一、医学影像的图像存储及通信系统(PACS)（论文文献综述）
刘瑞卿[1]（2021）在《物流从业人员医疗诊断辅助PACS系统的设计与开发》文中认为随着我国经济的蓬勃发展,物流行业也快速发展,物流从业人员面临的竞争压力和工作强度都越来越大,如何保障物流从业人员在高强度的工作状态下保持身体的健康,成为大部分物流企业日益关注的问题。相关物流企业选择给员工提供定期的体检服务,借助检查结果帮助员工提前预防可能出现的重大疾病,能够有效地提高物流从业人员的健康水平,物流从业人员体检产生的病历文件所提供的信息也具有理论研究和实际应用价值。本文研发了一套物流从业人员医疗诊断辅助PACS系统,该系统有机地融合了 PACS系统、脱敏系统、标注系统,具有对病历文件的归档、脱敏、回溯与标注功能,将脱敏后的病历图像进行标注,既保护了病人的隐私,也可以用于科研使用。能够有效地对员工体检产生的数字化文件进行管理,提高医院的文件管理效率。该系统现已稳定运行在某医院的医学研究中心内,能够有效的促进科研人员的研究。本文在认真分析系统需求的基础上,将系统的整体功能划分为多个子系统模块,介绍了系统的主要架构设计与各子系统模块的架构设计,说明了系统内各子模块之间的交互关系。系统研发过程中采用医疗行业的DICOM标准,采用React作为前端主要部分的架构,采用Node.js和Egg框架作为后端主要部分的架构,并配合MySQL数据库实现数据的读取与存储,使用Docker工具进行系统的安装与部署。本文对该系统进行了系统测试,达到了预期的设计目标,系统运行稳定可靠。医学人工智能技术发展迅速,其应用实践的瓶颈之一就是缺少有效的标签数据,本系统可以提供高质量的数据,能够满足相关科研人员的使用需求,以促进相关科研的发展,从而使用科研成果为物流行业提供更好的医疗服务,为提高物流从业人员健康水平起到积极的促进作用。
杜晓珍[2]（2020）在《智能PACS的设计与实现》文中研究说明医学影像归档与传输系统（PACS）是用于存储归档影像文件、调阅影像数据和管理患者检查报告的综合应用系统,在癌症等重大疾病诊疗中起着重要作用。随着近年影像检查需求的快速增长,放射科医生相对不足,依赖人工阅片的影像诊断方式面临极大挑战。因此,在当前人机融合的发展趋势下,智能影像诊断方法的临床应用需求更加迫切。本文旨在设计一款智能PACS系统,在PACS系统的基础功能上增加数据集标注、智能图像检测、辅助教学三个新技术模块。本文完成的主要工作包括:1.针对缺乏用于深度学习研究的专业医学影像标注数据集的问题,引入了数据集标注模块,支持医师在诊断阅片工作中实时标注,并生成XML标注文件,为研究人员提供高质量数据集。系统利用MSXML解析工具对XML文件进行解析,通过访问和编辑XML文件节点,实现对标注的保存、加载、修改等功能;2.针对目前国内影像科医师阅片压力剧增的问题,设计了智能图像检测模块,该模块引入深度学习模型对医学影像进行病灶检测,借助Active MQ消息中间件技术实现深度学习模型的异步调用,并将模型的检测结果利用Redis缓存进行存储,供医生调阅,达到辅助影像诊断的目的。同时,该模块通过部署Redis主从架构实现数据的读写分离,从而缓解Redis主服务器的压力;3.针对现有系统功能无法满足影像科人才培养工作需求的问题,设计了辅助教学模块。该模块提出诊断报告的三级审核方法,使实习医生深入参与到诊治过程中。本文设计了合理的报告处理流程,使三级审核流程与传统的二级审核流程兼容,为影像科实习医生及规培医生提供实践平台。同时,针对非正式医生设计了学习平台,支持影像诊断报告的对比学习。理论上,本文的PACS系统使医生能够在诊断时标注病灶部位,有助于提供高质量数据集,促进深度学习在医学图像识别领域的发展。在实际应用中,本系统初步实现了智能图像检测功能,有助于提高癌症早期筛查及诊断的准确率。本系统的辅助教学功能有助于提高对影像科专业人才的培训效果,具有重要临床应用价值。
谢哲[3]（2020）在《医学影像信息系统中的智能化报告技术研究》文中认为影像报告作为医学影像信息系统中对患者的影像检查和诊断信息进行记录的媒介,无论是在医生的临床工作还是研究工作中都被广泛的使用。影像报告亦是门诊医生与影像科医生之间重要的交流手段。然而查阅和书写影像报告是一件十分耗时和繁琐的工作。帮助医生更高效地进行影像报告的查阅和书写对于减轻医生的工作负担和提高医院的服务质量有着至关重要的意义。本研究的目的在于利用人工智能技术对医学影像信息系统中报告查阅和书写功能进行自动化和智能化改造,从而提高医生处理影像报告的效率。具体地说,本文基于深度学习技术开展了影像报告信息抽取、影像诊断结论自动生成、结构化报告自动生成三项智能化报告技术的研究。这些智能化报告技术被分别建模成序列标注、文本摘要和图像分割问题,并使用本文新提出的神经网络模型加以解决。本文主要的创新性研究工作如下:对于影像报告的查阅,本文提出了一种影像报告的信息抽取和可视化显示方法,它能对影像报告中的关键信息进行抽取、分组、传递和显示。本文提出的基于专业临床术语和多粒度词嵌入的神经网络模型Multi-Embedding-BGRUCRF编码了文本的词典匹配信息、偏旁部首信息和上下文信息,在关键信息抽取任务中取得了95.88%的F1值,比基准模型高1.70个百分点,基于规则的实体分组方法也取得了91.03%的准确率。本文还研究了将信息抽取功能集成到放射信息系统中的方法,通过在传统的放射信息系统中添加信息抽取服务器、JSON对象存储数据库和关键信息展示界面,实现了二者的集成。进一步的对照实验表明,集成了信息抽取功能的放射信息系统能帮助医生减少约46%的报告阅读时间。对于影像报告中诊断结论的书写,本文提出了一种诊断结论自动生成方法,它能根据影像报告中的影像表现和其他字段信息自动生成诊断结论,该生成的诊断结论可以作为一个动态生成的模板供医生进行编辑,从而减少医生书写影像报告的编辑次数,提高书写效率。本文提出的基于信息融合编码的神经网络模型Info Fusion2Seq不仅对影像表现文本进行了编码,还对影像报告中其他的短文本字段和结构化字段进行了不同方式的编码,并将所有的编码信息进行了融合后供解码模块进行解码输出。该方法在测试数据上取得了77.03%的ROUGEL值和11.49的编辑距离,优于本文列出的所有基准模型。实验结果显示基于该方法生成的报告模板进行书写,能减少医生书写诊断结论的编辑次数,提高医生书写报告的效率。对于青光眼筛查报告的生成,本文提出了一种精细化图像分割方法,并基于此进行图像测量和计算进而生成青光眼筛查报告。该精细化图像分割方法主要包括轮廓变换和序列标注网络SU-Net。轮廓变换是本文提出的一种图像坐标变换方法,可以将一幅图像变换到以任意轮廓线为中心的图像。SU-Net是一种从自然语言处理领域中得到启发的用于图像分割的序列标注网络,它直接对分割边界进行预测。该精细化图像分割方法可与任意的普通分割方法组成一个两步的由粗到细（Coarse-to-Fine）分割流程,能进一步抑制背景噪声并获得更加均衡的前背景比例,从而减小分割误差。对于视盘和视杯的分割,本文使用该精细化分割方法在两个公开数据集:MESSIDOR和Drishti-GS上都取得了目前最佳的效果。本文进一步在Drishti-GS数据集上测试了该分割方法在青光眼筛查报告自动生成中的效果,实验结果显示本方法取得了目前最小的杯盘比（Cup-to-Disc Ratio）误差（0.047）和最高的AUC值（0.935）。
