导读:本文包含了医学图像处理系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:CT数据,图像分割,图像可视化,医学图像
医学图像处理系统论文文献综述
张玉芳,关天民,刘光孟,郭艳利,张玉芬[1]（2019）在《基于CT数据的医学图像处理系统设计》一文中研究指出基于医学DICOM序列图像数据,利用Insight Segmentation and Registration Toolkit和Visualization Toolkit工具包对图像数据进行处理,实现图像的读取、滤波和调窗等预处理。对不同目标区域分别采用区域生长法和水平集法进行分割,实现面绘制的体素级重建方法绘制和体绘制的光线投影法绘制,构建出目标模型的叁维模型。以QT和VS2013为平台,设计图像处理系统,完成图像的读取、预处理、二维分割、叁维重建和人机交互等功能。系统可提供方便、快捷的操作,构建逼真的叁维模型,对目标区域准确定位、快速诊断,提高医护人员的工作效率。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年09期）
任岩[2]（2019）在《医学超声图像处理系统的应用》一文中研究指出伴随着社会的不断进步和发展,人们生活水平得以有效的提高,人们对于医学提出了更高的要求。使用超声图像进行诊治是目前医学界一项极为重要的方式,主要根据超声进行人体健康检查,确定人体是否存在疾病。但是,和核磁及CT等技术相比较,超声图像的质量并不到位,且受诸多因素的影响,为此,本篇文章主要针对医学超声图像处理系统的应用进行了相关的阐述。(本文来源于《数码世界》期刊2019年09期）
金鑫[3]（2018）在《基于C#的医学图像处理与显示系统的设计与实现》一文中研究指出随着医疗领域的发展,现阶段病情诊断都离不开对医学图像的分析,基于医学图像的处理与显示也成为研究的热点,本论文在调研现有的医学图像处理系统前提下,通过对用户的需求进行分析理解,设计并实现了基于C#的医学图像处理与显示系统,并且对系统预定的功能进行了测试。系统基于.NET3.5平台,使用C#Winform开发,界面友好简洁。系统的主要功能包括:通过处理能够显示在普通图片查看器上读入并显示医学图像(例如:X射线,CT,核磁共振,超声波图等),并提供转换为普通格式的选项与图像附加信息的查看功能。对一些细节显示不清楚的图像,最大化放大细节的特征,提高医生对病情的诊断率。提供对图像的几何变换等处理,便于医生或学生完成诊断与学习。该系统主要为放射相关专业的学生提供参考,系统功能较为完整且具有一定的可扩展性,可根据实际需求进一步扩展系统功能。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2018-12-01）
刘晓骏[4]（2018）在《放射治疗医学图像存储及处理系统的研究与实现》一文中研究指出医学影像存档与通讯系统PACS(Picture Archiving and Communication System)是数字化医院的重要组成部份。它涉及医学影像学、数字图像处理、网络通讯、图像数据库等诸多领域技术。DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是PACS的国际化标准,建设出基于DICOM标准的PACS系统,有助于医院之间的信息共享并提高医院的医疗水平。本文实现DICOM信息模型、数据格式、文件格式的解析,以及DICOM影像传输、显示和部分图像处理的技术,结合医学影像的特点,提供便捷、高效的图像管理工具,实现图像一站式录入、维护与预览功能。在医学图像处理领域中,医学图像配准技术极其重要,其价值体现在临床医学中对图像处理技术的应用。在解决多模态图像配准的相关问题时,基于互信息方法的应用最广泛,但在某些特定的应用中该方法受到的约束仍然较多。针对这一情况,提出一种新的医学图像配准算法,模态变换的引入作为此研究算法的基础,之后新的马尔可夫能量函数则根据两幅通过模态变换后的图像矩阵以及原配准图像得以构建。同时,为了优化能量函数引入了一种改进的梯度下降算法,从而得到配准结果。最后,运用不同的医学图像进行配准实验来验证该算法,通过实验证明该配准算法具有良好的有效性及抗噪性能。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-09-02）
