医疗影像智能诊断方法

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医疗影像智能诊断方法范文第1篇

大佬云集 风投青睐

位于杭州经济技术开发区生物医药板块的杭州健培科技有限公司，成立三年，最近为几款新产品举办“西湖论健”峰会，邀请了美国工程院院士Jim K.Omura，中国科学院院士梅宏，中国工程院院士俞梦孙，中国工程院院士付小兵，IBM中国研究院院长沈晓卫，软银中国资本董事总经理冯正明等跨IT科技、医疗、资本市场的多位大佬出席。

美国工程院院士、贝尔奖获得者Jim K.Omura在会上表示，在美国，有75%的医疗支出用于慢性病，且随人口老龄化而增长，相信中国、日本等国家同样面临这个问题。美国政府为此推行改革，2013年，奥巴马政府推出医疗提价法案，从医疗服务系统的收费转为政府支付，从而提升经济；在经济衰退期，美国推出经济与临床健康推进法、无纸化办公，电子病历已经广泛使用。

“尽管美国的互联网技术全球领先，但美国仍然没有达到数据互动，尤其在不同的医疗机构间”，Jim K.Omura继续说道，因此美国现在正在自上而下，在全国范围内建立统一标准用于共享，如扩展交互性信息库等，来提高医疗系统的效率，但是医疗与其他行业不同，数据共享非常难，数据的可操作性缺乏标准，尤其是一些细节标准，象电信那样具有统一的接入标准，不过现在是（建医疗信息化的各类标准）非常好的时机。

中国工程院院士、航空生物医学工程的创始人俞梦孙先生从中医角度阐述“怎样才能解决智慧城市中的民众健康与医疗问题”，他认为，物联网应用于医学是21世纪IT技术的出路。健康物联网涉及全社会的家家户户，因此，它是亿万级的新型产业，健康医学模式和健康物联网，既适合慢病人群，使其提升生活质量、促进康复，也适合亚健康人群，使其增强身心适应功能，还适用于具有特殊健康和能力要求的人群。

健培科技CEO程国华在媒体见面会上介绍说，在中国，“智慧医疗”表面上看，做得风风火火，实则进展缓慢，尤其是IT技术的发展，如传感器、芯片、医学影像算法等在医疗行业应用进展缓慢，“医学人工智能”在全世界实践了约60年，一直没有一个成功的临床案列。

由此可见，智慧医疗不仅在硬件设备方面具有巨大的潜力空间，软件以及后端的医疗服务产业也是一个大市场。

软银中国资本董事总经理冯正明系杭州人，他在峰会上表示，软银资本15年前投资了阿里巴巴，4年前投资了淘宝，2年前投资了迪安诊断等，在这之前软银资本以投向科技潜在性为主，关注前沿科技技术，“15年前很少有人会在家网购，但如今人们对医疗健康需求大，因此软银现在非常关注软件对医疗健康保障的应用，软银资本愿意为人类健康投一些小钱”。此话让主持人带着台下听众一起遐想，“这‘小钱’后面到底挂多少个零呢。”

当然，对于智慧医疗也有不同的看法者，善长技术开发的前因特尔首席工程师、ISCA2013主席Avi Mendelson则认为信息化、大数据的迅速发展，如何利用和管理是个新问题，在提高生活质量的同时，也需要保护个人隐私；远程诊断、互联网医疗、智能设备加上少数专家，可以更大范围提供治疗，但缺点是，用远程机器和设备，虽然方便，但缺少人文关怀和情感安慰，有时候，人类的情感在医疗中也很重要。

智慧医疗 下一片蓝海

尽管智慧医疗在全球范围内存在滞后于信息发展的现象，各个数据库相对独立，形成信息孤岛，医疗体系信息化系统纷繁杂乱，但不能否认，这里潜在着未来的巨大市场。

卫生部原副部长张立平说：“现在中国有1000多家有IT技术的医疗企业”，分别提供不同的医疗信息化产品。现至少有100多种不同的信息化系统在全国各大医院运转，显而易见地是，各系统之间缺乏标准化接口等。

智慧医疗如同一块甜美的蛋糕，谁都想上去咬一口，杭州一家网络公司推出网络挂号服务系统，居然赚得盆满钵满，短短几年内，估值超百亿元，并数次被资本风投相中，数次获得融资，被业内人士称为“搭上互联网的黄牛”；而如何布局智慧医疗，占据未来市场，各大供应商那可是车有车道，马有马路。

IBM中国研究院院长沈晓卫在峰会上表示，几年前，IBM已经向医疗健康行业转型，已不仅仅是一家IT公司了。

目前，IBM已经将医学影像分析技术与Watson人工智能技术进行整合，Watson的认知计算能力在医学造影方面完全可以辨别患者应该接受X射线、CT还是核磁共振检查，加上医学影像大数据分析方法，可为医生提供大量辅助医疗数据，极大地帮助医生进行定位病症、分析病情和指导手术，沃森系统已经在著名的安德森肿瘤中心坐诊了，被业界称之为“沃森医生”。

此外，IBM还提供医疗信息化解决方案，包含《数字化医院总览》、《区域公共卫生整体规划解决方案》，以及基于沃森系统《IBM GMAS 非结构化信息归档解决方案》，从总体规划到区域布局，占据了智慧医疗的制高点。

