F-THETA激光扫描系统模组

一种用于扫描反射镜高精度激光束扫描的F-THETA透镜系统模组,其从物方至像方依次包括一光栏,一光束整形透镜,一扫描反射镜,一第一透镜,一第二透镜.适用于高精度A3幅面的数码图像激光输出系统,如:激光打印机,医疗影像设备等.

医学体数据场可视化关键技术研究

医学体数据场可视化是科学可视化与生物医学信息工程领域中的热点技术,近年来发展非常迅速.人体组织器官的准确提取,实时的人机交互和高质量的绘制是医学体数据场可视化的关键技术.人体组织器官的准确提取是研究解剖结构,组织器官定量化测定,病灶定位和疾病诊断的重要基础:实时的交互性是医学可视化技术在临床诊断和治疗中近一步推广应用的必要条件;高质量的绘制图像是处理海量医学体数据场的基本要求. 本文深入研究了上述三种/类关键技术的具体内容,包括医学体数据场的获取与处理,医学体数据场层间插值,基于模糊理论和粗糙集理论的医学体数据场增强,基于体绘制的人体感兴趣组织器官的提取及医学体数据场绘制等技术.同时研究了以上内容在医疗辅助诊断中的应用及其实现技术.论文的创新性成果有: (1)深入研究了Cubic卷积插值方法.系统推理了多种Cubic卷积插值方法的联系与区别.在此基础上,提出了一种基于最优Cubic卷积核的医学体数据场层间插值方法,该方法充分结合原始断层图像的局部特征,利用迭代运算确定出最优的形状控制参数;然后利用该参数下的Cubic卷积核对体数据场进行一次性插值,避免了传统Cubic卷积插值方法中误差的传递;从而有效提高了插值的精度. (2)提出了一种基于像素分类的医学体数据场层间插值方法.首先对插值图像像素进行分类,然后对不同类别的像素采用不同方法进行插值.该方法能够有效克服插值图像边界信息的丢失,尤其适用于层间距较大的断层图像插值.同时,提出了一种基于物体边缘信息的医学体数据场层间插值方法.首先运用基于形状轮廓插值方法确定出中间插值图像物体的边缘,然后对插值图像边缘采用高精度的基于对应点匹配的方法进行插值.实验结果表明该方法不仅有效提高了插值的精度,同时兼顾了插值的效率. (3)改进了一种基于双线性变换的医学体数据场快速模糊增强算法.由于采用的隶属函数和模糊增强算子均为线性的,不仅能够提高增强的速度,而且也有效避免体数据场细节信息的丢失.在此基础上,结合粗糙集理论,提出了一种基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法.首先应用粗糙集对体数据场进行分类,在分类的同时,去除了噪声.然后针对分类后的子数据场,采用不同方法进行模糊增强,使得在三维人体组织器官的显示过程中,能够有效避免背景部分的"遮挡". (4)改进了一种窗口调节函数,并在此基础上提出了一种人体组织器官动态提取方法,该方法通过调节各参数,能够有效提取出人体的多种组织器官. (5)提出了一种适合医学体数据场的体绘制算法.该算法不仅克服了传统Ray Casting算法绘制模糊的缺陷,而且生成的图像更加符合人的视觉特征. 利用上述技术,设计并实现了一个医学体数据场可视化医疗辅助诊断实验系统——VolMTDSys.该系统是一种基于微机的全视野,全时空视觉导航型医疗辅助诊断系统,比传统的医学平面影像辅助诊断系统有更好的立体直观可视性;比一般视觉漫游系统有更好的漫游实时性和身临其境的沉浸感.

高性能模拟技术如何为智慧医疗发展提供\"芯\"动力?

人工智能医疗市场规模正在快速扩张,\"智能+\"与医疗产业紧密结合的智慧医疗服务与日常生活越来越息息相关.本文分析了在智能+医疗时代模拟技术如何在智能化浪潮中所发挥重要作用,展示了高精度、低功耗数据采集是如何成为技术发展的关键,探讨了智能影像诊断,尤其是基于医学影像的智能识别是如何在\"人工智能+医疗\"应用中快速落地,并简单介绍了ADI公司贯穿大健康全产业链,包括预防、诊断、治疗,以及管理阶段所提供的产品与解决方案.

