简介:目的:集成医学影像存储与传输系统(PACS)与医院信息系统(HIS),提高PACS的效率,提升用户的使用体验。方法:对系统应用中存在的问题进行深入分析,采用流程优化、软件优化和硬件升级的方式对PACS进行优化。结果:实现了PACS与HIS的互联,提高了PACS的整体性能,提升了用户的使用体验,扩展了PACS的应用范围。结论:确定优化方案前应深入分析现有问题,以系统流程、软件环境的优化为主,硬件设备的升级更换为辅。
简介:摘要目的通过组建小型医学影像存储与传输系统(minipicturearchivingandcommunicationsystems,mini-PACS),实现影像诊断设备的网络化,诊断报告书写计算机化、标准化。方法GE公司HispeedDual螺旋CT机、加拿大IDC公司DR系统、四川成都维高公司工作站、激光胶片打印机、Dell服务器、报告终端等组成放射学信息系统(radiologyinformationsystem,RIS)和mini-PACS。结果实现了数字化图像采集、数据传输与共享、数据存储、报告与打印、登记与统计等功能。经过一年多使用,系统稳定。结论mini-PACS提高了工作效率及管理水平,方便了工作和学习,具有很高的社会效益、经济效益与科研价值。
简介:摘要:目的:分析探讨医学影像技术在医学影像诊断中的作用,如何提高影像学诊断水平。方法:以我院医疗机构以及医疗设备为基准,从个人临床实践经验处罚,从医疗体制改革下医学影像技术与医学影像诊断的应用入手,分析医学影像技术与医学影像诊断之间的关系。结果:医学影像技术是医学影像诊断的技术支持,两组相互独立又相辅相成,医学影像诊断的需求推动医学影像技术的发展,医学影像技术是医学影像诊断改革的推动力,两者是相互辩证统一的整体。结论:医学影像的诊断需要强化医学影像技术的额支持,通过临床诊断需求以医学影像诊断技术为主,提高医学影像诊断正确率以及诊断水平,提高医院诊断水平以及医疗服务质量。
简介:摘要:在科学技术飞速发展的推动下,大量的新型科学技术被人们研发出来,并且在医学领域中得以良好的运用,有效的促进了医疗水平的提升。医学影响技术在这种形势下得到了良好的发展,并且逐渐的被人们将其与计算机技术加以整合,从而实现计算机X线影像技术,超声、SPECT、ECT、PET、MRI等等,这些先进技术的出现为我国医疗事业的发展起到了积极的促进作用,尽管不同技术的使用原理都是存在一定的差异的,但是影像技术对影像诊断所带来的影响力是非常大的,其是从以往单一的形态转变为当下多样化的形态,功能与形态的多元化发展,不但可以为综合诊断给予辅助,并且也可以为后期的治疗工作打下良好的基础。
简介:摘要:医学影像技术是涵盖X线片、超声、CT、核磁共振、介入等多个不同门类的一门新兴医学技术,自从1895年伦琴发现X线片以来,医学影像技术得到了迅速发展。在此之前,医生除解剖外,只能依靠触诊了解患者体内情况,但解剖与触诊均具有一定风险。由于影像成像原理及采用的检查方法存在着明显的区别,检查范围也都各不相同,且还突出了检查技术。因此,影像技术对于影像诊断具有较强的依赖性,并且逐渐从根据某一形态变化而诊断向功能、形态、代谢等改变的综合诊断体系方向演变。本文较深入地分析了医学影像技术与医学影像诊断之间的关系,主要从医学影像技术与医学影像诊断的专业互补性、医学影像技术与医学影像诊断的专业独立性两个方面探讨了医学影像技术在医学临床诊断中的重要作用来论述医学影像技术与医学影像诊断的关系。
简介:摘要:医学影像是一种经非侵入式获得人体某部分内部组织影像技术与处理的过程,可为临床诊疗提供重要依据。医学影像技术快速发展使医生更为精准判断病情,且对在影像技术深入探究与分析提高医学影像技术水平基础上,确保医学影像诊断准确性。两者关系相辅相成,存在专业互补性。医学影像技术为医学影像诊断提供技术支持,相互独立相辅相成,医学影像诊断推动医学影像技术进一步发展,医学影像技术推动医学影像诊断变革,相互辩证统一整体。临床实践中合理有效结合医学影像技术与医学影像诊断,处理两者关系保证诊疗过程中可相互促进、共同发展,提高诊断水平及服务质量。文章就医学影像技术和医学影像诊断的关系进行探讨。
简介:摘要:目的分析在医学影像诊断中采用医学影像技术的临床运用。方法根据对医学影像技术中CT、DSA以及CR等相关资料研究,分析医学影像技术在临床诊断中的应用。结果研究结果显示,医学影像技术在临床医学影像诊断中有着重要的作用。结论在临床诊断过程中医学影像具有重要的作用,其能够以非入侵的方式获取患者身体内部组织病变信息。
简介:摘要:目的分析在医学影像诊断中采用医学影像技术的临床运用。方法根据对医学影像技术中CT、DSA以及CR等相关资料研究,分析医学影像技术在临床诊断中的应用。结果研究结果显示,医学影像技术在临床医学影像诊断中有着重要的作用。结论在临床诊断过程中医学影像具有重要的作用,其能够以非入侵的方式获取患者身体内部组织病变信息。
简介:摘要:为了提升医学影像检测的智能化水平,文中对基于深度学习技术的相关图像处理、重构算法展开了研究。以肺部结节的自动检测为应用场景,对X光胸片的纹理特征提取方法进行研究。从灰度统计特征、灰度差异特征及多尺度高斯微分滤波器纹理特征等多个角度,提取了X光胸片的74个纹理特征作为支持向量机算法模型的输入。同时为了防止训练过程中产生的过拟合现象,解决深度学习算法对于训练样本容量的需求,提高样本数量与特征数量的比例,文中还引入了卷积稀疏编码算法对JSRT数据集进行重构,并按照1∶5的比例对算法仿真所需的数据集进行扩充。在分类器选择上,考虑到数据集中正负样本失衡对于分类器训练造成的不利影响,引入了代价敏感支持向量机算法(CS-SVM)。在公开医学影像数据集上进行的仿真结果表明,采用卷积稀疏编码进行数据集扩充后,算法的灵敏度与特异度指标可达到0.788和0.769,分别提升了2.8%和3.8%。