一、浅析医学影像诊断与临床的关系（论文文献综述）
何志兵,陈敏,武夏夏,杨峰[1]（2022）在《PBL+比较影像学教学法在《医学影像诊断学》教学中的应用研究》文中指出目的探讨PBL+比较影像学教学法在《医学影像诊断学》教学中的应用研究价值。方法选取湖北医药学院第四临床学院2015级医学影像学专业50名学生作为研究对象,按照学号将他们随机分为两大组,每组25人,试验组（A组）采用PBL+比较影像学教学法的模式进行教学,对照组（B组）采用传统教学模式教学。比较两组学生在《医学影像诊断学》教学中学生的上课出勤率、期末理论考试和实践技能考核成绩及综合评价效果。结果试验组学生的出勤率明显高于对照组学生的（P<0.05）;试验组学生期末理论考试和实践技能考核成绩明显高于对照组的,差异有统计学意义（P<0.05）;通过授课老师综合测评及两组学生教学效果问卷调查结果比较,试验组学生的上课出勤率、学习兴趣和主动性、查阅文献能力、团队协作能力、临床思维能力、临床应用能力、影像诊断能力以及总体评价满意度明显高于对照组的学生的,差异有统计学意义（P<0.05）。结论在《医学影像诊断学》教学过程中,PBL+比较影像学教学法教学更能提高学生上课出勤率,调动学生学习兴趣和主动性,提升学生的理论考试和实践技能考核成绩,提高他们的查阅文献能力、团队协作能力、临床思维能力、临床应用能力、影像诊断能力以及总体评价满意度。
黎学兵,郭雪,黄文,李小军,姚蓬,向辉华[2]（2021）在《“三明治”教学法在多专业联合教学中的应用探讨》文中进行了进一步梳理随着现代医学的飞速发展,医学影像学在临床诊疗中的地位越来越重要,受关注度越来越高。医学影像学是现代医学中一门实践性很强的临床学科,是各个层次医学教育中的必修课程之一[1]。在临床实践实习教学中,放射影像科同时有医学影像住院医师规范化培训学员、临床医学实习学员和医学影像技术实习学员。
周雯,徐德敏,张辉,刘紫薇,黄金叶子,冯飞[3]（2021）在《医学影像技术和医学影像诊断的关系探讨》文中提出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。
李雅芬[4]（2021）在《基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用》文中指出医学影像在临床诊治过程中起着越来越重要的作用,各种不同模态的医学影像扫描可以辅助医生更全面地诊断疾病、实施治疗和评估预后。临床上一部分患者可能需要多种影像学检查,但多种影像学扫描会给患者和现有有限的医疗资源带来负担,而病人也可能因为自身健康原因等不适宜某些疾病诊断所必要的影像学扫描技术。由于同一患者不同模态的医学影像之间具备相关性,因此医学影像模态转换算法可以成为上述问题可能的解决方案。当已获取了患者特定模态的医学影像后,可以通过医学影像模态转换算法将该模态图像合成为临床诊疗所需要的另一种模态的医学影像,从而避免实际进行另一种模态的医疗成像扫描。由于不同模态医学图像的成像原理不同,如何对不同模态的医学影像相互转换并合成临床可用的医学影像是一个很大的挑战。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）和计算机断层成像（Computed Tomography,CT）是最常见的两种临床影像学检查技术。因此在本论文中,我们研究了基于深度学习方法的MRI与CT图像的相互转换及其在临床上的应用。本论文首先通过实验对比了基于有监督和无监督的深度学习方法对MRI和CT两种图像模态相互转换的精度及合成图像的质量。实验表明,在采用同样的数据集和训练条件下,基于有监督深度学习合成的图像,其像素灰度值曲线趋势更接近真实医学图像;基于无监督学习的方法会合成丰富的但可能是错误的图像对比度信息;有监督学习模型合成图像的定量测量结果优于无监督学习模型。针对基于MRI引导放疗的临床应用,本论文提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络方法,将MRI图像转换为CT图像,使MRI图像获取可用于放疗剂量计算的电子密度信息值。该模型引入了多个深度残差学习单元,使训练过程更易于收敛,能更充分利用图像的特征信息。基于该模型生成的CT图像可用于制定放疗计划。基于模态转换合成的医学图像进行临床诊断可以减少临床上对实际扫描多种影像技术的依赖。本文探讨了基于MRI图像合成的CT图像在脊柱疾临床诊断中的应用,通过一种U型深度学习网络方法将MRI脊柱图像合成为相应CT图像,并从算法和临床两个角度评价合成图像质量。临床放射医生分别根据真实CT和合成CT图像进行诊断,结果表明基于本实验提出的网络合成的CT图像有潜力诊断特定的脊柱疾病。本实验为基于医学影像模态转换的临床诊断提供了一个可参考的技术路线。
刘晓鸣[5]（2021）在《深度学习在医学影像分割与分类中的关键技术研究》文中研究说明为缓解我国医疗资源长期短缺的社会矛盾,满足人民日益增长的医疗需求,基于深度学习的医学图像辅助诊断研究已成为智慧医疗中的重点发展领域。为更好地解决医学影像中多模态成像、多时间点采集、病灶空间异质性等难点,本文以深度学习技术为核心,以解决临床问题为导向,以设计全自动辅助诊断算法为目标,深入开展了多项医学影像中分割与分类模型的研究与应用,研究详情如下:本文首先提出了一个基于深度学习的肝癌消融术疗效评估全自动框架,该框架以多期CT影像中肝脏、肝癌肿瘤和消融区的自动三维分割模块为核心,还包括消融治疗的自动配准模块和消融手术治疗效果自动评估模块。在独立测试集上,该方法对多期CT影像中的肝脏分割Dice系数均可达95%,对术前静脉期CT影像中肿瘤分割的Dice系数为72.27%,对术后静脉期消融区域分割的Dice系数为89.06%。结果表明,该框架有望用于肝癌患者消融手术的全自动临床评估。