翁小松[4]（2020）在《基于实时流处理的医学影像处理系统》文中研究说明医疗大数据指的是个人因疾病、门诊、住院、体检、健康活动及医院日常管理所产生的海量数据。医疗大数据的发展与人们的生活息息相关,具有重大的战略意义,而在这些数据中的医学影像数据作为非结构化的图像数据,其传输、存储和检索操作无法通过常规方法实现,整合这些功能的系统就是医院的PACS系统。随着国内对于医疗卫生的日益重视和国家的大力投资,PACS系统已经应用到所有医院的信息化管理中。在PACS系统中,医学影像的传输、存储和检索功能互不交叉,其性能和技术有着诸多不足之处,本课题着重于这三个关键功能模块,采用优化框架和算法提高系统整体的运行效率。本文的研究核心是医学影像大数据的传输、存储和检索,这三个功能分为三个模块来实现。传输部分基于实时大数据流式处理框架,需求分析部分主要围绕数据处理框架和数据库特性对比,采用了流式框架的数据处理优势。在搭建完集群平台环境后,设计数据传输任务拓扑,将整体传输流程分为影像采集、数据压缩和文件推送三个逻辑组件,最终将医学影像数据从源地址推送到优化后的数据库中。传输部分提出了基于实时拓扑的负载均衡算法和基于关联任务感知的任务调度算法,存储部分采用数据库的节点散列算法,解决数据库在写入数据过大时的存储热点问题,集成了Thrift IDL网络通信协议,并优化了数据结构和服务接口,检索部分考察了不同用户和场景对于影像检索的需求,设计了数据表的多级检索结构,并与基于元数据表的检索方法进行实验对比。整个传输存储系统在集成了这三个功能模块后最终形成一个完整的信息管理系统,用于医院或医疗机构等对于医学影像大数据的日常管理和监测调度。系统实验结果表明,基于实时流式计算框架的影像传输在速度和性能上得到了有效地改善,基于实时拓扑的负载均衡算法优化了计算集群的资源分配,提高了集群的运行负载能力,优化后的任务调度算法则减少了集群进程间的通信消耗,最终的测试实验证实了系统传输能力得到了有效的提升。本文在存储方面改善了数据库的存储热点问题,优化了Thrift IDL通信模型,提高了整体的存储效率。在影像的检索部分通过和默认的基于元数据表的检索方法的对比实验证明了多级检索结构的设计有效提高了系统的整体检索速度。
陈展钦[5]（2019）在《基于CA电子签名自助打印的医学影像信息系统的设计与实现》文中研究表明近年来,随着“以收费为中心”的医院信息系统逐步转变为“以病人为中心”的临床信息系统发展,患者在同一家医疗机构就诊时产生的各种临床诊疗信息,尤其是医学影像信息如何为医院、甚至区域所共享变得日益紧迫。需要我们整理同一家医疗机构中的数字化医学影像设备,构建一个以存储和管理区域内患者医学影像信息为核心、面向临床医疗可信的CA电子签名自助打印医学影像信息系统。佛山市妇幼保健院是佛山市地区唯一一家三甲妇女儿童保健专科医院,承担着医疗保健、教学科研、妇幼保健专业指导等功能任务,医院信息化建设一直位于佛山医疗领域的前列。在医院信息中,医学影像系统是个非常重要的部分,因其数据量非常巨大,对医院计算机系统、网络系统和存储都带来了许多的问题,从而产生了许多应用技术,远程查看图像、图像存储及图像压缩技术等等。为了解决医院影像信息快速发展而带来的种种问题,本文针对医学影像信息系统的不足加以改进。通过对比较国内外影像信息化现状,采用先进的设计方法,规范专业可靠的业务流程,提升患者医疗就诊体验,积极努力探讨门急诊、住院患者开具检查申请、检查登记、病人预约、设备检查、图像的传输、图像的阅读、图像的存储、报告CA电子签名及审核、图像报告共享查阅及自助打印等研究,探讨出可靠可信的市级三甲妇幼保健院的CA电子签名自助打印影像信息系统,为医院的多个分院、智能化读片打下坚实的基础,同时为其他市级影像信息系统建设与实现提供可行的参考方法。
童宁[6]（2019）在《基于信用积分智能合约的医学图像安全共享方法研究》文中研究指明随着医学成像技术、互联网技术的不断进步与普及,医学图像已经实现大规模的电子化存储,形成一种体量越来越庞大的电子数据资源,肿瘤细胞、人体器官等疾病的诊断需要依靠分析CT、X射线、超声、核磁共振等成像技术所形成的医学图像,医学图像在医疗健康行业占据重要地位。医学图像体量庞大,结构特征复杂,涉及患者隐私,实现对该资源的安全存储和共享利用对于促进医疗领域的进步意义重大。目前,医疗行业内的医学图像共享存在以下问题:1.医学图像共享的解决方案中使用的数据存储技术和传统数据安全策略,不能完全保证患者隐私信息的安全性;2.在医学图像诊断中,医患双方对患者医学图像信息的控制和利用不对等,患者对医院如何处理自身医学图像信息毫不知情,更无法控制自己提供的医学图像信息,所以患者在就诊时可能隐瞒个人信息,从而降低就诊质量。针对以上问题,本文提出一种基于信用积分智能合约的医学图像安全共享方法,该方法主要关键点在于:1.针对传统数据库存储和访问医学图像存在安全隐患、患者在医疗过程中无法控制本人图像共享权的问题,本文提出采用安全可靠的分布式数据库——区块链数据库记录医学图像的共享过程;医疗机构与患者构成分布式网络中的对等节点共享访问医学图像信息,经患者同意共享的医学图像才可被其他节点访问,患者控制了医学图像信息的共享权;2.针对医学图像文件大,可能对区块链数据库造成占用较大存储压力和网络传输压力的问题,本文提出将图像文件本身与图像共享过程信息分别存储的分级存储方式;针对医学图像数据访问过程中的数据安全性问题,建立了医学图像文件和其存储地址的映射表,将访问医学图像文件过程设计为存储地址到医学图像文件本身的二次访问;3.针对以太坊平台的基于小额支付的激励模型做出改进,不采用代币这一激励方式,而是结合医学图像这一场景设计了基于患者声誉/贡献值的信用积分激励机制,并用智能合约实现信用积分的计算和更改,在不受人为干预的情况下进行可信的患者医学图像共享的价值转换,提高患者共享医学图像的积极性;4,本文在以太坊平台中实现了一个基于信用积分智能合约的医学图像安全共享平台,测试了用户登录、查询和上传图像功能,以太坊后台中显示共享操作过程信息,最后对比分析了本文所提方案对激励安全共享医学图像的积极作用。
