一、建立PACS系统的关键技术及应用（论文文献综述）
黄干,万良荣,姚旭峰,刘建军[1]（2021）在《核医学教学模式的应用探索》文中提出核医学属于医学影像学范畴的特殊医学学科,其专业特性较强,而且近年来核医学领域发展迅速,许多传统核医学内容已被取代,多功能核医学显像已经逐步进入临床实践并得到广泛应用。这也使得在临床教学过程中,需要采用合理的技巧促使核医学理论教学工作质量得以提升。此外,PBL、TBL及CBL等主流医学教学模式已在临床教学中得到广泛应用并取得良好的效果,但同时也存在诸多不足,而传统医学教育模式已不能满足现代医学对高素质医学人才的需求。为此,基于主流医学教育模式,将多种教学模式优势进行优化整合,探索新的核医学教学模式,提高核医学教学质量显得十分必要。
荣伟[2]（2021）在《基于云端的眼科医学影像数据管理系统设计》文中研究表明本文主要对PACS系统做了基本的调查,了解其主要结构和功能,指出与传统的胶片保存数据相比的优势,并与欧洲、美洲以及日本等发达的国家相对比,探讨了PACS系统在我国发展的必要性。同时,本文也根据DICOM与HL-7标准设计出一个用于眼部医学影像数字化管理的EyePacs系统。它可以完成对医学影像的实时获取和查阅,能够利用数据库对影像和其包含的重要信息进行保存,并传到我们的服务器中。同时,这个系统也可以让医生和医疗工作者对图像进行后期的数字化处理和标注。
刘瑞卿[3]（2021）在《物流从业人员医疗诊断辅助PACS系统的设计与开发》文中进行了进一步梳理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。
乔艳丽,张旭[4]（2021）在《医院数字化建设中PACS系统的建设》文中指出本文通过对医院数字化建设中PACS系统的建设与发展进行探索,总结了医院数字化建设中PACS系统的建设与发展的关键途径,从而推动医院信息化的发展。随着计算机技术、智能技术、网络技术和数字技术的飞速发展,我国已进入数字化、智能化信息时代。数字化、智能化已广泛应用于社会的各个领域。医学影像PACS系统也广泛应用于医院,医院数字化建设中PACS系统在医院的一个关键部门,为承担疾病的筛查、诊断和处理相关数据信息提供一个强大的基础。因此,医院需不断完善医院的信息系统,建立PACS系统,从而提高医院运营的质量和效率,确保为患者提供更好的服务。
卢敬泰,牟培源,刘全斌,李子木,张翰章[5]（2021）在《基于星际文件系统的医学影像存储架构研究》文中提出介绍了针对三甲综合性医院影像归档和通信系统（PACS）医学影像存储的安全性和稳定性等问题,提出了一种基于星际文件系统（IPFS）的医学影像存储架构,这种架构具有有效防止误删、更能抵抗计算机病毒入侵、更高的可管理性及更有效地防止恶意攻击保证影像安全等优点。
陈蓓,唐义坤[6]（2021）在《边远地区区域影像系统建设与应用》文中提出基于甘孜藏族自治州地域分布广泛,交通不便,基层医疗资源匮乏,基层医生业务水平较低的现状,四川大学华西医院甘孜医院·甘孜藏族自治州人民医院逐步进行院内及区域PACS系统的建设,将优质资源下沉,方便地处边远的农牧民群众看病就医。本文介绍了区域PACS系统建设架构及功能,并根据实际使用情况分析建设成效及经验,以期通过区域PACS系统的建设加强联盟医院业务联动,解决基层医院专科医生缺乏的问题,并提升医生影像判读水平,助推民族地区医疗发展。
何建斌,徐孝宸,方帅浩,卢喜标[7]（2020）在《远程影像与PACS系统在放射科数字化管理中的应用效果》文中进行了进一步梳理目的:探讨远程影像与PACS系统在放射科数字化管理中的应用效果。方法:医院从2018年7月开始将远程影像与PACS系统用于放射科的数字化管理,将2018年1～6月设为实施前,2018年7～12月设为实施后,比较实施前后放射科的工作效率和检测的准确性。结果:实施后,放射科未发生受检患者信息不全和影像伪影情况,报告合格率和诊断符合率明显提高（P<0.05）;单日检查部位明显增多,单个部位检查耗时明显缩短（P<0.05）;工作人员对管理效果的评分明显提高（P<0.05）。结论:远程影像与PACS系统用于放射科数字化管理,能够提升管理质量和效果,促进医院整体管理水平的提高。