王梅[5]（2018）在《基于医学影像系统PACS医学图像处理终端软件的研究与实现》一文中研究指出随着半导体、网络、计算机等技术的快速发展,数字化信息时代已经来临。在医学领域中,医学影像系统PACS是一种先进的医学影像存档和通信系统,在实际应用中,其具有很多优势特点。PACS系统的应用,使医院朝着数字化、信息化方向发展的一个重要标志,对于医疗信息资源共享也是至关重要的。以医院为中心的医院信息系统管理模式,正逐步向以患者为中心的远程医疗系统、临床信息系统服务模式转变。View-Picture医学影像处理系统,是PACS系统中一个重要的医学影像处理软件终端,在临床上发挥了巨大的作用。基于此,该文主要对基于医学影像系统PACS医学图像处理终端软件的研究与实现进行了分析。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年21期）
胡杨升[6]（2018）在《基于GPU加速的医学图像显示及处理系统》一文中研究指出随着现代医学的高速发展,医学图像已经成为现代医学不可或缺的一部分,同时医学图像处理系统也成为一个不可或缺的辅助诊断工具。然而,由于实际临床需求的多样性和复杂性,已有的开源软件或商用软件并不能完全满足需求,那么开发一个具有较高扩展性和灵活性的系统平台就是非常必要的。本文的工作内容分为两个部分,软件平台的开发和GPU分割加速的研究。我们根据云南省第一人民医院(昆华医院)肿瘤疾病综合诊疗中心的实际临床需求,设计了一个软件平台ImageView,它是在开发环境Visual Studio 2015中使用跨平台C++应用程序开发框架Qt开发的一个具有较高扩展性的软件,我们使用VTK(Visualization Toolkit)实现了医学图像的可视化,以及使用ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)实现了基本的图像处理和分割算法。ImageView可以呈现不同的视图,包括单窗口切片视图、单序列多窗口视图、交互切片试图和叁维渲染视图,它还可以同时显示多个视图并进行对比。它还可以通过网络连接到医院的肿瘤患者信息采集系统来下载病例图像并进行处理。ImageView还具有良好的扩展性,可以对软件的各主要功能进行扩展开发。经过我们的测试,发现ImageView数据读取速度快,可以同时读入多个叁维数据比对,视图交互性能好,叁维渲染效果逼真。在我们的开发过程中,发现采用传统方式进行医学图像分割的算法计算量巨大,阻碍了实际的临床应用。针对此问题,我们研究采用了GPU加速的方法对图像分割算法进行加速处理。我们对分割算法进行了深入分析,使用CPU+GPU协同处理的方式对算法进行了加速处理。我们通过使用OpenCL(Open Computing Language)平台实现GPU分割算法的并行计算。实验结果表明,使用GPU并行计算在处理叁维图像中具有很高的加速比,可以进行快速的图像分割,为实际的临床应用奠定了基础。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-05-01）
王正中[7]（2018）在《基于VR的医学图像处理与分析系统研究与应用》一文中研究指出在过去的二十多年中,医学影像可以说是医疗领域发展最为迅速的技术之一。因为医学影像技术的诞生,医务人员对人体组织结构的观察从不可能到可能,而随着医学影像技术的不断发展与进步,能够实现对病变部位更清晰和更直接的观察,由此带来的诊断当然准确率不断攀高。作为医学影像技术的发展根基,医学图像处理技术引领着医疗技术走向更为成熟的应用。本文以基于VR的医学图像处理与分析系统为题,以保证系统实时性为目标,重点研究了虚拟现实技术,并对医学图像处理中各相关技术进行了研究,主要包括图像预处理技术、图像分割技术和叁维重建技术,在此基础上设计实现了基于VR的医学图像处理与分析系统,并对系统核心应用病变区域识别进行了更为深入的研究。