医学影像配准融合分割技术及其在肺癌精准医疗的应用

21世纪以来,精准医疗技术蓬勃发展,并已正式纳入我国"十三五"规划中,而日新月异的先进医疗设备在肿瘤的精准医疗中具有重要作用.对医疗设备采集的多模态医学影像数据运用现代数字图像处理技术进行分析处理,能够为临床医师提供更为丰富和准确的医疗信息,对临床医师精准诊断和治疗具备一定指导作用.本文主要研究内容贯穿医学影像配准,融合与分割等关键技术,并将所研究成果应用于基于PET,CT影像的肺癌精准医疗中,主要内容如下:(1)提出了基于混合互信息和改进粒子群滤波算法的医学影像配准方法.该算法依据Renyi熵和Shannon熵的不同特性,在配准过程中,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法,对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法,对所获得的最优解进行局部寻优,得出配准最优参数值.在单模态和多模态医学影像配准实验中,本算法体现出配准精度高,收敛速度快以及鲁棒性强等特点.应用于肺癌的PET,CT影像配准中,本算法在临床医师主观评判和客观指标上均取得较好效果.(2)提出了基于投影字典对学习的医学影像融合算法.该算法对训练样本使用投影字典对学习算法和联合正交匹配追踪算法获得综合字典,解析字典和样本的稀疏编码;图像高频部分的稀疏编码融合以求和法为准则,图像低频部分则依据加权平均法进行重构.基于脑部CT,MRI的医学影像融合实验,表明本算法能较好地融合源医学影像的特征信息,且融合影像清晰度和对比度更佳.对于已配准的肺癌PET,CT医学影像融合,经临床医师主观诊断,融合影像对病灶区域显示清晰且局部细节区域保留较好,利于病灶辨别,并通过客观指标结果得到进一步验证.(3)提出了基于联合拟合能量的医学影像分割算法.该算法中基于梯度信息的全局能量项能够减少算法对初始轮廓的敏感度,有利于加快算法的收敛速度,而基于张量信息的局部能量项使得算法能够有效处理图像灰度不均匀的情况,并保留复杂的边界结构.通过与几种主流分割方法的比较,分析对比显示了本算法的分割精度高,适用性强.应用于已融合的肺癌PET,CT影像分割,以影像科医师手工勾画结果为参考,临床医师的主观评价和客观指标综合验证了本算法的分割结果具有较高准确度,对于疾病精准诊断和放疗靶区制定具有重要参考价值.

西门子创新科技、产品与解决方案亮相第26届国际医疗仪器设备展览会

西门子医疗以"为健康中国创新"为主题,携一系列创新医疗技术、影像设备与解决方案亮相第26届国际医疗仪器设备展览会(China MED 2014)。DNA单源能谱成像技术,凭借151能级宽谱单能成像,基于常规剂量,广泛应用于神经、呼吸、腹部、泌尿、骨骼关节等各个系统疾病,实现了高清能谱图像、金属伪影去除、肿瘤性质判定、物质分离量化等临床突破,在完成常规形态学检查的同时,获取更多的组织成分学信息,为临床带来更加精准的诊断。第二代Biograph mMR,以独有的晶体"指纹"、靶向匀场及"指南针"运动校正等技术为医疗机构提供了

论基层"精准医疗"亟需的理念,技术与管理办法

研究基层"精准医疗"是为了避免基层病患在就医过程中,投入的资金与得到的诊断或救治效果不成正比的状况,尽可能高效地利用社会给予基层医疗的投入,尽量达到资源的高效配置."精准医疗"结合并汲取了各类医学学科之精华,使每位前来就医的基层病患可以享受到"量体裁衣"般的治疗程序.