随后,本文提出了一个适用于不同深度学习分割模型的自动后处理模块。在生成对抗网络（GAN）的基础上,提出标签分配生成对抗网络（LAGAN）,以完成传统深度分割模型概率图的标签分配。随后,应用LAGAN完成CT影像中的结直肠癌肿瘤分割,并探讨其与不同深度学习网络相组合时的性能表现。LAGAN将FCN-32s对CT影像中结直肠癌肿瘤分割的Dice系数从81.83%提升至90.82%,将U-net分割的Dice系数从86.67%提升至到91.54%。结果表明,LAGAN是一种灵活且稳定的后处理模块,并可与不同深度分割网络自由组合,并实现CT影像中结直肠癌肿瘤的分割任务。为解决深度学习网络在分类任务中可解释性差的问题,本文最后提出了一种可解释性引导的集成卷积神经网络（CNN）,以完成扩散张量成像（DTI）中脑胶质瘤真假复发自动分类。首先,构建三个典型的单分类模型。随后,利用上述网络所有卷积层中的特定类别梯度信息来突出DTI扫描中的病灶相关区域。影像医生在其中选择出与分类问题高度相关的卷积层。最后,利用所选层的抽象特征构建多尺度集成CNN。该集成网络对脑胶质瘤真假复发的分类准确率达到90.20%,对各单分类网络提升特异度均在20%以上。结果表明,该网络能够提升单分类CNN的模型可靠性和分类准确性。综上所述,本文针对不同的应用场景与医学影像数据类型,特异性地改进了现有的深度学习分割与分类模型。本文提出的研究思路及框架具有较强的通用性,对未来更多的深度学习医学影像辅助诊断建模具有积极的参考意义。
夏开建[6]（2020）在《基于深度特征的腹部CT影像肝脏占位性病变辅助诊断研究》文中指出在临床诊断中,活组织切片检查（活检）是肝脏占位性病变确诊的最有效的检查方法,然而活检作为一种侵入性检查,难免会给患者带来身体和身心上的伤害,同时易产生并发症。医学成像技术的快速发展为肝脏占位性病变的鉴别提供了新的手段,医生可以从影像中观察病变的征象,并进行分析和诊断。目前用于肝脏占位性病变检查的医学影像技术十分依赖操作者的经验与技术,而且往往还存在主观性强、重复性低、劳动强度大、效率低下等缺点,因此肝脏占位性病变自动辅助检测理论与技术在临床应用中有着极其重要的理论与现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上,以肝脏CT影像为主要研究对象,利用卷积神经网络对低质量腹部影像增强重建、肝脏区域检测、肝脏分割、病变区域检测与病变类型诊断等关键技术进行研究,阐明深度学习算法的多层网络机制和数学模型,揭示医学影像内部本质特征,最终提升肝脏占位性病变自动辅助诊断精度。本文的主要工作总结如下:（1）低质量的CT影像将严重影响目标检测、分割、特征提取、病灶识别等后续影像分析应用。CT扫描能够获取患者体内解剖结构,广泛地应用于临床检查与疾病诊断,但CT影像的重建质量与曝光时间或成像速度密切相关。如何改善CT数据的重建质量已经成为CT成像领域的主要课题。现有基于深度网络的图像增强算法直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束。为此,本文提出了一种改进的深度残差网络CT影像增强算法。该算法将残差网络嵌入到图像增强任务中,通过多个残差增强模块和反投影模块交替优化,实现数据一致性,其中残差增强模块采用将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用联合损失函数来优化训练,提高深度模型的泛化能力。本文提出的CT影像增强算法不仅可以利用深度网络学习高层次特征,还可以利用观测模型的保真先验实现图像增强。在仿真测试数据与真实数据上的实验结果表明,本文提出的算法不仅达到了很好的增强效果,同时也较好地保留了低质量CT图像的细节信息,能够增强后续肝脏定位、分割、病灶识别与疾病诊断的精度。（2）由于腹部CT影像中存在大量的脏器,且灰度相似,直接分割可能会引入大量的虚警,增加后续处理的复杂度。如果从影像序列中直接检测肝脏区域,缩小感兴趣区域的范围,可以增强后续分割与识别的精度。然而,现有的目标检测算法很难适应对比度低、背景复杂以及多视角变化的腹部CT影像,因此准确地检测与定位出肝脏区域仍然是一个具有挑战性的问题。为了提升肝脏检测与定位的精度,本文提出了一种基于边缘感知的改进深度网络肝脏影像检测算法。该算法通过边缘感知融合模块有效地保留肝脏的清晰边界,并利用多尺度稠密金字塔监督模块捕获腹部影像丰富的全局上下文信息。大量定性定量的实验结果表明,本文提出的肝脏检测算法可以有效地提高现有肝脏检测与定位的精度,缩小感兴趣区域的范围,增强后续分割与识别的精度。（3）由于肝脏区域的医学影像边界不明显,内部纹理差异较大,无论是以图割、能量泛函等为代表的传统影像分割方法,还是以深度学习为代表的机器学习模型都不能实现肝脏区域的准确分割。这主要是由于基于人工特征的传统模型虽然可解释能力强,在简单场景下具有鲁棒的表征效果,但在复杂背景应用中存在普适性差的问题;而现有的深度学习方法虽然可以通过大数据学习提取目标的特征,但其可解释性差,无法对提取到的特征进行量化评估。因此,在深度网络肝脏检测算法的检测结果基础上,本文提出了一种基于多层次深度特征融合的两阶段肝脏区域分割算法。该算法首先采用改进的SCNN度量网络从标准腹部影像数据集中找出最相似的基准模板;然后采用SIFT-Flow变换进行密集匹配,获得待分割肝脏粗分割结果;最后在粗分割语义标签基础上利用多层次特征融合实现肝脏区域精分割。定性和定量的实验结果表明,本文提出的肝脏分割准确性大大提高,能够增强后续病变区域语义分割与诊断的精度。（4）大多数肿瘤位于肝脏内部,只有分割出病灶区域,才能实现肝脏疾病的诊断。现有的语义分割模型对弱小目标分割能力较差,且分割结果存在空间不一致现象。因此,为了实现占位性病灶的精确检测与分割,本文提出了一种基于互学习的有监督生成对抗语义的肝脏病变区域分割架构模型。首先,前向训练中将生成器的语义映射与语义分割分开进行训练,且在后向训练中利用语义结果边缘约束获得更加精确的病灶区域;然后,采用生成网络、分割网络与对抗网络的损失项构建加权损失函数,提升各子模块的耦合程度,增强模型的泛化能力与训练精度;最后,利用基于小波核空间的LSSVM向量机分类器实现占位性病变检测。大量定性定量实验结果表明,本文提出的分割架构模型可以稳定地提高语义分割模型的性能,提升肿瘤类型诊断的精度。本论文有图44幅,表13个,参考文献171篇。