李强[8]（2020）在《基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究》文中研究表明目的意义:发育性髋关节发育不良（Developmental dysplasia of the hip,DDH）是骨科常见病,该病重在早期诊断、早期治疗。虽然现在有超声和X线片等多种筛查和诊断方法,但在早期DDH患者往往没有症状或症状较轻,影像学也可能没有明显改变,同时地区间特别是基层地区医疗水平的差异明显,缺少专业的骨科及影像科医师,目前仍有大量患者被漏诊。因没有得到恰当的治疗,多数患者在20-40岁时症状逐渐加重,而发展成髋关节炎,甚至需要关节置换。膝内翻畸形和膝外翻畸形是很常见的关节畸形,流行病学研究表明双膝内、外翻的患者约占研究人群的25%和60%。可能是原发性或与生长板或骨形成疾病有关。膝关节成角畸形轻者影响患者下肢美观,重者影响患者下肢运动功能、性格、家庭等方面。临床中如未能对膝关节角度进行精确测量和评估,常常容易造成漏诊。如果没能早期诊断并及时矫正畸形定会逐渐超出生理极限而产生疼痛和活动受限等症状,引起膝关节骨性关节炎。随着“保髋”、“保膝”理念的不断深入和普及,对于此类疾病的早期诊断、预防及矫正治疗显得越来越重要。临床迫切需要一个简单而经济有效的科学工具,对大量的骨盆正位片和下肢全长片进行快速准确的筛查,协助早期诊断DDH和膝关节内外翻,初步评估其病变程度。近年来,医疗人工智能技术取得一系列进步,在部分领域已到达甚至超过专业医师水平,具有准确率高、识别速度快、临床应用空间广泛等优势。结合以上临床问题、收集影像数据,提出构建测量sharp角、中心边缘角（Center-edge angle,CEA）、髋膝踝角（Hip-Knee-Ankle angle,HKA）和辅助诊断DDH的人工智能（Artificial Intelligence,AI）模型,快速、准确地对大批量骨科影像进行筛查,降低DDH和膝关节内外翻的漏诊误诊,让此类患者得到早期诊断和治疗。材料方法:1.第2、3章收集吉林大学第二医院图像归档与通信系统（picture archiving and communications system,PACS）中12528和13332例骨盆正位X线片,随机抽取101张和104张骨盆正位X线片不加入模型训练,当作为随机病例参与对模型的验证。对其余图片进行标注、预处理后输入改进的Mask R-CNN模型进行模型训练和测试,合成进行模型训练和构建测试的环境,分别构建自动测量sharp角和自动测量CEA两个模型。两个模型与三位医生测量角度结果通过卡方检验、t检验、Kappa检验、Kendall W一致性检验等方法进行统计分析,验证新模型的准确性和高效率。2.第4章收集医院PACS系统中12325例骨盆正位X线片,随机抽取100张作为测试数据,测试数据不加入模型训练。基于改进的Mask R-CNN算法,通过对12225张骨盆正位片标注数据进行深度学习（Deep Learning,DL）,将各角度对应的临床诊断写入模型,构建同时测量髋臼sharp角和CEA并依据角度辅助诊断DDH的模型。邀请30位三甲医院骨科医生（10名主任医生、10名副主任医师、10名主治医师）与该模型进行DDH诊断比赛,基于骨盆正位X线片依据sharp和CEA测量结果诊断DDH的模型与30名骨科医生对100例骨盆正位片进行诊断准确率和效率进行对比分析。3.第5章收集医院PACS系统中738张下肢全长X线片,随机选出100张下肢全长X线片为验证测试数据,验证测试数据不加入模型训练。对其余下肢全长X线片图像进行标注、预处理后输入改进的分割模型进行模型训练和测试,构建并验证自动测量HKA角模型。对自动测量HKA角模型的分割性能进行评估,并和三位医生测量结果进行统计分析。研究结果:1.第2章自动测量髋臼sharp角模型测量sharp角左右侧平均值分别为40.067±4.087°和40.653±4.214°,三位医生测量的左右侧平均值分别为39.353±6.738°和39.821±6.986°,医生测量平均值做为约定真值,模型组与医生组测量结果无明显差别。模型测量101张骨盆正位片的sharp角用时为120秒,医生平均用时150分钟,模型在测量效率方面有绝对优势。模型和医生通过测量sharp角来评价骨盆髋臼结果与最终诊断结果一致性比较,由kappa检验结果可见,模型与最终诊断结果基本一致（P<0.05）。验证了该模型在预测关键特征点、测量sharp角和评估髋臼的准确性。2.第3章自动测量髋臼CEA的模型测量CEA左右侧均值分别为29.46±6.98°和27.92±6.56°;三位医生测量CEA左右侧均值分别为29.85±6.92°和27.75±6.45°。