影像循证的计算机辅助
机器正在越来越多地帮助医生来获得医学的“证”(Evidence)和对这些证的“示”(Visualization,“可视化”)。同时,对机器本身的智能化要求也越来越高。当前,影像循证要求的机器辅助,已经达到了模拟医生处理操作的“智能读片流”和应用这些读片流的“智能预处理”阶段。<br> 医学影像这种“证”,其原始状态可看作是扫查重建出的二维切层影像,机器辅助的基本二维“示”工具有窗宽窗位、放大缩小、面积周长等。当一次扫查的切层影像数量达到几十幅时,二维阅片不堪重负,这使“示”能力如MIP/MPR乃至V RT等三维阅片在多年前已经成为常规。随着一次采集的影像数量达到几百上千幅,并开始容纳时间轴等新的采集参数,从影像中能够而且需要获取的“证”越来越多,即,从机器的原始采集数据和简单形态学信息开发出经医学界公认各种算法和知识库运算处理过的更高层面的“证(或称处理结果[Results]、阳性发现[Findings]、病征所见[Findings]、病证[Evidences])”。
医学影像、循证、机器、处理结果、智能化、二维、采集数据、阅片、原始状态、医生、信息开发、扫查、切层、辅助、窗宽窗位、处理操作、采集参数、知识库、预处理、形态学
TP3;R74
2013-10-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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