本文的主要研究内容及创新点在于以下叁个方面:首先,对医学图像处理涉及的相关技术进行了研究,包括图像预处理技术、图像分割技术及叁维重建技术,并对其中涉及的经典算法进行了横向评估。在此基础上研究了虚拟现实技术的原理及相关实现途径。其次,针对膀胱肿瘤的特点和实时性目标,研究了目前广泛应用于病变识别的神经网络算法和支持向量机,针对它们各自的缺陷提出基于LS-SVM的病变区域识别算法,并实验加以验证。最后,结合实时性目标和医学图像处理技术及虚拟现实技术的学习研究,完成了基于VR的医学图像处理与分析系统设计,实现了系统关键模块VR成像和VR交互,并对本系统核心应用之一的病变区域识别模块进行了研究与示例。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-22）
钟良志[8]（2018）在《基于DICOM标准的医学图像解析与处理系统的设计与实现》一文中研究指出当前,计算机技术的迅速发展为生活中的各个方面带来了全新的变化,一场数字化革命正在全世界上演。在这其中,医院数字化已经为每一个人带来了各种的便利和实惠,同时也极大的提高了医疗诊断水平和服务质量,其数字化程度直接影响了医院的竞争力。在诊断过程中越来越多的使用到各种医学成像设备,医学图像数据每天都在不断的增长,传统的存储、传输、处理方式已经远远不能满足了。医学图像归档与通信系统(PACS)正是在这种背景下产生的,其采用的是DICOM通信标准,目的在于解决各个厂商之间设备不兼容的问题,目前已经作为了国际通用标准被各个厂商所采纳。PACS系统中最为核心的模块是医学图像解析与处理系统,但当前国内系统在这一模块上的功能都很单一,对医生的诊断效率和准确性有极大的影响,因此对DICOM标准进行深入研究,同时利用当前的一些图像处理技术来开发一款实用且功能丰富的医学图像解析与处理系统是非常有意义的。本文主要是基于QT开发框架来实现DICOM图像解析与处理系统,因为QT具有良好的可移植性、跨平台性,所以可以在各种不同的平台上运行该系统。系统主要分为叁个部分:DICOM文件的解析与编码、图像基本处理工具的实现、图像特征的提取与检索。解析DICOM文件是将DICOM文件中的图像数据和其他相关信息提取出来,然后将图像显示在屏幕上,以供后续处理。编码操作则是将处理完成的图像构造成DICOM格式或BMP格式的图像文件,这样可以方便图像在PACS系统中的传输,也可以方便在任何计算机上浏览该图像。图像基本处理由察看操作、辅助性测量操作、色彩变化操作等叁部分组成,通过这些操作,可以让医生更为快速、准确的找出病灶。图像的特征从灰度、纹理、形态等叁个方面进行提取,并建立了一个图像特征数据库以进行图像检索,可以帮助医生检索出系统中所有和当前图像相似的图像,便能够很好的参考之前的诊断病例,帮助医生更为快速的确定病因。目前,该DICOM图像解析与处理系统已经通过多个DICOM文件的测试,可以很好的解析和处理,系统整体稳定、操作简便、功能丰富、能够及时响应相关操作,可以极大的帮助医生对医学图像的诊断。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-22）
史静,任东峰,姜玉泉[9]（2018）在《医学图像增强处理系统比较分析》一文中研究指出医学图像在帮助医生进行病情诊断的过程中起着重要的作用,但其与普通图像一样,在图像摄取和传输的过程中也会受到各种各样的干扰,是图像的清晰程度下降,影响成像质量,从而干扰医生对于病情的诊断,最终影响患者的治疗效果。本文针对医学图像中存在的需要图像增强的问题,着重研究图像增强技术在医学图像中的应用。(本文来源于《科技视界》期刊2018年02期）
