医学影像技术毕业论文怎么写？这个就是要自己到网上去搜索一下，可以借鉴的
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
高分辨率光学显微术在生命科学中的应用【摘要】 提高光学显微镜分辨率的研究主要集中在两个方面进行，一是利用经典方法提高各种条件下的空间分辨率，如用于厚样品研究的SPIM技术，用于快速测量的SHG技术以及用于活细胞研究的MPM技术等。二是将最新的非线性技术与高数值孔径测量技术（如STED和SSIM技术）相结合。生物科学研究离不开超高分辨率显微术的技术支撑，人们迫切需要更新显微术来适应时代发展的要求。近年来研究表明，光学显微镜的分辨率已经成功突破200nm横向分辨率和400nm轴向分辨率的衍射极限。高分辨率乃至超高分辨率光学显微术的发展不仅在于技术本身的进步，而且它将会极大促进生物样品的研究，为亚细胞级和分子水平的研究提供新的手段。【关键词】 光学显微镜；高分辨率；非线性技术；纳米水平在生物学发展的历程中显微镜技术的作用至关重要，尤其是早期显微术领域的某些重要发现，直接促成了细胞生物学及其相关学科的突破性发展。对固定样品和活体样品的生物结构和过程的观察，使得光学显微镜成为绝大多数生命科学研究的必备仪器。随着生命科学的研究由整个物种发展到分子水平，显微镜的空间分辨率及鉴别精微细节的能力已经成为一个非常关键的技术问题。光学显微镜的发展史就是人类不断挑战分辨率极限的历史。在400～760nm的可见光范围内，显微镜的分辨极限大约是光波的半个波长，约为200nm，而最新取得的研究成果所能达到的极限值为20～30nm。本文主要从高分辨率三维显微术和高分辨率表面显微术两个方面，综述高分辨率光学显微镜的各种技术原理以及近年来在突破光的衍射极限方面所取得的研究进展。1 传统光学显微镜的分辨率光学显微镜图像的大小主要取决于光线的波长和显微镜物镜的有限尺寸。类似点源的物体在像空间的亮度分布称为光学系统的点扩散函数(point spread function, PSF)。因为光学系统的特点和发射光的性质决定了光学显微镜不是真正意义上的线性移不变系统，所以PSF通常在垂直于光轴的x-y平面上呈径向对称分布，但沿z光轴方向具有明显的扩展。由Rayleigh判据可知，两点间能够分辨的最小间距大约等于PSF的宽度。根据Rayleigh判据，传统光学显微镜的分辨率极限由以下公式表示[1]：横向分辨率(x-y平面)：dx，y=■轴向分辨率(沿z光轴)：dz=■可见，光学显微镜分辨率的提高受到光波波长λ和显微镜的数值孔径等因素的制约；PSF越窄，光学成像系统的分辨率就越高。为提高分辨率，可通过以下两个途径：（1）选择更短的波长；（2）为提高数值孔径, 用折射率很高的材料。Rayleigh判据是建立在传播波的假设上的，若能够探测非辐射场，就有可能突破Rayleigh判据关于衍射壁垒的限制。2 高分辨率三维显微术在提高光学显微镜分辨率的研究中，显微镜物镜的像差和色差校正具有非常重要的意义。从一般的透镜组合方式到利用光阑限制非近轴光线，从稳定消色差到复消色差再到超消色差，都明显提高了光学显微镜的成像质量。最近Kam等[2]和Booth等[3]应用自适应光学原理，在显微镜像差校正方面进行了相关研究。自适应光学系统由波前传感器、可变形透镜、计算机、控制硬件和特定的软件组成，用于连续测量显微镜系统的像差并进行自动校正。 一般可将现有的高分辨率三维显微术分为3类：共聚焦与去卷积显微术、干涉成像显微术和非线性显微术。 共聚焦显微术与去卷积显微术 解决厚的生物样品显微成像较为成熟的方法是使用共聚焦显微术(confocal microscopy) [4]和三维去卷积显微术(three-dimensional deconvolution microscopy, 3-DDM) [5]，它们都能在无需制备样品物理切片的前提下，仅利用光学切片就获得样品的三维荧光显微图像。共聚焦显微术的主要特点是，通过应用探测针孔去除非共焦平面荧光目标产生的荧光来改善图像反差。共聚焦显微镜的PSF与常规显微镜的PSF呈平方关系，分辨率的改善约为■倍。为获得满意的图像，三维共聚焦技术常需使用高强度的激发光，从而导致染料漂白，对活生物样品产生光毒性。加之结构复杂、价格昂贵，从而使应用在一定程度上受到了限制。3-DDM采用软件方式处理整个光学切片序列，与共聚焦显微镜相比，该技术采用低强度激发光，减少了光漂白和光毒性，适合对活生物样品进行较长时间的研究。利用科学级冷却型CCD传感器同时探测焦平面与邻近离焦平面的光子，具有宽的动态范围和较长的可曝光时间，提高了光学效率和图像信噪比。3-DDM拓展了传统宽场荧光显微镜的应用领域受到生命科学领域的广泛关注[6]。 选择性平面照明显微术 针对较大的活生物样品对光的吸收和散射特性，Huisken[7]等开发了选择性平面照明显微术(selective plane illumination microscopy，SPIM)。与通常需要将样品切割并固定在载玻片上的方式不同，SPIM能在一种近似自然的状态下观察2～3mm的较大活生物样品。SPIM通过柱面透镜和薄型光学窗口形成超薄层光，移动样品获得超薄层照明下切片图像，还可通过可旋转载物台对样品以不同的观察角度扫描成像，从而实现高质量的三维图像重建。因为使用超薄层光，SPIM降低了光线对活生物样品造成的损伤，使完整的样品可继续存活生长，这是目前其他光学显微术无法实现的。SPIM技术的出现为观察较大活样品的瞬间生物现象提供了合适的显微工具，对于发育生物学研究和观察细胞的三维结构具有特别意义。 