中国的医疗企业大多实力较弱，往往选择从单点或局部突破，在原有体系中选择关键点突破，进行升级改造或创新，如在“西湖论健”峰会上，健培科技了四款新产品：激光数码医用胶片、全院自助（JP-Print）胶片打印系统、Healthview驻地云、中医影像智能诊断系统。

据程国华介绍，医院产生的医疗数据有80%-90%为医学影像数据，但是利用率极低。由于国内医疗数据尚未实现互连互通，非结构化的医学影像数据分析处理仍旧处于起步阶段。因此，健培的激光数码医用胶片做的是医学影像后处理市场，处理的是前期采集到的数据。现在，国外是数码化的影像输出，而国内还是要依靠胶片来输出，原因是国内大医院基本采用显示器诊断，但是中国的医院间没有联网，而病人需要通过胶片来转院、复诊、对比，所以胶片还有市场需求，国内一年约产生12亿张胶片。

如今，健培的数码胶片技术已经非常成熟，已具备完全替代进口胶片的能力，相较而言，因采用数码科技，不仅便于医学影像数据挂网，数据信息间形成互联互通之外，还更环保，有效避免进口银盐胶片造成的医疗污染问题。程国华说，“之前中国95%的胶片市场被进口胶片垄断，每年约有300亿元的市场拱手相让，现在有300多家的医院在使用我们的产品，今年计划进入更多主流的三甲医院。”

而健培的中医影像智能诊断系统，是根据中医理论结合健培医学影像数字化显示技术，将人体组织器官的结构、形态和功能变化数字化影像显示，为亚健康检测、疼痛和动静脉血管功能监测、急慢性炎症以及肿瘤的疗效等提供了量化评估依据。这突破了以往中医望闻问切无法跟现代医学结合的诊治方式，以数码影像解释传统中医原理，等待他们将是另一片全新的市场。

被称为“驻地云”的智能硬件，安置在医院的机房内，能将影像数据的运算速度提升几十倍，并节省三分之二的数据储存空间，在提升运算速度后，即提升智能识别能力，从而达到诊断的要求，这也是健培科技的下一步目标，要早日实现“电脑医生”在中国落地。

在峰会上，健培科技的《智慧医学影像科技发展报告》显示，目前，全球医疗影像设备市场在2013年达到302亿美元，预计到2020年将达到490亿美元。中国作为世界第四大医疗设备市场，占整个市场的12%。

数码胶片、医学影像还只是智慧医疗体系的冰山一角，据业内人士预测，全球每年需投入智慧医疗的硬件约500亿美元，软件约25亿美元，并每年以25%的速度增长。

医疗影像智能诊断方法范文第2篇

关键词：智慧医疗；信息技术；综述

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)05-1137-02

Summary of Key Information Technology and its Applications in Smart Healthcare

ZHU Rong, ZHAO Li-ping, GONG Xun-wei, LI Yong-gang

(Dept. of Mathematics Physics and Information Engineering, Jiaxing University, Jiaxing 314001, China)

Abstract: The development of Smart Healthcare can not be achieved without the current rapid development of intelligent information processing technology. In this paper, we summarize and outlook the key information technology from the aspects of information collection technology, pre-processing information technology, information storage and transmission technology and information mining and decision technology ,which being used in the five stages of hospital information systems.

Key words: smart healthcare; information technology; summary

实现智慧的“健康管理”――智慧医疗”是当今卫生事业发展的必然趋势。IBM提出的“智慧医疗”是指利用先进的信息化技术，从而改善疾病预防、诊断和研究，并最终让医疗生态圈的各个组成部分受益[1]。李包罗教授认为，“智慧医疗“应通过信息技术的辅助，当病人或健康人随时随地需要获得相应医疗服务时，都应该非常容易、便捷地获取到医疗服务环境，对于每个患者都应得到公平的医疗服务[2]。“智慧医疗”源于“智慧地球“，尽管有着不同的诠释，但不容质疑的是，”智慧医疗“建立在当前信息化技术的基础上。而医院信息系统建设是实现“智慧医疗”的基石。信息技术在医院信息系统建设中不仅促进了自身的发展，也进一步推动了医学科学技术的变革与发展。本文对医院信息系统建设中信息化技术及其应用进行综述。

1信息处理技术在“智慧医疗”中的应用

美国专家把医院信息系统建设分为五个阶段：数据的收集、电子病历、医疗参谋、医疗协调以及完全智能化[2]。在当前”智慧城市“规划之年，我国很多城市都提出了当地”智慧医疗“建设方案，其实质就是不同程度地实现这五个阶段。信息化技术从处理流程来分，主要包括信息采集技术、信息预处理技术、信息存储与传输技术、信息挖掘与决策技术。而医院信息系统建设本身也是一个信息系统，本质上也就是具有对数据和信息的采集、处理、存储、传输、分析与决策的功能。图1给出了信息处理技术在“智慧医疗”中的应用。在下面的小节中详细给出具体技术的简介与在医院信息系统建设的应用。