经配对样本t检验分析,左右侧测量值和医生测量平均值间差异均无统计学意义（P>0.05）。选择Kendall W一致性检验方法,得到左侧Kendall W=0.994,P<0.001;右侧Kendall W=0.995,P<0.001,模型与医生测量值呈现高度一致性,验证了该模型在识别关键点及测量髋臼CEA的准确性。3.第4章辅助诊断DDH的模型与30位骨科医生诊断100例骨盆正位片用时和得分进行对比分析结果显示,模型用时134秒,得93分;主任医师组平均用时576.2秒,平均得83.4分;副主任医师组平均用时916.1秒,平均得66.4分;主治医师组平均用时557.0秒,平均得50.8分;所有医生平均用时683.1秒,平均得分66.9分。该模型通过骨盆正位X线片诊断DDH得分高于主任医师组,我们认为该模型通过骨盆正位X线片诊断DDH的水平达到甚至超过专家级水平。4.第5章对自动测量HKA角的模型的三个网络的分割性能进行评估,各深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN）的Dice、Recall和Precision值分别为股骨头84.13%、83.21%和86.42%;膝关节93.45%、91.17%和96.16%;踝关节81.79%、76.80%和88.71%。选择3个骨科医生的测量值进行比较,三个医生的测量结果无差异（F=1.041,P>0.05）且一致性较高（Kendall’s W=0.997,P<0.001）。将3个医生的测量平均值作为约定真值,为169.32°±9.88°,模型预测值为169.81±9.61°。两组数据差异无统计学意义（t=0.280,P=0.780）且一致性较高（ICC=0.998,P<0.001）。验证了该模型分割股骨头、膝关节、髋关节和计算中心点测量HKA角的准确性。研究结论:本研究通过对Mask R-CNN算法和分割算法的改进,将通过标注的大量骨盆正位X线片和下肢全长片图像数据输入模型进行训练和测试,成功构建了四个全新有效的医疗模型,分别是自动测量髋臼sharp角模型、自动测量髋臼CEA模型、根据骨盆正位X线片诊断DDH模型、自动测量HKA角模型。四种模型可以对X线片泪滴下缘、股骨头中心点、髋臼外缘、膝关节中心点、踝关节中心点等关键点进行精准定位,根据识别的关键点自动绘制测量sharp角、CEA及HKA角,将不同度数对应的临床诊断用代码写入模型,该模型依据测量到的角度根据诊断标准输出诊断结果。这为骨科影像测量与评估提供了一种新型智能化的测量工具。还为基层和诊断经验较少的医生提供了一个新的可靠的诊断筛查DDH、膝关节内外翻的新方法,将提高基层DDH、膝内外翻的诊断水平,促进医疗公平性。通过本研究验证了Mask R-CNN模型和分割算法在骨科影像测量方面的巨大优势,为骨科影像智能化自动化测量、评估、分类及诊断打下了很好的研究基础。同时给大批量骨盆正位片和下肢全长片进行DDH、膝关节内外翻筛查提供了可能性。通过筛查早期明确诊断,在未出现软骨退变之前帮助临床医生做出决策,制定治疗方案,改善预后。本论文提出的改进型的Mask R-CNN模型及分割模型,不仅能够分担临床病例测量和辅助诊断工作,而且帮助医生节约诊疗时间,提高医疗效率,具有十分重要的临床意义。
王志梅,陈庆[9]（2020）在《教学型PACS系统的研究与开发》文中进行了进一步梳理现今所有PACS系统均针对医院而设计开发,而教学型PACS系统并未见相关产品出现,本文以齐鲁医药学院自主研究的教学型PACS系统为例,主要介绍教学型PACS系统的设计理念及相关技术,并对其进行测试、运行及评价,以期与相关兄弟院校共同探讨。
杜晓珍[10]（2020）在《智能PACS的设计与实现》文中研究指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。
二、建立PACS系统的关键技术及应用（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、建立PACS系统的关键技术及应用（论文提纲范文）
（1）核医学教学模式的应用探索（论文提纲范文）
| 1 核医学教学特点 |
| 2 主流医学教学模式 |
| 2.1 PBL教学法 |
| 2.2 TBL教学法 |
| 2.3 CBL教学法 |
| 3 核医学教学模式探索 |
| 3.1 联合式教学模式 |
| 3.2 信息化教学模式 |
| 4 总结 |