结构照明技术和干涉成像 当荧光显微镜以高数值孔径的物镜对较厚生物样品成像时，采用光学切片是一种获得高分辨3D数据的理想方法，包括共聚焦显微镜、3D去卷积显微镜和Nipkow 盘显微镜等。1997年由Neil等报道的基于结构照明的显微术，是一种利用常规荧光显微镜实现光学切片的新技术，并可获得与共聚焦显微镜一样的轴向分辨率。干涉成像技术在光学显微镜方面的应用1993年最早由Lanni等提出，随着I5M、HELM和4Pi显微镜技术的应用得到了进一步发展。与常规荧光显微镜所观察的荧光相比，干涉成像技术所记录的发射荧光携带了更高分辨率的信息。（1）结构照明技术：结合了特殊设计的硬件系统与软件系统，硬件包括内含栅格结构的滑板及其控制器，软件实现对硬件系统的控制和图像计算。为产生光学切片，利用CCD采集根据栅格线的不同位置所对应的原始投影图像，通过软件计算，获得不含非在焦平面杂散荧光的清晰图像，同时图像的反差和锐利度得到了明显改善。利用结构照明的光学切片技术，解决了2D和3D荧光成像中获得光学切片的非在焦平面杂散荧光的干扰、费时的重建以及长时间的计算等问题。结构照明技术的光学切片厚度可达，轴向分辨率较常规荧光显微镜提高2倍，3D成像速度较共聚焦显微镜提高3倍。（2）4Pi 显微镜：基于干涉原理的4Pi显微镜是共聚焦/双光子显微镜技术的扩展。4Pi显微镜在标本的前、后方各设置1个具有公共焦点的物镜，通过3种方式获得高分辨率的成像：①样品由两个波前产生的干涉光照明；②探测器探测2个发射波前产生的干涉光；③照明和探测波前均为干涉光。4Pi显微镜利用激光作为共聚焦模式中的照明光源，可以给出小于100nm的空间横向分辨率，轴向分辨率比共聚焦荧光显微镜技术提高4~7倍。利用4Pi显微镜技术，能够实现活细胞的超高分辨率成像。Egner等[8，9]利用多束平行光束和1个双光子装置，观测活细胞体内的线粒体和高尔基体等细胞器的精微细节。Carl[10]首次应用4Pi显微镜对哺乳动物HEK293细胞的细胞膜上离子通道类别进行了测量。研究表明，4Pi显微镜可用于对细胞膜结构纳米级分辨率的形态学研究。（3）成像干涉显微镜(image interference microscopy, I2M)：使用2个高数值孔径的物镜以及光束分离器，收集相同焦平面上的荧光图像，并使它们在CCD平面上产生干涉。1996年Gustaffson等用这样的双物镜从两个侧面用非相干光源（如汞灯）照明样品，发明了I3M显微镜技术(incoherent, interference, illumination microscopy, I3M），并将它与I2M联合构成了I5M显微镜技术。测量过程中，通过逐层扫描共聚焦平面的样品获得一系列图像，再对数据适当去卷积，即可得到高分辨率的三维信息。I5M的分辨范围在100nm内。 非线性高分辨率显微术 非线性现象可用于检测极少量的荧光甚至是无标记物的样品。虽有的技术还处在物理实验室阶段，但与现有的三维显微镜技术融合具有极大的发展空间。（1）多光子激发显微术：(multiphoton excitation microscope，MPEM)是一种结合了共聚焦显微镜与多光子激发荧光技术的显微术，不但能够产生样品的高分辨率三维图像，而且基本解决了光漂白和光毒性问题。在多光子激发过程中，吸收几率是非线性的[11]。荧光由同时吸收的两个甚至3个光子产生，荧光强度与激发光强度的平方成比例。对于聚焦光束产生的对角锥形激光分布，只有在标本的中心多光子激发才能进行，具有固有的三维成像能力。通过吸收有害的短波激发能量，明显地降低对周围细胞和组织的损害，这一特点使得MPEM成为厚生物样品成像的有力手段。MPEM轴向分辨率高于共聚焦显微镜和3D去卷积荧光显微镜。（2）受激发射损耗显微术：Westphal[12]最近实现了Hell等在1994年前提出的受激发射损耗(stimulated emission depletion, STED）成像的有关概念。STED成像利用了荧光饱和与激发态荧光受激损耗的非线性关系。STED技术通过2个脉冲激光以确保样品中发射荧光的体积非常小。第1个激光作为激发光激发荧光分子；第2个激光照明样品，其波长可使发光物质的分子被激发后立即返回到基态，焦点光斑上那些受STED光损耗的荧光分子失去发射荧光光子的能力，而剩下的可发射荧光区被限制在小于衍射极限区域内，于是获得了一个小于衍射极限的光点。Hell等已获得了28nm的横向分辨率和33nm的轴向分辨率[12,13]，且完全分开相距62nm的2个同类的分子。近来将STED和4Pi显微镜互补性地结合，已获得最低为28nm的轴向分辨率,还首次证明了免疫荧光蛋白图像的轴向分辨率可以达到50nm[14]。（3）饱和结构照明显微术：Heintzmann等[15]提出了与STED概念相反的饱和结构照明显微镜的理论设想，最近由Gustafsson等[16]成功地进行了测试。当光强度增加时，这些体积会变得非常小，小于任何PSF的宽度。使用该技术，已经达到小于50nm的分辨率。（4）二次谐波 (second harmonic generation, SHG)成像利用超快激光脉冲与介质相互作用产生的倍频相干辐射作为图像信号来源。SHG一般为非共振过程，光子在生物样品中只发生非线性散射不被吸收，故不会产生伴随的光化学过程，可减小对生物样品的损伤。SHG成像不需要进行染色,可避免使用染料带来的光毒性。