简介:摘要局部进展期直肠癌新辅助治疗疗效的精准影像学评估,决定了患者后续的临床治疗方式。局部进展期直肠癌新辅助治疗疗效评估目前主要依赖人为主观评价,如何提升肉眼识图和主观诊断的瓶颈问题,是临床面临的重要、疑难问题。人工智能的广泛应用,提供了较好的方法学引导,有望提高局部进展期直肠癌新辅助治疗疗效的评估效能,为个性化制定后续治疗策略提供客观量化且精准的影像学依据。本文主要总结了目前临床常用的直肠癌新辅助疗效评估方法,以及人工智能方法在直肠癌研究领域的应用,人工智能方法学的优势使其有潜力作为医师主观评估的有效补充手段,但也必须了解人工智能固有的缺陷。理性面对人工智能,既要“人工”,也要“智能”,积极联合多中心开展扎实的临床研究,大力推进直肠癌人工智能研究的发展和落地。
简介:在远程医疗的开展过程中,我们逐步实现了超高清晰医学影像图像数据库的建立,随着远程医疗的不断深入开展,医学影像图像数据库的开发也在不断完善,取得了初步的成果。数据库设计是系统实现中的重要环节。利用数据库存储Dicom3格式的医学图像,并从数据库中提取图像进行显示,在国内还没有成熟的先例。基于远程医疗医学影像图像数据库建立的系统可以实现很多功能,分为影像实时采集系统、影像管理与存储系统、影像分析处理系统、诊断信息编辑与打印系统;基于Web的信息查询系统、系统管理以及历史数据的导入与导出等几部分,三维影像会诊的实现成为可能,压缩图像技术的研究有了初步成果。随着信息技术和远程医学的发展,远程医疗医学影像数据库技术的日臻完善,将为人类的健康提供更好的保障。
简介:摘要目的采取有效的配准方式,证实合理的配准方式对于CT、MR扫描的图像融合对胶质瘤靶区勾画的重要性、可行性及对放疗的应用的价值。方法抽取两组各10例临床上术后病理确诊为胶质瘤的患者,所有患者在进行治疗前均行CT增强扫描和MR增强扫描。第一组在体表不做标记点,并且MRI扫描时不采用和CT扫描时的头枕。第二组按研究的目的在体表做好标记并做到CT扫描和MR扫描的患者体位尽量保持一致(MRI扫描时选择和CT扫描时采用类似的头枕)。将扫描完的图像传输到放疗室中的TPS中,然后分别采用Manual和PointMatch法进行图像标配。配准完成后进行图像融合,直到到达满意的融合效果。然后由放疗科两位副主任职称的放疗医师及我院放射科一名副主任以上的医师对融合图像进行评估和勾画,分别在CT、MRI及融合好的图像上勾画临床靶区(ClinicaltargetVolume)CTV及周围正常危及器官(眼球、晶体、视神经、脑干、脊髓等)。在融合好的图像上勾画CTV并设为CTV-CT/MR,以此类推,定义为设为CTV-CT,CTV-MR。然后对比两组的CTV重合度(CTV-T)来评价CT和MRI图像融合的精度,即V-CTV-T的体积占CT图像上V-CTV-CT的百分比V-CTV-T=CTV-CT/MR/V-CTV-CT*100%(理想状态下为1)。并且计算二组在配准状态下的三维方向上的误差大小。结果1.第一组和第二组CTV重合度(融合的图像与CT对比)为0.8士0.26,0.91士0.11,二者差异具有统计学意义。第一组和第二组CTV重合(融合的图像与MRI对比)为0.92士0.15,1.02士0.08,两者差异也具有统计学意义。但与单纯CT对比,MRI更接近与1,差异性小。2.利用PointMarch计算第一组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.65士0.17)mm,(1.2士0.11)mm;(2.2士0.20)mm,三维空间总的平均误差为(2.24士1.15)mm;第二组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.25士0.11)mm,(0.6士0.11)mm;(1.2士0.20)mm,三维空间总的平均误差为(1.26士0.35)mm。不加标记点的误差明显大于加标记点的,并且不加标记点的误差超过了误差范围。结论1.体位一致的CT和MRI扫描是两者图像融合的关键,体位一致的图像融合技术误差在可接受的范围内。2.MRI扫描的图像勾画靶区比CT勾画靶区的精度高。
简介:摘要目的结合图像自动分割技术和机器学习方法对乳腺钼靶X线图像进行准确分类识别。方法以数字钼靶X线图像数据库(DDSM)中的BI-RADS4类的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象,自动切分图像的感兴趣区域(ROI)。对小波变换、Gabor滤波和灰度共生矩阵法所提取的特征参数进行融合,并基于灵敏度分析对融合后的特征参数进行筛选。使用基于集成学习的方法,对多项式核支持向量机(SVM)、随机森林和逻辑(logistic)回归分类器进行投票集成,构成用于乳腺钼靶X线图像自动分类的分类器。投票集成方法为软投票。结果提出的集成分类器可高效地识别与分类乳腺钼靶X线图像,其分类的灵敏度、特异度和准确率分别为99.1%、99.6%和99.3%。结论所提出的乳腺钼靶X线图像处理与分类识别方法能为医生的临床判断提供辅助检测的依据,并为细分BI-RADS4类图像提供技术基础。
简介:摘要:目的:本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析,探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景,以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法:采用回顾性研究设计,选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术,对颈椎CT图像进行特征提取和分析,包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果:共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现,通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度,其预测准确率达到92%。此外,图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性,为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论:颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策,提高诊断准确率和治疗效果。未来,通过进一步研究和技术优化,颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。