谢哲[7]（2020）在《医学影像信息系统中的智能化报告技术研究》文中研究指明影像报告作为医学影像信息系统中对患者的影像检查和诊断信息进行记录的媒介,无论是在医生的临床工作还是研究工作中都被广泛的使用。影像报告亦是门诊医生与影像科医生之间重要的交流手段。然而查阅和书写影像报告是一件十分耗时和繁琐的工作。帮助医生更高效地进行影像报告的查阅和书写对于减轻医生的工作负担和提高医院的服务质量有着至关重要的意义。本研究的目的在于利用人工智能技术对医学影像信息系统中报告查阅和书写功能进行自动化和智能化改造,从而提高医生处理影像报告的效率。具体地说,本文基于深度学习技术开展了影像报告信息抽取、影像诊断结论自动生成、结构化报告自动生成三项智能化报告技术的研究。这些智能化报告技术被分别建模成序列标注、文本摘要和图像分割问题,并使用本文新提出的神经网络模型加以解决。本文主要的创新性研究工作如下:对于影像报告的查阅,本文提出了一种影像报告的信息抽取和可视化显示方法,它能对影像报告中的关键信息进行抽取、分组、传递和显示。本文提出的基于专业临床术语和多粒度词嵌入的神经网络模型Multi-Embedding-BGRUCRF编码了文本的词典匹配信息、偏旁部首信息和上下文信息,在关键信息抽取任务中取得了95.88%的F1值,比基准模型高1.70个百分点,基于规则的实体分组方法也取得了91.03%的准确率。本文还研究了将信息抽取功能集成到放射信息系统中的方法,通过在传统的放射信息系统中添加信息抽取服务器、JSON对象存储数据库和关键信息展示界面,实现了二者的集成。进一步的对照实验表明,集成了信息抽取功能的放射信息系统能帮助医生减少约46%的报告阅读时间。对于影像报告中诊断结论的书写,本文提出了一种诊断结论自动生成方法,它能根据影像报告中的影像表现和其他字段信息自动生成诊断结论,该生成的诊断结论可以作为一个动态生成的模板供医生进行编辑,从而减少医生书写影像报告的编辑次数,提高书写效率。本文提出的基于信息融合编码的神经网络模型Info Fusion2Seq不仅对影像表现文本进行了编码,还对影像报告中其他的短文本字段和结构化字段进行了不同方式的编码,并将所有的编码信息进行了融合后供解码模块进行解码输出。该方法在测试数据上取得了77.03%的ROUGEL值和11.49的编辑距离,优于本文列出的所有基准模型。实验结果显示基于该方法生成的报告模板进行书写,能减少医生书写诊断结论的编辑次数,提高医生书写报告的效率。对于青光眼筛查报告的生成,本文提出了一种精细化图像分割方法,并基于此进行图像测量和计算进而生成青光眼筛查报告。该精细化图像分割方法主要包括轮廓变换和序列标注网络SU-Net。轮廓变换是本文提出的一种图像坐标变换方法,可以将一幅图像变换到以任意轮廓线为中心的图像。SU-Net是一种从自然语言处理领域中得到启发的用于图像分割的序列标注网络,它直接对分割边界进行预测。该精细化图像分割方法可与任意的普通分割方法组成一个两步的由粗到细（Coarse-to-Fine）分割流程,能进一步抑制背景噪声并获得更加均衡的前背景比例,从而减小分割误差。对于视盘和视杯的分割,本文使用该精细化分割方法在两个公开数据集:MESSIDOR和Drishti-GS上都取得了目前最佳的效果。本文进一步在Drishti-GS数据集上测试了该分割方法在青光眼筛查报告自动生成中的效果,实验结果显示本方法取得了目前最小的杯盘比（Cup-to-Disc Ratio）误差（0.047）和最高的AUC值（0.935）。
白浩博[8]（2020）在《医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理为解决我国医学影像资源分配不均和医学数据不能充分共享等问题,本文在分级诊疗背景下,设计并实现了一种医学影像数据采集及标准化系统。首先研究医学影像的远程调取与标准化显示、浏览,实现无论何时、何地和何种终端都可以调阅医学影像。进而研究影像数据的标准采集、标注等预处理方法,为深度学习准备高质量标注数据提供支撑。特别是,针对医学影像数据快速增长而放射科医师短缺问题,设计一种可在诊断过程中调用的人工智能辅助诊断模块,以提高医师诊断效率和水平。本文完成的主要工作包括:1.针对区域影像数据远程调阅需求,设计了一种远程影像诊断模块。利用Canvas绘图技术实现对医学影像的标准显示和浏览,同时,后端将调阅的DICOM文件按标准化结构存储在服务器,并在配置文件中保存文件结构信息,前端采用Webworkers多线程的方式进行调阅,实现精准有序地快速调阅数百幅医学图像,使影像的调阅速度提高3倍。2.针对深度学习算法缺少高质量标注数据,致使人工智能辅助诊断产品性能有限问题,设计一种医学影像诊断和标注相结合的方法,使医师在诊断的同时可以获得标注数据。提供矩形、多边形、自由描画等多种标注方式,支持图像标注的收藏、可视化加载、多病种保存、数据导出等功能。医师用户在影像诊断过程中,只需对病灶进行标注、保存两步操作,就可以便捷的完成图像标注。3.针对放射科医师与影像检查需求相比严重不足问题,设计一种可在诊断过程中调用的人工智能辅助诊断模块。通过图像缓存、容器隔离部署、高性能消息队列等技术,实现了可并行调用深度学习模型的检测模块,使检测速度提升2倍以上,并支持深度学习模型种类的扩展。本文的医学影像数据采集及标准化系统,包含医学影像的远程调阅、标准化采集、标注、病灶的辅助检测等功能,可在一定程度上解决区域医疗资源分配不均以及高质量标注数据缺乏的问题。同时,本文提出的智能辅助诊断的解决方案,可以有效地促进医疗影像领域向着更高效、更智能、更精准的方向发展。
