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重视影像信息学工具的利用和研发,提升影像服务价值
随着影像技术和信息技术的发展,影像工作模式发生了巨大的转变.影像检查数量日益增多、检查流程全面数字化、设备采集速度加快、3D薄层采集为主和后处理多样化等,使得影像医师的阅片量显著增加.PACS/RIS系统的广泛使用,影像数据可远程、移动式获取,对影像报告完成时间也提出了更高的要求[1].与此同时,限制影像检查费用是各级医疗支付系统应对医疗支出迅速增加的对策之一,管理部门对影像服务绩效的考评越来越严格[2].影像学界积极应对上述挑战,在临床工作中利用医学影像信息学(imaging informatics)工具提高质量、安全和效率,提升影像服务的价值,是解决问题的必然选择之一[3].
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RSNA2008聚焦(二)第四部分肺部影像学
2008年RSNA大会在肺部影像学研究上具有以下新进展和特点,现简要介绍如下.1.计算机辅助诊断本次大会关于计算机辅助诊断(CAD)的研究在去年的基础上继续深化和扩展.对肺癌和肺结节的检出、肺栓塞的辅助诊断以及间质性病变的显示均有所涉及.
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人工智能医学影像应用:现实与挑战
伴随着人工智能的方兴未艾,医学影像与人工智能的结合被认为是具发展前景的领域[1].医学影像人工智能肇始于上世纪60年代,上世纪80年代,随着人工神经网络和基于人工智能的计算机辅助诊断(CAD)软件的开放应用,人工智能开始逐渐整合到放射科日常工作流程中.进入21世纪以来,随着人工智能技术的飞速发展,人工智能在医学影像中的应用日新月异,在肿瘤检出、定性诊断、自动结构化报告、肿瘤提取、肿瘤放疗靶器官勾画等方面已经有较多的临床研究和临床应用[2].
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医学影像诊断及介入式手术的人工智能应用
医学影像人工智能的萌芽上个世纪60年代就有一些利用计算机来诊断骨肿瘤的研究应用.但是这些研究都不够成功.早大规模的关于计算机处理医学图像的研究是上个世纪80年代,起源于芝加哥大学的Kurt Rossmann实验室.那时Kunio Doi教授带领这个实验室开始利用数字化的医学图像来提高诊断精度[1].这些课题涉及血管成像,肺癌X线的检测(Maryellen Giger)及乳腺X线钙化点的检测(Heang-Ping Chan)等.Maryellen Giger教授后来成为芝加哥大学放射科计算机辅助检测/诊断(computer-aided detection/diagnosis,CAD)研究的领头人,而Heang-Ping Chan教授则在密歇根大学把CAD研究推向深入.
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第三部分 肺部影像学
2009年RSNA大会在肺部影像学研究上主要涉及以下内容,现简要概括如下.计算机辅助诊断本次大会关于计算机辅助诊断(CAD)的研究较上一年少,主要研究内容是其在诊断过程中的应用.Jordi等认为在对肺结节的筛查过程中CAD结合其它不同的lecture技术比单一的阅片方法可以发现更多的肺结节.
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RSNA2016乳腺影像学
2016年RSNA大会中,乳腺影像学是重要组成部分.乳腺论文在数量方面较往年明显增加,且有更多新技术和进展在乳腺检查中得到应用.与往年相比,今年的热点和特点主要有以下几个方面:①乳腺对比增强光谱X线成像(CESM)和乳腺断层摄影(DBT)方面的论文数量明显增多,并且新增了乳腺X线成像技术在评估乳腺癌治疗疗效方面的应用;②MRI方面的研究主要集中在不同模型扩散加权成像(DWI)的对比应用及动态增强磁共振成像(DCE-MRI)半定量和定量分析在乳腺癌预后评估的应用,另外还新增了对乳腺MR波谱成像与乳腺癌预后因子的相关性进行分析的相关研究;③超声方面增加了高分辨率乳腺超声断层成像,但论文数量不多.本文按照不同成像技术对RSNA2016大会中乳腺成像方面的新进展及临床应用进行介绍.
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RSNA2012乳腺影像学
2012年RSNA乳腺论文方面进展颇快,不仅论文数量较去年明显增多,更多新的影像学技术也在乳腺检查中得到应用.乳腺论文专区包括109个海报展品及64个专题讨论.内容与往年相比,有如下更新:①MRI方面比以前更加重视对健康人群乳腺的筛查,另外对乳腺MR功能成像的研究更深入,并提倡乳腺MRI应与其他影像学检查相互补充;②超声弹性成像仍然是研究热点,论文数较往年增加;③乳腺数字体层x线摄影(DBT)较往年研究更加细致,并讨论了双能x线乳腺成像的应用;④计算机辅助诊断(CAD)的重点不仅集中于x线的辅助诊断方面,而且逐渐应用于MRI动态增强扫描.
