一、PACS系统中显示器的选择（论文文献综述）
杜晓珍[1]（2020）在《智能PACS的设计与实现》文中指出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。
翁小松[2]（2020）在《基于实时流处理的医学影像处理系统》文中进行了进一步梳理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。
李雪军[3]（2018）在《医学影像自助打印系统研究与实现》文中研究说明医学影像自助打印系统是建立在医院原有的PACS（Picture Archiving and Communication Systems）系统之上,方便病人存取医学影像（CT、核磁、胸透等）而建立的独立系统,它集医学影像的传输、识别、存储、调用、打印等功能于一身,节省了病人排队等待的大量时间,使医生专心病人病情诊断和治疗,解脱了医生大量无关的事务,为医院的以病人为中心的服务提供了坚实的基础。本文详细阐述在windows平台下通过C#、C++语言结合SQLServer数据库实现医学影像自助打印系统全过程:首先,为了传输与解析医院现有PACS系统中的医学影像,我们了解了它的组成与其医学影像的存储格式,并有针对性地选择了DICOM协议将医学影像从PACS传入本系统。其次,为了识别得到的医学影像,我们基于OCR（Optical Character Recognition,光学字符识别）识别方法,将图像进行了图像去噪（去除图像传输过程中的各种噪声干扰而造成的图像质量下降）,灰度处理（将图像组成的各个部分转换成RGB三原色对应的数值）及二值化（将整个图像呈现出明显的黑白效果）处理等操作,最终得到了便于识别的图像。为应对较难识别病人信息的医学影像,我们还创建了识别字库。最后,为了实现病人的自助打印,我们利用SQLServers视图技术匹配医嘱报告与医学影像、提供了自助打印系统的功能模块图,并最终通过C++和C#编码实现了整个系统。根据医学影像自助打印系统的特点,为了尽可能满足用户需求,本文还利用C#语言实现了病人B超的TCP传输、调用iTextSharp插件识别B超内容及病人打印B超的整个过程。
冯雪[4]（2017）在《DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究》文中指出PACS 系统即 Picture Archiving and Communication System,也称医学影像信息系统,与医院信息系统HIS（Hospital Information System）、检验信息系统LIS（Laboratory Information System）、电子病历系统 EMRS（Equipment Maintenance Reporting System）等系统共同构成了现代数字化医院的应用体系。PACS系统以数字化医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心,解决放射科等医学图像产生科室的数字化流程问题,并进一步解决图像处理、数据挖掘等高级应用问题。PACS系统的一系列核心功能,如图像采集、图像传输、图像存储、诊断报告等都基于一个国际标准 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）,即医学数字成像和通信标准,当前基于DICOM标准的各项科学研究成为数字医疗领域的一大热点问题。DICOM标准给放射学流程带来了革命性的改变,变传统检查流程为全数字化的工作流程,使高级医学图像应用成为可能。DICOM数据是.dcm后缀,表明这是一个遵循DICOM标准的图像数据。DICOM图像数据包含相关的图像序列和一个头文件,头文件依照DICOM标准的定义包含有图像相关的语义,如患者相关信息、检查设备相关信息、诊断描述相关信息等。这些信息给对应的图像序列营造了一个丰富的语义环境,赋予了对应的图像序列一个丰富的语义标识,为针对这个图像序列的语义挖掘奠定了基础。PACS系统经过长年的使用生产了大量的DICOM图像数据,这些数据囊括了各个医疗学科的相关图像,图像携带了各个学科的语义信息,整个DICOM数据库就是一个医疗全学科诊断学知识库。基于它的语义特性,该数据库已成为数字医学管理和研究的重要对象,如何对其进行科学的组织和管理,使其在医疗、科研、教学中发挥应有的作用,成为DICOM标准相关研究的一个热门课题。语义Web技术可以很好的解决DICOM数据的语义重用问题,它基于描述逻辑和本体论等相关技术对领域信息进行描述和逻辑推理。