袁戎[10]（2017）在《基于云服务的医学图像处理系统的架构研究与应用》一文中研究指出随着医学影像在现代医学诊断、治疗中的广泛普及和使用,医学图像处理技术得到了极大的关注。但是传统的医学图像处理依赖昂贵的工作站和专业的处理软件,处理的成本高、效率低;处理过程受时间、地点的限制,造成医疗资源失衡。更重要的是,医学图像来自多种模式设备、针对不同器官或疾病的扫描方式,所需的图像处理方法也多种多样。而传统的医学图像处理系统因为硬件性能、系统环境的差异,无法快速部署丰富的处理方法,难以满足现代医学对图像处理精准化、个体化的需求。基于云服务的医学图像处理系统为解决上述问题提供了新思路。本论文提出了针对医学图像数据量大、处理计算需求高的系统架构,设计了服务器端数据库结构与数据的通讯方式,实现了临床对医学图像的二维、叁维可视化。同时,系统架构支持多种医学图像处理方法的扩展,使得精准化、个体化的处理方法能够快速部署。在系统架构的基础上,本论文开发了针对肝脏的手术规划模块,包含一系列医学图像处理算法如组织分割、图像配准等,并得到了初步的临床应用。本论文主要的研究工作和结论如下:(1)本论文完成了基于云服务的医学图像处理系统架构的方法和平台实现。论述了基于云服务的医学图像处理系统的架构和实现方法。系统使用MVC框架设计,将算法、数据、界面分离开,具有低耦合性、快部署及高维护性等优点。在服务器端设计了案例数据库、图像数据库和处理管理数据库,用以存储病人信息、图像信息和处理过程管理,使系统具备数据挖掘和回溯分析能力。根据服务器端与客户端通信内容、通信环境的不同,系统使用了叁种方式完成数据交换。其中,通过Redis数据库的主从连接实现了图像处理结果在服务器端与客户端之间的快速同步,能够应用于图像的复杂处理场景。(2)本论文研究了基于云服务的医学图像可视化方法。论文给出了以客户端浏览器为操作界面的医学图像可视化的解决方案。通过HTML5的<canvas>标签,数据库中的影像数据被快速地绘制成二维图像,并在客户端通过JavaScript实现调窗、伪彩等处理。基于内存数据库Redis的快速数据同步特性,医学图像的叁维可视化渲染能够完全在服务器端完成,并将可视化结果压缩发送至客户端,达到流畅的可视化效果,实现了多平面重建、容积重建、最大密度投影、表面重建等多种叁维重建方法。(3)本论文系统地设计了针对肝脏手术规划的应用算法,并成为基于云服务的图像处理系统中的一个子系统,在临床中得到了初步应用。在本论文发展的基于云服务的医学图像处理系统的框架下,在服务器端开发了CT图像中肝脏与肿瘤的分割、肝内门静脉、静脉的提取、多期CT图像配准与肝内血管建模等关键算法,成为完整系统下的一个子系统。该系统在华中科技大学附属同济医院器官移植科、肝外科得到初步的临床应用。在活体肝移植术、巨块型肝肿瘤切除术等复杂、高难度、高风险的临床手术中得到初步验证。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
医学图像处理系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
伴随着社会的不断进步和发展,人们生活水平得以有效的提高,人们对于医学提出了更高的要求。使用超声图像进行诊治是目前医学界一项极为重要的方式,主要根据超声进行人体健康检查,确定人体是否存在疾病。但是,和核磁及CT等技术相比较,超声图像的质量并不到位,且受诸多因素的影响,为此,本篇文章主要针对医学超声图像处理系统的应用进行了相关的阐述。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
医学图像处理系统论文参考文献
[1].张玉芳,关天民,刘光孟,郭艳利,张玉芬.基于CT数据的医学图像处理系统设计[J].中国医学物理学杂志.2019
[2].任岩.医学超声图像处理系统的应用[J].数码世界.2019
[3].金鑫.基于C#的医学图像处理与显示系统的设计与实现[D].内蒙古农业大学.2018
[4].刘晓骏.放射治疗医学图像存储及处理系统的研究与实现[D].华南理工大学.2018
[5].王梅.基于医学影像系统PACS医学图像处理终端软件的研究与实现[J].电脑知识与技术.2018
[6].胡杨升.基于GPU加速的医学图像显示及处理系统[D].昆明理工大学.2018
[7].王正中.基于VR的医学图像处理与分析系统研究与应用[D].电子科技大学.2018
[8].钟良志.基于DICOM标准的医学图像解析与处理系统的设计与实现[D].电子科技大学.2018
[9].史静,任东峰,姜玉泉.医学图像增强处理系统比较分析[J].科技视界.2018
[10].袁戎.基于云服务的医学图像处理系统的架构研究与应用[D].华中科技大学.2017