（2）基于云端的眼科医学影像数据管理系统设计（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2系统应用优势 |
| 3医学影像数据管理系统Eye Pacs结构与功能 |
| 3.1 影像及其数据装载和处理子系统 |
| 3.2 数据传输网络设计 |
| 3.3 Eye Pacs系统服务器设计 |
| 3.4 Eye Pacs系统架构 |
| 4结语 |
（3）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 |
（4）医院数字化建设中PACS系统的建设（论文提纲范文）
| 1 目前医院信息系统存在的问题 |
| 2 PACS系统 |
| 2.1 PACS系统概述 |
| 2.2 PACS系统的主要组成部分 |
| 2.3 PACS系统特点 |
| 3 系统设计原则 |
| 3.1 实用性 |
| 3.2 先进性 |
| 3.3 可靠性 |
| 3.4 可扩展性 |
| 3.5 安全性 |
| 4 PACS系统的功能分析 |
| 4.1 有效提高临床医学诊断水平 |
| 4.2 成熟的成像技术平台 |
| 4.3 方便细致的系统管理功能 |
| 4.4 统一的操作界面和特点 |
| 4.5 优秀的临床管理特点 |
| 4.6 稳定的后台服务模式 |
| 5 PACS系统在医院信息系统中的建设以及应用 |
| 6 加强PACS系统在医院的应用方法 |
| 6.1 扩展PACS系统的图像存储容量 |
| 6.2 PACS图像增强技术 |
| 7 小结 |
（5）基于星际文件系统的医学影像存储架构研究（论文提纲范文）
| 1 传统医学影像存储架构 |
| 1.1 大影像设备科室 |
| 1.2 超声室、病理室、内镜室等科室 |
| 1.3 临床阅片工作站 |
| 2 星际文件系统相关核心技术 |
| 2.1 分布式哈希表 |
| 2.2 块交换协议 |
| 2.3 版本控制系统 |
| 2.4 自验证文件系统 |
| 3 基于星际文件系统的医学影像存储架构 |
| 4 基于星际文件系统的医学影像存储架构的优势 |
| 4.1 有效防止误删除 |
| 4.2 更能抵抗计算机病毒入侵 |
| 4.3 具有更高的可管理性 |
| 4.4 有效防止恶意的攻击，影像更具安全性 |
| 5 结语 |
（6）边远地区区域影像系统建设与应用（论文提纲范文）
| 1 系统架构及功能 |
| 2 试点建设及使用情况 |
| 3 区域体系建设及收费机制 |
| 3.1 区域编码规则 |
| 3.2 区域网络（IP）规划 |
| 3.3 收费及收益分配机制 |
| 4 总结 |
（7）远程影像与PACS系统在放射科数字化管理中的应用效果（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 PACS系统在放射科数字化管理中的应用 |
| 1.2.2 远程影像系统在放射科数字化管理中的应用 |
| 1.3 观察指标 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 实施前后报告合格率和诊断符合率比较 |
| 2.2 实施前后单日检查部位和单个部位检查耗时比较 |
| 2.3 实施前后管理效果评分比较 |
| 3 讨论 |
（8）基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩写词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 DDH影像学诊断方法的研究进展 |
| 1.2.1 超声影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.2 骨盆正位X线诊断DDH及特征 |
| 1.2.3 CT影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.4 MRI影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 AI在骨科领域的应用研究进展 |
| 1.3.1 AI在医疗领域的发展概况 |
| 1.3.2 AI技术在骨科领域的应用 |
| 1.3.3 AI技术在骨科领域的应用局限性与研究方向 |
| 第2章 深度神经网络在骨科影像测量与评估的研究进展 |
