医学影像小文件的问题,我们采用Hadoop的SequenceFile文件格式,设计了一种适合HDFS特点的S-DICOM序列化医学影像文件格式,通过Key/Value键值对的形式,将一个病人一次检查产生的所有图像合并成一个序列化文件.这样可以大大提高HDFS处理的性能,防止元数据服务器(NameNode)内存消耗过大的问题.同时,Key/Value形式的数据也是MapReduce分布式计算平台的最佳输入数据结构,便于后期开展基于医学影像文件的数据密集型应用.

单纯的HDFS分布式文件系统不适合实时应用,但是具备低成本、易扩展、高性能、高可靠的特点.传统的集中存储(FC SAN)则非常适合小文件的快速读写.因此,结合两者的优点我们设计了一套FC SAN和HDFS结合的混合式存储架构HMISA,将常见的PACS“在线—近线—离线”*存储简化为“在线—归档”两级存储架构.一年以内的医学影像资料以DICOM原始格式保存在FC SAN一级“在线库”中,可满足PACS阅片和撰写诊断报告等实时应用的低时延要求.超过一年的图像则转换成S-DICOM格式保存到HDFS二级“归档库”中,通过SDFO(S-DICOM File Operator)文件访问组件,屏蔽底层图像读写操作的细节,为上层的SaaS模式医学影像应用系统和DICOM应用组件提供统一的图像查询、读取和写入接口.

Hadoop内置的MapReduce分布式计算框架为开发人员屏蔽了任务调度、节点容错、节点通讯、负载均衡等并行计算中难以处理的细节,大大降低了分布式计算系统的开发难度.同时,MapReduce采用了“将计算移动到数据所在位置”的设计理念,特别适合海量医学影像的数据密集型分布式处理.我们在分布式存储架构的基础上编写了基于MapReduce框架的医学影像分布式处理程序,包括DICOM图像批量转换为JPEG格式、病人隐私信息批量清除、批量生成缩略图、网络访问日志的分布式导入和查询等.并在测试集群中验证了分布式计算的性能及部分参数对性能的影响.测试结果表明Hadoop集群可以有效利用各存储节点的计算能力,集群的性能远远高于单机处理的能力,并且通过水平扩展(Scale-out)的方式可以快速实现存储容量和处理速度的线性增长.

综上所述,本论文的特色和创新主要包括：

1)分析了区域医学影像共享与协作的需求、技术进展及面临的主要问题,设计了区域医学影像云服务平台的整体技术架构,包括逻辑架构、网络架构、存储架构和软件架构等.

2)设计了一种FC SAN和HDFS相结合的医学影像“在线—归档”二级存储架构HMISA(Hybrid Medical Image Storage Architecture),解决区域PACS常见的“在线—近线—离线”*存储架构的性能、可扩展性和可用性等问题.设计了S-DICOM医学影像归档文件格式,解决HDFS不适合存储和处理大量小文件的问题.开发了一套SDFO文件访问组件,屏蔽HMISA存储架构底层图像读写操作的细节,为上层的SaaS模式医学影像应用系统和DICOM应用组件提供统一的图像查询、读取和写入接口.

3)基于MapReduce框架设计开发了DICOM图像转换JPEG格式、病人隐私信息清楚(De-identification)、批量生成缩略图等医学影像分布式数据处理程序,并在Hadoop集群上作了相关的性能测试.测试结果表明Hadoop集群可以轻松突破单台服务器的性能极限,满足区域海量医学影像数据的快速存取和处理需求.

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第七篇医学影像诊断论文摘要范文：X射线在医学影像诊断领域的应用及发展

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第八篇医学影像诊断论文摘要格式：PBL教学模式在医学影像诊断学实验课教学中的应用

目的:探讨PBL教学模式在医学影像诊断学实验课教学中的效果.方法:将180名学生随机分为PBL教学模式班(PBL班)和传统教学模式班(LBL班).最后通过闭卷考试和问卷调查相结合的方式对这次教学改革行综合评估.结果:闭卷考试结果显示,PBL班和LBL班考试成绩差异无统计学意义(P>,0.05),但问卷调查结果显示,大部分学生认可PBL教学模式.结论:在医学影像诊断学实验课中应用PBL教学模式效果良好,能够提高该学科的教学质量.