基于大数据的精准医疗服务模式研究

随着高通量测序技术和系统学方法的迅速发展,精准医疗将成为未来医疗服务的新型范式.作为下一代诊疗技术,精准医疗对生物医药行业来说具有极其重要的意义.精准医疗将现代信息技术与传统的医学方法紧密结合,在细分人群的基础上,科学地解读与人体机能和疾病本质密切相关的生物医学大数据,从而实现"在正确的时间,为正确的人,使用正确的药物".基于大数据,云计算等理论与技术,来探索构建精准医疗服务模式,是有效应对新的医疗环境的挑战,解决人口健康信息化问题,推进医药卫生体制变革的重要举措.大数据环境下的精准医疗服务类型及流程,数据资源,平台... 展开 随着高通量测序技术和系统学方法的迅速发展,精准医疗将成为未来医疗服务的新型范式.作为下一代诊疗技术,精准医疗对生物医药行业来说具有极其重要的意义.精准医疗将现代信息技术与传统的医学方法紧密结合,在细分人群的基础上,科学地解读与人体机能和疾病本质密切相关的生物医学大数据,从而实现"在正确的时间,为正确的人,使用正确的药物".基于大数据,云计算等理论与技术,来探索构建精准医疗服务模式,是有效应对新的医疗环境的挑战,解决人口健康信息化问题,推进医药卫生体制变革的重要举措.大数据环境下的精准医疗服务类型及流程,数据资源,平台架构,保障体系等问题的研究,有助于为以患者需求为中心的精准医疗发展提供总体规划与顶层设计. 目的:本课题研究国内外基于大数据的精准医疗理论研究与应用情况,以国家信息化相关政策法规和标准规范为依据,在考虑目前医疗服务现状的基础上,构建出适合我国医疗实情的精准医疗服务模式,包括精准医疗服务类型,精准医疗大数据资源,精准医疗大数据平台,精准医疗的保障体系及其SWOT分析等,力求丰富,创新临床和转化医学研究,完善数据科学学科体系,拓展大数据的医疗应用体系. 方法:本课题的研究方法有文献研究法,数据科学方法,业务流程分析法,面向服务架构分析与设计方法,SWOT分析法等方法.利用文献研究法检索,归纳分析国内外基于大数据的精准医疗理论与实践研究现状,总结已有的相关经验,为课题研究提供理论与方法基础;以数据科学方法为指导方法与思想,分析并构建基于大数据的精准医疗服务模式,探究其发展策略;采用业务流程分析法,分析精准医疗服务业务流程并绘图;利用面向服务架构分析与设计方法,构建高度灵活,可配置管理,易扩展的精准医疗大数据平台;通过SWOT分析方法,对我国精准医疗服务模式综合分析,提出具有针对性的我国精准医疗模式发展建议,以求更好地为居民医疗卫生服务. 结果:⑴总结了狭义精准医疗的主要服务类型,即精准诊断,精准治疗,精准药物,分析了其基本业务流程.⑵根据精准医疗数据在精准医疗服务过程中所发挥的作用,将精准医疗大数据分为资料数据,基础数据,知识网络元数据和结果数据4大类,并进行内容描述,构建了数据处理模型.⑶基于现有精准医疗相关平台应用的理论与实践研究,初步设计了精准医疗大数据平台的总体架构,技术架构,数据架构与功能架构.总体架构包括展现层,服务层,信息层,数据层和基础设施层,信息标准规范体系和信息安全保障体系;技术架构分为数据资源层,数据管理层,信息管理层,服务管理层,支持层,其运行环境为精准医疗云环境;数据架构描述了数据流向与过程中的支撑技术与参与角色;功能架构包括数据获取模块,数据整合模块,数据查询模块,可视化展现模块,隐私安全管理模块.⑷从信息基础设施,信息技术,信息安全,法律及保险体系4个方面,构建了精准医疗的保障体系,并强调需要适时更新和完善.⑸从政府顶层设计,医院管理模式,医学研究,新技术开发与应用,协同创新,医学教育变革,法律法规更新完善等方面,提出我国精准医疗服务模式的应用与发展对策. 结论:⑴构建了基于大数据的精准医疗服务模式,包括以下5个方面:①精准医疗主要服务类型;②精准医疗大数据资源;③精准医疗大数据平台架构;④精准医疗服务发展保障体系;⑤我国精准医疗服务模式应用与发展.⑵构建的基于大数据的精准医疗服务模式弥补了现存精准医疗部分服务环节研究,部分疾病的应用研究等局限与不足,较为系统全面,具有较好的创新性.可用于指导精准医疗理论与实践应用.⑶论文侧重于已病的精准诊断,精准治疗等,对已病的精准预后调理,以及对未病的精准预测,精准检测,精准干预,未进行探讨;精准医疗服务研究中的服务分类较为概括,业务流程分析仅抽取了所有疾病对基本服务大类需求的共性,并未考虑各类疾病具体需求的差异;初步设计的大数据平台在运行机制的研究上欠缺,总体架构的设计还是基于传统的面向服务架构,未结合新的架构模式;精准医疗发展保障体系的研究仅作了顶层设计,对具体保障措施的分析不够深入. 收起