因其对活生物样品无损测量或长时间动态观察显示出独特的应用价值，越来越受到生命科学研究领域的重视[17]。3 表面高分辨率显微术表面高分辨率显微术是指一些不能用于三维测量只适用于表面二维高分辨率测量的显微技术。主要包括近场扫描光学显微术、全内反射荧光显微术、表面等离子共振显微术等。 近场扫描光学显微术 近场扫描学光显微术(near-field scanning optical microscope, NSOM)是一种具有亚波长分辨率的光学显微镜。由于光源与样品的间距接近到纳米水平，因此分辨率由光探针口径和探针与样品之间的间距决定，而与光源的波长无关。NSOM的横向分辨率小于100nm，Lewis[18]则通过控制在一定针尖振动频率上采样，获得了小于10nm的分辨率。NSOM具有非常高的图像信噪比，能够进行每秒100帧图像的快速测量[19]，NSOM已经在细胞膜上单个荧光团成像和波谱分析中获得应用。 全内反射荧光显微术 绿色荧光蛋白及其衍生物被发现后，全内反射荧光(total internal reflection fluorescence，TIRF)技术获得了更多的重视和应用。TIRF采用特有的样品光学照明装置可提供高轴向分辨率。当样品附着在离棱镜很近的盖玻片上，伴随着全内反射现象的出现，避免了光对生物样品的直接照明。但因为波动效应，有小部分的能量仍然会穿过玻片与液体介质的界面而照明样品，这些光线的亮度足以在近玻片约100nm的薄层形成1个光的隐失区，并且激发这一浅层内的荧光分子[20]。激发的荧光由物镜获取从而得到接近100nm的高轴向分辨率。TIRF近来与干涉照明技术结合应用在分子马达步态的动力学研究领域, 分辨率达到8nm，时间分辨率达到100μs[21]。 表面等离子共振 表面等离子共振(surface plasmon resonance, SPR) [22]是一种物理光学现象。当入射角以临界角入射到两种不同透明介质的界面时将发生全反射，且反射光强度在各个角度上都应相同，但若在介质表面镀上一层金属薄膜后，由于入射光被耦合入表面等离子体内可引起电子发生共振，从而导致反射光在一定角度内大大减弱，其中使反射光完全消失的角度称为共振角。共振角会随金属薄膜表面流过的液相的折射率而改变，折射率的改变又与结合在金属表面的生物分子质量成正比。表面折射率的细微变化可以通过测量涂层表面折射光线强度的改变而获得。1992年Fagerstan等用于生物特异相互作用分析以来，SPR技术在DNA-DNA生物特异相互作用分析检测、微生物细胞的监测、蛋白质折叠机制的研究，以及细菌毒素对糖脂受体亲和力和特异性的定量分析等方面已获得应用[23]。当SPR信息通过纳米级孔道[24]传递而提供一种卓越的光学性能时，将SPR技术与纳米结构设备相结合，该技术的深入研究将有可能发展出一种全新的成像原理显微镜。【参考文献】[1] 汤乐民,丁 斐.生物科学图像处理与分析[M].北京:科学出版社,2005：205.[2] Kam Z, Hanser B, Gustafsson MGL, et adaptive optics for live three-dimensional biological imaging[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2001,98:3790-3795.[3] Booth MJ, Neil MAA, Juskaitis R, et al. Adaptive aberration correction in a confocal microscope[J]. Proc Natl Acad Sci USA，2002, 99:5788-5792.[4] Goldman RD,Spector cell imaging a laboratory manual[J].Gold Spring Harbor Laboratory Press,2005.[5] Monvel JB,Scarfone E,Calvez SL,et deconvolution for three-dimensional deep biological imaging[J].Biophys,2003,85:3991-4001.[6] 李栋栋,郭学彬,瞿安连.以三维荧光反卷
我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清…… 细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。 细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。 有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类精度，除了图像的类别标签外，还使用了物体标注框（bounding box）和部位标注点（part annotation）等额外的人工标注信息。 基于弱监督信息的细粒度图像分类模型，基于强监督信息的分类模型虽然取得了较满意的分类精度，但由于标注信息的获取代价十分昂贵，在一定程度上也局限了这类算法的实际应用。因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的partannotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。 了解了大体的做法，我将从一些paper入手，讲解目前细粒度图像分析的具体实现。 