面向医学影像的细粒度识别方法研究

随着成像技术的不断发展与完善,医学影像数据飞速增长,从业医师的缓慢培养速度已逐渐无法满足医疗行业日益增长的阅片需求,国内医疗资源正面临巨大压力.计算机辅助诊断作为缓解这一切实矛盾的重要途径,备受工业界,学术界乃至整个社会的广泛关注.然而,医学图像与常见自然图像存在极大区别,其背景更复杂,关注区域(病灶)更小,特征变化更细微,类间关系更复杂.因此医学图像分析的一大研究重点是区分图像间的细微差异,即细粒度识别.现阶段面向医学图像的细粒度识别方法与临床诊断的实际需求仍有较大差距,在小病灶识别,弱监督分类,疾病多分类方面仍存在重大挑战有待解决: 1.小病灶识别——"漏诊,误诊" 在医学图像,如脑转移瘤MRI中,背景里的细小组织(如血管)常呈现与小病灶高度相似的信号,会干扰模型的学习,导致出现假阳性预测.另外,病灶的尺寸跨度大,不同尺寸病灶个体间相互干扰,会进一步影响模型识别小病灶的能力,导致发生漏诊现象.现有方法多关注类别间的不平衡,通过引入轮廓信息或基于区域的损失来提升模型对特定类别的敏感性,忽略了对特定尺寸病灶的学习,往往整体指标高,但小病灶识别精度低. 2.弱监督分类——"精度不足" 医学图像,如乳腺X光,多具有高维度,低信噪比的特点.通过引入分割掩膜,检测框等高精度标签可以排除噪声信息并放大病灶区域的特征,从而提高模型的精度,但对标注人员有严格的专业水平和经验要求,难以推广.而基于图像级标签构建弱监督分类模型,因缺乏对病灶位置的监督,会导致细粒度的纹理和边缘等信息在特征提取过程中逐渐被噪声淹没,从而丢失关键信息,进而影响模型的泛化性和精度. 3.疾病多分类——"相似类易混淆" 在疾病多分类,如皮肤病多分类任务中,不同疾病之间的关系错综复杂,区分不同类别所需的关键因素也有着粒度上的区别,相似类别间的关键辨别性因素粒度更细,较远类别间的辨别性因素粒度更粗.现有方法多忽视类别关系直接对所有疾病分类,会导致网络对粗粒度信息的学习干扰对细粒度信息的学习,从而使模型容易混淆相似类别.目前,较少有研究涉及到类别相似性的刻画与直接利用. 针对上述三个方面的挑战,论文从细粒度分解,细粒度特征增强,类别关系耦合等方向出发,开展面向医学图像的细粒度识别方法研究,并开发了相应的智能辅诊系统.其中研究细粒度分解方法旨在缓解在强监督条件下小目标的漏检和误检问题,提出了将图像信息分解至不同粒度的网络结构和基于像素粒度的损失函数,并研发了脑转移瘤智能检测系统且已投入临床试验;研究细粒度特征增强方法旨在解决弱监督条件下细粒度信息易被淹没的问题,提出了两种基于局部区域特征筛选的细粒度特征增强算法,并研发了乳腺X光智能筛查系统且已投入临床使用;研究类别关系旨在解决多病种识别任务中细粒度类别易混淆的问题,探索了类别关系的量化方法,并提出了两种耦合类别关系的细粒度识别算法.本文的特色与创新如下: 1.基于细粒度分解的脑转移瘤识别模型 针对病灶与背景组织难以区分导致的误诊问题,设计了基于粗-细粒度信息融合的跨切片网络,引入切片维度的外部信息和额外监督,通过可训练的门控特征融合模块实现了由粗到细的病灶预测流程,进而加强模型对背景组织和前景目标的区分,降低误检率.针对病灶尺寸跨度大的特点,将病灶的学习从区域粒度细化至像素粒度,并设计了基于像素加权的损失函数,用以增强分割模型对"难"识别像素的学习,提高检出率.实验采用脑转移瘤MRI数据进行分割任务,结果表明,粒度分解方法可以有效提升模型对小病灶的检出率,可训练的门控模块可以有效降低假阳率.基于上述模型,研发了脑转移瘤智能检测系统,以辅助医生快速定位脑转移瘤,提高阅片效率.该系统已投入临床试验,在实际应用中验证了所提方法可以促进模型对小病灶的识别,降低漏检误检率. 2.基于细粒度特征增强的乳腺X光分类定位模型 在弱监督条件下,针对细粒度信息易被淹没的问题,本文基于乳腺X光背景大病灶小的特点,设计了基于区域的池化结构筛选全局特征捕捉可疑局部细粒度特征,设计了基于全局的池化结构筛选局部细粒度特征重组全局特征,以消除背景信息并增强图像中的细粒度特征的表达.在此基础上,为进一步改善细粒度特征筛选的效果,提出了局部极值映射方法,以较显著的极值作为选择细粒度特征区域的条件,实现了对细粒度特征的进一步强化.实验采用乳腺X光数据进行良恶性分类,结果表明,所提方法不仅可以在传统分类指标上超过已有方法,还能提供额外的病灶位置信息.基于上述模型,研发了乳腺X光智能筛查系统,以辅助医生进行乳腺X光良恶性的快速分类.该系统已投入临床使用,在实际应用中验证了模型提供的病灶位置信息可以有效提高医生的临床诊断效率. 3.耦合细粒度类别关系的皮肤病分类模型 针对相似病灶易混淆的问题,提出了类别相似性关系的量化方法和多粒度标签的聚合算法,并基于此设计了一个通过解耦-重耦合来融合类别关系的多粒度分类模型,以多粒度标签为桥梁将类别关系应用于改善细粒度识别性能;为摆脱该方法对多粒度标签的依赖,本文进一步提出了一种基于类中心的自蒸馏技术,通过蒸馏类间关系实现对细粒度类别关系的耦合,减小了样本的类内方差,提高了模型的泛化性.实验采用皮肤病数据集进行多分类任务,结果表明所提方法可以大幅提升模型对相似类别的区分性,提升模型的泛化能力和鲁棒性,并使提取的特征具有更好的分布. 综上所述,论文针对面向医学图像处理的细粒度识别方法中存在的关键问题与技术瓶颈,从细粒度分解,细粒度特征增强,类别关系构建等方面展开算法研究,开发相应的智能辅诊系统,能提升现有细粒度方法对小目标的识别精度,强化弱监督条件下对细粒度特征的学习,缓解多病种分类中相似病灶易混淆的问题,为医学影像智能分析研究走向临床实践提供有效的技术支持.