王健[7]（2019）在《面向云PACS系统的医学图像加密算法研究》文中指出数字化医院已经成为未来医院发展的必然趋势,影像归档和通信系统（Picture Archiving and Communication Systems,PACS）是其重要的信息支撑。PACS系统主要面向医院的医学影像类科室,将患者就诊过程中产生的各类医学影像（包括数字DR、CT、核磁、超声、内镜、显微镜、眼底造影等设备）通过各种接口（模拟信号,DICOM协议,网络）以数字化的方式海量存储,供医生随时调阅。云PACS系统作为软件即服务的模式（Software-as-a-Service:SaaS）,将各级医院不同科室的海量影像数据存储到云端,保证图像由端到云的传输和存储安全是云PACS广泛部署的主要瓶颈。各级医院影像设备品牌、性能不一,产生的图像分辨率、清晰度各异。如何实现多源医学图像的有效分类加密是云PACS亟待解决的关键问题。论文根据图像分辨率、色彩进行分类,对医学图像的加密进行研究,提出了有针对性的加密方法,提高了医学图像的加密能力。首先,针对云PACS系统中数字DR等X射线设备形成的高分辨率灰阶图像,论文提出基于提升小波优化的数字图像快速加密方法。通过软阈值法和硬阈值法相结合的方法对阈值法进行了改进,解决了提升小波更新算子问题;在动态惯性权重的基础上,提出一种非均衡变异策略来随机调整最优粒子位置的改进粒子群算法,解决了提升小波线性预测算子问题。通过对提升小波的更新算子与线性预测算子的优化,提升了提升小波的快速分解能力,使数字图像进行自适应小波分解后得到的小波低频系数具有良好的稀疏性。进而设计了图像低频系数加密置乱模式,充分利用混沌系统初值敏感和参数敏感的特点,选用两个混沌序列,对图像低频系数进行灰度值加密和位置置乱,相应的扩展了加密系统密钥空间。其次,针对云PACS系统中CT、核磁等设备形成的多序列低分辨率灰阶图像,论文提出基于经验模式分解的数字图像自适应加密方法。针对图像自身的特点,将图像进行经验模式分解后,选取图像失真程度最小的分量进行加密,然后重组图像。采用经验模式分解算法对数字图像进行分解,破坏了相邻像素之间的相关性,起到了良好的加密效果。在图像加密过程中,采用以密钥序列导引为基础的图像自适应加密方式。引入用户密钥,利用安全哈希算法获得定长密钥序列,基于一次一密的加密思想,自适应变换加密密钥和动态构造加密置乱模式,循环导引像素灰度值加密及像素位置置乱,提升数字图像快速加密能力。再次,针对云PACS系统中病理切片、眼底摄影等显微镜设备形成的高分辨率彩色图像,论文提出一种基于遗传与混沌数字图像加密算法。通过在数字图像置乱过程中引入超混沌系统,使得图像置乱结果不仅取决于初始密钥产生的混沌序列,还取决于图像本身的特征,使其具有一定的自适应特征,通过引入遗传算法进行图像加密解密过程参数的动态优化,得到最佳的加密解密过程和步骤。在加密过程中,引入明确的反馈机制,提高对明文的敏感性及抵抗能力,提高加密效率,解决了加密图像受明文攻击和选择密文攻击时高维混沌加密耗时过长、效率低等问题。最后,针对云PACS系统中胃肠镜、支气管镜等内窥镜设备形成的低分辨率彩色图像,论文提出一种基于凯莱图和对换的S-盒构造图像加密算法。在S-盒图像置乱的标准算法基础上,提出了基于凯莱图和对换的S-盒图像置乱加密算法,引入了Chen混沌理论,产生混沌随机序列,经测试和分析,论文构造的S-盒的双射性、非线性度、严格雪崩准则、均匀差分性可以满足密码算法的安全性。通过实验分析,基于凯莱图低分辨率彩色图像和对换的S-盒构造图像加密算法可以实现PACS系统中低分辨率彩色图像快速加密。
黄江珊[8]（2019）在《医学影像数据管理方法研究》文中研究表明当今时代,医疗大数据应用发展迅猛,海量医学信息数字化和就诊流程电子化成为满足人口迅速增多、老龄化趋势加快、慢性病患者群体增长对医疗需求的重要手段。医学影像数据是整个医疗过程中产生的重要信息源,成为医生诊治疾病的重要参考,对其进行深入有效地组织与利用成为时代的需求和未来重要的发展方向。目前,对医学影像数据的处理主要是直接将其堆积于信息系统中,以备调用查阅历史数据,造成医疗信息资源的重大浪费。事实上,大量的医学影像数据中蕴含着疾病的发展规律,如能对其进行深入挖掘和关联,将能为疾病的诊断、预测、监测和预防提供科学参考和重要决策支持。为了实现以上目的,本研究借助卷积神经网络与长短期记忆网络,对影像数据进行特征提取和分类识别,提出医学影像数据管理的一般方法,主要包括以下四个方面内容。（1）分析医学影像数据管理研究现状。通过国内外文献调研,了解分析目前医学影像数据管理的方法及有待解决的问题。同时,目前对影像数据的处理主要是利用卷积神经网络进行特征提取,未能对诊断结果进行结构化时序描述。针对于此,本研究引入深度学习中的卷积神经网络与长短期记忆网络混合模型。（2）分析医务工作者对医学影像数据管理的需求。通过调查问卷了解到医务工作者对医学影像数据管理的深层次需求,146份有效调查数据分析表明:目前国内医院数据环境具有数据量大、数据投入高、数字化程度低的特点;医务工作者普遍觉得工作量多、工作难度高、工作压力大;在进行读片对疾病诊断的过程中,缺乏经验的年轻医生很难单独确诊,需要找专家会诊,且有时候专家会诊也很难确诊;医务工作者们普遍需求有效的数据管理方法,能为他们的诊断提供决策参考。（3）构建医学影像数据管理一般方法,对医学影像及诊断信息进行组织管理,为医学影像与患者信息、病案信息、病种信息的关联存储以及医学影像数据管理方法的应用提供信息基础。利用深度学习中的卷积神经网络与长短期记忆网络混合模型,通过对卷积神经网络中卷积层、下采样层参数的不断调整,结合长短期记忆网络和Softmax分类器,得到疾病最优识别模型,进一步以甲状腺良恶性结节识别为例,详细说明医学影像及诊断信息组织管理的具体流程。此外,基于数据生命周期管理理论视角,分析各阶段中的医学影像数据生命-价值,绘制医学影像数据生命-价值曲线图。（4）多模态医疗大数据关联存储与应用研究。基于统一的DICOM医学数字图像和通信标准,搭建医学影像智能数据库,实现医学影像、患者信息、病案信息以及病种信息等医疗大数据的有机关联;医学影像数据管理方法可以应用到智能医疗辅助诊断、医学影像元数据格式与传输标准的规范、人类流行病的预测预防、个人健康档案的构建和完善这四个领域。
丁磊[9]（2019）在《基于DICOM标准的医学文件研究与处理》文中指出目前,计算机技术在各个领域中都得到了广泛应用,为传统行业带来巨大的变革。在医学方面,计算机技术的应用使得治疗诊断变得更加高效快捷。数字化诊疗的时代已经到来。在诊断过程中,往往需要采用各种成像设备进行成像。这便涉及到医学数据的存储、通信和处理。DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准。该标准已经得到世界范围内的普遍认可,解决了不同制造厂商设备之间不兼容的问题,促进了PACS（Picture Archiving and Communication Systems）即影像归档和通信系统的拓展。DICOM标准中对于医学文件的格式进行了定义。这种格式的文件能够包含患者信息和图像信息,需要专业的软件进行浏览。如今,遵循DICOM标准的医学文件普遍应用于众多医院。对医学文件处理是PACS中的关键模块,也是放射治疗系统当中的基础组成部分。对医学文件解析并提供有效的处理方法,充分获取文件中包含的信息,能够提高诊断治疗的效率和精确性,具有实际意义。为了更好的辅助诊疗,本文先对DICOM标准内容加以深入的研究,对DICOM标准中的数据结构进行理解。之后以此为基础对DICOM格式文件进行处理。处理分为了三个部分:DICOM医学文件的解析、医学图像处理和医学图像的辅助观测与记录。医学文件的解析是将遵循DICOM标准的原始文件内容解析和显示出来。并能够对信息进行存储;医学图像处理是对解析出的医学图像进行处理,包含了阈值分割、边缘检测、调窗、伪彩色变换等众多适用于医疗诊断分析的处理手段,丰富的处理手段使得医生能从多个角度查找病因,对病灶进行快速的定位。医学图像处理能够辅助医生对于医学图像的观察和病情诊断;医学图像的辅助观测与记录,包括了辅助性测量、患者诊断信息存储、图像直方图信息显示等处理手段,能辅助观测,借助这些观测手段,能增强诊断结果的客观性和精确性,并能够将诊断结果记录保存。最后,本文采用Qt开发框架,实现了基于DICOM标准的医学文件处理系统。采用不同种类的DICOM格式文件对系统进行测试。通过测试表明,系统运行稳定,各个功能能够达到预期,并且能对治疗诊断起到很好的辅助作用。
