肝血管瘤与肝癌非延迟CT扫描的鉴别诊断

分析肝血管瘤与肝癌在一过性非延迟增强扫描的ＣＴ增强表现，并寻找它们的特点，对经穿刺活检及手术病理检查证实的３１例肝肿瘤病人的ＣＴ资料（肝血管瘤１６例，肝癌１５例）作回顾性分析，所有病人均行平扫后立即做传统团注增强扫描，描述：病灶增强的类型，病灶强化的程度，强化组织的分布，造影剂用量为１．５ｍＬ／ｋｇ体重，结果，８１％的肝血管瘤及８％的肝癌病灶可见以球关或结节状强化（Ｐ〈０．０５）。８１％的肝血管瘤     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

细胞间粘附分子-1测定在肝细胞肝癌诊治中的意义

近年关于细胞间粘附分子－１（ＩＣＡＭ－１）与肝细胞肝癌（ＨＣＣ）的研究表明，８０％～９６％ＨＣＣ组织中ＩＣＡＭ－１的表达呈阳性，而血清中ＩＣＡＭ－１与组织ＩＣＡＭ－１的表达吻合率为８７％，体外实验性证实血清ＩＣＡＭ－１来源于肿瘤细胞表面脱落的ＩＣＡＭ１，由于血清ＩＣＡＭ－１来源及结构的特点，可干扰机体免疫系统对肿瘤的监控，使病情迅速发展；临床上观察到血清ＩＣＡＭ－１水平与ＨＣＣ病情的恶化程度成正比     

神经网络集成在肺癌细胞识别中的应用

通过一种特殊的一级集成结构将神经网络集成应用于肺癌细胞识别,集成中的个体网络由Bagging方法产生,第一级集成的归纳结论由本文提出的完全投票法合成,第二级集成的归纳结论由相对多数投票法合成,实验和原型系统试用表明,该方法的总体误识率较低,更重要的是,其将癌细胞判为非癌细胞的误识率非常工,大大降低了肺癌患者漏诊的可能性。     

基于改进背景预测和流水线的弱小目标检测

针对复杂背景下液体中弱小目标的检测,提出了一种基于改进背景预测和双层流水线的算法.该算法首先对单帧图像进行背景预测处理,并初始化双层流水线管道;然后对第1层流水线管道中的图像进行交叉差分并二值化,将差分后二值化的图像传送到第二层流水线管道的顶部,更新第2层流水线管道;最后采用逻辑与运算和形态学开运算去除噪声,获得真正的目标,而且应用该算法对弱小目标序列图像进行了验证.实验结果表明：与传统最大化背景预测相比,改进的最大化背景预测方法预处理时间减少了55%,且双层流水线结构算法比单层流水线结构算法在处理时间上减少了0.5s以上.     

彩色多普勒超声对肾上腺占位性病变的诊断价值

目的探讨彩色多普勒超声检查在肾上腺占位性病变中的诊断价值。方法回顾性分析36例(38个)肾上腺占位性病变的超声检查结果,并与CT、手术及病理诊断结果对照。结果 36例(38个)肾上腺占位病变中,超声检出了33例(35个),检出率为92.1%,超声诊断符合率89.5%(32例34个)。结论超声对肾上腺占位性病变的检出率较高,而对其定性诊断需结合临床资料,符合率也较高,临床应用价值大,可作为诊断本病的首选方法。     

基于CT图像的全髋关节置换辅助诊断算法

计算机辅助诊断算法是医学图像处理领域的研究热门。全髋关节置换前医生需要手动对比CT与股骨柄图像进行诊断。提出了一种基于CT图像的人工髋关节置换辅助诊断算法。首先统一CT图像与人工髋关节图像的度量,然后通过图像处理提取CT中股骨头中心与股骨干轴线作为内部基准,最后根据基准对人工髋关节图像进行几何变换,与CT图像融合后以模拟植入后效果,辅助医生诊断。实验结果表明,该算法能够准确地将人工髋关节图像与CT图像配准。     

医学CT图像三维可视化系统的研究与开发

为开发符合医学数字成像与通讯(DICOM)标准的医学计算机断层扫描(CT)图像三维可视化系统,探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法,描述了系统的结构和各功能模块的实现方法.通过对医学CT图像三维可视化软件的开发,比较了表面绘制和体绘制的特点,成功而有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化,为影像诊断提供了形象直观的技术方法,具有广泛的临床应用价值.     

脑血管病患者的脑电图,诱发电位TCD与CT对比研究

目的：比较脑电图、诱发电位、脑彩超及CT在诊断脑血管病中的作用。方法：将100例病人分成TIA组,腔隙梗塞组脑梗塞组及脑出血组。分别进行脑电图、诱发电位、脑彩超及CT检查。结果：CT检查TIA阳性率最低,仅4％,对脑电图、诱发电位、TCD三者检查结果比较,异常率依次为诱发电位＞脑彩超＞脑电,诱发电位检测TIA意义最大。结论：电生理检查对脑血管病的检测有相对特异性、敏感性及重要性,是脑血管病早期诊断的重要手段之一。     

基于粗糙集与模糊神经网络的多级压缩机诊断

为解决多级往复式压缩机故障诊断这一复杂问题,提出了一种棋于智能互补融合的智能诊断策略、该策略利用粗糙集理论对数据样本进行党费,形成初步的诊断规则,并基于该结果形成模糊神经网络,再利用网络的分类逼通能力,建立从故障状态空间至解释空间的精确映射,从而达到故障诊断的目的,另外,还提出了一种基于误差反馈的节点函数特性变化模糊神经网络逼近器和新的数据党费度量指标－数据蒸发率,对一台四级压缩机的故障诊断结果表明,提出的新方法具有诊断率和数据蒸发率高、结果易于被人理解、诊断计算最小等优点。     