图1信息处理技术在“智慧医疗”中的应用

1.1信息采集技术

信息采集是指获取原始数据的过程。原始数据是所有信息化系统的源头或基础。随着信息采集技术的发展，系统信息采集的方法与手段不断多样化与先进化。除了传统的各种形式的磁卡、IC卡、条形码、键盘录入等方式，信息采集还可以通过电子标签和传感器和各种大型自动化仪器设备输出端（如图像）来完成。RFID电子标签是一种把天线和IC封装到塑料基片上得新型无源电子 卡片，具有数据存储量大、无线无源、小巧轻便、使用寿命长、防水、防磁和安全防伪等特点。通过RFID电子标签，可以给医院所有的医疗资源，从医院的所有工作人员、医疗设备、药品乃至病人或健康人，提供身份标识，同时可以从流程上进行定位、跟踪，从而提高管理效率并减少人为操作失误。如iCabiNET[3]方案采用智能RFID包装技术来记录药丸的使用情况。随着电子技术的不断进步，传感器作为机器感知物质世界的“感觉器官”，可以感知热、力、光、电、声、位移等信号，为医院信息系统提供原始的信息。传感器节点形式多种多样，有腕带式[4]，臂袋式、胸带式、夹克式。文献[5]设计了一种夹克式传感器，用来检测新生儿健康情况。

1.2信息预处理技术

通过各种方式采集到的信息一般需要通过处理或者进一步加工，从而使得信息更加有意义，继而进行存储、传输或者进一步分析。信息预处理技术主要分为信息标准化以及信息融合技术。信息标准化是实现跨区域医疗参谋与医疗协调的关键。近年来，卫生部加大了医疗信息标准化工作的投入力度。如2008年3月份启动的《卫生监督信息基础数据集标准》研究和《具名健康档案基本数据集标准》的研究。2009年启动的《医学数字成像和通信（DICOM）标准V3.0》等7项标准研制工作，2011年已启动《基于电子病历的医院信息平台技术规范》等108项标准研制工作[6]。为止，医学影像通信标准DICOM3、医疗信息交换标准HL7、集成规范IHE以及电子病历、电子健康档案评价标准等，都已经引起业界研究和遵循。除了标准化工作，数据融合技术[6]可以将多种数据或信息进行处理，从而获取高效且符合用户需求的数据。很多医疗应用中只关心监测结果，并不需要收集大量原始数据，数据融合可以有效地处理该类问题。

1.3信息存储、传输技术

越来越多样化与先进的信息采集技术，使得获取的数据也变得多样化、复杂化、海量化。医疗信息存储、传输技术主要包括无线技术（与前面传感器结合起来的无线传感网技术）、数据压缩技术等。无线传感网由大量传感器节点通过无线通信方式，具有数据实时采集、信息共享与存储传输的功能。无线传感网因其便携性、不可见性、易部署性、自组织性和扩展性等优点，在智慧医疗中有着广泛的应用形式，具体可参考文献[7]。另一方面，在远程医疗服务中，需要传送大量的图片以及视频音频信息。这些数据具有数量多，容量大等特点。目前，在医疗图片压缩方面，医疗系统一般采用JPEG2000的压缩方式，与JPEG相比不仅支持感兴趣区压缩，并且具有更高的压缩比。在医学影像方面，一般采用PACS（picture Aarchiving and communication system,影像传输及存档系统）来处理[8-9]。PACS具有容量大、信息保存时间长，安全性高等特点。PACS的建立对医学影像的管理和疾病诊断具有重要意义，不仅可以节省医疗成本，还有利于实现无胶片化的电子化医学影像管理，实现医学数据共享，提高医院的工作效率和诊断水平[6]。

1.4信息挖掘、决策技术

医院信息系统在运行中产生了大量数据，可以开发数据中所隐含的知识和规律，更好地为患者诊疗提供服务，为管理提供科学的决策。而数据挖掘技术[10-11]是从大量的数据中筛选出隐含的、可信的、新颖的、有效的信息处理的过程，对医院的日常工作可以提供更完善的信息支持和决策辅助。如文献[12]将数据挖掘的因子分析法应用到消化系统疾病患者医疗费用分析中。文献[13]将关联规则应用到在医疗投诉资料分析中。另一方面，医疗决策系统可以结合机器学习中的神经网络、遗传算法、支持向量机分类器等新方法。如文献[14]设计了一种基于BP神经网络的医疗诊断专家系统，利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力，对疾病进行分析处理，从而使得诊断自动化、可靠准确。伴随着人工智能和各种新技术的发展，未来医疗决策支持系统除了支持机器学习中新技术外，还将与数据库、多媒体技术与网络技术相结合[6]。

2结束语

本文从信息处理流程的角度，对“智慧医疗”在医院信息系统建设五个阶段中关键信息技术及其应用进行总结与展望。可以看出，当前的先进信息技术推动了“智慧医疗”的发展，使得医疗信息化工作“数字化、标准化、集成化、自动化、智能化”。

参考文献：

[1]李海阳.IBM智慧医疗伴随新医改启程[J].中国数字医学,2009,4(5):57-59.

[2]曹剑峰,范启勇.漫谈“智慧医疗”[J].上海信息化,2011(3):26-28.

[3] Sibreeht B,Chen W,Feijs L,et al.Smart Jacket Design for Neonatal Monitoring with Wearable Sensors[C]//Sixth International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks.California: IEEE Computer Society,2009:162-167.

[4] Lee Youngbum,Lee Byungwoo,Lee Myoungho.Wearable Sensor Glove Based on Conducting Fabric Using Electrodernml Activity and Pulse Wave Sensors for e-Health Application[J].Telemedicine and e-Health,2010,16(2):209-217.