吴朕[10]（2018）在《临床医学影像通讯与存储系统设计与实现》文中研究指明临床医学影像通讯与存储是医疗机构日常医疗服务体系中的重要业务,主要是指采用医学图像采集设备、通信设备、存储设备等实现医学影像采集结果的一体化管理,为医生的医疗诊断及患者服务提供必要的数据支持。随着患者数量近年来的不断增加,作者所在医院的医学影像科在医学影像数据通信及存储过程中面临着信息软件工具缺乏、工作效率低下等问题。本文为了解决上述问题,设计与实现了一套临床医学影像通讯与存储系统（PACS）,具体的研究工作包括如下几点:（1）探讨分析了 PACS系统的通用功能结构,以及其中涉及到的DICOM技术标准、HL7以及IHE技术标准、图像增强技术等,整理介绍近年来国内外在PACS领域中的研究现状及成果。（2）根据医院的实际需求,详细论述了血管减影图像增强的算法设计问题,采用DSA技术按照医学影像增强的要求,设计了针对性的图像增强算法,介绍算法的详细处理流程。（3）采用血管减影图像处理算法设计结果,以及.NET平台的软件开发技术及工具,对PACS系统进行功能设计与开发实现,构建系统的整体功能架构与运行平台,对系统进行测试分析,并探讨系统的实际运行效果。通过临床医学影像通讯与存储系统在医院中的应用,能够为医学影像科室提供信息化的管理工具,提高其工作效率。
二、医学影像的图像存储及通信系统(PACS)（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、医学影像的图像存储及通信系统(PACS)（论文提纲范文）
（1）物流从业人员医疗诊断辅助PACS系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要创新点 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 关键理论与技术概述 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 DICOM介绍 |
| 2.2.1 DICOM标准简介 |
| 2.2.2 DICOM标准信息层次结构 |
| 2.2.3 DICOM数据结构 |
| 2.3 Node.js技术 |
| 2.3.1 Node.js的基础架构 |
| 2.3.2 Node.js的特点 |
| 2.4 MySQL数据库技术 |
| 2.4.1 MySQL数据库简介 |
| 2.5 Docker技术 |
| 2.5.1 Docker简介 |
| 2.5.2 Docker的工作原理 |
| 2.6 React前端技术 |
| 2.7 数据脱敏相关理论 |
| 2.7.1 数据脱敏简介 |
| 2.7.2 传统的数据脱敏方法 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性分析 |
| 3.2.2 经济可行性分析 |
| 3.2.3 操作可行性 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.3.1 可靠性 |
| 3.3.2 安全性 |
| 3.3.3 易维护性 |
| 3.3.4 易扩展性 |
| 3.4 系统业务流程分析 |
| 3.5 系统功能性需求分析 |
| 3.5.1 医疗诊断辅助PACS系统 |
| 3.5.2 图片查看器系统 |
| 3.5.3 脱敏系统 |
| 3.5.4 回溯系统 |
| 3.5.5 标注系统 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 系统结构设计与子模块交互关系 |
| 4.2.1 系统结构设计 |
| 4.2.2 子模块交互关系 |
| 4.3 系统架构设计 |
| 4.3.1 系统后端主要架构设计 |
| 4.3.2 系统前端主要架构设计 |
| 4.4 系统功能子模块设计 |
| 4.4.1 PACS系统设计 |
| 4.4.2 图片查看器系统设计 |
| 4.4.3 脱敏系统设计 |
| 4.4.4 回溯系统设计 |
| 4.4.5 标注系统设计 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.5.1 E-R模型设计 |
| 4.5.2 表结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 开发平台与工具 |
| 5.3 系统总体架构实现 |
| 5.3.1 后端系统主要部分架构实现 |
| 5.3.2 前端系统主要部分架构实现 |
| 5.4 系统功能模块实现 |
| 5.4.1 医疗诊断辅助PACS系统 |
| 5.4.2 图片查看器系统 |
| 5.4.3 脱敏系统 |
| 5.4.4 回溯系统 |
| 5.4.5 标注系统 |
| 5.5 系统部署 |
| 5.5.1 PACS系统的部署 |
| 5.5.2 图片查看器系统与回溯系统的部署 |
| 5.5.3 脱敏系统的部署 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.3.1 PACS系统测试 |
| 6.3.2 图片查看器系统 |
| 6.3.3 脱敏系统 |
| 6.3.4 回溯系统 |
| 6.3.5 标注系统 |
| 6.4 兼容性测试 |
| 6.5 压力测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
（2）智能PACS的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 PACS系统简介 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 PACS系统的研究现状 |
| 1.3.2 医学智能图像检测技术的研究现状 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 2 相关技术与开发工具 |
| 2.1 系统开发工具 |
| 2.1.1 MFC开发框架 |
| 2.1.2 WinForm开发框架 |
| 2.2 DICOM标准 |
| 2.2.1 DICOM标准简介 |
| 2.2.2 DICOM文件解析 |
| 2.3 XML可扩展标记语言 |
| 2.3.1 XML简介 |
| 2.3.2 XML解析工具 |
| 2.4 Redis缓存数据库 |
| 2.5 Active MQ中间件技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统的需求分析 |
| 3.1 功能性需求分析 |
| 3.2 非功能性需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统的总体设计与实现 |
| 4.1 系统设计目标及原则 |
| 4.1.1 系统设计目标 |
| 4.1.2 系统设计原则 |