黄忠浩[9]（2019）在《医学影像虚拟仿真系统的设计与实现》文中提出在倡导节约的社会环境下,能将真实环境虚拟展示的虚拟仿真技术因为可以节约资源而成为科技热点。该技术以硬件为底层、以应用为驱动形成解决方案,向各个行业渗透并助力产业发展。在教育领域,为了加强高等教育实验教学优质资源建设与应用,教育部倡导普通本科高等学校开展示范性虚拟仿真实验教学项目建设。各高校开始建设满足自身专业需求的虚拟仿真实验教学项目。本文研究的是医学影像教学内容的虚拟仿真。由于医学影像教学所需的大部分设备价格昂贵且面向医院配置,例如CT、MRI等医疗设备高达数百万元,是有医学影像专业的高等院校难以承受的资金投入,导致医学影像教学资源严重匮乏,专业发展遇到瓶颈。虚拟仿真技术为这一问题的解决带来契机,如果将昂贵的医学影像设备进行虚拟仿真并用于教学,除技术含量高的功能达不到实际效果外,其他功能均与真实设备接近,不仅可以解决教学资源匮乏的问题,而且可以结合医学影像教学需求发展新的教学模式。因此,本文结合齐鲁医药学院医学影像专业的实际情况,将医学影像教学、虚拟仿真技术和智能算法有机融合,通过计算机软硬件设计开发一套满足教学需求的医学影像虚拟仿真系统,通过融入医学影像分析算法来仿真医学影像教学和实验环境,多角度、多层次地展现医学影像设备、成像、检查、诊断及预后等专业知识和实践技能,极大地节约教学资源,提高专业教学的灵活性和趣味性,促进医学影像教学改革,具有重要的应用价值。本文的主要工作如下:（1）分析医学影像虚拟仿真系统的需求和开发环境,给出系统架构和总体功能以及功能模块描述,并阐明系统的工作流程。（2）采用数学建模方法完成医学影像分析算法的设计,并采用此算法来解决虚拟教学环境中各个环节的仿真问题。（3）采用三维设计软件制作三维模型和动画,采用虚拟仿真引擎集成系统,采用编程语言开发功能,采用数据库管理系统管理数据。（4）对医学影像虚拟仿真系统先进行总体设计,研究系统软硬件架构和算法架构并进行详细设计完成系统设计开发。给出完成后系统的运行实例,验证系统的运行情况及医学影像分析算法的可行性与有效性。最后对论文的研究工作进行总结,分析项目的优点和存在的问题,提出具体的改进方案,并对下一步的研究进行展望。
郭文泽[10]（2019）在《基于B/S架构的第三方影像中心远程影像诊断系统设计和应用》文中指出随着近年来互联网产业蓬勃兴起和软件工程融合医学信息技术相关前沿科学的快速发展,利用计算机医学影像工作站和影像信息系统辅助医生进行远程医学影像诊断,已经成为现代医学信息学的主要研究的方向之一,有着广阔的发展空间。传统远程影像诊断系统常立足于以大型医疗机构（如三级甲等医院）为中心,以基层医疗单位为组成部分的医疗联合体中,部署过程工作量较大,涉及诊断业务机构和过程复杂,一旦出现系统问题难以迅速找到原因并解决,运维成本非常高,也不利于医疗资源的进一步合理分配和高效利用。随着我国进行医疗体制改革逐步推进,越来越多的政策开始支持民营企业建立符合国家影像诊断标准、医学影像处理安全可靠的第三方影像中心提供远程影像诊断服务,本论文设计和实现了一种基于B/S架构的第三方远程影像中心远程影像诊断系统。该系统以JavaScript语言为开发语言,以Bootstrap框架进行前端页面设计,以MVC的模式进行功能模块设计,以分布式数据库作为底层支撑。该系统主要包括客户端、诊断端、成果端和管理端四个主要模块。客户端主要面向选择使用远程影像诊断服务的用户进行申请和图像上传;诊断端是以LEADTOOLS Medical Imaging医学成像处理工具套件设计的影像诊断医师工作站为核心的、服务于影像诊断医师和报告质控医师的功能模块;成果端主要实现对整个第三方影像中心综合业务的流程运行和管理;管理端主要用于系统内各级管理员账号进行整个系统权限分配和功能维护。本文对该远程影像诊断系统四个模块的需求分析、功能设计和实现、以及对其基本实现功能的测试进行了详细的介绍,最后展望了系统的发展前景,评价了系统的不足之处。通过本文的研究,基于B/S架构的第三方影像中心远程影像诊断系统设计和应用符合国家各项标准,覆盖业务全面,建设成本低,管理运行维护较为简单,能够很好地为第三方影像中心提供影像诊断业务的技术保障,提高了第三方影像中心的为基层医疗机构各群众提供影像服务的能力,取得了积极的意义。
二、浅析医学影像诊断与临床的关系（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、浅析医学影像诊断与临床的关系（论文提纲范文）
（1）PBL+比较影像学教学法在《医学影像诊断学》教学中的应用研究（论文提纲范文）
| 一、资料与方法 |
| （一）一般资料 |
| （二）研究方法 |
| （三）观察指标 |
| （四）统计分析 |
| 二、结果 |
| （一）两组学生的出勤率 |
| （二）两组学生的期末考试成绩 |
| （三）两组学生的综合测评结果 |
| 三、讨论 |
（2）“三明治”教学法在多专业联合教学中的应用探讨（论文提纲范文）
| 1 什么是“三明治”教学 |
| 2 教学准备 |
| 2.1 教学对象： |
| 2.2 学员分组： |
| 2.3 教学选题： |
| 2.4教师准备： |
| 2.5 教学方法培训： |
| 3 教学设计 |
| 3.1 教学目标： |
| 3.2 课前学习任务安排： |
| 4 教学实施（90 min) |
| 4.1 教师开场白（10 min）： |