[5] Lopez-nores M,Pazos-arias J J,Garciaduque J,et al.Monitoring medicine intake in the networked home:the iCabiNET solution[C]//Second International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare.Tempere:IEEE,2008:116-117.

[6]李书章,健.数字化医院建设理念与实践[M].北京:人民军医出版社.2011.

[7]陈钰,王捷,刘仲明.无线传感网在智慧医疗护理中的应用[J].医疗卫生装备.2011,32(5):73-75.

[8]仇建云,桂朝伟,唐晓薇,等.PACS系统的关键技术及应用[J].中国医学装备,2011,8(9):31-33.

[9]赵京晓,张传友,周晓峰.PACS系统在医院的应用[J].计算机光盘软件与应用,2011,15:36.

[10] Tan Pang-Ning,Steinbach M,Kumar V.数据挖掘导论[M].范明,范宏建,译.北京:人民邮电出版社,2011:7-15.

[11]韩家炜,堪博.数据挖掘：概念与技术[M].2版.范明,孟小峰,译.北京:机械工业出版社,2011:1-20.

[12]沈明霞,林雨芳,章光华.基于数据挖掘的消化系统疾病患者医疗费用分析[J].中国医院统计,2011,18(2):157-159.

医疗影像智能诊断方法范文第3篇

【关键词】 医院信息管理系统 数据技术 探讨

医院信息管理系统中应用的数据技术，是医院进行信息管理的基础。目前来看医院信息管理系统包括很多子系统，涉及的数据技术较为复杂，因此，加强信息管理系统中数据技术的研究，对提升医院信息管理水平具有重要的现实意义。

一、智能卡系统中的数据技术

智能卡系统是医院信息管理系统的重要组成部分，具有数据处理、储存以及传输功能，其中数据传输的实现有两种途径：借助电磁场感应；卡片表面的接触点。

智能卡系统在医院药品管理、挂号、收费管理等方面发挥极其重要的作用，因此，被广泛应用在大中医院中。智能卡系统中应用的数据技术较多，其中读卡技术、密码技术尤为重要。

1.1读卡技术

所谓读卡即识别智能卡中的信息。读卡操作一般由读卡终端设备完成，而后由计算机或其他处理设备对读出的信息进行相关处理。为提高读卡环节效率，缩短读卡过程中的时间，实现对患者的及时救治，医院通常采用直接读卡的方式，对智能卡的合法性进行验证。同时，为避免智能卡信息被非法拷贝与读写，通常使用DEMO电路以及内设八级中断控制系统的89C52芯片。

其中DEMO电路中有对应的MCM500模块与MCU的WR、RD端分别相连，并与高频电感串联。而且医院可根据自身情况对信号名称、显示等进行自行编制。另外，读卡技术的实现需要相关软件程序支撑，包括读写器相关程序以及MCM应用程度的开发，一般运用汇编语言对专门的数据处理函数，实现对数据的对应处理。

1.2密码技术

密码技术是确保数据安全传输的重要保障，有助于信息的识别，确保智能读卡系统功能的正常发挥。当前，智能卡系统中应用的加密方法包括传输链路加密、端端加密两种。其中前者加密各链路上传输的所有信息，使链路上传输的信息均为密文，提高了数据传输过程中的安全性。端端加密指数据发送之前对数据进行加密处理，接收后进行解密操作便可获得数据信息，而且该种加密方法不会在传输节点泄密。医院信息管理系统中，为保证数据传输的安全性，可采用两种加密方法对传输数据进行加密处理，进一步增强数据传输安全性。另外，医院还可根据自身实际，对病患及医院相关信息采用授权及认证方式进行保护，避免数据的非法更改、读取。

二、Agent系统中的数据技术

医院信息管理系统中引入Agent系统可实现医院重要信息的智能化管理，提高重要数据的传输、管理效率。一般情况下，考虑到医院信息管理及业务流程的复杂性需使用多个Agent构建完整的系统，实现对医院信息的管理。一般情况下，Agent系统由管理Agent、业务处理Agent以及界面Agent构成，共同对医院相关数据信息进行处理。

其中界面Agent为数据输出、输入提供平台，而业务处理Agent涉及的内容较多，如药物分配、收费、入库等数据的处理。其中药物分配数据处理可结合患者的处方信息实施配药，而后患者自己可进行取药，一定程度上提高了医院服务质量。

同时，收费时会单独处理患者的信息，一旦患者交费成功会将信息及时反馈给住院部、药房等部门，为从事相关的医疗活动提供参考。

另外，药物入库时可将药品品种、数量及采购信息输入系统，医生可进行方便的查询，进一步提高医生的工作效率。管理Agent主要管理整个系统的运行，对不同任务进行协调，确保系统能够稳定、安全的运行。

三、数据挖掘技术

医院信息管理系统中运用数据挖掘技术可研究各科室数据特点，从而采取针对性措施，优化患者就诊条件，提高患者就诊满意度。医院信息管理系统中数据挖掘技术包括数据预处理、文本数据挖掘以及影像数据挖掘等。其中数据预处理是数据挖掘的关键步骤，尤其当数据库中的数据不一致、完整性差时，数据预处理显得尤为重要，其主要包括数据消减、集成、清洗等。医学文本信息中医学专家对临床数据、信号以及影像的解释并不是标准化的，因此，进行数据挖掘的可能性较小，需对文本数据进行相关的转换，尤其利用机器转可显著提高转换效率。影像数据由CT、B超成像仪器产生，可有效的辅助相关疾病的诊断、治疗，因此，加强对影像数据挖掘技术的研究意义重大。医学影像数据挖掘包括检索和管理影像数据，降低或去除影像噪音，提高影像质量等。