| 4.2 系统框架结构设计 |
| 4.2.1 界面层 |
| 4.2.2 业务逻辑层 |
| 4.2.3 数据层 |
| 4.3 系统功能模块的设计 |
| 4.3.1 基础功能模块 |
| 4.3.2 数据集标注模块 |
| 4.3.3 智能图像检测模块 |
| 4.3.4 辅助教学模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 系统E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 系统功能模块的实现 |
| 4.5.1 系统界面的实现 |
| 4.5.2 基础功能模块的实现 |
| 4.5.3 数据集标注模块的实现 |
| 4.5.4 智能图像检测模块的实现 |
| 4.5.5 辅助教学模块的实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统的关键技术 |
| 5.1 数据集标注模块的关键技术 |
| 5.1.1 标注文件的标准化结构 |
| 5.1.2 数据集的标准化存储 |
| 5.2 智能图像检测模块的关键技术 |
| 5.2.1 图像检测算法简介 |
| 5.2.2 基于.Net的多线程技术 |
| 5.2.3 Redis读写分离方案 |
| 5.2.4 基于窗技术的DICOM图像显示 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境与内容 |
| 6.2 系统功能性测试 |
| 6.2.1 基础功能测试 |
| 6.2.2 数据集标注功能测试 |
| 6.2.3 智能图像检测功能测试 |
| 6.2.4 辅助教学功能测试 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（3）医学影像信息系统中的智能化报告技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 医学影像信息系统简介 |
| 1.1.2 医学影像信息系统的工作流程 |
| 1.1.3 医学影像信息系统的发展和目前存在的问题 |
| 1.1.4 智能化报告技术研究的意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外的研究概况 |
| 1.2.2 国内的研究概况 |
| 1.3 本文的主要工作和创新 |
| 第2章 医学影像信息系统中智能化报告技术的理论基础 |
| 2.1 医学影像信息系统中智能化报告技术的问题建模 |
| 2.1.1 序列标注的理论基础 |
| 2.1.2 文本摘要的理论基础 |
| 2.1.3 图像分割的理论基础 |
| 2.2 医学影像信息系统中的协议与规范 |
| 2.2.1 DICOM |
| 2.2.2 HL7 |
| 2.2.3 ICD-10 |
| 2.2.4 SNOMED CT |
| 2.2.5 ACR Code |
| 2.2.6 Rad Lex |
| 2.3 深度学习技术 |
| 2.3.1 深度学习技术的发展历史 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 人工神经网络的优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多粒度词嵌入的影像报告信息抽取及可视化研究 |
| 3.1 背景与相关研究 |
| 3.1.1 临床背景 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.2 数据采集与标注 |
| 3.3 基于多粒度词嵌入和循环神经网络的医疗命名实体识别技术 |
| 3.3.1 中文字向量 |
| 3.3.2 双向GRU网络 |
| 3.3.3 CRF解码 |
| 3.3.4 多粒度词嵌入GRU网络 |
| 3.4 基于规则的实体分组技术 |
| 3.5 信息抽取在放射信息系统中的集成研究 |
| 3.6 方法及系统评估 |
| 3.6.1 评估方法 |
| 3.6.2 评估结果 |
| 3.6.3 结果讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于融合编码的影像报告诊断结论自动生成研究 |
| 4.1 背景与相关研究 |
| 4.1.1 临床背景 |
| 4.1.2 相关工作 |
| 4.2 实验数据采集及预处理 |
| 4.3 基于融合编码的文本生成算法 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 基于融合编码的文本生成模型 |
| 4.3.3 集束搜索 |
| 4.4 实验与评估 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 实验细节 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于眼底图像分割的结构化报告自动生成研究 |
| 5.1 背景与相关研究 |
| 5.1.1 临床背景 |
| 5.1.2 相关工作 |
| 5.2 基于轮廓变换和序列标注的精细化分割算法研究 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 轮廓变换 |
| 5.2.3 SU-Net网络结构 |
| 5.2.4 维特比解码 |
| 5.2.5 联合加权损失函数 |
| 5.2.6 基于几何参数的数据增强 |
| 5.3 评价指标与实验数据 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 数据集及对比方法 |
| 5.4 图像分割的实验与结果 |
| 5.4.1 实验细节 |
| 5.4.2 MESSIDOR数据集上的结果 |
| 5.4.3 模块拆解研究 |
| 5.4.4 Drishti-GS数据集上的结果 |
| 5.5 青光眼筛查报告自动生成的实验与结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）基于实时流处理的医学影像处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 医学影像管理的关键技术 |
| 1.4 论文主要内容及结构 |
| 2 系统架构和模块设计 |
| 2.1 系统模块化设计 |
| 2.2 各模块功能分析 |
| 2.3 技术需求分析 |
| 2.3.1 数据传输处理系统对比分析 |
| 2.3.2 数据库特性对比分析 |
| 2.4 性能指标的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 流式实时图像传输处理策略 |
| 3.1 集群环境搭建 |
| 3.2 系统资源调度问题分析 |
| 3.3 集群负载均衡和任务调配策略优化 |
| 3.3.1 基于实时拓扑的负载均衡算法设计 |
| 3.3.2 任务调度算法研究分析 |
| 3.3.3 基于关联任务感知的任务调度算法设计 |
