医学影像论文范文参考 医学影像毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇医学影像论文范文参考：医学影像云服务平台基础架构研究与实践
2. 第二篇医学影像论文样文：稀疏表示理论在医学影像处理与分析中的应用研究
3. 第三篇医学影像论文范文模板：基于IHE的医学影像协作网的构建研究
4. 第四篇医学影像论文范例：多模态医学影像鲁棒配准方法研究
5. 第五篇医学影像论文范文格式：区域医疗协同服务下影像信息安全关键技术研究

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第一篇医学影像论文范文参考：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.

第二篇医学影像论文样文：稀疏表示理论在医学影像处理与分析中的应用研究

近年来,信号处理领域的一个最新进展是稀疏表示理论.稀疏表示理论已被广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等方面.同时在医学影像处理与分析领域,以稀疏表示理论为基础的稀疏编码方法和稀疏正则化方法也得到了广大研究者的日益重视,运用稀疏方法能够解决传统医学影像处理与分析技术中的许多问题.

医学影像处理与分析主要包含医学影像去噪、增强、分割和影像序列分析等技术.本论文在稀疏表示理论的基础上研究了医学影像处理与分析领域中的几个问题,对医学影像去噪、影像增强和影像序列分析进行了讨论,具体成果如下.

将斑点噪声模型与图像稀疏编码相结合解决超声医学影像去噪问题.采用l1/2稀疏编码对影像数据进行描述以得到比传统l1编码更为稀疏的表达形式.在Bayesian-MAP框架下,根据编码的统计分布特点,设计合适的阈值收缩算法,实现对噪声的抑制,达到恢复影像质量的目的.实验表明算法能有效地恢复医学超声影像,较好地抑制斑点噪声,增强边缘并保持细节效果.

研究了医疗影像的偏差场自适应校正与增强问题.针对传统校正增强方法对偏差场模型参数依赖等问题,分析了医疗成像中偏差场与观测影像之间的联系,提出实现影像增强的合理假设,在偏差场成像模型的基础上,构造了基于稀疏正则约束的自适应校正增强模型.增强模型包含双正则项,分别采用全变差约束理想影像和梯度光滑性约束偏差场结构,运用迭代演化观测影像曲面的方法自适应地逼近偏差场,从而避免了估计偏差场模型参数,采用交替优化方法寻优达到校正增强目的.仿真与真实数据实验验证了该算法能够得到较好地实现医学影像增强效果.

研究了医学时序影像数据自动化分析技术,通过对传统医学影像序列因子分析方法进行讨论,提出一种基于稀疏非负矩阵分解的影像序列因子分析方法.该方法针对传统因子分析方法中出现的问题进行改进,解决了解的非负性并对解的结构进行约束.在保证分解结果非负性的前提下,提出了既能够描述医学生理结构独立性,又能够限制解的结构稀疏正则约束项,进而构造出新的因子分析模型.应用稀疏非负矩阵分解算法实现模型的数值求解运算.仿真实验证明了该算法的有效性与稳定性,与传统经典方法相比,效果有较大提高.进一步将新方法应用到肝脏超声灌注造影数据中,处理结果得到了诊断医师的认可,验证了技术的可行性与准确性.

最后,本文归纳总结了所做的工作,同时分析了本文的不足之处,并进一步讨论了研究计划.

