CT/MRI医学影像分割算法研究
基于IHE的医学影像协作网的构建研究
基于DICOM标准的医学影像数据库的建立
多模态医学影像鲁棒配准方法研究
医学影像学课程网络CAI教学系统的分析与设计
医学影像数据库的图像检索技术应用研究
基于PACS的医学影像学网络教学软件的开发研究
基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用
医学影像图像分割与存储若干问题的研究
医学影像三维可视化系统设计及关键技术研究
OCT医学影像血管分割与三维重建关键技术研究
PACS医学影像文件存储方法的研究
医学影像二维处理及三维重建系统的研究与实践
医学影像设备维护与管理技术的研究
医学影像三维重建的算法研究及应用
DICOM医学影像自适应显示技术的研究与实现
医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用
基于LBM的三维医学影像非刚体配准算法研究
嵌入式医学影像平台设计研究
医学影像按需打印系统关键技术研究
多模态医学影像融合方法研究
DICOM标准下医学影像数据库的建立与研究
基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用
基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断
基于几何代数理论的医学图像配准研究
医学影像的数字化采集与存储
基于Level Set的医学影像分割
面向医学影像处理领域的软件框架研究与应用
随机森林在医学影像数据分析中的应用
医学影像处理及三维重建技术在医学TPS中的应用
5.提供几篇医学影像毕业论文参考下4 医学影像融合的临床价值
利用计算机技术对获取的影像信息进行处理,并将其成果应用于临床已成为现代医学影像学发展的主要方向 。通过影像的融合,将多项检查成像进行综合分析、处理,再现出全新的、高质量的影像,对于临床的价值主要体现在3个方面:(1) 对影像诊断的帮助:融合后的影像能够清晰地显示检查部位的解剖结构及毗邻关系,有助于影像诊断医生全面了解和熟悉正常组织、器官的形态学特征;通过采用区域放大、勾画病变轮廓、增添病变区伪彩色等手段,能够增加病变与正常组织的差异,突出显示病灶,有助于诊断医生及时发现病变,尤其是早期不明显的病变和微小病变,避免漏诊;在影像中集中体现出病灶在各项检查中的典型特征,有助于诊断医生做出更加明确的定性诊断,特别在疑难疾病的鉴别诊断中,作用更为显著[7] 。(2) 对手术治疗的帮助:在影像的融合中,采用了图像重建和三维立体定向技术,充分显示出复杂结构的完整形态和病灶的空间位置,同时清楚地显示出病变与周围正常组织的关系;对于临床制定手术方案、实施手术以及术后观察起了重要作用[8] 。(3) 对科研的帮助:影像的融合集中了多项检查的特征,同时体现了解剖结构,病理特征,以及形态和功能的改变,并对影像信息做出定性、定量分析,为临床进一步研究疾病提供了较为完整的影像学资料 。
5 医学影像融合的应用前景
目前,图像融合主要应用于体层成像 。随融合技术的不断发展,其在非体层成像方法中的应用逐渐增多 。已有研究将血管内超声与二维X线血管造影图像进行融合,认为融合图像能克服超声显示冠状动脉形态的局限性、准确重建出血管的解剖结构、反映血管的真实弯曲[9] 。
以医学成像技术为基础,结合影像诊断、影像导航、介入治疗和外科等学科所形成的计算机辅助科学是计算机在医学应用新的发展方向 。图像融合技术有助于计算机辅助科学的成熟,特别是三维图像融合的研究与开发 。
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