目前大量的研究工作致力于语义Web相关技术。从构建的角度来看,DICOM数据库包含大量诊断语义信息,为了使相关应用能够对其访问和处理、重用和共享,从中抽取本体和描述逻辑知识库已经成为DICOM标准研究领域中的一个热点。从存储的角度来看,DICOM本体和描述逻辑知识库是规模庞大的,如何有效地存储进这些资源变得越来越重要。应当指出的是,PACS系统应用中存在着不精确和不确定信息,尤其是诊断语言中因个语言人习惯、同义词、近义词的使用等而使图像携带的诊断信息含有更多的不确定性和不精确性。为了表示与推理类似现实应用中广泛存在的模糊知识,使语义Web具有处理模糊知识的能力,当前已有大量的研究工作致力于本体的模糊扩展,相应的,模糊本体的抽取、存储和查询也成为热点研究问题。从知识重用的角度看,构建模糊DICOM本体的目标是在其上实现智能查询。因此,面向模糊本体的模糊语义查询扩展技术和查询优化技术也是一个重要的研究方向。DICOM早期版本给出了结构化报告SR（Structured Report）的信息对象IOD（Information object definition）的定义,在最新的2015版中对其进行了升级,使SR符合HL7（Health Level 7）标准。SR将DICOM图像数据诊断报告按照标准结构组织起来,并使用代码表达诊断医学的相关概念,解决了传统的诊断报告与图像数据分离的问题,也使DICOM图像数据携带了更多的诊断医学领域的语义信息。目前,关于DICOMSR的开发与应用研究,已经成为国内外研究的热点,然而问题与挑战依然存在。目前,精确化定义的SR并不能表示实际应用中的模糊语义,也无法解决用户的模糊查询问题。纵观国内外,目前并没有将模糊技术应用于DICOM SR的扩展和查询的研究。为此,本文系统地研究了 DICOM标准的模糊化扩展和智能语义查询问题,具体的研究工作包括以下五个方面:（1）针对PACS系统和DICOM标准的特点,分析了 DICOM标准模糊化扩展的技术路径,首先在已有研究工作的基础上给出了 PACS系统本体演化和DICOM标准模糊化扩展中的4种数据描述模式的经典形式化模型,包括PACS系统的ER概念模型、关系数据库模型、XML模型、OWL本体模型定义,并进一步基于模糊理论对这4种经典模型进行模糊化扩展,提出了这4种模型的模糊逻辑扩展的形式化定义。最后基于经典关系模式到本体的映射方法给出了映射方法的模糊化扩展,用于实现从PACS系统的模糊关系模式到模糊DICOM本体的映射。（2）研究了 DICOM标准的模糊语义扩展。首先提出了 PACS系统和DICOM标准领域知识的获取和表示方法,之后提出了一个基本DICOM本体知识模型,并基于模糊集理论研究了基本DICOM本体的模糊知识表示和语义扩充。给出了模糊DICOM本体的基本信息模型,在此基础上研究了模糊DICOM本体的编码方案、关系类型和映射方法。给出了模糊DICOM本体的构建方法,研究了构建过程中关于模糊DICOM本体中的类、属性和属性关系、属性约束及关系的OWL表示,并给出了验证所构建本体的逻辑性的方法。最后研究了模糊DICOM本体的持久化方法,给出了一个模糊DICOM本体的总体存储框架,并对该方法进行了实验与分析。（3）为对扩展后的模糊DICOM标准模型进行智能查询,研究了针对模糊逻辑的查询推理方法。基于智能查询的技术路径研究了模糊描述逻辑的查询语言、查询应答、语义推理和语义匹配的形式化模型,并给出了相应的实例,提出了面向模糊逻辑查询推理的FDLQ推理机算法,并给出了实验结果与分析,对实现模糊DICOM本体的智能查询奠定了技术基础。（4）基于DICOM标准的模糊化语义扩展以及模糊描述逻辑的查询推理方法,提出了面向模糊DICOM本体的语义查询处理方法。研究了模糊DICOM本体的语义查询的基本过程、形式化技术和查询扩展,提出了基于用户偏好的智能查询处理方法。给出了模糊DICOM本体的语义查询引擎的设计,并研究了基于该查询引擎的优化技术。最后将研究内容应用于模糊DICOM本体的语义查询,并进行了实验,给出了结果分析。（5）基于DICOM标准关于结构化报告SR的定义,提出了基于模糊DICOM本体的模糊化结构化报告FSR。首先研究了结构化报告SR中关于数值和诊断的XML表示,然后将其扩展到FSR的XML表示。最后给出了 FSR的智能化查询系统的总体框架和功能实现,并对系统的应用效果进行了实验和评估。本文的研究工作构建了 一个较为完整的模糊DICOM本体智能化查询的理论框架,已经取得了系列原创性的研究成果,从而为语义Web和PACS系统图像数据库之间语义互操作的实现奠定了坚实的理论基础,同时也为模糊DICOM本体管理的实现提供了有效的技术支持。