第三篇医学影像论文范文模板：基于IHE的医学影像协作网的构建研究

区域卫生信息协同系统的建设是大规模、多系统集成的研究课题,包括了集成技术和各类技术和信息标准的使用问题.近年来,以互联网为代表的新一代信息技术已经广泛地渗透到人们的日常生活中,网络上各种信息的互操作已经成为各行个业共同研究课题.医疗卫生服务行业也毫无例外,作为世界经济体系中最大的行业之一,正在经受着现代信息生活方式的巨大改变所带来的前所未有的挑战.与其他信息密集型服务型产业部门,如银行金融、工程通讯、新闻媒介、商品销售相比,医疗卫生部门的信息化程度,特别是信息处理的标准化程度与不同信息源之间的信息交换及兼容程度,处于较为落后的状况.近几年的研究表明,国内外专家们一致认为在当前医疗健康信息海量增长的环境下,只有通过广泛采用以电子病历为核心现代医疗信息技术,将彼此相互分割的各医疗信息系统有机地连接起来,建立基于通用的信息标准、以共享为目标的医疗卫生信息网络,才能促成异构系统问数据信息的相互交换和医疗卫生服务领域整体变革的实现,促进国家医疗改革中有序医疗的实现,满足人们对医疗服务质量与方式不断更新的需求.

随着IT技术的发展逐渐能够支撑起各行业集成应用,中间件技术、HIS集成技术等也开始引入医疗信息化并且得到了一定程度的应用.DICOM和HL7解决了医学影像信息化中的互联问题,但是由于标准之间存在着差异以及针对的数据处理对象不同,所以实现图像与文字系统之间的集成等方面仍存在较多的问题.HIMSS和RSNA从1999年开始着手*基于DICOM和HL7标准的IHE.IHE的目的在于解决医疗行业中软硬件间的沟通问题,为信息的整合提供流程导向的标准架构,它从一个高层次定义和规范了不同医疗信息系统在不同医院和不同部门间相互连接和集成的问题,给RIS/PACS的信息流程和工作流程带来了规范化的文档指引.基于逐渐发展成熟的技术基础,2004年,IHE制定了解决互操作性问题的规范——“跨机构文档共享规范(Cross-Enterprise DocumentSharing,XDS)”,以解决区域性的医疗信息共享问题.XDS主要为医疗机构之间文档共享的管理提供一个规范,这些医疗企业可以包括私人诊所和门诊部甚至是一个住院病人的紧急看护科室.目前,IHE解决互操作性的一组规范包括PIX(病人ID交叉索引)、XDG(跨机构文档共享)、XDS-I(跨机构图像信息文档共享)等一系列规范,已经成为医学信息共享标准的基础规范.该规范得到世界各国医疗行业人士的公认,国际上许多的国家和地区的基于该规范设计本土区域医疗卫生信息系统的体系结构.

IHE及医疗卫生信息的共享在我国的研究应用较其它国家而言较为滞后.作者认为,造成这种现状的因素是多样的,主要体现在几点上.一是国内医疗信息化行业缺乏组织性,各自为营,没有从长远的角度来考虑病人信息的共享问题,二是国内医疗信息化产品虽数目众多,但大都局限于对某个产品功能上研究应用,对国际标准的采用鲜有,忽略了日后系统整合和数据信息共享的需求,先天的形成数据源及信息系统异构性,为将来医疗卫生信息区域化再次产生资源的共享和互操作上的不便,三是缺乏一个标准化的框架来指引信息的共享流程,形成了各地区或研究机构相互独立的“信息孤岛”现象,四是医疗机构的决策者对于医疗信息共享的不够重视,仅将信息化理解成“手工流程”的取代,未能深刻理解到医疗信息在共享方面带来的医疗服务水平的提升的可能性,只重视内部应用,不重视与外界的交流沟通.

面对差距与需求,本文试图通过参照IHE实现医疗工作流程的优化和信息的共享,提出适合我国医疗信息化特点的医疗卫生信息共享方式,探索符合当前医疗改革趋势的医疗信息化模式的发展道路.医学影像检查是病人诊断的重要依据之一,作者关注到如果能将不同医院的RIS/PACS连接在一起,让医生能随时获取病人的历史病历,就能更有效的利用这些电子资源提高诊治的有效性.然而,在现实应用中这些系统往往是独立的,RIS/PACS一般只能接受和保存自己的数据,并不具有对外开外数据的能力.同时,这些数据的保存格式多样,并没有一个统一的规范和标准,这些都给医学影像信息及相关数据带来了极大的困难.随着国家区域医疗信息化的发展,各医疗机构之间信息的共享是必然的发展趋势.医学影像数据的共享作为诊断凭据的原始数据,无论从医疗价值还是技术难度和支撑环境在医疗信息共享和集成中都是必须高度重视和首先突破的.研究过程中作者与其他国家在HIT方面所作的工作进行分析对比,希望能学习和借鉴国外成功经验的同时避免其间的某些失误,实现跨越式发展.