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肺部孤立性占位CT灌注与常规和计算机辅助诊断分析
目的 探讨应用计算机辅助诊断(CAD)、常规形态学诊断和CT灌注对鉴别肺部孤立性占位良恶性的诊断价值.方法 选择同时行CT平扫和CT灌注,并经临床和手术病理证实的肺部孤立性占位100例,首先将形态学征象进行分类统计分析,运用CAD中的大似然判别法,将其各种征象转化为计分值,以分值的大小来判定肺结节所属的类型；然后分析良恶性占位CT灌注参数,评价灌注参数的诊断试验效能,并将CAD、常规形态学诊断和CT灌注的诊断正确率进行比较.结果 CAD对肺内孤立性占位的诊断正确率(总符合率)为80％,高于常规形态学诊断正确率(77％),但两组间差异无统计学意义(P=0.606)；能提示为恶性肿瘤的征象依次为空泡征、深分叶征、胸膜凹陷征、棘突征、血管集束征和毛刺征.能提示为良性占位的征象为钙化.CT灌注对肺内孤立性占位的诊断正确率达91％,明显高于CAD和常规形态学诊断,并具有统计学意义(P值分别为0.027和0.007).结论 CAD对肺内孤立性占位的鉴别诊断正确率与常规形态学诊断法相当,可用于指导日常阅片工作,并可以弥补低年资医师经验的不足；CT肺灌注成像技术能准确地反映肿块内部血管特征,稳定性好,较CAD正确率更高.
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计算机辅助定量分析对磨玻璃密度型肺腺癌浸润性的诊断价值
目的 评估计算机辅助定量测量的可重复性,探讨计算机辅助定量分析在不同浸润性肺腺癌中的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析本院病理证实的328例肺腺癌患者,不典型腺瘤样增生(AAH)/原位癌(AIS) 56例、微浸润腺癌(MIA) 58例、浸润性腺癌(IAC)214例.采用计算机辅助软件对薄层CT图像进行半自动逐层分割,自动生成体积、面积、大横截面长径、大横截面短径、大CT值、小CT值、平均CT值及通过计算可得平均直径、质量.采用组内相关系数检验分割结果的一致性,采用Kruskal-wallis H检验对上述参数进行差异性检验,后进行判别分析和有序Logistic回归分析筛选出独立预测因素,并构建模型.结果 上述9个定量参数除小CT值外,在不同浸润性的肺腺癌间均有统计学差异(P＜0.05),观察者内组内相关系数(ICC)分别为0.997、0.970、0.927、0.849、0.995、0.821、0.989、0.932、0.999,观察者间ICC为0.935、0.916、0.839、0.758、0.949、0.696、0.914、0.867、0.973.判别分析筛选出面积、大横截面长径及大CT值用于构造判别函数;有序Logistic回归筛选出的预测因素为大横截面长径和平均CT值(P＜0.05).结论 计算机辅助定量分析具有良好的观察者内和观察者间一致性,大横截面长径和平均CT值可作为鉴别磨玻璃密度型肺腺癌浸润性的影像学独立预测因素.
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基于图像内容检索的乳腺肿块辅助检测与诊断技术
乳腺癌是严重威胁女性生命健康常见的恶性肿瘤之一.据美国癌症学会公布的全球癌症病例及死亡率统计显示,2008年全球有138万人被诊断为乳腺癌,为所有新发癌症总数的23％;约有近50万人死于乳腺癌,占所有癌症死亡总数的14％;而发病率以3％的速度逐年攀升;发展中国家新发病例和死亡数分别占全球总数的一半和60％以上[1].
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计算机辅助诊断的数学方法应用
计算机辅助诊断将名医的经验用数学的方法转换成计算机软件模块,通过人机对话对各级医生的临床决策起着辅助的作用.
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检验数据临床意义查询系统的研制
通过数值进制计数的方法,将检验报告的数据转换为对应的特征代码S,用S快速地查询临床意义,建立了一套检验数据临床意义查询系统.
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结合甲状腺影像报告及数据系统的甲状腺超声CAD的研究进展
近年来医学人工智能迅速发展,计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)作为医学人工智能的前沿领域逐渐应用于临床工作当中.超声医学以其高分辨率、实时、动态、多角度的优点,在甲状腺结节的术前评估、术中引导以及术后评价方面有其他影像技术无可替代的作用;而甲状腺影像报告和数据体系(thyroid imaging report and data system,TI-RADS-US)的制定为甲状腺结节超声诊断提供了指南性规范.结合TI-RADS-US的甲状腺超声CAD系统更是成为了医学人工智能的研究热点.
关键词： 计算机辅助诊断 甲状腺影像报告和数据体系 甲状腺结节 超声成像 -
基于钼靶X线影像的乳腺微钙化点良恶性识别算法研究
目的:乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,早期发现、早期诊断,对提高乳腺癌治愈率和降低死亡率具有重大意义.早期乳腺癌的计算机辅助诊断方面的研究已经成为乳腺图像处理领域研究的热点和难点问题之一,具有重大的理论价值和社会意义.方法:本论文正是针对上述问题,对早期乳腺癌的计算机辅助诊断算法问题作了探索性研究,进行了微钙化点病变类型识别算法的研究.结果:通过钙化点特征提取和优化及病变类型识别,给出初步诊断结果.绪论:用该算法对钙化点进行计数是可行的,具有快速、简单、准确的优点,而且计数结果不受钙化点形态、大小的影响.