程瑾,王煦,陈雷[5]（2017）在《影像存档与传输系统在医学影像学见习教学中的应用》文中提出目的探讨影像存档与传输系统（picture achieving and communicating system,PACS）在医学影像学见习教学中应用的可行性及优势。方法选择北京大学医学部2012级和2013级八年制临床医学专业共90名学生为研究对象。将2013级47名学生设为实验组,2012级43名学生设为对照组。在医学影像学见习课中,实验组学生采用PACS系统进行教学,对照组学生采用传统胶片进行教学。教学结束后,对两组学生进行考核以检验教学效果,并对实验组学生进行问卷调查以评估其对PACS系统应用的接受情况。结果实验组学生与对照组学生相比,阅片成绩明显提高,差异具有统计学意义（t=3.108,P<0.05）。问卷结果显示,实验组学生普遍对PACS系统应用于医学影像学见习教学予以肯定。结论 PACS系统应用于医学影像学见习教学中有利于学生对阅片技能的掌握,是值得推广的教学方法。
李智超[6]（2017）在《基于DICOM3.0医院影像管理系统（PACS）的设计与实现》文中进行了进一步梳理我国是一个有着14亿多人口的人口大国,随着经济社会的不断发展,人民生活水平的不断提高,人口老龄化的不断加剧,医疗资源配置不足的矛盾日渐凸显。如何利用好现有资源,在现有条件下提高诊疗效率就显得尤为关键。基于DICOM3.0的医学影像管理系统（PACS/RIS）是当今社会上解决以上问题所广泛采用的一种现代化信息化手段,是各医院影像中心采用最多的图像管理系统,是各个设备与管理系统、医生工作站间交互的关键,是目前能够满足医学数据传输存储要求的可靠系统。本文针对医院原有各个诊疗设备数据图像处理系统功能单一,无法实现数据的系统化管理和使用问题提出了基于DICOM3.0标准的整体PACS系统设计方案。为了使满足临床日常的使用要求,本文对原有医学影像管理系统进行了重新设计,结合医院设备的实际应用情况,提出了系统总体的架构设计方案。在总体设计方案的基础上,详细分析了系统的逻辑结构与物理结构。为了使PACS系统能够更好的运转,在PACS系统的总体设计上充分考虑了与医院现用HIS管理系统的相互关联。在整个PACS系统最为核心的存储单元设计上,对各个存储介质实用性做了细致的描述,指出了使用过程中的优缺点,在硬件的配置部分进行了符合我院实际情况的取舍,在充分满足需求的情况下,保证了系统的可行性和优秀的性价比。在传统的系统设计基础上,本文还对当今新兴医疗技术手段远程会诊、云医疗做了初步的探索和实验性实施,保证了系统迎合时代的发展。在本文的结尾部分,给出了实现整个系统设计所需的全部硬件配置,以及在现场实施过程中需要考虑的系统防灾性问题,在系统能够良好运行的同时,保证了重要的医学影像数据安全,尽可能的提高系统抗拒自然因素、人为因素灾害的能力。通过系统的实际安装调试运行,本文设计的基于DICOM3.0的医学影像管理系统（PACS系统）具有良好的系统稳定性,提高了医院的诊疗效率,减少了患者就诊的等候时间,取得了良好的经济效益与社会效益。对医疗领域的PACS系统总体设计具有一定的指导意义。
张逸凡[7]（2016）在《基于DICOM的PACS系统设计与实现》文中研究指明本文重点研究了PACS（Picture Archiving and Communication Systems）系统遵循的医学数字成像与通信标准（Digital Imaging and Communication of Medicine,DICOM）和医学图像的三维重建,在此理论基础上实现了一个小型的PACS系统,可以方便地在计算机与Android手机上浏览本地和服务器上的医学图像,并且可以在计算机上进行医学图像的三维重建。本文可分为两部分,第一部分介绍了DICOM图像的图像格式和通信协议;第二部分详细地介绍了所实现的PACS系统的几个模块,包括PC和Android图像浏览器、后台服务程序和三维重建模块的实现方法和类图,并且给出了软件的截图,对每一部分的功能做了介绍。该系统的PC图像浏览器实现了调窗、测量、滤镜、缩放、分格和远程检索等功能,除了这些基本的功能外,还加入了三维重建,提供了图像的面绘制、面绘制分割和体绘制功能。Android图像浏览器实现了调窗、滤镜、缩放和远程检索功能,其功能为PC图像浏览器的子集。后台服务器程序实现了DICOM标准中的验证、存储、查询、移动四个基本的通信功能,并且还具有一定的权限控制功能,可以为图像浏览器提供相应的服务。本文提出了一种基于感兴趣区域的调节医学图像窗宽和窗位的方法,它由用户指定自己感兴趣的区域,通过算法可以由计算机自动计算出最佳的窗宽和窗位,改变了传统的手动调窗方式。本系统使用了C#、C++和Java进行开发,C#进行PC图像浏览器和服务器程序界面的实现,C++进行底层的图像处理、DICOM的文件解析与通信、三维重建开发,Java进行Android界面的开发,并且使用Mysql数据库作为服务器程序的数据库,同时使用DCMTK和VTK开源库进行辅助开发。目前该系统已经应用于医院的双向转诊系统中,为其提供了医学图像的浏览和检索功能,大大提高了医生处理医学图像的效率。
