简介:【摘要】 目的 分析临床对疾病诊断期间所用医学影像技术的应用价值。方法 将100例于我院2021年1月-2022年1月接受治疗的患者纳入本次研究。研究期间将患者按照诊断技术的不同进行分组,采用医学影像诊断的纳入研究组(50例),采用常规实验室诊断的纳入参照组(50例),并针对性分析临床诊断有效率以及对不同疾病的诊断敏感度,同时统计相关数据。结果 经研究人员整合数据后发现,研究组诊断检出率49(98.00%)高于参照组40(80.00%),漏诊率1(2.00%)低于参照组10(20.00%)(P<0.05);胸腔积液、呼吸系统疾病、妇科相关肿瘤、消化系统肿瘤各项疾病诊断的敏感度均以研究组具有优势(P<0.05),宫颈囊肿疾病诊断的敏感度两组数据无差异P>0.05。结论 临床对疾病诊断时采用医学影像技术可有效避免漏诊现象,并可更加全面的分析病灶,由此提升诊断准确率,价值较高,值得应用。
简介:【摘要】 目的:研究医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用。方法:选择 2016 年 4 月 -2017 年 4 月到医院就诊的疾病检查患者 124 例,随机分为对照组和观察组,每组患者 62 例。对照组患者采用常规诊断方法诊断,观察组患者采用医学影像学技术诊断。对比两组患者的诊断结果准确率和漏误诊率。结果:观察组患者诊断准确率为 95.16% ,高于对照组患者的 79.03% ( P < 0.05 ),漏误诊率为 4.84% ,对于对照组患者的 20.97% ( P < 0.05 )。结论:在医学影像学诊断中,采用医学影像技术诊断相关疾病,能够得到比较准确、全面的检测结果,尽早对疾病实现诊断和治疗。
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%。
简介:【摘要】目的:分析医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用效果。方法:对我院收治的不同类型疾病患者进行研究。随机分为两组(常规组与医学影像组)并给予不同检查方式。观察两种检查方式诊断结果、对疾病敏感度。结果:医学影像组诊断正确率95%,高于常规组的70%,组间对比,P<0.05。两种检查方式在消化系统肿瘤敏感度上无明显差异,P>0.05;但医学影像组在妇科相关肿瘤、呼吸系统疾病以及胸腔积液的敏感度上均显著高于常规组,组间对比,P<0.05。结论:医学影像技术在医学影像诊断中具有举足轻重的作用,但需要严格规范医学影像技术,确保诊断结果准确性。同时需要结合患者实际情况、其他检查方式结果等进行综合判断,提高疾病诊断准确率。