导读:本文包含了医学图像信息论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,医学,信息,全局,局部,生物医学,水平。
医学图像信息论文文献综述
穆伟斌,张淑丽,李靖宇,刘雅楠,孟鑫[1]（2019）在《多层次生物医学图像信息融合技术研究》一文中研究指出新时代下图像信息融合具有较为广阔的研究前景,特别是在生物医学领域中,多层次生物医学信息的融合,与临床影像学检查的结合,能够极大的提升医生对疾病的诊断效率,降低误诊率。本研究针对多层次生物医学图像融合技术的研究现状,提出一种基于区域方差和能量融合规则融合的图像改进算法,从而提升了多模态医学图像的融合质量。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年30期）
刘泳彬,徐涛,苏锐豪,陈炯缙[2]（2019）在《基于数字水印的医学图像信息隐藏系统》一文中研究指出随着信息化技术的发展,数字医学图像在医疗方面扮演主要角色,为患者的诊断提供巨大帮助,但与此同时医学图像的版权保护问题也越来越引起医疗行业各机构的重视。设计并实现一个基于Java技术的医学图像信息隐藏系统,主要针对DICOM文件中图像的加密,在遵循DICOM协议的前提下,将版权保护信息和其他重要信息通过数字水印方式嵌入到医学图像中,以此达到医学图像版权保护的目的。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年20期）
代海兵,刘侠,栾海蓉,宋洁,刘占波[3]（2018）在《医学细胞生物学图像信息教学体系的构建与应用》一文中研究指出图像信息资源的综合整合和利用对于提高细胞生物学的教学质量是非常有效的,在教学实践中师生共同参与,贯彻利用图像信息启发教学的理念,将图像教学模块整合与点·面式教学法有机结合,开展图像资源库的建立,并伴随教学环节的改革,采用一系列教学手段,加大"生物图"在教学中的应用。在理论教学中增加图像类资源的利用,实践教学中指导鼓励学生制作个性化图像资源,从制图、识图、绘图全方面培养学生,实现叁方面有机统一,从而使学生潜移默化的构建起图像资源综合利用的全方位完整体系,有效提高教学质量与效果。(本文来源于《中国医学创新》期刊2018年23期）
陆泉,汪艾莉,陈静[4]（2016）在《国内网络医学图像信息资源组织方式现状调查》一文中研究指出以医学网站为调查对象,采取网络调查的方法,调查16个医学网站中图像库、描述文本、大众评论、标签或主题词、元数据和知识地图6种医学图像组织方式的使用现状,并对部分医学网站的图像信息资源组织进行数量调查。调查结果显示不同类型网站使用的组织方式类型不均衡,同一类型的不同网站图像信息资源组织方式的使用数量也不均衡。建议资源建设者完善资源组织方式类型建设,加强资源的管理和利用。(本文来源于《图书馆学研究》期刊2016年12期）
万旭东,杨任尔,徐筱瑜[5]（2015）在《自适应的可逆生物医学图像信息隐藏算法》一文中研究指出为了实现生物医学图像的大容量可逆信息隐藏,本文提出了一种基于直方图分布特点的自适应信息隐藏算法。通过将图像分块,并计算每个分块的直方图陡峭指数,同时设定陡峭指数阈值,对陡峭指数小于阈值的分块不进行嵌入,对陡峭指数大于阈值的分块取多个峰值点,每个峰值点对应多个零点,最后在峰值像素点插入多位秘密信息而实现了图像大容量的可逆信息隐藏。仿真结果表明,本算法不但能保持隐藏图像较好的峰值信噪比,而且使得信息隐藏容量获得了较大的提高,同时实现了隐藏容量和图像质量之间的动态地折衷控制。(本文来源于《无线通信技术》期刊2015年03期）
郜璐璐[6]（2014）在《生物医学图像信息技术相关研究》一文中研究指出生物医学图像信息技术是一门计算机技术与生物医学相结合的综合性学科,其隶属于医学信息学。生物医学图像信息技术的研究对象为生物体,其主要根据不同光源在不同设备中所显示的图像差异,结合现代信息处理技术,实现对图像信息的收集整理、分析、储存、检索、利用和传播。本文主要对现代生物医学图像信息技术的应用领域及发展情况进行了综述。(本文来源于《影像技术》期刊2014年04期）
盛朗,朱清,陈进,居小平[7]（2013）在《融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法》一文中研究指出针对医学成像伴随着弱边缘和灰度分布不均匀的问题,提出一种改进的变分水平集图像分割方法。该方法通过融合全局和局部图像信息建立一个具有一定灵敏性的模型,该模型通过调节全局项和局部项的权重系数对灰度不均匀图像进行有效分割。实验结果表明:该方法对弱边缘和灰度不均匀的图像具有较好的分割效果和较高的准确率,同时对轮廓初始化具有一定的鲁棒性。(本文来源于《2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）》期刊2013-08-24）