单晓晖,王姝,迟戈,赵鑫,宋飞[8]（2016）在《基于美国FDAMAUDE数据库的医学影像存储传输系统可疑不良事件分析》文中研究表明通过对美国FDA MAUDE数据库2014年1月1日至2014年12月31日收集到的医学影像存储传输系统不良事件报告进行统计分析,分析其不良事件特点,初步探讨其安全性影响因素,为进一步开展监测工作提供参考。
孙凯,施红[9]（2015）在《PACS系统液晶显示器质量评价系统的研发》文中研究说明本文结合主观与客观评价方法,采纳国际、国内现行的医用显示器显示标准,设计了一个基于医学影像归档与通讯系统（PACS）定时液晶显示器质量评价系统。该系统人机交互简便,显示清晰明了,使不同医疗机构的医生可以获得相同的视觉效果。
赵晨[10]（2015）在《解放军307医院的医学影像系统设计与实现》文中研究指明现代化的医疗体系中,对各种医学影像的存储于传输在临床和病人诊断中作用非常大,可以实现对各种临床放射图像的高效管理与共享。现在,各种专业的医学影像存储与传输系统已经得到广泛应用。但是,专业的医学影像存储与传输系统的设计与研发并非简单的软件开发,而是一项非常庞大的系统工程。首先,此类项目的设计与建设需要全面系统的需求分析、解决方案的提取、各种策略的科学制定等;其次,在专业的医学影像存储与传输系统的应用环节中,还需要对多种技术问题进行处理,其中,关键的就是影像的传输、显示和存储等。所以,本论文就是在这种需求下展开的,所取得的研究成果也将具有非常直接的针对性和应用性。文中研究主要针对解放军307医院的医学影像信息的使用现状,以现代化的系统管理理论为基础,将当前主流的SOA架构、硬件网络技术以及医学影像业务流程等进行有机的整合与应用,提出和设计了全新的医学影像系统信息化管理架构。系统以AIX操作系统为基础,基于Apache网络服务器和ORACLE系统数据库,构建了“基于C/S架构的医学影像信息化管理系统”,可以为解放军307医院的各个检查科室和部门提供统一的硬件和软件解决方案和规划。具体而言,文中首先对建设现代化的专业PACS系统的意义、发展历程、研究现状以及趋势等进行阐述,着重介绍了我国在发展PACS方面的现状和存在的一些问题。通过对几种诊疗过程中常用的放射成像设备的基础知识、常用术语和医学成像技术的概括,分析了PACS在建设中的关键问题以及系统的需要的支撑环境等。
二、PACS系统中显示器的选择（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、PACS系统中显示器的选择（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）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 |
（3）医学影像自助打印系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 医学影像自助打印系统概述 |
| 1.1.1 概述 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 论文结构及说明 |
| 第2章 医学影像传输与识别技术基础 |
| 2.1 PACS概述 |
| 2.1.1 PACS结构及流程 |
| 2.2 DICOM协议 |
| 2.2.1 DICOM网络传输 |
| 2.2.2 DICOM的服务 |
| 2.3 图像的识别基础 |
| 2.3.1 模式识别 |
| 2.3.2 OCR识别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 医学影像自助打印系统的分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统需求 |
| 3.1.2 用户需求 |
| 3.1.3 功能需求 |