是基于深度学习的细粒度图像检索方法。在SCDA中，细粒度图像作为输入送入Pre-Trained CNN模型得到卷积特征／全连接特征，如下图所示。 区别于传统图像检索的深度学习方法，针对细粒度图像检索问题，作者发现卷积特征优于全连接层特征，同时创新性的提出要对卷积描述子进行选择。 不过SCDA与之前提到的Mask-CNN的不同点在于，在图像检索问题中，不仅没有精细的Part Annotation，就连图像级别标记都无从获取。这就要求算法在无监督条件下依然可以完成物体的定位，根据定位结果进行卷积特征描述子的选择。对保留下来的深度特征，分别做以平均和最大池化操作，之后级联组成最终的图像表示。 很明显，在SCDA中，最重要的就是如何在无监督条件下对物体进行定位。 通过观察得到的卷积层特征，如下图所示，可以发现明显的"分布式表示"特性。 对两种不同鸟类／狗，同一层卷积层的最强响应也差异很大。如此一来，单独选择一层卷积层特征来指导无监督物体定位并不现实，同时全部卷积层特征都拿来帮助定位也不合理。例如，对于第二张鸟的图像来说，第108层卷积层较强响应竟然是一些背景的噪声。 基于这样的观察，作者提出将卷积特征（HxWxD）在深度方向做加和，之后可以获得Aggregation Map（HxWx1）。 在这张二维图中，可以计算出所有HxW个元素的均值，而此均值m便是该图物体定位的关键：Aggregation Map中大于m的元素位置的卷积特征需保留；小于的则丢弃。 这一做法的一个直观解释是，细粒度物体出现的位置在卷积特征张量的多数通道都有响应，而将卷积特征在深度方向加和后，可以将这些物体位置的响应累积--有点"众人拾柴火焰高"的意味。 而均值则作为一把"尺子"，将"不达标"的响应处标记为噪声，将"达标"的位置标为物体所在。而这些被保留下来的位置，也就对应了应保留卷积特征描述子的位置。 实验中，在细粒度图像检索中，SCDA同样获得了最好结果；同时SCDA在传统图像检索任务中，也可取得同目前传统图像检索任务最好方法相差无几（甚至优于）的结果，如下图所示。 RA-CNN算法不需要对数据做类似bounding box的标注就能取得和采用类似bounding box标注的算法效果。在网络结构设计上主要包含3个scale子网络，每个scale子网络的网络结构都是一样的，只是网络参数不一样，在每个scale子网络中包含两种类型的网络：分类网络和APN网络。 数据流是这样的：输入图像通过分类网络提取特征并进行分类，然后attention proposal network（APN）网络基于提取到的特征进行训练得到attention区域信息，再将attention区域crop出来并放大，再作为第二个scale网络的输入，这样重复进行3次就能得到3个scale网络的输出结果，通过融合不同scale网络的结果能达到更好的效果。 针对分类网络和APN网络设计两个loss，通过固定一个网络的参数训练另一个网络的参数来达到交替训练的目的. 如下图所示，网络能够逐渐定位attention area，然后再将此区域放大，继续作为第二个scale网络的输入。
上一篇文章中的LeNet-5是第一个广为人知的经典CNN网络，但那是20年前提出的CNN网络，最成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。但直到2012年之前，在这14年间，CNN网络在图像识别领域的地位逐渐被其他分类模型如SVM取代。其中主要的原因有（事后诸葛亮......）：
经过十几年的发展，以上制约CNN网络发展的主要限制因素一个个被解决，结果在2012年的ImageNet竞赛中，继LeNet-5之后的第二个经典CNN网络—AlexNet横空出世。以超出第二名10%以上的top-5准确率，勇夺ImageNet2012分类比赛的冠军，从此， 深度学习 重新回到人们的视野，并一发不可收拾。
下面从一些直观的数据比较1998年的LeNet-5和2012年的AlexNet的区别：
AlexNet网络结构如下图所示：
论文中由于使用了2块GPU，将网络结构布置成了上下两部分，看着很不方便，上图是在网上找的简易版本。
下面总结AlexNet的主要特点：
. 使引入Relu激活函数减轻深度网络难以训练的问题
关于CNN网络的激活函数的讨论，SigAI公众号这篇文章总结的挺好：
另外，下面这篇论文对深度网络难以训练的问题进行了分析：
之前的CNN网络，包括前面著名的LeNet-5，都使用tanh/Sigmoid作为激活函数，这类激活函数具有饱和性，在训练深层网络时会造成梯度消失问题，而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数，有效地缓解了梯度消失问题。
. 解决深度网络的过拟合问题
一方面，近几年来，人们越来越意识到构建庞大的数据集的重要性，于是出现了像ImageNet这样超过1500万张标注图片，2200多种类别的数据集，ILSVRC2012中，AlexNet使用了150万张图片的庞大训练集，使得拥有6000万个参数的AlexNet也没出现严重过拟合问题；
另外，AlexNet在训练时使用了数据增强（data augmentation）策略，相当于进一步扩大了训练数据集；
最后，AlexNet在全连接层部分引入了一个dropout层，同样能有效防止模型出现过拟合。
. 计算能力问题
尽管AlexNet的模型复杂度很大，但其利用了英伟达GPU强大的计算能力，在GPU面前，模型复杂度不是问题。