医疗影像智能诊断方法范文第4篇

【关键词】 影像诊断； 专家系统； 中枢神经系统

随着信息技术和人工智能的不断发展，专家系统在医学领域的应用逐步推广。但在中枢神经系统的影像诊断方面，较完整的应用尚未见报道，现将笔者在这一方面做的一些尝试介绍给大家，以供参考。

1 中枢神经系统影像诊断专家系统的背景

专家系统的任务是应用人工智能日趋成熟的各种技术，将专家的知识和经验以适当的形式存入计算机，利用类似专家的思维规则，对事例的原始数据进行逻辑或可能性的推理、演绎，并作出判断和决策[1-2]。

医疗专家系统最早成功应用的实例，是1976年美国斯坦福大学肖特列夫（Shortliff）等[3]开发的医学专家系统MYCIN，这个系统后来被视为“专家系统的设计规范”。此后的近四十年间，尤其是最近十多年，在网络互连技术、数据库技术、程序设计技术等信息处理技术的迅猛发展的推动下，专家系统技术的应用在广度和深度上都到达了一个新的高度，诊断的准确性或特异性均较传统诊断方法明显提高[4-8]。

目前在医学影像诊断领域内，专家系统在肺部结节定性、乳腺癌诊断及骨龄测定、骨肿瘤诊断等方面取得了不同程度突破[9-13]。在中枢神经系统领域内，专家系统的研发还仅限于单病种或单个部位的应用，如：1999年，北京神经外科研究所关于鞍区肿瘤的计算机辅助MR诊断研究[14]；2006年，上海交通大学进行了基于贝叶斯网络的脑胶质瘤恶性高低度的自动诊断方面的研究[15]；2010年，复旦大学进行了粗糙集、决策树及回归法对胶质瘤分级的对比研究[16]；2012年，加拿大瑞尔森大学开发的基于DWI成像和磁共振波谱的小儿代谢性脑病计算机辅助诊断系统等[17]。

2 设计原理

专家系统是基于知识的系统。一个完整的医学专家系统应由下列五个部分组成：数据库、知识库、推理机、解释接口和知识获取模块。数据库存放的是已确诊病例的临床和影像信息等数据集；知识库是用来存储已知的中枢神经系统疾病各种诊断信息数据以及各种诊断信息的发病概率；推理机是专家系统的思维机构，本质是一组程序，用来控制和协调整个系统，它通过输入的数据，利用知识库的原有知识按一定的推理策略解决所提出的问题；解释接口是用户与专家系统交互的环节，负责对推理给出必要的解释，便于用户了解推理过程，为用户向系统学习提供方便；人机接口主要用来完成输入输出工作；学习系统就是知识获取模块，它为修改和扩充知识库存的原有知识提供相应的手段，随着医学的不断发展和人类对疾病认识的不断深入，结合实践过程中总结出的经验和教训，程序设计者与临床医师间进行交流后可以通过学习系统来完成颅内疾病知识的完善和规则的修订，并输入知识库中。

当系统诊断一个疑似患者时，就可以将该患者的临床症状和影像信息通过人机接口输入计算机，推理机将这些资料与知识库当中的规则进行比对、匹配。处理的结果通过屏幕或打印系统提供给用户。

2.1 知识库的建立 系统各相关指标的设置是根据日常工作中，影像诊断医师的常规观察习惯，并结合各种CT征象在诊断中的权重来选取。主要有：发病部位（额叶、颞叶、顶叶、枕叶、小脑半球、脑干、基底节区、鞍区、桥小脑脚区、松果体区、侧脑室、三脑室、四脑室、脑膜、脊髓、颅骨以及跨多部位等）、病灶形态（圆形、类圆形、不规则形）、占位效应（有、没有）、平扫时病灶的密度（等密度、低密度、高密度和混合密度）、是否有钙化（没有、斑点状、条片状、完全钙化）、囊变、坏死（没有、小囊、大囊、多囊）、水肿（没有、轻度、中度、重度）、脑积水（没有、有）、强化程度（没有、轻度、明显）以及强化的特征（均匀、不均匀、厚环形、薄环形、开环形、壁结节强化等）、病灶境界（清楚、模糊）、病灶数量（单发，多发）等十二个CT征象，以及发病年龄、发热、智力障碍、功能障碍、外伤史、疫区生活史等临床指标信息，并建立每项影像特征的标准化选项。

根据各指标分别建立信息库，信息库包括每种疾病各指标的属性值及发生概率。各指标发生概率的系统初始值以目前学术界公认的概率为标准设置。在系统开始使用后，随着每一条随访记录的录入，系统通过后台的维护模块将自动调整各指标的发生概率。

