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医学影像诊断学是医学影像学中的一门重要学科,而医学影像学是临床医学的一个重要分支。下面是我为大家整理的医学影像技术专业 毕业 论文,供大家参考。

《 高职影像专业医学影像物理学的教学探讨 》

摘 要: 根据课程特点、学生现状,我们重视教师素质培养,理清教材层次与学生的关系,运用丰富的 教学 方法 ,变抽象的论述为理论联系实际的形象化教学,提高了医学影像物理学课程的教学质量。

关键词: 高职 医学 影像物理学 教学探讨

近十几年来,大型医学影像设备的迅速发展,极大地提高了诊断治疗水平。随着社会对医学影像专业人才的需要愈加迫切,国内众多本科医学院校都设置了医学影像专业。而随着我国社区医疗的发展,填报高等职业技术学院医学影像专业的学生人数不断增加。以湖北职业技术学院为例,影像专业学生录取人数由每年一个班提高到两至三个班。不论各院校侧重培养高学历医学影像临床诊断专业人才,还是侧重培养高学历医学影像工程技术人才,在专业课程设置过程中,都强调了开设医学影像物理学基础(以下简称影像物理学)这门课程的重要性和必要性。有些本科院校还在临床医学专业开始开设影像物理学为选修课程,目的就是让临床医师具备医学影像的基础理论知识,为将来后续专业课程――医学影像诊断学或医学影像学的开设提供必要的理论基础。

1.高职医学院校影像专业课程设置现状

以湖北职业技术学院为例,高职医学院校影像专业现在招收高中文科和理科学生及中职生。在课程开设上,只在大学一年级开设医学电子学基础这一门理工科课程,相关高等数学知识缺乏,学生的数理基础比较薄弱。医学影像物理学基础是一门交叉学科,又是一门非常重要的专业基础课。教学目的是让学生掌握医学成像理论的物理学基本原理、规律;了解医学成像的物理理论知识;为深刻理解成像过程,评价图像,以及读识图像、挖掘图像蕴藏的生物信息奠定基础。这就需要一定的高等数学、核物理学、量子物理、超声波物理等许多知识来做铺垫。当然更多需要成像技术的相关基础知识。面对这些必要的知识,影像专业高职生在有限的时间、有限的学时里是完成不了的,这是事实。其实,影像物理学是伴随影像专业的建立而诞生的一门新课程,在国内存在尚不足十年。因此,从教材到教学,各校都处于摸索前进的阶段。如何让高职生在无基础的前提下有效学习该门课程,我将自己在几年教学过程中的教学体会写出来,与大家共同探讨。

2.提高教师的专业素质,必须树立专业思想

由于缺乏相关师资力量,目前各院校影像物理学的教学任务大都由物理学教研室的教师承担。但是,物理学和影像物理学两门课程的专业性质差别很大,前者为理科基础课,后者为专业基础课。从事影像物理学教学的教师必须具备一定的医学专业知识,具备较高的专业素质,教学必须树立专业思想,才能将物理学知识和影像学知识有机结合起来,增强学生的学习兴趣,提高该课程的教学质量。因此,授课教师应加强自身专业素质,利用临床进修的机会学习影像知识和实际技术,尽力做好教学工作。

3.教学过程中必须恰当把握知识的深度

影像物理学是先期开设影像专业院校的教学工作者在教学过程中逐步完善而建立的。它是将高等数学知识、物理学知识、成像理论,计算机技术等知识应用于超声成像技术、X-CT成像技术、同位素成像技术、磁共振成像技术中的一门交叉学科。知识的起点很高,学生学习起来有一定的难度,在教学过程中应恰当把握教材知识的深度,讲解需深入浅出,通俗易懂。比如超声场的描述部分,涉及较多的高等数学知识,在教学过程中应注意引导学生注重理解场的分布性质、描述场的量的物理意义,等等,尽量避免学生由于数学知识少而降低对该课程的理解和学习兴趣。磁共振部分,学生需要具备一定的原子核物理、量子力学知识才能准确理解核自旋的能级、跃迁等概念和现象。在教学中应注意搜集一些资料,尽量用较通俗的、经典的、宏观假说进行解释,增强学生对微观世界的感性认识。