| 4.2 分组讨论（10 min): |
| 4.3 小组汇报（每组10 min，共30 min): |
| 4.4 教师集中讲评（15 min): |
| 4.5 病案分析并抢答提问（15 min): |
| 4.6 课程总结与评价（10 min): |
| 5 结果 |
| 6 讨论 |
（3）医学影像技术和医学影像诊断的关系探讨（论文提纲范文）
| 医学影像技术与医学影像诊断专业性 |
| 医学影像技术与医学影像诊断专业互补性 |
| 医学影像技术与医学影像诊断专业独立性 |
（4）基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 多模态医学影像模态转换研究现状 |
| 1.2.1 医学影像转换的研究现状 |
| 1.2.2 医学影像转换的临床应用 |
| 1.3 研究内容和目标 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 医学影像模态转换的有监督与无监督方法对比 |
| 2.1 相关研究工作 |
| 2.2 实验材料与方法 |
| 2.2.1 实验方法 |
| 2.2.2 网络训练 |
| 2.2.3 实验结果评估 |
| 2.2.4 实验数据集 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 图像对比分析 |
| 2.3.2 定量结果对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的医学影像模态转换算法及其放疗应用 |
| 3.1 相关研究工作 |
| 3.1.1 电子密度赋值方法 |
| 3.1.2 图像模态自动转换方法 |
| 3.1.3 基于学习的图像模态转换方法 |
| 3.2 基于深度学习的图像模态转换算法 |
| 3.2.1 方法概述 |
| 3.2.2 网络结构设计 |
| 3.2.3 实验整体设计 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 讨论和小结 |
| 第四章 基于医学影像模态转换的脊柱影像诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验方法与材料 |
| 4.2.1 实验数据集 |
| 4.2.2 实验方法 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 图像对比分析 |
| 4.3.2 临床诊断评估及讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本论文工作总结 |
| 5.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）深度学习在医学影像分割与分类中的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 医学影像处理研究现状 |
| 1.2.1 医学影像自动分割算法研究现状 |
| 1.2.2 医学影像自动诊断算法研究现状 |
| 1.3 深度学习中的医学影像处理研究现状 |
| 1.4 研究内容及主要创新点 |
| 第2章 医学影像分割与分类基础概述 |
| 2.1 深度学习中主要基础模型 |
| 2.1.1 多层感知机模型 |
| 2.1.2 卷积神经网络模型 |
| 2.1.3 全卷积神经网络模型 |
| 2.1.4 生成对抗网络模型 |
| 2.2 医学影像的存储和分类 |
| 2.3 医学影像预处理技术 |
| 2.3.1 医学影像数据归一化 |
| 2.3.2 CT影像的窗宽与窗位 |
| 2.3.3 医学影像重采样 |
| 2.3.4 医学影像数据扩增方法 |
| 2.4 医学影像模型评估方法 |
| 2.4.1 医学影像分类模型评估方法 |
| 2.4.2 医学影像分割模型评估方法 |
| 第3章 多期相CT影像肝脏及肝癌肿瘤三维分割模型 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 实验材料及方法 |
| 3.2.1 实验总体流程 |
| 3.2.2 实验材料 |
| 3.2.3 残差注意力U-net |
| 3.2.4 基础分割模型的构建 |
| 3.2.5 迁移分割模型的训练及测试 |
| 3.3 实验结果及讨论 |
| 3.3.1 多期相肝脏分割结果 |
| 3.3.2 多期相肿瘤分割结果 |
| 3.3.3 多期相消融区域分割结果 |
| 3.3.4 消融手术治疗效果评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于生成对抗网络的CT影像结直肠癌肿瘤分割模型 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 实验材料及方法 |
| 4.2.1 实验总体流程 |
| 4.2.2 实验材料 |
| 4.2.3 标签分配生成对抗网络 |
| 4.3 实验结果及讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于可解释性集成网络的脑胶质瘤真假复发分类模型 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 实验材料及方法 |
| 5.2.1 实验总体流程 |
| 5.2.2 实验材料 |
| 5.2.3 脑胶质瘤真假复发单分类模型的构建 |
| 5.2.4 分类模型可解释性引导的特征选择 |
| 5.2.5 脑胶质瘤真假复发集成模型的构建 |