| 3.2 系统整体结构设计及关键技术设计 |
| 3.2.1 系统整体结构设计 |
| 3.2.2 关键技术设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 医学影像自助打印系统的实现 |
| 4.1 系统开发环境的选择 |
| 4.1.1 系统平台的选择 |
| 4.1.2 系统开发方式的选择 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 系统各功能模块实现详述 |
| 4.2.2 系统主界面 |
| 4.2.3 系统各功能模块代码实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与动机 |
| 1.2 国内外现状与分析 |
| 1.2.1 基于语义的医学图像查询的现状与分析 |
| 1.2.2 模糊描述逻辑和模糊本体查询的现状与分析 |
| 1.3 本文研究意义及工作 |
| 1.3.1 研究意义与目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 PACS系统基础理论 |
| 2.1.1 PACS系统的概念 |
| 2.1.2 PACS系统的组成及原理 |
| 2.2 DICOM标准基础理论 |
| 2.2.1 DICOM标准的产生 |
| 2.2.2 DICOM标准的内容 |
| 2.2.3 DICOM的信息模型 |
| 2.2.4 DICOM的运行机制 |
| 2.2.5 DICOM SR |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 模糊描述逻辑与本体的形式化及映射方法 |
| 3.1 PACS系统模糊概念模型的形式化表示 |
| 3.1.1 模糊ER概念模型的定义 |
| 3.1.2 PACS数据库的模糊ER概念模型 |
| 3.2 模糊逻辑关系数据库模型的形式化表示 |
| 3.2.1 模糊逻辑关系数据库模型的形式化定义 |
| 3.2.2 模糊DICOM数据关系数据库示例 |
| 3.3 模糊逻辑的XML数据模型 |
| 3.3.1 模糊逻辑XML的形式化定义 |
| 3.3.2 模糊DICOM信息的FXML示例 |
| 3.4 模糊逻辑OWL本体的形式化描述 |
| 3.4.1 经典OWL本体的形式化 |
| 3.4.2 模糊OWL本体的形式化 |
| 3.5 模糊本体的映射方法 |
| 3.5.1 经典关系模式到本体的映射 |
| 3.5.2 模糊关系模式到模糊本体的映射 |
| 3.5.3 模糊本体的结构映射算法MAPFR20 |
| 3.5.4 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 第4章 DICOM标准的模糊语义扩展 |
| 4.1 DICOM本体领域知识的获取和表示 |
| 4.1.1 PACS关系数据库的知识模型获取 |
| 4.1.2 DICOM本体领域知识的表示 |
| 4.2 DICOM本体的语义扩充 |
| 4.2.1 DICOM标准中的模糊知识表示 |
| 4.2.2 基于模糊集理论的DICOM本体的语义扩充 |
| 4.3 模糊DICOM本体的语义映射方法 |
| 4.3.1 模糊DICOM本体的信息模型 |
| 4.3.2 模糊DIOCM本体的编码方案 |
| 4.3.3 模糊DICOM本体的关系类型 |
| 4.3.4 模糊DICOM本体的关系实例映射 |
| 4.3.5 模糊DICOM本体的映射算法FDICOMMAP与实验结果分析 |
| 4.4 模糊DICOM本体的构建方法 |
| 4.4.1 模糊DICOM本体的OWL类 |
| 4.4.2 模糊DICOM本体的OWL属性和属性关系 |
| 4.4.3 模糊DICOM本体的OWL属性约束 |
| 4.4.4 模糊DICOM本体的OWL关系 |
| 4.4.5 模糊DICOM本体逻辑关系验证 |
| 4.5 模糊DICOM本体存储方法 |
| 4.5.1 模糊DICOM本体的总体存储框架 |
| 4.5.2 模糊DICOM本体的存储实例 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于模糊描述逻辑的查询推理方法 |
| 5.1 模糊描述逻辑查询语言 |
| 5.1.1 描述逻辑的模糊化扩展 |
| 5.1.2 模糊合取查询语言 |
| 5.2 模糊描述逻辑查询应答 |