| 3.4 系统传输测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 非结构化图像存储优化研究 |
| 4.1 IDL通信机制和存储热点问题分析 |
| 4.2 数据库的存储优化设计 |
| 4.2.1 IDL数据结构和服务接口优化 |
| 4.2.2 非阻塞式客户端通信设计 |
| 4.3 系统存储测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多级索引结构的图像检索 |
| 5.1 医学影像检索技术分析 |
| 5.2 多级索引结构设计 |
| 5.3 基于多级索引表的检索模块设计 |
| 5.4 系统检索测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）基于CA电子签名自助打印的医学影像信息系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题的意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 主要研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 行业相关概念、技术与标准 |
| 2.1 什么是医学影像 |
| 2.2 医学影像信息系统概念 |
| 2.3 医学影像系统的发展阶段 |
| 2.4 DICOM相关概念 |
| 2.4.1 什么是DICOM |
| 2.4.2 为什么需要DICOM |
| 2.4.3 DICOM传送与存储 |
| 2.5 密钥简介 |
| 2.5.1 密钥的概念 |
| 2.5.2 密钥算法设计 |
| 2.6 CA电子签名 |
| 2.7 医学影像自助打印 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 总体需求 |
| 3.2 功能需求 |
| 3.3 性能要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统设计思想 |
| 4.2 系统设计原则 |
| 4.3 系统设计架构 |
| 4.3.1 系统架构 |
| 4.3.2 系统环境 |
| 4.3.3 数据库设计 |
| 4.3.4 数据流设计 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.4.1 用户登录 |
| 4.4.2 系统主界面 |
| 4.4.3 病人登记 |
| 4.4.4 诊断报告 |
| 4.4.5 临床影像报告 |
| 4.4.6 查询统计 |
| 4.4.7 报告打印 |
| 4.4.8 模板词库 |
| 4.4.9 科室管理 |
| 4.4.10 异构系统集成 |
| 4.4.11 系统设置 |
| 4.5 系统关键算法设计 |
| 4.5.1 公共类函数设计 |
| 4.5.2 RIS与 PACS对接设计 |
| 4.5.3 异构系统集成接口设计 |
| 4.5.4 RIS报告书写与审核算法设计 |
| 4.6 CA电子签名设计 |
| 4.6.1 CA电子签名架构设计 |
| 4.6.2 CA电子签名安全登录设计 |
| 4.6.3 CA电子签名应用流程设计 |
| 4.7 自助打印设计 |
| 4.7.1 自助打印系统设计 |
| 4.7.2 自助打印系统架构设计 |
| 4.7.3 自助打印系统流程设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 数据库实现 |
| 5.2 应用服务器实现 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 用户登录 |
| 5.3.2 系统主界面 |
| 5.3.3 病人登记 |
| 5.3.4 诊断报告 |
| 5.3.5 临床影像报告 |
| 5.3.6 查询统计 |
| 5.3.7 报告打印 |
| 5.3.8 模板词库 |
| 5.3.9 科室管理 |
| 5.3.10 异构系统集成 |
| 5.3.11 系统设置 |
| 5.4 系统功能测试 |
| 5.4.1 系统功能测试 |
| 5.4.2 系统性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于信用积分智能合约的医学图像安全共享方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 医学图像数据共享意义重大 |
| 1.1.2 医学图像共享目前存在的问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医学图像共享领域的发展现状 |
| 1.2.2 区块链技术的发展现状 |
| 1.3 研究问题的提出 |
| 1.4 本文主要工作及组织结构 |
| 1.4.1 本文主要工作 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第2章 区块链技术 |
| 2.1 区块链技术 |
| 2.1.1 区块链技术的体系架构 |
| 2.1.2 区块链数据库构成 |
| 2.1.3 共识机制 |
| 2.1.4 激励机制 |
| 2.2 智能合约技术 |
| 2.2.1 以太坊 |
| 2.2.2 智能合约 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于信用积分智能合约的医学图像安全共享 |
| 3.1 区块链数据库用于记录共享操作日志 |
| 3.2 共享过程的数据存储和访问 |
| 3.3 信用积分智能合约 |
| 3.3.1 信用积分激励机制 |
| 3.3.2 信用积分智能合约 |
| 3.4 医学图像共享平台设计 |
| 3.4.1 共享平台应用架构设计 |
| 3.4.2 业务逻辑层设计 |
| 3.4.3 医学图像数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 医学图像安全共享平台实现及分析 |
| 4.1 医学图像安全共享平台的实现 |
| 4.1.1 医学图像安全共享平台搭建 |
| 4.1.2 以太坊平台的实现 |
| 4.2 功能测试 |
| 4.2.1 用户登录模块 |
| 4.2.2 图像查询模块 |
| 4.2.3 图像上传模块 |
| 4.2.4 以太坊平台 |
| 4.3 方案分析 |
| 第5章 结论和未来展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读学术型硕士学位期间发表的论文、申请专利软着、参与的科研项目与获奖情况 |
（7）面向云PACS系统的医学图像加密算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 PACS发展和医学图像特点分析 |
| 1.2.2 医学图像加密相关理论分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 基于提升小波优化的高分辨率灰阶医学影像加密 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 基于提升小波优化的高分辨率灰阶医学影像加密算法框架 |