| 2.1 Mask-R-CNN自动检测关键点测量角度 |
| 2.1.1 MASK-R-CNN模型的概述及结构 |
| 2.1.2 MASK-R-CNN模型的特点 |
| 2.1.3 MASK-R-CNN算法用于医学影像关键点定位 |
| 2.2 分割网络确定待检测部位(或器官)辅助角度测量 |
| 2.2.1 分割算法的结构 |
| 2.2.2 分割算法的特征 |
| 2.3 DNN在骨科影像角度测量与评估的研究 |
| 2.4 DNN在骨科影像角度测量与评估面临的问题及方向 |
| 2.5 总结 |
| 第3章 智能测量髋臼sharp角辅助诊断DDH的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 3.2.1 数据集 |
| 3.2.2 标注骨盆正位X线片图像 |
| 3.2.3 预处理训练的X线片图像 |
| 3.2.4 Mask R-CNN模型的改进 |
| 3.2.5 训练和测试Mask R-CNN模型 |
| 3.2.6 Mask R-CNN代码来源 |
| 3.2.7 角度测量与辅助诊断 |
| 3.2.8 实验硬件和软件配置 |
| 3.2.9 统计分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 模型测量sharp角的准确性 |
| 3.3.2 模型测量sharp角用时 |
| 3.3.3 模型通过测量sharp角评估髋臼的发育状态 |
| 3.3.4 模型测量sharp角评价骨盆髋臼的准确度 |
| 3.3.5 模型通过测量sharp角辅助诊断DDH |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 DNN模型用于医学图像研究的选择 |
| 3.4.2 改进的Mask R-CNN精准识别图像图像关键点 |
| 3.4.3 模型辅助测量sharp角减轻医生工作压力 |
| 3.4.4 模型可提高基层的医疗效率促进医疗公平性 |
| 3.4.5 模型大批量筛查降低漏诊误诊 |
| 3.4.6 本研究的不足 |
| 3.5 结论 |
| 第4章 骨盆正位片髋臼CEA的自动测量算法及应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 4.2.1 数据集 |
| 4.2.2 标注数据及图片预处理 |
| 4.2.3 模型的改进、训练和测试 |
| 4.2.4 测量方法 |
| 4.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 4.2.6 统计分析 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 三位医生测量数值差异性分析 |
| 4.3.2 模型测量值与三位医生测量数值差异性分析 |
| 4.3.3 医生测量与测量结果的差异性比较 |
| 4.3.4 医生测量与模型测量结果的一致性分析 |
| 4.3.5 医生与模型测量用时 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 基于Mask-R-CNN算法构建测量CEA人工智能模型 |
| 4.4.2 测量CEA深度神经网络结构分析 |
| 4.4.3 验证测量髋臼CEA模型的准确性有效性 |
| 4.4.4 测量CEA模型的局限性 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 髋臼Sharp角和CEA的测量方法及辅助诊疗DDH的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 5.2.1 数据集 |
| 5.2.2 标注及预处理 |
| 5.2.3 神经网络模型改进、训练和测试 |
| 5.2.4 角度测量与DDH诊断 |
| 5.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 5.2.6 统计方法 |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 三位医生测量数值差异性分析 |
| 5.3.2 模型测量结果与医生测量的差异性比较 |
| 5.3.3 模型测量结果与医生测量值的一致性分析 |
| 5.3.4 模型与医生测量用时 |