| 5.3 实验结果及讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于深度特征的腹部CT影像肝脏占位性病变辅助诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及思路 |
| 1.5 论文章节 |
| 2 基于改进深度残差网络的CT影像增强算法 |
| 2.1 本章概述 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.3 基于残差网络的图像增强算法 |
| 2.4 实验结果及其性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于边缘感知的深度网络肝脏检测算法 |
| 3.1 本章概述 |
| 3.2 相关技术 |
| 3.3 基于边缘感知的改进深度网络肝脏检测算法 |
| 3.4 实验结果及其性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于多层次深度特征融合的两阶段肝脏区域分割模型 |
| 4.1 本章概述 |
| 4.2 相关技术 |
| 4.3 两阶段肝脏区域分割算法 |
| 4.4 实验结果及其性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于深度语义特征的肝脏占位性病变区域分割及其诊断分类研究 |
| 5.1 本章概述 |
| 5.2 相关技术 |
| 5.3 基于深度语义特征的肝脏疾病诊断方法 |
| 5.4 实验结果及其性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）医学影像信息系统中的智能化报告技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 医学影像信息系统简介 |
| 1.1.2 医学影像信息系统的工作流程 |
| 1.1.3 医学影像信息系统的发展和目前存在的问题 |
| 1.1.4 智能化报告技术研究的意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外的研究概况 |
| 1.2.2 国内的研究概况 |
| 1.3 本文的主要工作和创新 |
| 第2章 医学影像信息系统中智能化报告技术的理论基础 |
| 2.1 医学影像信息系统中智能化报告技术的问题建模 |
| 2.1.1 序列标注的理论基础 |
| 2.1.2 文本摘要的理论基础 |
| 2.1.3 图像分割的理论基础 |
| 2.2 医学影像信息系统中的协议与规范 |
| 2.2.1 DICOM |
| 2.2.2 HL7 |
| 2.2.3 ICD-10 |
| 2.2.4 SNOMED CT |
| 2.2.5 ACR Code |
| 2.2.6 Rad Lex |
| 2.3 深度学习技术 |
| 2.3.1 深度学习技术的发展历史 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 人工神经网络的优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多粒度词嵌入的影像报告信息抽取及可视化研究 |
| 3.1 背景与相关研究 |
| 3.1.1 临床背景 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.2 数据采集与标注 |
| 3.3 基于多粒度词嵌入和循环神经网络的医疗命名实体识别技术 |
| 3.3.1 中文字向量 |
| 3.3.2 双向GRU网络 |
| 3.3.3 CRF解码 |
| 3.3.4 多粒度词嵌入GRU网络 |
| 3.4 基于规则的实体分组技术 |
| 3.5 信息抽取在放射信息系统中的集成研究 |
| 3.6 方法及系统评估 |
| 3.6.1 评估方法 |
| 3.6.2 评估结果 |
| 3.6.3 结果讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于融合编码的影像报告诊断结论自动生成研究 |
| 4.1 背景与相关研究 |
| 4.1.1 临床背景 |
| 4.1.2 相关工作 |
| 4.2 实验数据采集及预处理 |
| 4.3 基于融合编码的文本生成算法 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 基于融合编码的文本生成模型 |
| 4.3.3 集束搜索 |
| 4.4 实验与评估 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 实验细节 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于眼底图像分割的结构化报告自动生成研究 |
| 5.1 背景与相关研究 |
| 5.1.1 临床背景 |
| 5.1.2 相关工作 |
| 5.2 基于轮廓变换和序列标注的精细化分割算法研究 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 轮廓变换 |
| 5.2.3 SU-Net网络结构 |
| 5.2.4 维特比解码 |
| 5.2.5 联合加权损失函数 |
| 5.2.6 基于几何参数的数据增强 |
| 5.3 评价指标与实验数据 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 数据集及对比方法 |
| 5.4 图像分割的实验与结果 |
| 5.4.1 实验细节 |
| 5.4.2 MESSIDOR数据集上的结果 |
| 5.4.3 模块拆解研究 |