2.2 程序编写 中枢神经系统影像诊断专家系统编程开发语言为VFP9.0，数据库管理系统软件为VFP9.0，操作系统为Windows。系统采用采用VFP9.0数据库和SQL技术。为了确保信息采集的准确性，系统采用下拉式选项框方式进行信息采集。按照影像专家日常分析图像的习惯，分步骤采集患者各种影像及临床信息。通过SQL技术获取符合上述特征的候选疾病，通过各参数在相关疾病的发病概率计算，得出可能的疾病，再结合关键性信息，得出最终的诊断结果，供影像诊断医师参考，见图1～2。

2.3 准确性验证 采用三甲医院有完整临床和影像学资料并经病理证实的术前误诊病例共173例，包括肿瘤、感染、中毒、外伤、血管、先天性、变性、代谢、脱髓鞘、遗传性病变等十大类疾病。测试方法：⑴由两名三甲医院副主任医师（第一组）共同阅片，根据经验进行讨论并达成一致，作出诊断；⑵由一名副主任医师（第二组）和一名住院医师（第三组）分别将上述病例的相关信息输入专家系统，记录所得结果。并分别对第一组与第二组，第二组与第三组进行准确率统计。

2.4 统计学处理 采用SPSS 13.0软件，对三组结果分别进行两组间 字2检验，以P

3 结果

4 讨论

4.1 临床应用价值 医疗诊断是一项典型的专家任务。医学专家必须具有特定领域的知识和丰富的实践经验。而要培养一个医学专家既需要时间，又花费巨大。因此，开发特定应用的计算机辅助医疗专家系统就成为生物医学工程领域的一个热点课题。

医疗专家系统有许多吸引人的特征，如不像人类专家那样会遗忘或退休，专家知识可以不再受时间和空间的限制而得以永久保留并广为推广应用；专家系统的可靠性高；还可以综合多个专家的知识和经验，提高解决问题的能力。计算机辅助医学诊断系统是计算机技术在医学领域中应用的深化。利用专家系统技术来处理这些知识密集性的任务，可以将人们从重复和繁重的脑力劳动中解放出来，从事更富有创造性的工作。

国内专家系统在医疗领域的应用和发展相对来说规模较小、水平较低，应用范围也有限，这与我国计算机专业人员与医生缺乏交流等因素有关。通过从事计算机研究的专家和医学专家们的共同努力，特别是跨学科的生物医学工程人员的培养，相信专家系统必将在医疗领域得到更为广泛的重视和应用。

目前在医学影像诊断领域内，在肺部结节、乳腺癌诊断及骨龄测定等领域有部分应用。颅内病变诊断方面，2009年复旦大学医学院进行了基于模糊集的脑胶质瘤分级自动诊断方面的研究。1999年，北京神经外科研究所开发了鞍区及鞍上肿瘤计算机辅助MR影像诊断软件。而较为完整和全面的神经系统方面的专家系统，目前国内外文献均未见报道。

由于专家数量相对于患者数量以及医疗机构的数量仍然是明显偏少的，不少中、小型及偏远地区医院的医生或者经验不够丰富的年轻医生的误诊率偏高。本系统的实现与应用将有助于改善这种情况。

在本项目的数据测试中，未使用专家系统辅助诊断的准确率为37.57%（65/173），与文献[14]报道类似。这与大多数人的认识有很大差异，主要是因为测试中，仅以第一诊断作为判断准确率的依据，与日常工作中以常见病、多发病为主有所不同；另外，也与测试病例均为误诊病例有关。使用辅助诊断的两组的准确率分别为第二组63.01%（109/173）和第三组46.89%（81/173）。两组的准确率均较未使用软件辅助诊断的准确率高，其中第二组与第一组、第三组之间具有显著性意义，差异有统计学意义（P

4.2 关于推理机的设计 传统的医学诊断专家系统一般采用概率统计法，为解决医学活动中的不确定性知识，近来又发展出基于二元Logistic回归法、分类回归树及粗糙集等数据挖掘技术的模糊算法专家系统。影像诊断的特点是要全面分析病灶的各种信息，并密切结合临床信息，综合分析。本系统根据影像诊断的过程和特点，采用概率法与关键特征相结合的推理机制。相对于贝叶斯算法、二元Logistic回归法、分类回归树及粗糙集等数据挖掘技术的模糊算法，本系统有实现相对简单，紧密联系临床等优点。

4.3 自我学习功能 自我学习功能是提高专家系统自我更新、自我完善能力的重要途径。常见的专家系统推理方法，如贝叶斯算法、二元Logistic回归法、分类回归树及粗糙集等数据挖掘技术的模糊算法，需要具有专业知识的人员定期进行数据的重新训练、挖掘，无法实现用户对软件在后期应用中的自我更新、完善。本系统初步具备了自我更新、自我完善的能力，通过知识补充模块，可以添加系统原来无法诊断的疾病，也可以补充原本不完整的知识信息，并且，随着数据库中样本数量的不断扩大，学习程序可以通过每一个随访病例的录入，自动调整各种指标属性值的发病概率，以达到自我学习，自我完善的目的。

4.4 目前存在的不足之处 虽然，使用软件的第一诊断准确率高于常规组，但仅有63.01%。造成第一诊断准确率偏低的原因有以下可能性：所选病例为术前误诊的疑难病例；软件对某些征象的描述、分类不够细化；属性赋值不够精确；软件使用者对一些影像征象的观察不够准确。随着对影像征象的分类、描述更趋合理，系统搜集的确诊病例不断丰富，以及医务人员对影像资料解读的不断提高，软件的诊断准确率必将进一步提高。

计算机辅助诊断是影像诊断学发展的方向之一。将来，随着计算机辅助诊断与图像处理、PACS系统等技术融合，专家系统的临床应用范围将进一步扩大。本系统希望能为这方面的工作做一些有益的尝试。

参考文献

[1]俞思伟.医学专家系统的设计原理与实现方法[J].医学信息，2002，15（6）：346-349.