基于uPSD3234单片机的智能注射泵控制系统设计

注射泵是一种数字化、智能化的医疗仪器,主要用于临床上实现高精度的输注药液.现在大部分注射泵控制系统的核心器件都采用C51单片机,由于C51单片机的功能和接口有限,为了满足系统复杂的控制要求,需要增加大量的外围电路.但是,外围电路增加的同时也导致了系统体积、功耗、故障率以及成本的增加.提出了一种用新型单片机uPSD3234构建的智能注射泵控制系统,并描述了它的设计思想以及各部分的硬件和软件实现.使用此单片机大大减少了系统外围部件,使整个系统在功耗、可靠性等方面都得到了很大的改善.

医学高光谱显微成像与智能分析关键技术研究及应用

医学影像作为常用的癌症检查手段,在医疗诊疗中起着重要作用.其中,病理图像分析能够从微观层面上观察癌细胞,是临床疾病诊断的"金标准".传统病理分析主要依靠人工在显微镜下观察切片并做出判断,但长时间,高强度的检阅容易造成诊断准确率下降.随着高分辨率成像技术的发展,基于数字病理图像的处理与分析的方法得到了广泛关注.然而,彩色数字病理图像因缺少多维度,多模态信息,已逐渐触及智能病理诊断的短板.近年来,精准医疗诊断机器人技术已成为国际前沿研究热点,本文综合分析了高光谱机器视觉在医学病理诊断领域的核心关键技术,总结了高精度成像质量低,空-谱特征联合提取难,检测分析效果不佳等研究难题,并阐述了高光谱显微成像与分析技术在疾病诊断中的研究与应用进展.

基于VR眼镜的心血管术中智能化交互医学影像视讯系统

本发明公开了基于VR眼镜的心血管术中智能化交互医学影像视讯系统,医学影像视讯技术领域.为了解决现有技术中难以达到对于远程手术示教的高质量高精度要求,很难做到及时的研讨,对患者手术方案的精准协商,判断的问题.基于VR眼镜的心血管术中智能化交互医学影像视讯系统,包括术中采集终端,医疗数据可视化系统,医疗视讯交互系统,VR眼镜和远程管控平台;通过VR眼镜交互构建区域医学信息交换与共享平台,远程影像会诊过程中包含静态与动态的的实时交互式操作,减少了医院重复检查和设备投资,减少了患者流动和医疗资源覆盖不够的现象,提升医院的医疗水平与影响力,提高医院的整体医学影响力,更好的服务于群众.