| 5.4.4 Drishti-GS数据集上的结果 |
| 5.5 青光眼筛查报告自动生成的实验与结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 |
| 2 系统的设计基础 |
| 2.1 医学影像标准概述 |
| 2.1.1 DICOM标准 |
| 2.1.2 DICOM文件数据结构 |
| 2.2 系统的开发框架 |
| 2.2.1 Spring框架 |
| 2.2.2 SpringMVC框架 |
| 2.2.3 Mybatis框架 |
| 2.3 系统的相关技术 |
| 2.3.1 Tomcat应用服务器 |
| 2.3.2 Nginx反向代理服务器 |
| 2.3.3 Redis缓存数据库 |
| 2.3.4 ActiveMQ消息中间件 |
| 2.3.5 Docker容器技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统的需求分析 |
| 3.1 业务流程分析 |
| 3.1.1 远程影像诊断流程 |
| 3.1.2 医学图像标注流程 |
| 3.1.3 辅助诊断流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 远程影像诊断 |
| 3.2.2 医学图像标注 |
| 3.2.3 辅助诊断 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.3.1 可靠性 |
| 3.3.2 可维护性 |
| 3.3.3 安全性 |
| 3.3.4 易用性 |
| 3.3.5 兼容性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统的设计与实现 |
| 4.1 系统的总体设计 |
| 4.1.1 表现层 |
| 4.1.2 功能逻辑层 |
| 4.1.3 数据层 |
| 4.2 系统的数据库设计 |
| 4.2.1 E-R图设计 |
| 4.2.2 数据库表的设计 |
| 4.3 系统的功能设计 |
| 4.4 系统功能的实现 |
| 4.4.1 界面显示模块的实现 |
| 4.4.2 用户登录模块的实现 |
| 4.4.3 远程影像诊断模块的实现 |
| 4.4.4 医学图像标注模块的实现 |
| 4.4.5 辅助诊断模块的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统中的关键技术 |
| 5.1 图像标准化处理的关键技术 |
| 5.1.1 DICOM图像的标准化显示 |
| 5.1.2 定位线算法 |
| 5.2 图像调阅方法的改进 |
| 5.2.1 图像文件的标准存储和快速获取 |
| 5.2.2 WebWorkers多线程调阅 |
| 5.3 辅助诊断模块的关键技术 |
| 5.3.1 深度学习模型文件的快速部署 |
| 5.3.2 辅助诊断模块调用的设计方案 |
| 5.3.3 辅助诊断服务集群的设计方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试方案 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 测试内容 |
| 6.2 系统功能性测试 |
| 6.2.1 登录功能测试 |
| 6.2.2 影像诊断和标注功能测试 |
| 6.2.3 辅助诊断功能测试 |
| 6.3 系统非功能性测试 |
| 6.3.1 系统接口的时延测试 |
| 6.3.2 系统并发性能测试 |
| 6.3.3 辅助诊断功能的性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（9）医学影像虚拟仿真系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与论文架构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文架构 |
| 第2章 虚拟仿真系统的总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 可行性分析 |
| 2.1.2 功能需求分析 |
| 2.1.3 性能需求分析 |
| 2.2 系统架构设计 |
| 2.2.1 系统体系架构 |
| 2.2.2 智能算法架构 |
| 2.3 总体功能设计 |
| 2.4 系统工作流程 |
| 2.5 系统开发环境 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 医学影像分析算法 |
| 3.1 算法概述 |
| 3.2 致病因素计算 |
| 3.3 医学影像诊断 |
| 3.4 疾病预后分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统功能详细设计 |
| 4.1 系统功能实现 |
| 4.2 系统管理模块 |
| 4.3 医学影像分类模块 |
| 4.4 医学影像分析模块 |
| 4.5 角色控制模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 虚拟仿真系统运行实例 |
| 5.1 登录界面 |
| 5.2 演示界面 |
| 5.3 操作界面 |
| 5.4 报告界面 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）基于B/S架构的第三方影像中心远程影像诊断系统设计和应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究的内容与目标 |