盛朗,朱清,陈进,居小平[8]（2013）在《融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法》一文中研究指出针对医学成像伴随着弱边缘和灰度分布不均匀的问题,提出一种改进的变分水平集图像分割方法。该方法通过融合全局和局部图像信息建立一个具有一定灵敏性的模型,该模型通过调节全局项和局部项的权重系数对灰度不均匀图像进行有效分割。实验结果表明:该方法对弱边缘和灰度不均匀的图像具有较好的分割效果和较高的准确率,同时对轮廓初始化具有一定的鲁棒性。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2013年S2期）
周广芸,于海平[9]（2012）在《基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统》一文中研究指出随着医学成像技术和可视化技术的不断发展,医学图像在临床诊断、教学科研等方面发挥了极其重要的作用。借助数据挖掘技术,从图像底层特征中挖掘出可理解的对医生有用的高层语义规则,为医学诊断提供更加有价值的信息,是医学图像诊断技术未来的发展方向。本资料试图从计算机信息管理的角度阐述如何构建一个可行的基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统。(本文来源于《中国医药科学》期刊2012年14期）
高升[10]（2011）在《基于DICOM RT的医学图像信息显示及配准》一文中研究指出放射治疗,与手术治疗和化学药物治疗一起,组成了肿瘤的叁大治疗手段。放射治疗的根本目标是,最大限度地将放射线的剂量集中照射到病灶(靶区)内,杀灭肿瘤细胞,同时使周围的正常组织和关键器官免受或尽可能少受不必要的照射。在放射治疗的过程中,医用电子加速器的实际参数与物理师在治疗计划中预先定义的参数有可能会发生不匹配的现象,这会给病人的安全带来风险性,因此在治疗的过程中,实时进行参数信息的比对就显得极为重要。本文研究了医学图像归档与传输系统(PACS)中广泛使用的DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)标准,在此基础上实现了DCIOM图像的显示,并得到了图像中包含的病人治疗参数信息。接着,针对放射治疗过程中参数可能会发生改变的情况,在加速器控制端安装服务器端程序,在物理师工作站安装客户端程序,服务器端根据客户端的要求,能够实时返回治疗参数,物理师若发现参数发生改变,必须立刻停止治疗。最后,将通过加速器本身的高能放射源进行成像而获得的实时视口图像(Portal Image)与放射治疗计划制定的图像进行多次配准,利用配准的结果不断地调节多叶光栅的位置、形状、缩放比例,使得实时视口图像与放射治疗计划制定的图像尽可能接近,提高放射治疗的精度。(本文来源于《南京大学》期刊2011-05-24）
医学图像信息论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着信息化技术的发展,数字医学图像在医疗方面扮演主要角色,为患者的诊断提供巨大帮助,但与此同时医学图像的版权保护问题也越来越引起医疗行业各机构的重视。设计并实现一个基于Java技术的医学图像信息隐藏系统,主要针对DICOM文件中图像的加密,在遵循DICOM协议的前提下,将版权保护信息和其他重要信息通过数字水印方式嵌入到医学图像中,以此达到医学图像版权保护的目的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
医学图像信息论文参考文献
[1].穆伟斌,张淑丽,李靖宇,刘雅楠,孟鑫.多层次生物医学图像信息融合技术研究[J].科技经济导刊.2019
[2].刘泳彬,徐涛,苏锐豪,陈炯缙.基于数字水印的医学图像信息隐藏系统[J].现代计算机.2019
[3].代海兵,刘侠,栾海蓉,宋洁,刘占波.医学细胞生物学图像信息教学体系的构建与应用[J].中国医学创新.2018
[4].陆泉,汪艾莉,陈静.国内网络医学图像信息资源组织方式现状调查[J].图书馆学研究.2016
[5].万旭东,杨任尔,徐筱瑜.自适应的可逆生物医学图像信息隐藏算法[J].无线通信技术.2015
[6].郜璐璐.生物医学图像信息技术相关研究[J].影像技术.2014
[7].盛朗,朱清,陈进,居小平.融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法[C].2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）.2013
[8].盛朗,朱清,陈进,居小平.融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法[J].中南大学学报(自然科学版).2013
[9].周广芸,于海平.基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统[J].中国医药科学.2012
[10].高升.基于DICOMRT的医学图像信息显示及配准[D].南京大学.2011
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