从模型的设计思路来看，其实AlexNet遵循了LeNet-5的思想，即使用交替的卷积层和池化层用于提取图像的高级语义特征，同时降低特征尺寸。然后使用全连接层/MLP作为分类层。
但是，在细节部分，ALexNet引入了很多新的元素，用于解决以上提到的CNN网络遇到的诸多问题，使得CNN网络开始重新散发光芒。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
A4的版面宽度，图像的精度要求在300dpi以上。图片不会过大或者小，呈现清晰图片，提供高质量的图片。需要注意的是：一般的期刊对于论文要求的字数不一样的,图片是200-300字符，原图片你放到相应的位置就行，自己不要自行压缩，同时美编根据文字和图片调整版面的，图片是200-300字符是正常值。除此之外，图像分辨率非常重要，与像素尺寸直接相关，不同刊物有具体要求(大多数期刊要求300px以上)。 在没有特别规定的情况下，插入图像可以是JPG形式。
好。通常论文中图片要最低分辨率为300DPI，部分期刊杂志要求不低于600DP，点线图及柱状图部分杂志要求达800DPI甚至1200DPI。期刊杂志要求的分辨率是指原始图片的分辨率，经过图片处理后修改图片的分辨率通常是不符合要求的。以下介绍学术论文组图过程中的一些要点。插入图片的分类一般为两种:1、拍照的图片:一般是彩图，分辨率不低于300DPI这一部分照片就是你的第一手资料，所以拍过后可能会无法再重复，因此一定要在最刚开始时就拍成高清的(设置成高分辨率)，也就是保证了原始图片的高分辨率，接下来处理图片就会比较方便，免得因为图片质量不行而重复实验。2、由生成的图:一般是黑白和点线图，分辨率不低于600DPI.主要包括各种点线图、柱状图、饼图和各种统计图等。在此推荐一款专业作图软件sigmaplot，该软件能满足由数据生成的任何图，且原始图片最高分辨率达到1200DPI，具体操作步骤可以参考软件说明或自己了解。尽量不要用EXCEL作图，因为原始图片分辨率达不到这么高的要求。由数据生成的图的图片是可重复修改的，因此一定要保存好原始数据，一旦图片有任何问题随时可以再修改。
在论文投稿过程中，期刊对论文图片都有着较高的要求，比如格式是tiff、eps等格式，分辨率600dpi，对图片的大小也有着要求。比如，期刊APPLIED PHYSICS LETTERS对论文图片的基本要求是： SCI期刊仅接受tiff和eps这两种类型的插图文件格式。不接受JPG格式的插图，不接受嵌入到doc文档或ppt文档中的插图。 只需要关注tiff和eps即可，最长不超过16，高度无要求。600dpi以上
关于超声医学的论文范文篇二 医学超声远程现状与案例分析 摘 要： 超声远程是远程医疗的一个重要应用分支，可以远程为边远地区的患者提供高质量的专家医疗服务，节约就诊时间和成本。同时也提升了基层医生与专家的沟通平台，弥补了国内医疗资源分配不均匀的状况。依据超声诊断的特点对超声远程的应用特点、市场远程设备的情况、超声远程的应用效果，以及国内超声远程的应用案例做了介绍。 关键词： 超声远程; 远程医疗; 病例分析; 超声诊断 中图分类号： TN911?34; 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X(2014)20?0137?04 Current situation and case study of medical tele?ultrasound GAO Hai?juan， PING Zi?liang (Department of Communication and Information Engineering， Century College， BUPT， Beijing 102101， China) Abstract： Tele?ultrasound is an important branch of tele?medicine， which can provide high quality medical service from tertiary hospital to remote area patients， and save much treatment time and cost. Meanwhile， the tele?ultrasound can also promote the communication platform between less experienced healthcare workers in remote hospitals and specialists in tertiary hospitals， making the discussion more easily and effectively. It balances the medical resource distribution inequality to some extent. According to specialty of the medical ultrasound test， the tele?ultrasound implementation situation， tele equipment features， application effect of tele?ultrasound in clinic and some typical cases in domestic environment are introduced. Keywords： tele?ultrasound; tele?medicine; medical case analysis; ultrasonic diagnosis 0 引 言 20世纪60年代，远程医疗成为欧美新型医学课题。