本文在研究的基础上,提出了基于IHE医学影像协作网的构建方法,希望通过一个第三方的平台,组成一个医学影像协作网内的医疗联盟,在遵循国际IHE规范的条件下,纳入需要资源共享的医疗机构,突破地理位置的局限性,在网内实现病人资源的规范性共享和互操作性,更有效的支持对病人的医疗服务以及医学影像相关科研及医学教育的应用,实现医疗服务机构和科研教育机构的利益最大化.与一般的区域性PACS不同的是,医学影像协作网可以比区域性PACS具有更广泛的应用范围,允许各类异构但符合国际标准的信息系统接入其中,应用上更关注的协作网内各组织之间的协作,侧重于工作流、沟通交流、信息的集成共享等方面.

本文总结了医学影像信息化环境的特点,在IHE技术框架下根据本土医院操作的实际流程,构建了放射科的工作流模式,并对涉及的互操作性关键问题做了分析和实现的研究.本文重点研究了医学影像协作网平台的构建和其中实现异构系统间互操作性的技术.医学影像协作网互操作性的实现需要建立在独立的RIS/PACS系统高度集成与IHE规范化的基础上.本文互操作的对象主要是病人ID相关信息,DICOM影像、报告和相关的文档.以往的医疗信息系统一般采用封闭的私有协议和基于C/S的系统架构,带来的问题是开放性、互操作性和扩展性的不足,为了联入更多的医院和用户,需要很大的软件开发工作量.随着软件工程技术的发展,以Web service为基础的SOA架构已经走向成熟,以其优良的可扩展、互操作、可复用的优势在各类软件系统的研发中逐步占据重要地位.根据医学影像协作网跨平台的分布式综合应用特点,我们采用SOA的架构,应用了Web Services和.NET等计算机前沿技术.研究的关键技术包括放射科IHE工作流模式的研究、基于IHE XDS和XDS-I的跨院文档流程的设计和传输设计,基于IHE PIX的病人ID交叉索引技术研究,基于广域网的DICOM影像传输研究等.

本研究的特色与创新主要有:

1.基于.NET的web service SOA开放式标准架构的医学影像协作网平台.现有的区域性PACS或类似的共享平台一般采用集成的存储方式,C/S或C/S与B/S结合的方式,开放性、互操作性和扩展性不足,当新的用户要求加入时,需要单独进行集成开发,成本高昂.以Web service为基础的SOA架构在跨医院、跨区域、跨平台的分布式综合应用比传统的方式更具灵活性.

2.跨平台的病人ID交叉索引.病人ID的识别是医疗机构基础性的工作,在国内长期以来得不到重视,导致数据建立的标准不统一,各地区医院间系统形形色色,难以实现集成和共享.病人ID在跨院跨平台时的共享是各类系统集成时极为复杂的问题,该技术问题的解决对医疗集团和区域卫生信息系统的发展意义重大.本研究基于IHE PIX集成规范,采用开放的协议和系统架构,在多个产生病人标识符的应用中,实现病人标识的交叉引用,也就是将不同应用系统中的病人ID进行匹配,建立跨系统的病人ID检索系统.这种方式简化病人ID管理,减少出错的机会.