胆总管结石的CT表现及诊断价值

为了探讨胆总管结石的CT表现及诊断价值，笔者回顾性分析了63例经手术或临床治疗证实的胆总管结石的CT资料。结果表明：CT能较准确的显示胆总管结石的密度、形态、位置等，诊断准确率为87.3%，并依据结石形态、密度的不同分为高密度结石、软组织密度结石、低密度结石、混合密度结石。CT是目前诊断胆总管结石最好的无创性检查方法。     

基于主成分分析—神经网络的医学图像刚性配准方法(投稿)

医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用。应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法。方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第一主方向和质心来完成配准问题。此外,还以MR-MR图像配准和CT-MR图像配准为例,对此方法的配准效果进行了简单分析。     

Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma by Using Methylation Specific-PCR

To find a more sensitive and earlier diagnostic marker for hepatocellular carcinoma, methylation-profils of CpG islands in the promoter of eleven genes in hepatocellular carcinoma（HCC） carcinoma and pericarcinoma tissues from ten patients were examined by using methylation-specific PCR （MSP） method. MSP was used to detect the methylation of p16, p53, Secreted frizzled-related protein 1 （SFRP 1） and SFRP2 promoters. Meanwhile, plasma alpha-fetoprotein （AFP） levels in 53 patients were also determined. The results showed that HCC was closely correlated to methylation in promoter of tumor-suppressing gene p16, p53, SFRP1 and SFRP2. The results suggest that methylation of SFRP2 promoter is possible a better marker for diagnosis of HCC than plasma Alpha-fetoprotein （AFP） levels. The false negative of SFRP1 and SFRP2 are perfectly complementary. If SFRP1 and SFRP2 were both considered as a complementary positive marker at the same time, the accurate rate for diagnosis of HCC is 100%.     

近红外乳腺扫描3000例分析

为评价近红外乳腺扫描诊断乳腺癌的意义 ,笔者选择了 30 0 0例乳腺患者应用近红外扫描诊断与病理诊断进行对照分析 .结果表明 :近红外扫描诊断乳腺癌的正确率为 95 .6 % .提示 :近红外乳腺扫描对良恶性肿物的鉴别诊断是一种行之有效的方法 ,具有安全、可靠、无损伤等特点 .     

122例外伤性急性硬膜下积液的CT诊断

目的：回深对外伤性急性硬膜下积液（ATSH）的认识和提高其早期确诊率。方法：回顾性分析122例ATSH的CT表现、演变过程及其转归情况。CT扫描均用轴位平扫。结果：本组ATSH122例186处，少量积液89例；迟发性积液145处；积液位于额颞部或（和）大脑镰旁前上部114例；复合性积液101例（合并蛛网膜下腔出血72例、脑挫裂伤61例）；103例经保守治疗痊愈，3例演变为慢性硬膜下血肿，5例经手术治愈；早期漏诊25例。结论：大脑镰旁前上部是ATSH的好发部位之一；少量的ATSH早期可漏诊，积液不在损伤相关的部位及扫描未包全额顶部层面是早期漏诊的主要原因。     

一种基于CI特征的3-域均值平移聚类肺结节分割算法(英)

提出了一种有效的分割CT图像中肺结节的新算法。该算法采用均值平移（mean shift）算法和基于CI特征,共由三个步骤组成：（1）计算感兴趣区内的所有像素的CI特征;（2）把CI特征与像素的灰度值和空间位置信息结合在一起,形成3-域特征向量集;（3）利用均值平移聚类算法对特征向量集进行聚类。由于本文的算法能有效分析多高斯模型描述的包括实质性结节和亚实质性结节在内的所有结节,因此,可应用于CT图像中任何含有结节的用户感兴趣区域。实验结果证明,本文方法能更精确地分割出不同类型的结节。     

脊柱结核32例CT诊断分析

通过对 32例脊柱结核的CT表现 ,并结合临床综合分析 ,结果显示 ,CT是脊柱结核最好的检查方法 ,CT检查可提高对该病诊断的准确性     

排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法研究

近年来,管道内窥摄像检测是常用的排水管道缺陷检测技术,由于大部分管道内部具有一定污水充满度,管道图像往往存在白雾以及光斑等干扰,影响图像缺陷的识别和解译,为此,提出了一种排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法,首先结合管道雾气特征,构建暗通道先验算法去雾,针对去雾后的色偏问题,使用一种多尺度Retinex色偏恢复算法,最后改进二维伽马函数,通过降低镜头污染,实现对图像光斑的压制。实验结果表明：所提方法能有效去除排水管道内视频图像中的雾气和光斑的干扰问题,提高排水管道图像的可视度、对比度和清晰度,从而提高排水管道病害解译准确度。     

基于偏微分方程的CT图像去噪

计算计X射线断层技术(CT)广泛应用于医学诊断领域. CT图像噪声的大小直接影响到诊断的质量.对CT图像去噪方法的研究和应用成为了一个十分重要的课题.近年来,偏微分方程(PDE)方法在图像分析处理和计算机视觉领域的应用研究非常活跃.介绍了一种新颖的去噪算法各向异性扩散方法应用于CT图像去噪处理.与偏微分方程(PDE)方法和边界强化扩散(EED)方法相比,各向异性扩散方法对CT图像去噪有良好的效果,更能很好的保持细节.本文最后给出了该算法可能发展的方向和应用前景.