80年代末远程医疗概念被正式提出，并且在计算机技术迅速发展的带动下，远程医疗被广泛应用起来。90年代末国内发表不少关于远程医疗的文章，成为医学界和计算机界共同关注的热门话题[1?3]。远程医疗的核心概念是借助互联网技术、电视传播、卫星通信等一系列现代通信技术将不同地域的医生(或者医护人员)连接起来，通过医生间实时的音视频交流或者离线传输病人数据来完成对疾病的诊断。远程医疗一定程度上弥补了医疗资源分布不均匀的弊端，让医疗条件落后的患者可以快捷的得到远端专家医生的诊断建议，既节约了宝贵的治疗时间，又降低了长途就医的费用。同时，基层医生也在每一次的远程会诊过程中向专家学习了如何解决此类疑难杂症，日积月累，不断提升自己的专业技能，进而吸引更多的病人前来就诊，这对于基层医院的发展是非常有利的。而对于专家医院来讲，远程诊断这种新型医疗服务模式，可以减少非急诊患者的求诊人数，减轻医生问诊的负担，同时也避免了医院的拥挤，再加上远程会诊所带来的医疗收入，以及对医院影响力的提升都有所促进，因而也广受欢迎。远程医疗应用十分广泛，可用于放射科、病理科、皮肤科等课室。但是，远程医疗在超声课室的应用相对起步晚，在此本文将介绍超声远程的应用特点、国内外超声远程设备情况、以及超声远程的应用效果和国内的应用案例。 1 超声远程的应用特点 超声检查与X线，MRI，CT相比，一个显著的特点是它的检查方式很大程度上依赖医生的扫查手法，一个探头在一个医生的手上就像一副眼镜在一个人眼睛上一样，医生更习惯按照自己的扫描习惯，调整探头的扫描方位，选取扫描切面来诊断病人。如果借助超声远程，将A医生扫描的病人图像发送给B医生，让B医生来分析诊断，那么B医生一定会非常的谨慎，这就如同让B医生带着A医生的眼镜来走路一样，因为图像往往并不是B医生所习惯看到的图像，如果图像的信息量远远的低于B医生所期待的，那么远程会诊就会失败。A医生必须重新提供病人的超声图像，如此地重复扫描大大的降低了远程的效率和医生应用的信心，不利于超声远程的推广和发展。 目前，一些国内超声水平高的医院已经重视起超声远程规范化扫描的制定，例如北京安贞医院胎儿心脏远程会诊中心提出了胎儿超声心动图远程会诊检查流程及基本切面的规范要求。文献[4]提出胎儿远程会诊所需的图像切面、存储要求、测量参数等具体规范，重点提出对胎儿心脏畸形的产前超声远程心动图检查，明确定义16幅必存动态切面图像和14幅必存静态图像的内容，规范了胎儿超声远程的操作方法，有效提高医生之间进行远程诊断的效率。超声扫描规范化的脚步从未停止过，超声远程的规范化也会发展起来，让不同地域的医生能在一个标准的扫描框架下，有效地传输超声数据，彼此接受对方的扫描图像，有效的完成超声会诊。 另一个解决此手法依赖性问题的途径是借助超声远程设备的特殊传输功能。比如传输的超声数据中携带着大量的机器原始参数，可以在专家处理端还原超声扫查的过程，重新调整扫描的机器参数和选取扫描的切面，按照专家的习惯重新定位病灶的位置，进行病灶的测量和分析，这样将极大地提高会诊的成功率。目前美国通用电气(GE)的RAWDATA[5]扫描技术即可以满足这样的需求，从技术层面解决扫描手法依赖性问题。 2 国内外超声远程设备情况 超声远程设备按照工作模式，可以分为两种模式，一种是在线模式(也称同步模式)，一种是离线模式(也称异步模式)。 所谓在线模式，就是申请端医生和处理端医生同时在线，实时的进行视频和音频的沟通。处理端医生可以实时看到申请端超声设备的动态图像，可以看到探头的扫查位置，可以和申请端医生进行通话交流，实时指导申请端医生调整探头的扫查位置，调整病人的体位，以及根据图像的质量来调整机器参数。这种模式的特点是：指导性强，互动性强，图像质量高;对双方的时间要求有约束性，缺乏灵活，在实际的应用情况比较难实现，因为专家医生日常工作时间紧张，会诊会占有太多的时间，时间成本提高，业内专家也有同样的顾虑[6]。 所谓离线模式，是指不需要处理端医生在线的等待，处理端系统自动接受申请端发送过来的病人二维超声图像或者三维容积数据，当图像或者数据传输完毕，处理端医生即可灵活安排时间完成会诊意见。此模式的特点是： (1) 会诊时间灵活，对双方的时间约束弱，可实施性强; (2) 离线发送过来的病人图像，专家可以进行更加详细的分析和处理，准确率高; (3) 可以归纳收藏病人的图像数据，进行后期统计分析，建立病例库。 超声远程设备按照会诊需要的医生人数，也可以分为两大类，一类是需要至少两位医生共同来完成，另一类是借助机器人代替申请端医生，只需要处理端一位医生操作完成。第一类设备和常规会诊设备一样，两端设备可以视为两台计算机工作站，两端的医生分别完成各自的任务分工，申请端提出会诊申请，填写病人基本的情况和初步诊断。处理端医生根据收到的病人数据做出会诊建议，并反馈给申请端医生。第二类设备称为远程机器人辅助超声检查系统(简称机器人超声)，它是借助于并行机器人技术[7]，在申请端搭建多个机器人装置，覆盖病人待检查部位，机器人模拟医生手持常规超声探头，对病人进行超声扫查，控制机器人的是处理端的专家。此类设备的特点为可以大幅度的发挥专家的技术，保证超声数据采集的有效性。