3.实现基于开放式标准的跨院跨平台的医学影像及相关文档的无缝共享.在大多数医院的信息系统中,病人的医疗文档大部分是非结构化的自由文本的形式,实现共享十分的困难.本研究采用标准通用的协议、结构化的方式来封装处理医疗文档,结合病人ID共享的索引系统自动搜索病人的在线注册文档资料,实现了病人信息在网络上的无缝集成,消除了病人信息在多家医院中形成的“信息孤岛”.

第四篇医学影像论文范例：多模态医学影像鲁棒配准方法研究

多模态医学影像根据所提供的信息不同可分为两大类：解剖影像和功能影像.解剖影像提供较高分辨率的组织或器官的解剖结构信息,但无法反映其代谢情况；功能影像反映人体组织或器官的功能和代谢信息,但分辨率较低.为了将这些互补信息有机地融合在一起,先决条件就是进行多模态医学影像的配准,配准的精度直接决定着融合的效果.医学影像配准就是寻求一种最优空间变换,使两幅医学影像的对应点在给定的相似性测度下达到空间位置和解剖位置的一致.

在不同模态医学影像成像的过程中,通常将用于成像的放射线、示踪剂和强磁场等对人体有害的影响控制在一定的范围内,加上成像模式本身的一些物理限制,往往导致影像不清晰,并伴有噪声甚至伪影的出现.因此,研究多模态医学影像配准方法对噪声的鲁棒性具有十分重要的理论意义和应用价值.本文取得的主要创新研究成果如下：

(1).针对传统互信息测度的局限性,提出了一种基于主定序和混合熵的多模态医学影像鲁棒配准方法.首先利用主成分分析(PCA)方法定义了医学影像的主定序特征,描述影像邻域像素间的空间信息和微观结构特性；进而结合影像灰度构建了一种基于混合熵的配准测度,有效保证了配准测度函数的光滑性和收敛性.多组多模态医学影像测试结果表明,提出的方法能有效抑制噪声,具有很高的配准精度,鲁棒性强,优于现有的几种方法.

(2).针对非线性高维定序特征,提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)和混合熵的多模态医学影像鲁棒配准方法.该方法采用LLE算法对医学影像多方向的定序特征进行降维处理,并通过LLE逆向映射方法重构医学影像的整体定序特征,最后结合影像灰度构成特征空间,基于混合熵的配准测度通过衡量两幅影像对应灰度信息和空间信息的一致性,使配准测度函数更加平滑.实验结果表明,在影像空间分辨率较低和有噪声的情况下,该方法具有精度高、鲁棒性强的特点.

(3).针对医学影像的非刚性配准,提出了一种基于自由变形(FFD)和改进的L-BFGS优化的配准新方法.首先运用仿射变换对待配准影像进行全局粗配准,再对发生局部形变区域采用基于B样条的FFD模型进行非线性空间变换,并将基于LEE和混合熵的配准测度应用于非刚性配准中,在最优配准参数的优化搜索过程中,改进的L-BFGS优化方法采用限制步长和变异操作增强了跳出局部最优解的能力,提高了搜索精度.实验结果表明,该方法在运算速度和配准精度上有较明显的优势,但不适用于噪声情况下影像中存在较大组织形变的配准.

(4).针对配准的物理模型,提出了一种基于局部保留投影(LPP)和粒子群优化(PSO)的医学影像鲁棒配准方法.在医学影像配准过程中,将浮动影像向参考影像配准所产生的一系列空间变换看作视频流中的连续帧,则医学影像配准过程可以看作是一个光滑而连续的视频流,从而配准空间存在于某种低维非线性流形上,但该流形的结构非常复杂,很难与众多形变参数的物理意义对应起来.该方法采用流形学习的LPP算法配合PSO算法进行配准参数的优化搜索,避免了对配准流形直接建模的困难.由于数据降维过程中大量信息被约简,该方法的配准精度要略低于本文之前提出的算法,但其优势在于适用性好,不仅适用于医学影像的刚性、非刚性配准,而且可以推广到其他各种场合的图像配准.