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新型医疗诊断辅助系统的开发设计研究
目的:通过研究过去医疗诊断辅助系统设计中存在的问题,分析其在临床应用中存在的缺陷,提出一套新型系统的设计方案.方法:利用计算机数据库的海量存贮特性以及计算机逻辑思维相结合的方法,基于自动控制理论进行设计.结果:统计数据表明,CADS能返回具有统计学意义和较高准确率的诊察结果.结论:由信息录入、检索查询、二次检索、动态反馈以及结果输出五大模块构成的CADS,较好地实现了计算机信息技术在医学诊疗领域的应用.
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基于CT图像的肺结节计算机辅助诊断系统
本文介绍了一种基于CT图像的肺结节计算机辅助自动诊断系统.我们将肺结节的自动检测分为肺实质的提取、感兴趣区域(ROI)的分割和ROI特征参数提取及分类判别几个步骤.该系统能够在对肺部CT图像进行自动分析后给医生提示出可疑肺结节,从而提高了医疗诊断效率.
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基于MRI的脑肿瘤计算机辅助检测技术研究进展
目的:总结计算机辅助检测技术在脑肿瘤检测领域的发展现状.方法:本文按照计算机辅助检测过程中的关键技术为分类,分别对其进行深入研究.结果:相对于其他肿瘤,脑肿瘤对患者的生存质量和生存时间的影响尤其严重.如果能在早期发现脑肿瘤并及时治疗,则可明显改善患者的生存质量,有效延长患者的生存时间.目前,磁共振成像(MRJ)是显示脑肿瘤的佳方式,但通过放射科医生对海量MRI图像进行判读发现早期脑肿瘤是非常困难的,而以图像处理与分析为基础的计算机辅助诊断(CAD)技术则是解决这一难题的有效途径.结论:本文对近年来基于MRI的脑肿瘤计算机辅助诊断技术的报道进行分析和深入研究,论述了脑肿瘤CAD的研究进展情况、存在的问题及可能的解决方案.
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CT脑肿瘤灌注特征参数定量分析与研究
目的:在研究CT脑肿瘤灌注成像过程中,肿瘤相关特征参数的定量分析为临床诊断提供重要依据.方法:介绍了CT脑灌注的相关参数,包括脑血流量(CBF)、脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)和表面通透性等(PS),根据CT扫描所获得的一系列时间影像序列,利用Visual C++编程实现了脑肿瘤区域的时间密度曲线的显示,在基于去卷积方法基础之上.提出改进的算法,结合CT灌注图像上肿瘤区域的长度,角度,面积等参数的测量方法,计算出更精确地血流动力学参数.结论:脑肿瘤CT灌注图像相关特征参数的定量分析可用于脑瘤的及时诊断和治疗.
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肺部疑似病变区域的自动提取方法及应用
目的:研究肺癌计算机辅助诊断中疑似病变区域的自动提取算法及其实际应用效果.方法:作者在分析肺部CT图像之后,根据图像的特点,首先采用合适的算法提取出肺实质,然后利用本文所介绍的三种算法来提取疑似病变区域,并对提取结果进行分析比较.结果:通过对阈值法,K均值法以及模糊C均值法的实际处理结果进行比较发现,三种方法都能有效的提取出肺部疑似病变区域.但从算法效率及提取结果等角度综合考虑,K均值法更适合用来提取肺部疑似病变区域.结论:利用K均值法能够很好的提取肺部疑似病变区域,同时该算法运行的效率很高.
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基于高清晰度CT图像的孤立性肺结节计算机辅助诊断系统
本文介绍了一款基于高清晰度CT (High Definition CT,HDCT)图像的孤立性肺结节(Solitary Pulmonary Nodule,SPN)计算机辅助诊断系统(Computer-Aided Diagnosis System,CADS),该系统对SPN良恶性诊断具有一定的临床使用价值.收集经临床病理证实SPN患者110例,包括恶性肿瘤、良性肿瘤、结核和炎性假瘤,随机抽取60例作为实验集,50例作为验证集.实验集HDCT图像经图像预处理、感兴趣区域(Region of Interest,ROI)基于标记的分水岭算法分割和ROI纹理特征参数提取,对获得的5项纹理特征参数做统计处理,将统计结果应用于系统以对SPN做良恶性分析并给出提示信息.验证集HDCT图像输入系统,由运行结果可知本系统对SPN诊断能获得较为满意的效果.本系统运用基于标记的分水岭算法,对于胸壁或纵隔粘连的结节及磨玻璃病变等均可以较好地将其分割提取出来,同时自动分析后给医师提示SPN良恶性,辅助临床医师对SPN诊断,提高恶性SPN的检出率,使诊断更加客观、科学.