其所涉及的主要技术问题有三个： (1) 处理端专家操作远端机器人所做动作的准确性。机器人需要施加合理的力度使探头在病人的皮肤上扫查，根据不同的检查部位，机器人需要调整探头的位置，倾斜的角度，锁定部位处进行旋转和微小移动。 (2) 机器人动作的延迟。理想的系统坏境是处理端专家触发控制信号，机器人同步完成动作，超声设备实时反馈图像给专家。但是，实际的情况是机器人机械控制和电路控制环节存在一定的时间延迟。 (3) 超声图像传输的速度和质量。 比较两类设备，机器人超声的最大优点是真正的将专家的“眼睛”延伸，考虑超声检查对手法的依赖性强，这种远程超声技术更能达到预期的诊断效果。在机器人技术的带动之下，持探头机器人的机械控制涉及的机械难点会得到解决，系统的精确性会得到较大的提高。至于图像传输质量，文献[7]对图像传输中使用的图像压缩技术进行了分析对比。采取的方法是：考虑人眼视觉的灵敏度，在粗略扫查，寻找感兴趣区域的过程中，使用有损压缩或高压缩比率的压缩技术，以提高传输的速率，而在找到感兴趣区域后进行仔细鉴别检查时，则采用无损压缩的压缩技术，以保证图像的质量。超声图像的失真主要是两个方面，一是图像对比度的下降，一是图像噪声的干扰。对比度的调整将由专家来调整，因为系统自动的调整将影响专家的诊断。噪声多数是由于人体组织的不同密度而产生后场散射声场造成的，采用合适的滤波器参数可以达到降低噪声而不影响诊断的作用。基于以上分析，机器人超声将凭借其技术的优势得到快速的发展。 3 超声远程的应用优势及效果 超声远程的应用优势包括减少病人不必要的转院治疗、节约病人的就医时间和成本以及在医学教学中的作用[8?10]。文献[11]介绍在急诊情况中应用超声远程缩短病人从入院到手术的时间大约3 h，既为救治急诊病人节约了高贵的“黄金”时间，又提升了急诊中救护车医护人员与医院手术室人员的交流效率， 所以文献中作者建议应将超声远程推广应用在高风险的孕妇和复杂性分娩等情况。 文献[7]将机器人超声应用在32例病例检查上，采用了两种不同的网络连接方式，分别为ISDN综合业务数字网连接(Integrated Services Digital Network)和具备动态带宽384 Kb/s的卫星连接。设计病人完成常规的腹部扫查，包括肝脏、胰腺、门静脉、主动脉、膀胱、子宫或前列腺，脾脏等组织的扫查，并对通用的诊断数据(包括组织的大小，轮廓等)进行了记录。用远程超声会诊的方式与传统超声检查方式进行了对比，结论是：机器人超声检查出58例病变的38例，达到66%的检出率。对漏诊的病变分析如下： (1) 根据病灶大小分为三类：7例是病灶小于 cm，包括胆固醇沉着症，肾结石，胆囊息肉;8例是病灶在1 cm左右，包括血管平肌瘤，肾结石，肝脏血管瘤;4例病灶在～ cm之间，包括囊肿，固态肾包块，肝脏多个低回声病灶。 (2)根据导致漏诊的原因分为：8例是由于图像分辨率低，3例是由于扫描参数设置的不佳，7例是由于不充分的图像数据传输，1例是由于病人的扫查条件不好。 (3)其中12位病人有症状呈现，比如黄疸，发热等，远程超声可以诊断出其中的10位，达到83%检出率。 (4)另外，超声检查常见的扫描局限性，比如病人过胖，过瘦或者年龄大也是漏诊的固有原因。 4 国内超声远程的案例 近五年国内超声远程网络得到迅速的发展，这主要得益于国家医疗改革的取向。2012年3月，国务院印发《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》，明确指出：要让信息技术成为提升医疗机构管理效率和服务水平的重要手段。国内一些已经在远程医疗设备有一定技术积累的厂家也针对远程超声开展了研发和市场推广工作。 开展超声远程的医院和机构也在逐年增加。典型的有以北京安贞医院牵头成立的胎儿超声心动图远程会诊中心[4]，凭借在胎儿心脏的权威性，会诊中心帮助基层医院在胎儿先天性心血管结构畸形和心脏异常等方面展开会诊工作。大连市中心医院，天津市第一中心医院等也都有各自的超声远程网络系统[12?13]。值得提出的是由上海长宁区卫生部门主导发起的“上海市长宁区超声远程诊断网络项目”[14]。该项目以上海市第六人民医院为依托成立了超声远程诊断中心，并与长宁区的10家社区卫生中心实现网络联接，使市民在家门口就能享受到高水准的远程诊断服务，同时也节约了就诊时间和费用，促进了医疗资源的合理分配利用，是超声远程的典型应用。 此外，2013年在国家发改委的指导下，甘肃省卫生厅、甘肃省人民医院和通用电气医疗集团共同建立了基础医疗范畴内的超声远程省内医疗试点项目[15]，采用“1+3+3”的拓扑模式，即“1”是指一家三级医院，也就是甘肃省人民医院，第一个“3”是指3家县级医院，包括定西市第二人民医院、临洮县人民医院和岷县人民医院，另一个“3”是指3家乡镇卫生所，包括香泉镇中心卫生院、新添镇中心卫生院和闾井镇中心卫生院。据媒体报道，从2013年3月10日远程系统全面启动截止2013年5月15日，3家县级医院共完成37例会诊病例，3家乡镇卫生所共完成68例会诊病例，超声远程会诊不仅帮助当地病人及时的诊断疾病，为基层医生提供了诊断思路，也为上级医院减轻了负担。这种基层医疗机构负责治愈简单的病症，上级医院就专攻疑难、危重病症的模式正是中国整个医疗架构的理想资源分配形式。 5 结 语 本文介绍了超声远程的应用特点、常见设备分类、应用效果和国内的远程案例。