| 2.3 基于提升小波的自适应优化 |
| 2.3.1 提升小波分析 |
| 2.3.2 基于改进的软硬阈值法提升小波的稀疏性 |
| 2.3.3 基于改进粒子群算法的提升小波参数优化 |
| 2.3.4 提升小波的参数优化 |
| 2.4 基于提升小波的高分辨率灰阶医学影像加密过程 |
| 2.4.1 低频系数灰度值加密与像素位置置乱 |
| 2.4.2 加解密过程 |
| 2.5 实验及分析 |
| 2.5.1 图像分解效果分析 |
| 2.5.2 直方图分析 |
| 2.5.3 相关性分析 |
| 2.5.4 信息熵分析 |
| 2.5.5 差分分析 |
| 2.5.6 密钥分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密框架 |
| 3.3 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密 |
| 3.3.1 经验模式分解算法 |
| 3.3.2 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密方案 |
| 3.4 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加解密设计 |
| 3.4.1 安全哈希算法密钥的生成 |
| 3.4.2 像素灰度值加密与置乱模式 |
| 3.4.3 自适应加解密过程 |
| 3.5 实验及分析 |
| 3.5.1 直方图分析 |
| 3.5.2 相关性分析 |
| 3.5.3 信息熵分析 |
| 3.5.4 密钥分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于遗传超混沌的高分辨率彩色医学影像加密 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于遗传超混沌的高分辨率彩色医学影像加密框架 |
| 4.3 基于遗传-超混沌的高分辨率彩色医学影像加密算法设计 |
| 4.3.1 遗传算法应用设计 |
| 4.3.2 超混沌算法的基本原理 |
| 4.3.3 基于遗传超混沌系统的高分辨率彩色医学影像加密 |
| 4.4 实验及分析 |
| 4.4.1 直方图分析 |
| 4.4.2 密钥空间和敏感性分析 |
| 4.4.3 信息熵分析 |
| 4.4.4 相关性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于凯莱图和对换的S-盒构造的低分辨率彩色医学影像加密 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 基于凯莱图和对换的S-盒构造的图像加密框架 |
| 5.3 基于凯莱图和对换的S-盒构造 |
| 5.3.1 超混沌Chen系统和凯莱图 |
| 5.3.2 基于凯莱图和对换的S-盒生成算法设计 |
| 5.3.3 基于凯莱图和对换的S-盒生成算法的图像自适应加密 |
| 5.4 实验及分析 |
| 5.4.1 直方图分析 |
| 5.4.2 密钥空间和敏感性分析 |
| 5.4.3 信息熵分析 |
| 5.4.4 相关性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（8）医学影像数据管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 医学影像数据管理现状研究 |
| 2.1 医学影像数据管理研究内容 |
| 2.2 国内外医学影像数据管理现状 |
| 2.2.1 医学影像数据管理与分析 |
| 2.2.2 关系数据库构建 |
| 2.2.3 深度学习在医学影像分析中的应用 |
| 2.2.4 医学影像数据管理实践应用 |
| 2.3 国内外医学影像数据管理的异同点 |
| 2.4 当前医学影像数据管理存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 医务工作者对医学影像数据管理的需求分析 |
| 3.1 问卷的设计与发放 |
| 3.1.1 调查问卷的设计与构建 |
| 3.1.2 问卷的发放与回收 |
| 3.2 调查对象基本特征分析 |
| 3.3 问卷科学性检验 |
| 3.3.1 信度分析 |
| 3.3.2 效度分析 |
| 3.3.3 项目分析 |
| 3.4 影响因素分析 |
| 3.4.1 变量描述性统计分析 |
| 3.4.2 变量主成分分析 |
| 3.4.3 变量方差分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 医学影像及诊断信息的组织管理 |
| 4.1 医学影像数据管理方法流程 |
| 4.2 医学影像数据管理CNN-LSTM模型的构建与优化 |
| 4.3 医学影像及诊断信息的数据采集 |
| 4.4 基于CNN模型的医学影像特征提取 |
| 4.5 基于LSTM模型的医学影像分类识别 |
| 4.6 医学影像及诊断信息组织管理的科学性 |
| 4.7 数据生命周期管理视角下的医学影像数据-生命价值曲线 |
| 4.7.1 数据生命周期管理基本概念 |
| 4.7.2 医学影像数据生命-价值曲线 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 医学影像数据的关联存储研究 |
| 5.1 医学影像数据关联存储的相关概念 |
| 5.1.1 DICOM标准 |
| 5.1.2 PACS系统 |
| 5.1.3 医学影像数据库 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.3 医学影像智能数据库的建立与管理 |
| 5.3.1 DICOM接口模块 |
| 5.3.2 用户接口模块 |
| 5.3.3 医学影像智能数据库构建模块 |
| 5.4 医学影像智能数据库系统的实现 |
| 5.4.1 开发平台 |
| 5.4.2 数据库系统的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 医学影像数据管理方法的应用分析 |
| 6.1 应用目标与原则 |
| 6.1.1 应用目标 |
| 6.1.2 应用原则 |
| 6.2 医学影像数据管理方法应用的具体领域 |
| 6.2.1 智能医疗辅助诊断的推动与发展 |
| 6.2.2 医学影像元数据格式与传输标准的规范 |
| 6.2.3 人类流行病的预测预防 |
| 6.2.4 个人健康档案的构建 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究不足 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 |
| 附录 |
（9）基于DICOM标准的医学文件研究与处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 课题内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 DICOM标准与数据结构 |