4.注意把握影像物理学原理与成像技术、影像设备学有关知识的权重关系

X-CT成像、超声成像、同位素成像、磁共振成像每一部分都有两项主要内容:物理基本原理和成像基本原理。在教学过程中应把主要精力放在讲解物理学基本原理上,这是毫无疑问的,这也是物理专业毕业的教师最容易做到的,但学生的学习兴趣往往集中在成像原理上,对涉及的成像技术、成像设备等知识更表现出浓厚兴趣。虽然成像技术和成像设备在后期专业课程的实践教学中会详细讲解,在这里我们对这部分做简要的介绍,以收到良好的教学效果。这些年来,我校历届学生都表现出对影像物理的极大学习兴趣。这与我们的教学方法有一定的关系。

5.注意提高学生对知识的感性认识

影像物理学各部分知识都是比较抽象的,学生普遍觉得难懂难学。因此,通过各种手段提高学生对知识的感性认识,能对学生的学习起到事半功倍的帮助作用。在教学过程中,我们将陀螺进动实验给学生做演示,讲解原子核中核子的自旋与自旋磁矩的相关知识;借助于声波的传播与反射知识对超声测量实验进行详细讲解;分配一定的学时带领学生到附属医院相关科室参观学习。邀请超声,CT临床诊断教师和技术教师给学生当场讲解仪器的原理、操作方法,以及诊断等,使学生对课堂上学到的知识有一个感性认识,加深理解,收到了很好的效果。

6.实现教材的多层次、立体化

由于该课程属于应用型的知识,学起来难度更大,我们进行了教材的多层次、立体化尝试。课程是教材的基础,教材是课程的载体,教材中要融入现代化的教学技术,实现多样化、配套和协调化。我们的做法是:文字教材与现代多媒体手段紧密结合。

教材体系包括:(1)传统的纸质教材《医学影像物理学》(人民卫生出版社出版);(2)教师授课用的独创的电子教案,其中配以大量的自制和临床实拍图片和自己研发的动画,并提出学生思考的问题;(3)辅助学生自学和研究的学习软件,如《CT与磁共振成像原理》CAI课件(人民卫生电子音像出版社公开出版发行,被列入“十一五”国家重点电子出版物);(4)网页形式课件2部。初步形成了多形态、多用途、多层次的教学资源和多种以教学服务为目的的结构性配套教学出版物的集合。

总之,影像物理学是一门新课,只有不断摸索,不断 总结 经验 ,逐步改进教学方法和手段,才能增强教学效果。通过几年来的努力,一方面学生看到了现在所学的就是将来所用的,提高了学习基础课的兴趣,另一方面学生培养了学习能力,同时对后续课程“医学影像诊断学”的学习奠定了基础。

参考文献:

[1]侯淑莲,李石玉,马新超等.关于医药学院校物理课程的思考[J].大学物理,2005,24,(5):53-56.

[2]包尚联,唐孝威.医学物理研究进展[J].自然科学进展,2006,16,(1):7-13.

[3]童家明,刘成玉,周晓彬等.普通高等学校医药类专业物理理论课教学现状调查[J].大学物理,2005,24,(7):55-59.

[4]侯淑莲.CT与磁共振成像原理[M/CD].北京:人民卫生电子音像出版社,2007.

《 刍议影像融合推动医学影像领域发展 》

内容摘要:科技的进步不仅是带动了工商业的发展,同时也推动了医学发展,计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密,功能更加完善,图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合,是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向,本文对医学影像的融合进行分析,探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。

关键词:医学影像 影像融合 诊断

一、影像融合

医学影像融合其实就是利用计算机技术,将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理,再进行数据协同和匹配,得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测,以计算机为辅助手段,使诊断更加准确、具象。

影像融合的发展趋势

影像融合的趋势

医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一,其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上,但是,面对不同病人的各种症状,单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此,影像融合越来越成为医学中的焦点,人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析,使检查结果更准确,更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平,对于推动影像学的发展有重要的意义。而且,医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花,还可以为治疗提供帮助。例如:X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的,而且将推动医学影像学的更新与发展。

影像融合的必要性

1、医学技术的更新与发展需要影响融合

计算机技术被广泛应用于各个领域中,这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施,图像后期处理技术也需要不断的提高,影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。

2、影像融合使检查更全面准确

影像学的检查手段是很多的,从B超到射线再到CT等,每项检查都是有针对性的,但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性,只能准确的体现一方面的数据值,不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。

3、临床诊断需要影像融合

一切的检查手段都是为了最终的临床治疗,影像诊断一样是为临床治疗服务的。影响的融合,集中了多项单一检查的优势,呈现的图像更清晰,更便于医生的判断,使诊断更清晰准确,也就能根据诊断提供更好的治疗方案,辅助临床治疗。