| 1.4 课题的研究方法 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 系统设计相关技术 |
| 2.1 DICOM 3.0标准 |
| 2.1.1 DICOM 3.0标准的原理 |
| 2.1.2 DICOM 3.0标准的编码方式 |
| 2.2 JavaScript开发语言 |
| 2.3 Bootstrap开发框架 |
| 2.4 LEADTOOLS Medical Imaging医学成像处理工具套件 |
| 2.4.1 HTML5/JavaScript文档查看器SDK技术 |
| 2.4.2 LEADTOOLS HTML5/JavaScript零占用医疗查看器 |
| 2.4.3 高质量HTML5支持 |
| 2.5 分布式数据处理服务 |
| 2.6 数字签名与认证技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统可行性分析 |
| 3.1.1 社会可行性 |
| 3.1.2 技术可行性 |
| 3.1.3 商业可行性 |
| 3.2 系统总体需求分析 |
| 3.3 系统模块分析 |
| 3.3.1 系统组织架构分析 |
| 3.3.2 系统运行流程分析 |
| 3.4 系统用户功能详细分析 |
| 3.4.1 系统管理员用户功能分析 |
| 3.4.2 个人用户功能分析 |
| 3.4.3 诊断医师用户功能分析 |
| 3.4.4 诊断质控医师用户功能分析 |
| 3.4.5 一般业务人员用户功能分析 |
| 3.5 非功能性需求分析 |
| 3.5.1 系统可靠性分析 |
| 3.5.2 系统可扩展性分析 |
| 3.5.3 系统友好性和美观性 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统的设计和应用 |
| 4.1 系统整体设计方案 |
| 4.1.1 系统设计目标 |
| 4.1.2 系统设计原则 |
| 4.1.3 MVC设计模式 |
| 4.2 系统主要功能模块设计 |
| 4.2.1 系统的整体结构设计 |
| 4.2.2 系统架构设计 |
| 4.3 系统网络设计 |
| 4.4 系统关键功能设计 |
| 4.4.1 DICOM中间件设计 |
| 4.4.2 影像诊断工作站设计 |
| 4.4.3 影像报告书写系统设计 |
| 4.4.4 影像归档与通信系统设计 |
| 4.4.5诊断医师数字证书设计 |
| 4.4.6 支付和订单管理功能设计 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.5.1 数据库E-R图设计 |
| 4.5.2 DICOM数据库设计 |
| 4.5.3 数据库的物理结构设计 |
| 4.5.4 数据库服务器选择 |
| 4.6 系统实现界面 |
| 4.6.1 用户登录界面 |
| 4.6.2 用户注册界面 |
| 4.6.3 用户诊断申请界面 |
| 4.6.4 影像诊断工作站界面 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统功能测试 |
| 5.1系统测试目标 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.2.1 硬件测试环境 |
| 5.2.2 软件测试环境 |
| 5.3 测试用例 |
| 5.3.1 用户注册和登录功能测试用例 |
| 5.3.2 系统管理员为诊断医师建立账户和账户授权测试用例 |
| 5.3.3 用户发送诊断申请测试用例 |
| 5.3.4 诊断医师接收会诊申请订单测试用例 |
| 5.3.5 申请诊断用户上传影像序列文件测试用例 |
| 5.3.6 诊断端接收图像、简单图像处理和诊断报告书写测试用例 |
| 5.3.7 用户接收诊断报告书写测试用例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、浅析医学影像诊断与临床的关系（论文参考文献）
- [1]PBL+比较影像学教学法在《医学影像诊断学》教学中的应用研究[J]. 何志兵,陈敏,武夏夏,杨峰. 襄阳职业技术学院学报, 2022(01)
- [2]“三明治”教学法在多专业联合教学中的应用探讨[J]. 黎学兵,郭雪,黄文,李小军,姚蓬,向辉华. 实用医学影像杂志, 2021(05)
- [3]医学影像技术和医学影像诊断的关系探讨[J]. 周雯,徐德敏,张辉,刘紫薇,黄金叶子,冯飞. 中国社区医师, 2021(22)
- [4]基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用[D]. 李雅芬. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2021(01)
- [5]深度学习在医学影像分割与分类中的关键技术研究[D]. 刘晓鸣. 吉林大学, 2021(02)
- [6]基于深度特征的腹部CT影像肝脏占位性病变辅助诊断研究[D]. 夏开建. 中国矿业大学, 2020(03)
- [7]医学影像信息系统中的智能化报告技术研究[D]. 谢哲. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(03)
- [8]医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现[D]. 白浩博. 郑州大学, 2020(02)
- [9]医学影像虚拟仿真系统的设计与实现[D]. 黄忠浩. 山东大学, 2019(03)
- [10]基于B/S架构的第三方影像中心远程影像诊断系统设计和应用[D]. 郭文泽. 郑州大学, 2019(02)