| 5.2.1 模糊逻辑知识库标准化与可满足性检查 |
| 5.2.2 模糊描述逻辑的查询语言重写与应答 |
| 5.3 模糊逻辑的语义推理机制 |
| 5.3.1 经典语义推理规则的形式化 |
| 5.3.2 经典语义推理规则的建立 |
| 5.3.3 模糊语义推理规则的扩展 |
| 5.4 模糊描述逻辑的查询语义匹配 |
| 5.4.1 精确查询语义匹配策略 |
| 5.4.2 查询语义匹配策略的模糊化扩展 |
| 5.5 FDLQ推理机算法与实验 |
| 5.5.1 FDLQ推理机算法 |
| 5.5.2 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 基于模糊DICOM本体的智能语义查询处理方法 |
| 6.1 模糊DICOM本体语义查询处理的基本过程 |
| 6.2 模糊DICOM本体语义查询的查询语句形式化 |
| 6.2.1 查询语句的预处理 |
| 6.2.2 查询语句的语义扩展 |
| 6.2.3 基于用户偏好的智能查询 |
| 6.3 模糊DICOM本体语义查询处理引擎的设计 |
| 6.3.1 查询处理引擎的功能 |
| 6.3.2 查询处理引擎的优化 |
| 6.4 模糊DICOM本体的语义查询处理 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于模糊DICOM本体的结构化报告FSR生成方法 |
| 7.1 结构化报告SR |
| 7.1.1 测量值的XML表示 |
| 7.1.2 诊断语言的XML表示 |
| 7.2 模糊结构化报告FSR |
| 7.3 FSR的智能化查询系统的实现 |
| 7.3.1 FSR的智能化查询系统的总体架构 |
| 7.3.2 FSR的智能化查询系统的功能实现 |
| 7.4 FSR的应用评估 |
| 7.4.1 ImageCLEF2015检索实验 |
| 7.4.2 临床应用检索实验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结束语 |
| 8.1 本文的主要贡献与结论 |
| 8.2 未来的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 攻读博士期间主持及参加的科研项目 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 |
（6）基于DICOM3.0医院影像管理系统（PACS）的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 PACS系统开发背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 解决的主要问题 |
| 第二章 DICOM 标准研究 |
| 2.1 DICOM3.0 标准概述 |
| 2.2 DICOM文件格式 |
| 2.2.1 DICOM文件的基本结构 |
| 2.2.2 DICOM文件的数据元素 |
| 2.3 DICOM标准的最新内容 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 PACS系统的总体结构设计 |
| 3.1 PACS/RIS系统结构设计 |
| 3.1.1 PACS/RIS系统设计概述 |
| 3.1.2 PACS/RIS系统架构 |
| 3.1.3 系统逻辑结构和物理结构 |
| 3.2 HIS系统集成结构设计 |
| 3.2.1 HIS系统简介 |
| 3.2.2 PACS/RIS与HIS系统 |
| 3.3 HL7通信网关结构设计 |
| 3.3.1 HL7标准 |
| 3.3.2 HL7网关模块设计 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 PACS系统的存储结构设计 |
| 4.1 PACS系统存储结构分析 |
| 4.2 PACS 系统的存储方式对比 |
| 4.3 PACS 的存储介质的对比 |
| 4.4 存储介质的测试与使用 |
| 4.5 云存储的探索 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 PACS系统设计的实际应用 |
| 5.1 系统实施环境概况 |
| 5.1.1 实施医院介绍 |
| 5.1.2 实施方案概况 |
| 5.2 PACS系统的运行测试 |
| 5.2.1 系统上传速率测试 |
| 5.2.2 系统图像查阅速率测试 |