第五篇医学影像论文范文格式：区域医疗协同服务下影像信息安全关键技术研究

摘 要 ：区域医疗协同服务系统的目标是实现医院之间的医疗资源和诊疗信息共享互通,其核心是建设一个以拥有优势医疗资源和完善的信息化建设的医院为主导,能辐射社区医院和基层医疗机构的区域内信息共享平台.建设区域医疗协同服务系统,事关人民群众的健康权益,已经成为我国医疗改革的重要组成部分,得到了国家的高度重视.区域医疗信息化建设有助于推进公立医院改革、促进医疗服务均等化、解决“看病难、看病贵”的难题,为人民群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务.

但影响区域医疗服务系统真正进入到实用化、市场化并为广大普通群众所接受的最重要原因之一就是区域医疗协同服务系统的信息安全问题.由于公网固有的不安全性,网络中传输的医疗信息面临着巨大挑战,如病人的隐私信息保护、医学资料的版权保护和医学信息的完整性认证等问题均有待解决.数字水印技术的引入可很好地解决这一系列的安全问题.

本文以医疗信息中的主要组成部分——医学影像作为研究对象,采用无损数字水印技术为主要工具,重点针对网络环境下医学影像信息的安全传输问题做了深入研究,为区域医疗协同服务系统建设提供了有力的技术保障.本文的主要工作如下：

(1)针对医学影像中病人的隐私保护问题,提出了基于区域和直方图平移的医学影像无损信息隐藏方法.方法充分考虑到医学影像的分区域特征,利用最大类间距离的单阈值分割方法提取医学影像的感兴趣区域,并采用聚合逼近多边形方法表示感兴趣区域,最终采用图像拟合方法得到规则的数据嵌入区域.在感兴趣区域,采用改进的差值直方图循环平移方法嵌入病人电子病历等隐私数据；在非感兴趣区域,采用改进的基于编码的直方图平移方法嵌入原始医学影像数据的hash认证码等数据.算法实现了高容量的电子病历隐藏和提取水印的有效性认证.

(2)针对医学影像的版权保护问题,提出了基于无损鲁棒水印的医学影像版权保护算法.针对多通道的医学影像,对现有的基于块差值的无损鲁棒水印算法进行了改进,引入直方图压缩技术来防止溢出,减少了水印负载；采用Huffman编码对块标识符进行编码减少了块类型标识的长度,从而增加了水印嵌入容量；引入冗余理论和*机制,选择在医学影像的R、G、B三个颜色通道中分别嵌入同样的水印信息,对提取出的水印进行*判决来提高水印的鲁棒性.算法能抵挡一定程度的JPEG压缩和随机噪声的攻击,实现了在有损传输环境下的医学影像版权保护.

(3)针对医学影像的完整性认证问题,提出了基于四叉树分解和线性插值技术的医学影像篡改检测方法；针对固定块划分方法的不足,提出利用四叉树分解方法对图像进行可变尺寸的分解,选取每块的线性加权插值作为块的特征值,这些特征值作为水印信息通过基于混沌的简单可逆整数变换嵌入.方法相比现有的固定尺寸的方法具有更高的嵌入容量,混沌系统的引入也增强了算法的安全性；另外针对纹理复杂的篡改区域,采用线性加权插值作为特征值比简单的均值方法具有更高的图像质量和篡改检测精确性.算法实现了医学图像的篡改检测和高质量恢复.

(4)针对医学影像无损数字水印算法中的防溢出处理问题,对现有的解决方法进行了深入分析和对比实验,给出了目前方法对可逆水印算法性能造成的影响,提出了利用直方图压缩方法来解决溢出问题.分析指出防溢出算法是医学影像可逆数字水印性能的关键,其算法选择取决于具体的可逆水印算法和医学载体图像的不同形态.

本文是一篇医学影像论文范文,可作为选题参考.

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