| 5.3.5 医生用时和得分情况与机器测量的比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 根据骨盆正位片关键点位置的特征选择检测算法 |
| 5.4.2 模型诊断DDH得分比主任医师组高 |
| 5.4.3 对骨盆平片进行筛查辅助早诊断DDH |
| 5.4.4 测量sharp角 CEA促进临床研究 |
| 5.4.5 在术前规划和术中应用拓展的可能 |
| 5.4.6 改进措施 |
| 5.4.7 算法有助于建设高效的医疗卫生服务体系 |
| 5.4.8 未来工作 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 HKA角图像分割算法及验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料和方法(模型构建及训练) |
| 6.2.1 数据集 |
| 6.2.2 X线片图像分割标注 |
| 6.2.3 实验方法 |
| 6.2.4 分割评级指标 |
| 6.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 6.2.6 统计分析 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 分割性能评价 |
| 6.3.2 评价结果 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 基于深度学习测量HKA角模型的成功构建 |
| 6.4.2 该模型对HKA角的预测有效可靠 |
| 6.4.3 本研究的不足 |
| 6.5 结论 |
| 第7章 总结 |
| 本文创新点 |
| 未来工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 补充表1 模型和三位医生对101张骨盆正位片行sharp角测量 |
| 补充表2 模型和医生测量sharp角分别所用时间(单位:秒) |
| 补充表3 根据sharp角评估骨盆髋臼情况 |
| 补充表4 模型和三位医生对104张骨盆正位片行CEA测量 |
| 补充表5 模型和三位医生对100 张骨盆正位片行sharp角CEA测量 |
| 补充表6 模型与30位医生诊断100例骨盆正位片用时和得分表 |
| 根据X线片初步诊断DDH的测试试卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）教学型PACS系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研发内容 |
| 2 教学型PACS C/S框架设计 |
| 3 教学型PACS B/S框架设计 |
| 4 总结 |
| 5 不足之处 |
（10）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 |
四、建立PACS系统的关键技术及应用（论文参考文献）
- [1]核医学教学模式的应用探索[J]. 黄干,万良荣,姚旭峰,刘建军. 中国继续医学教育, 2021(28)
- [2]基于云端的眼科医学影像数据管理系统设计[J]. 荣伟. 信息记录材料, 2021(09)
- [3]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)
- [4]医院数字化建设中PACS系统的建设[J]. 乔艳丽,张旭. 电子技术与软件工程, 2021(09)
- [5]基于星际文件系统的医学影像存储架构研究[J]. 卢敬泰,牟培源,刘全斌,李子木,张翰章. 中华医学图书情报杂志, 2021(03)
- [6]边远地区区域影像系统建设与应用[J]. 陈蓓,唐义坤. 医学信息, 2021(01)
- [7]远程影像与PACS系统在放射科数字化管理中的应用效果[J]. 何建斌,徐孝宸,方帅浩,卢喜标. 中医药管理杂志, 2020(22)
- [8]基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究[D]. 李强. 吉林大学, 2020(03)
- [9]教学型PACS系统的研究与开发[J]. 王志梅,陈庆. 信息技术与信息化, 2020(10)
- [10]智能PACS的设计与实现[D]. 杜晓珍. 郑州大学, 2020(02)