| 5.2.3 服务器容灾测试 |
| 5.3 PACS系统的改进 |
| 5.3.1 PACS系统实时查阅改进 |
| 5.3.2 PACS系统针对性功能改进 |
| 5.4 PACS系统的运行保护设计 |
| 5.4.1 系统数据存储保护 |
| 5.4.2 系统的用电保护 |
| 5.4.3 系统的灾害防护 |
| 5.5 系统实际应用价值分析 |
| 5.5.1 简化诊断流程 |
| 5.5.2 提高医院净收入 |
| 5.5.3 患者满意度明显提升 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）基于DICOM的PACS系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 PACS系统简介 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 |
| 1.3 选题意义 |
| 1.4 章节安排与主要工作 |
| 1.5 开发环境介绍 |
| 第二章 DICOM介绍 |
| 2.1 DICOM简介 |
| 2.2 DICOM文件格式、层次结构和数据结构 |
| 2.2.1 DICOM文件格式 |
| 2.2.2 DICOM信息层次结构 |
| 2.2.3 模块、IOD和IE |
| 2.3 DICOM通信协议 |
| 2.3.1 上层协议层 |
| 2.3.2 信息交换层 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 PC端DICOM浏览器的实现 |
| 3.1 DICOM图像处理的实现方法 |
| 3.1.1 缩放操作 |
| 3.1.2 测量操作 |
| 3.1.3 滤镜操作 |
| 3.1.4 调窗操作 |
| 3.1.5 一种基于感兴趣区域的调窗方法 |
| 3.2 PC浏览器的界面与实现 |
| 3.2.1 PC浏览器的界面与功能 |
| 3.2.2 PC浏览器的实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 DICOM通信与服务程序的实现 |
| 4.1 服务程序的架构与特点 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.3 通信与服务程序界面与实现 |
| 4.3.1 服务程序界面 |
| 4.3.2 服务程序的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 三维重建 |
| 5.1 面绘制 |
| 5.1.1 移动立方体算法 |
| 5.1.2 确定三角面片 |
| 5.1.3 三角面片的法向量 |
| 5.1.4 二义性及其改进 |
| 5.2 体绘制简介 |
| 5.2.1 数据分类 |
| 5.2.2 重采样 |
| 5.2.3 颜色和不透明度 |
| 5.2.4 图像合成 |
| 5.2.5 光照效应 |
| 5.3 VTK简介 |
| 5.4 三维重建模块的界面与实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 Android客户端的实现 |
| 6.1 Android框架介绍 |
| 6.2 NDK技术 |
| 6.3 Android图像浏览器的界面与实现 |
| 6.3.1 图像浏览器的界面与功能 |
| 6.3.2 Android图像浏览器的实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见 |
（8）基于美国FDAMAUDE数据库的医学影像存储传输系统可疑不良事件分析（论文提纲范文）
| 1. 资料与方法 |
| 2. 结果 |
| 2.1 不良事件情况统计 |
| 2.2 不良事件类型 |
| 2.3 死亡报告分析 |
| 3. 讨论 |
| 3.1 不良事件临床表现 |
| 3.2 不良事件原因分析 |
| 3.2.1 诊断不准确可能原因分析 |
| 3.2.2 系统预设功能故障可能原因分析 |
| 3.2.3 系统启动异常可能原因分析 |
| 3.2.4 系统数据异常可能原因分析 |
| 4. 风险控制建议 |
| 4.1 研发生产的建议 |
| 4.2 临床使用的建议 |
| 4.3 监管监测的建议 |
（10）解放军307医院的医学影像系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 系统研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外发展状况 |