[2]韦晓虎，郑虹.基于事例推理的医学诊断专家系统[J].玉林师范学院学报，2006，27（3）：179-180.

[3] E. H . Short liffe， S. G. Axline， B. G. Buchanan ， et al. An artificial intelligence program to advise physicians regarding antimicrobial therapy[J].Computers an d Biomedical Research，1973，6（6）：544-560.

[4] Yongqian Qiang，Youmin Guo ，Xue Li，et al.The Diagnostic Rules of Peripheral Lung Cancer Preliminary Study Based on Data Mining Technique[J].Journal of Nanjing Medical University，2007，21（3）：190-195.

[5] Engin Avci， Ibrahim Turkoglu. An intelligent diagnosis system based on principle component analysis and ANFIS for the heart valve diseases[J]. Expert Systems with Applications，2009，36（3）：2873-2878.

[6] Prasad K， Winter J， Bhat U M，et al. Image Analysis Approach for Development of a Decision Support System for Detection of Malaria Parasites in Thin Blood Smear Images[J].J Digit Imaging，2012，25（4）：542-549.

[7] Florin Gorunescu ， Smaranda Belciug， Marina Gorunescu ，et al. Intelligent decision-making for liver flbrosis stadialization based on tandem feature selection and evolutionary-driven neural network[J].Expert Systems with Applications，2012，39（5）：12824-12832.

[8] Alexandre Savio，Manuel Gra?a.Deformation based feature selection for Computer Aided Diagnosis of Alzheimer’s Disease. Expert Systems with Applications[J]. April 2013，40（5），1619-1628.

[9] De Boo D. W.，Prokop M.，Uffmann M ，et al. Computer-aided detection （CAD） of lung nodules and small tumours on chest radiographs[J].European Journal of Radiology，2009，72（2）：218-225.

[10] Engin Avci. A new expert system for diagnosis of lung cancer： GDALS- SVM[J].Journal of Medical Systems，2012，36（3）：2005-2009.

[11]邹薇薇，刘士远.计算机辅助诊断系统在肺结节诊断中的应用[J].人民军医，2007，50（5）：302-303.

[12]王亚辉，朱广友，乔可，等.X线骨龄评估方法研究进展与展望[J].法医学杂志，2007，（23）5：365-369.

[13]许春华.多信息源乳腺癌医学诊断专家系统[D].山东：山东大学，2001.

[14]林燕，高培毅，孙楠.鞍内及鞍上肿瘤计算机辅助MR影像诊断[J].中华放射学杂志，1999，33（12）：815-818.

[15]马军，杨杰，耿道颖.基于贝叶斯网络的脑胶质瘤恶性高低度的自动诊断[J].生物医学工程学杂志，2006，23（1）：184-188.

[16]卢又燃，冯晓源，梁宗辉.粗糙集、决策树及回归法根据常规MRI预测胶质瘤分级的对比研究[J].中国卫生统计，2010，27（6）：572-576.

医疗影像智能诊断方法范文第5篇

2010年11月28日~12月3日，当美国人还沉浸在感恩节的温馨氛围之际，来自全球共60000余名影像及其他临床科室医师及物理、数学、生物工程等相关学科专家齐聚芝加哥迈考密展览中心，参加第96届北美放射学会年会（RSNA）。RSNA 2010共收到论文、海报等4200份，共有700多家医疗设备厂商参展。

2008年和2009年爆发的金融危机压制了放射市场的许多潜在需求，不过在经历了两年的经济低迷期后，随着医疗机构获得了越来越多资金，医疗设备厂商也迎来了产业需求的回升，2010年成为全球放射行业回暖的一年。

个性化医疗成大会主题

本次大会主题为Personalized Medicine: In Pursuit of Excellence（追求卓越的个性化医疗）。在大会开幕式上，RSNA 2010主席Hedvig Hricak博士表示：“虽然个性化医疗不是一个新概念，不过当前它仍处于口号阶段。很多医生一直在寻求个性化的医疗方式，但却缺少掌握它的方法和手段。”

在本次大会上，Hedvig Hricak做了“肿瘤影像学：癌症个性化治疗的指引之手”的报告，详细讨论了影像学对个性化医疗发展的促进作用。她强调在未来十年，分子影像学、综合诊断、生物学驱动的介入放射以及治疗诊断学将大放异彩。