混合注意力网络驱动的医学图像分类技术在电子商务医疗场景中的创新应用

在电子商务与医疗健康产业深度融合的时代背景下,医学图像的自动化精准分类成为提升在线医疗服务效率的核心技术瓶颈.本文提出一种融合卷积神经网络(CNN)局部特征提取能力与Transformer全局建模优势的混合注意力网络(Medical Hybrid Attention Net, MHAN),通过构建"多尺度特征金字塔–双注意力增强–跨层级特征交互"的三级技术架构,实现对皮肤病变,消化道息肉复杂医学图像的高效语义解析.在两大公开数据集上的实验表明,该模型准确率达75.80%,较传统卷积网络与纯Transformer模型提升显著.结合电商平台业务逻辑,深入探讨其在在线诊断服务集成,健康产品智能推荐系统,医疗商品质量闭环管理中的创新应用模式,为"互联网 + 医疗健康"的智能化升级提供了完整的技术解决方案与商业落地路径.

中国精准诊断及治疗的下一个黄金十年

过去的一年,肆虐全球的新冠疫情给全球人类生命健康带来了严重威胁,也给各行各业带来了严峻挑战.这场硝烟远未散去的疫情,也让全球前沿创新科技和资本不断加速注入医疗大健康产业,推动大健康产业迎来跨越式发展.数字时代下,云技术,人工智能,物联网等前沿科技不断渗透至医疗健康领域,为全球公共卫生体系的完善,医学诊疗技术的创新,数字化医疗的融合,医药创新研发的突破带来了强大的助推力量.

西班牙精准医疗发展现状及纳瓦拉1000基因组计划(NAGEN1000)

"纳瓦拉1000基因组计划"(NAGEN1000)是西班牙的一项将最新的全基因组测序技术应用于临床实践的区域试点研究,主要针对罕见病患者及其家属,通过分析全基因组数据,提供罕见病的诊断和治疗方案,并解决精准预防和药物治疗方面的问题.NAGEN1000项目招募了1000名罕见病患者及其亲属,分析其全基因组数据,取得了一些重要的成果,包括发现与可预防的严重疾病相关的遗传变异,确定药物基因组学变异等,以及发现一些有力的候选基因组,为未来新的诊断和合作研究项目做好铺垫.NAGEN1000项目展示了基因组学和精准医疗领域的转化研究和创新如何为真实患者带来利好,并被国际精准医疗联盟(ICPerMed)评为"个性化医疗最佳实践";催生了纳瓦拉生物医学研究中心的新基因组医学部门和NAGEN战略,为精准医疗的研发项目提供了支持,并成为西班牙参议院国家基因组学和精准医疗战略倡议的典范实践.本研究在梳理简介西班牙精准医疗整体情况的基础上,重点介绍NAGEN1000项目计划,旨在为我国相关领域专家学者更好地了解NAGEN1000项目提供参考.