| 2.1 DICOM标准简介 |
| 2.2 DICOM信息模型 |
| 2.3 DICOM标准信息层次结构 |
| 2.4 DICOM数据结构 |
| 2.4.1 DICOM数据元素 |
| 2.4.2 DICOM文件头 |
| 2.5 DICOM数据集和数据字典 |
| 2.6 开发工具与平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 DICOM医学文件解析的分析与实现 |
| 3.1 DICOM医学文件内容解析 |
| 3.2 DICOM医学图像的解析 |
| 3.2.1 与图像信息相关数据元素 |
| 3.2.2 灰度图像的解析 |
| 3.2.3 彩色图像的解析 |
| 3.3 解析结果显示与存储 |
| 3.3.1 文件内容解析的实现与存储 |
| 3.3.2 图像的显示与存储 |
| 3.4 动态多帧图像的播放 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 医学图像处理的分析与实现 |
| 4.1 调窗 |
| 4.2 阈值分割 |
| 4.2.1 迭代阈值法 |
| 4.2.2 Otsu方法 |
| 4.2.3 最大熵阈值法 |
| 4.2.4 Sauvola方法和Bernsen方法 |
| 4.3 边缘检测 |
| 4.3.1 图像的梯度与梯度算子 |
| 4.3.2 Laplace方法 |
| 4.3.3 Canny边缘检测 |
| 4.4 基于K-Means算法的图像分割 |
| 4.5 反色 |
| 4.6 彩色医学图像处理 |
| 4.6.1 HSI与 RGB之间的彩色转换 |
| 4.6.2 彩色图像的增强 |
| 4.6.3 彩色图像的反色 |
| 4.6.4 彩色图像的灰度化处理 |
| 4.7 医学图像的伪彩色处理 |
| 4.7.1 灰度分层法 |
| 4.7.2 灰度变换法 |
| 4.7.3 基于HSI颜色空间伪彩色方法 |
| 4.7.4 基于梯度的伪彩色方法 |
| 4.8 关键代码实现 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 辅助观测与记录功能的分析与实现 |
| 5.1 辅助测量功能 |
| 5.2 数据字典的扩展 |
| 5.3 图像直方图信息显示 |
| 5.4 患者诊断信息存储 |
| 5.5 关键代码实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 医学文件处理系统的实现与测试 |
| 6.1 系统功能及开发环境 |
| 6.2 系统的模块划分 |
| 6.2.1 医学文件解析模块 |
| 6.2.2 医学图像处理模块 |
| 6.2.3 辅助测量与记录模块 |
| 6.3 系统的测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）临床医学影像通讯与存储系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 选题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 理论基础概述 |
| 2.1 PACS结构分析 |
| 2.2 DICOM技术标准 |
| 2.2.1 DICOM概述 |
| 2.2.2 DICOM内容 |
| 2.3 HL7及IHE标准 |
| 2.3.1 HL7标准 |
| 2.3.2 IHE标准 |
| 2.4 图像增强技术 |
| 2.4.1 空间域增强技术 |
| 2.4.2 频域增强技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 血管减影图像处理算法研究 |
| 3.1 DSA成像原理概述 |
| 3.2 DSA医学影像特点分析 |
| 3.3 DSA图像增强算法设计 |
| 3.3.1 图像序列预处理 |
| 3.3.2 图像序列对数变换 |
| 3.3.3 图像灰度映射处理 |
| 3.3.4 图像背景模板创建 |
| 3.3.5 图像序列增强模板创建 |
| 3.3.6 血管减影图像增强处理 |
| 3.3.7 图像位宽变换处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统功能设计与实现 |
| 4.1 系统开发目标分析 |
| 4.2 系统功能设计原则 |
| 4.3 系统总体架构设计 |
| 4.3.1 系统逻辑架构设计 |
| 4.3.2 系统网络结构设计 |
| 4.3.3 系统技术架构设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4.2 数据库表清单 |
| 4.4.3 数据表结构设计 |
| 4.5 系统核心功能设计与实现 |
| 4.5.1 登记管理功能 |
| 4.5.2 拍片管理功能 |
| 4.5.3 报告管理功能 |
| 4.5.4 配置管理功能 |
| 4.5.5 影像后处理功能 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统测试用例 |
| 5.3 系统测试结果 |
| 5.3.1 功能性测试结果 |
| 5.3.2 稳定性测试结果 |
| 5.3.3 易用性测试结果 |
| 5.3.4 性能测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作成果总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、医学影像的图像存储及通信系统(PACS)（论文参考文献）
- [1]物流从业人员医疗诊断辅助PACS系统的设计与开发[D]. 刘瑞卿. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]智能PACS的设计与实现[D]. 杜晓珍. 郑州大学, 2020(02)
- [3]医学影像信息系统中的智能化报告技术研究[D]. 谢哲. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(03)
- [4]基于实时流处理的医学影像处理系统[D]. 翁小松. 华中科技大学, 2020(01)
- [5]基于CA电子签名自助打印的医学影像信息系统的设计与实现[D]. 陈展钦. 华南理工大学, 2019(02)
- [6]基于信用积分智能合约的医学图像安全共享方法研究[D]. 童宁. 湘潭大学, 2019(02)
- [7]面向云PACS系统的医学图像加密算法研究[D]. 王健. 燕山大学, 2019(06)
- [8]医学影像数据管理方法研究[D]. 黄江珊. 江苏大学, 2019(03)
- [9]基于DICOM标准的医学文件研究与处理[D]. 丁磊. 电子科技大学, 2019(01)
- [10]临床医学影像通讯与存储系统设计与实现[D]. 吴朕. 西南科技大学, 2018(05)