首次举办中国专场

在本届放射学领域盛会上，中华放射学会举办了专场报告会“China Presents”（中国研究报告专场），这是RSNA首次推出以中国为主题的会议。

在中国研究报告专场上，中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室田捷研究员做了有关采用功能性磁振造影（fMRI）进行针刺机理研究的大会口头报告《Acupuncture Research by MR Imaging》（磁共振成像在针刺机理研究中的应用），展现了古老的中医和现代医学影像技术的美妙结合。虽然以美国为代表的西方国家已经逐步接受并认可了针灸作为补充替代医学治疗手段，不过针刺机理研究的主导权还是由国外的研究团队把持。在《Acupuncture Research by MR Imaging》的报告中，田捷研究员在对针刺机理研究进行系统性综述的基础上，不但对占针刺机理研究主导地位的理论提出了质疑，而且为困扰针刺机理研究领域的争议性问题提供了初步解答，提出了一整套既符合中医针刺自身特点又获得国际研究领域普遍认可的研究框架、评价方法和规范化的体系。

此外，田捷研究员带领团队在RSNA 2010上用两个教育展板展示了团队在医学影像领域的最新研究成果，它们分别是“Unified Reconstruction Framework for Multi-modal Medical Imaging”和“Automatic Segmentation of Liver Tissue and Vessels for Liver Surgery Planning”。这两个教育展板介绍了基于团队自行研发的医学影像处理与分析开发包MITK所做的相关研究和应用。MITK研发的主要目的是为医学影像处理领域提供一个一致的算法框架，以整合医学影像重建、分割、可视化等各类算法。其中展板“Automatic Segmentation of Liver Tissue and Vessels for Liver Surgery Planning”介绍了田捷研究员带领团队基于MITK开发的针对肝外科手术的CT图像中肝实质及血管分割方法，获得了RSNA 2010大会颁发的优秀展颁奖。

2010年11月30日，中华医学会放射学会成功主办了“RSNA 2010中国之夜”。中国医科大学附属盛京医院院长兼放射科主任、中华医学会放射学分会主任委员郭启勇教授，候任主任委员冯晓源教授，各位副主任委员以及GE医疗等公司的中国区负责人悉数出席，共吸引了与会专家、医疗设备厂商公司代表以及在美华人放射专家等400多人参与。郭启勇院长在中国之夜做了致辞，他指出：“随着中国经济的发展，医疗需求的增加，中国医疗器械市场吸引了世界各地的广泛关注。我国的医疗科技水平也不断攀升发展，截止到目前RSNA共收录了176篇中国放射学领域的论文。这代表着中国影像工作者在RSNA这个世界学术舞台上的话语权不断得到增加。”

值得一提的是，Hedving Hricak博士亲自为以郭启勇教授为首的中国放射学医师授予了荣誉奖章。

iPad在放射科中的作用得到重视

在本届北美放射学年会上，与会人员就iPad在放射科发展中的作用这一话题进行了热烈讨论。纽约东梅多区拿骚大学医学中心Toshimasa Clark博士认为：“随着远程放射学的发展，随时随地在计算机终端采用3G数据服务进行读片的概念值得进一步拓展，研究者们需要对iPad的潜力进行评估。”拿骚大学医学中心研究者创造出了一个简略的组件模型查看研究报告，然后他们评判了iPad在处理以下5个组件时的表现：显示性能、网络连接、DICOM可视化、报告生成、 RIS界面、数据安全。

“如果一名临床医生要求参与一项急诊检查的读片工作，那么在3G无线数据网络内的任何一名放射科医生都可以很容易地使用iPad查看关键的检查数据，核实、编辑甚至完成住院医生的原始报告。”Toshimasa Clark介绍道。

介入放射学获得重点讨论

由于美国还没有彻底从经济衰退中走出来，因此很多美国人非常关注那些能够帮助他们节省治疗成本的医疗技术。其中，介入放射学正是为经济衰退中预算紧缩和让患者尽快康复所量身打造的医学。为此，RSNA 2010设置了很多议题，讨论影像引导下的介入治疗技术，以便使介入手术更安全、便捷，比以往更经济，同时缩短患者的住院时间，或者根本不需要让患者住院就能使他们康复。推动介入放射学的规范化成为2010北美放射学会介入放射学相关科学报告和继续教育课程的主题。

在2010年11月28日RSNA 2010的开幕式上，维也纳大学放射科教授Christian Herold博士做了放射诊断学的年度演说，他演讲的主题是评估和处理局灶性肺部病变的创新技术。来自德国慕尼黑的一个研究团队在报告中指出，对于一些高度血管头部和颈部肿瘤，Onyx胶栓塞比聚乙烯醇栓塞更加安全和有效。来自法国的研究人员发现，由于三维乳腺断层合成一个完整的靶活检目标，因此他们可以活检病变甚至二维X线摄影看不到的病变。

影像领域最新技术展示

在本届年会上，GE医疗、西门子等医疗厂商携其新产品、新技术亮相，向全球放射界和医学影像界展示自己。

1. GE医疗展示最新技术进展

在RSNA 2010上，GE医疗重点展示了多项旨在支持其健康创想战略并在全球范围内帮助改善辨认保健的技术。GE医疗重点展示了公司CT产品组合中最新的低剂量技术― 一种基于模型的被称为Veo的迭代重建（MBIR）技术。Veo通过应用革命性的新建模技术，改变了CT影像的“规则”，降低了噪音，提高了分辨率，同时改善了低对比可检测性和伪影抑制能力。

GE医疗集团还展示了一个高性能介入组合实验室，它以更低的价格和总拥有成本提供出色的影像质量和业界最高级别的DQE探测器，可以帮助将介入手术的成本控制在中小型乡村医院可负担的范围内。

2. 西门子展示分子CT和分子MR复合成像解决方案