| 1.2.2 国内发展状况 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 本文论文结构 |
| 第2章 医学影像系统分析 |
| 2.1 医学影像系统概述 |
| 2.2 系统总体结构 |
| 2.3 关键技术 |
| 2.4 支撑环境分析 |
| 2.4.1 合理性分析 |
| 2.4.2 网络环境的组建 |
| 2.4.3 设备接入问题 |
| 2.4.4 存档需要的估计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 医学影像系统需求分析 |
| 3.1 医院背景 |
| 3.2 医院概况 |
| 3.3 系统总体目标 |
| 3.4 业务需求分析 |
| 3.4.1 放射科工作流程 |
| 3.4.2 病理检查工作流程 |
| 3.4.3 超声检查工作流程 |
| 3.4.4 口腔科检查工作流程 |
| 3.4.5 临床科室工作流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 医学影像系统设计 |
| 4.1 影像数据源分析 |
| 4.2 总体设计思路 |
| 4.3 系统影像存档与管理方案设计 |
| 4.4 存储方式 |
| 4.4.1 在线、近线、离线三级分级存储 |
| 4.4.2 分布存储 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据库逻辑设计 |
| 4.5.2 数据库物理设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 医学影像系统实现 |
| 5.1 系统实现 |
| 5.1.1 数据模型说明 |
| 5.1.2 系统业务架构 |
| 5.1.3 技术架构概述 |
| 5.1.4 系统数据架构 |
| 5.2 系统功能模块 |
| 5.2.1 放射科模块 |
| 5.2.2 病理科模块 |
| 5.2.3 超声科模块 |
| 5.2.4 口腔科模块 |
| 5.2.5 临床科室模块 |
| 5.3 接口管理功能 |
| 5.3.1 信息的安全存储管理 |
| 5.3.2 安全性 |
| 5.3.3 可靠性和稳定性 |
| 5.4 关键技术难点实现 |
| 5.4.1 利用数据库技术实现软件新功能 |
| 5.4.2 医院影像系统的存储过程技术实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 医学影像系统测试与运行 |
| 6.1 系统测试概述 |
| 6.2 系统测试具体过程 |
| 6.2.1 系统测试环境 |
| 6.2.2 系统测试内容 |
| 6.2.3 系统测试结果分析 |
| 6.2.4 测试过程总结 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、PACS系统中显示器的选择（论文参考文献）
- [1]智能PACS的设计与实现[D]. 杜晓珍. 郑州大学, 2020(02)
- [2]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)
- [3]医学影像自助打印系统研究与实现[D]. 李雪军. 河北科技大学, 2018(04)
- [4]DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究[D]. 冯雪. 东北大学, 2017(10)
- [5]影像存档与传输系统在医学影像学见习教学中的应用[J]. 程瑾,王煦,陈雷. 中华医学教育杂志, 2017(03)
- [6]基于DICOM3.0医院影像管理系统（PACS）的设计与实现[D]. 李智超. 吉林大学, 2017(09)
- [7]基于DICOM的PACS系统设计与实现[D]. 张逸凡. 华南理工大学, 2016(02)
- [8]基于美国FDAMAUDE数据库的医学影像存储传输系统可疑不良事件分析[J]. 单晓晖,王姝,迟戈,赵鑫,宋飞. 中国医疗器械信息, 2016(05)
- [9]PACS系统液晶显示器质量评价系统的研发[J]. 孙凯,施红. 中国医疗设备, 2015(06)
- [10]解放军307医院的医学影像系统设计与实现[D]. 赵晨. 北京工业大学, 2015(03)