影响融合的方法和技术应用

首先是信息技术的融合。无论是什么样的诊断技术,最后要得到的都是这项技术所能诊断出来的信息。影像的融合首先要实施对信息的融合,图像数据的转换是理解是关键。而图像的转换时将不同检查设备检测的图像信息进行格式的转换和调整,使其更逼真的呈现出检测部位的状态,确保诊断的准确性。

其次是数字化技术的融合。建立图像数据库是比较直观和易于提取信息的。

还有就是计算机技术的应用,这几项技术的融合,使影像融合后的检查更加具体详细。

影像融合的方法:界标 配对 、表 面相 合法、空间力矩配对、交叉相关法。

四、 医学影像融合的临床价值

现代医学已经把用计算机技术对获取的影像信息进行处理的研究成果应用于临床医学的诊断,将各项检查结果通过计算机技术进行分析、处理,将影像融合重新现出清晰度高、高质量的影像。主要有以下几个方面的临床价值:

帮助临床诊断

影像融合后的图像将检查部位的结构和周边组织清楚地呈现出来,通过影像诊断,医生能够更加了解检测部位的组织形态是否发生病变以及病变的程度。很多疾病早期的病变都是不太明显了,一旦没被发现就可能会错过最佳的治疗时机。影像融合后的图像可以通过区域放大将组织的差异标注出来,便于观察和诊断,能够及时的发现病变,减少漏诊的情况。

有助于手术的治疗

影像融合的中,结合了图像重建和三维立体定向技术,这些技术的应用能够清晰的显示出病变部位及其周围组织的状况和空间状态,医生可以根据融合后的图像制定手术方案,并在手术实施过程中提供实时显示,也为术后的观察提供了方便。

有助于医学研究

影像的融合结合了多项检查的优势,提供的影像信息更全面清晰,病理特征更明显,是医学研究中非常有价值的影像学资料,为以后疾病的研究提供更好的依据。

结语:医学影像的融合就是将多项检查的优点,经过一系列计算机技术的融合和处理重新形成新的图像。医学影像的融合是医学影像技术发展的一次伟大的更新,它将各种各种技术综合运用到医学的检查和诊断上,推动了影像学的进一步发展。

参考文献

[1]王静云,李绍林;医学影像图像融合技术的新进展[J];第四军医大学学报;2004年20期

[2]李熙莹;黄镜荣;;图像融合技术研究及其在医学中的应用[A];大珩先生九十华诞文集暨中国光学学会2004年学术大会论文集[C];2004年

[3]吴疆;医学图像融合算法研究[D];西北工业大学;2006年

[4]张孝飞,王强,韦春荣,王至诚,张福北;医学图像融合技术研究综述[J];广西科学;2002年01期

[5]赵敏志;李钢;张仁斌;;图像融合技术现状[A];第六届全国信息获取与处理学术会 议论文 集(3)[C];2008年

[6]康晓东.计算机在医疗方面的最新应用.北京:电子工业出版社,1999,46-70.

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105 评论

八点了解

随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文,欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要:随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,由于图像在成像时受到外部环境的影响,使得图像具有特殊性,复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词:图像处理;图像识别;成像

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像,是人类最重要的信息源,它是通过各种观测系统从客观世界中获得,具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展,图像处理技术的应用也越来越广泛,并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段,比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等,在这些应用中,都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理,着重强调图像与图像之间进行的交换,主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性,使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集,图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强,图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原,图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩,数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术,图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述,描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征,甚至目标之间的关系,最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时,可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中,图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外,还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前,图像识别技术已广泛应用于多个领域,如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有:

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段,主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分,它具有不变性:一个人的指纹是终身不变的;唯一性:几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前,指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关,如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别,可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下,其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响,但由于红外线不能穿透玻璃,如果待识别的对象戴有眼镜,那么在图像识别时,眼部信息全部丢失,将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术,可以自动地把文字和其他信息分离出来,通过智能识别后输入计算机,用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档,如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入,可以提供文字的处理效率,有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样,使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事,但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下,图像识别技术取得了一定的成功,但在复杂的环境下,仍面临着许多问题:如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准,以及算法本身存在一定的局限性,这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献:

[1] 胡爱明,周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用,2003,39(7):90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2011.

[3] 范立南,韩晓微,张广渊.图像处理与模式识别[M].北京:科学出版社,2007.

[4] 晓慧,刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用,2009,1(29):8.

[5] 陈良育,曾振柄,张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用,2005,25(7):1629-1631.

[6] Sanderson C,Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33,Martigny,Swizerland,2002.

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181 评论

小尾巴摇阿摇

医学影像技术毕业论文怎么写?这个就是要自己到网上去搜索一下,可以借鉴的

201 评论

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