技术上，伴随着计算机及网络通信技术的不断发展，超声远程设备必定会在技术上取得进一步的突破，更快，更高质量的传输图像，也可能会加入可穿戴智能辅助设备;服务模式上，随着国家全方位立体化远程医疗体系的建设，超声远程会进入社区，为居民提供远程咨询医疗服务;市场推广上，国家的政策以及地方政府都在积极的推动远程医疗的覆盖面，探索这种模式下的收费标准，用以提高医疗单位主动服务的积极性，保证超声远程的经济效益和长足发展。可见，超声远程在未来的几年一定会有较快的发展，也希望有更多的人关注超声远程的发展。 参考文献 [1] 王志中，李凌，蔡立羽，等.国内远程医疗的现状及展望[J].计算机工程，1999，25(5)：3?5. [2] 李军怀，周明全，耿国华.远程医疗的国内外现状及展望[J]. 国外医学生物医学工程分册，2002，25(5)：193?196. [3] 杨勇，彭承琳.国外远程医疗发展近况[J].医疗卫生设备，2005，26(1)：19?21. [4] 何怡华.胎儿超声心动图[M].北京：人民卫生出版社，2013. [5] 车轩.关怀就在身边：当基层医疗牵手超声远程医疗系统[J].中国医疗设备，2012，27(11)：173?174. [6] 郭勇，何怡华.胎儿心脏超声远程会诊的经验及展望[EB/OL]. [7] DELGORGE Cecile， COURREGES Fabien， BASSIT Lama Al. A tele?operated mobile ultrasound scanner using a light?weight robot [J]. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine， 2005， 9(1)： 51?58. [8] EICHBAUM Quentin. Telemedicine and ultrasound in obstetrics and gynecology [J]. Donald School Journal of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology， 2009， 3(4)： 11?15. [9] DOWIE R， MISTRY H， YOUNG T. Cost implications of introducing a telecardiology service to support fetal ultrasound screening [J]. Telemed Telecare， 2008， 14(8)： 421?426. [10] ANDERSON G， NELSON?BECKER C， HANNIGAN E. A patient?centered health care delivery system by a university obstetrics and gynecology department [J]. Obstet Gynecol， 2005， 105(1)： 205?210. [11] SU M， MA H， KO C， et al. Application of tele?ultrasound in emergency medical services [J]. Telemed JE Health， 2008， 14(8)： 816?824. [12] 佚名.市中心医院省内首先实施超声远程会诊[EB/OL]. [13] 佚名.超声科远程会诊中心落成[EB/OL]. [2013?07?09]. [14] 佚名.GE医疗助力上海长宁区超声远程诊断网络建设[EB/OL]. GDM00253B0H. [15] 佚名.GE远程医疗的甘肃样本[EB/OL]. [2013?10?15]. 看了“关于超声医学的论文范文”的人还看： 1. 超声医学论文范文 2. 超声医学论文范文精选 3. 浅谈超声医学研究论文范文 4. 关于超声医学论文精选 5. 超声科个人工作自我总结范文
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超声医学是将超声技术应用于医学各部门而形成的一门学科。下面是由我整理的关于超声医学的论文范文，谢谢你的阅读。
超声医学学科建设构想分析
【摘 要】超声医学是将超声技术应用于医学各部门而形成的一门学科。目前超声医学在学科建上设依然存在一些问题。超声医学学科建设需要从科室建设，临床管理，优质服务等方面来着手，积极发挥科研和人才的关键作用，全方位、多层次地进行推进。
【关键词】超声医学;学科;学科建设
【中图分类号】 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484(2013)03-0089-02
随着超声医学的建设和发展，超声已经不仅仅被应用于临床诊断，超声治疗也已经成为了重要的治疗手段。超声技术可以与一些强势学科进行有效合作，可以在介入治疗，手术影像检测评估，以及生育学的超声检测中发挥重要作用。超声学科在承担诊断和医疗任务的同时，还肩负着医疗科研，甚至医疗教学等重要任务。
相对于一些临床学科，超声医学是一门全新学科，是将超声技术应用于医学各部门而形成。但是其与医院的一些其他辅助科室比较，超声学科的地位和作用又是十分突出的。随着超声医学与临床联系越来越紧密，超声医学学科已经实现了多领域渗透。从医院进行超声学科建设的角度进行分析可以看到，超声学科的建设的根本在于有效进行科室建设，实现诊疗科研的严格管理，以及优质服务的全面突破。
一、超声医学学科的建设重点在于科室建设
超声医学学科建设的首要任务是命名。在超声科室的命名中需要考虑的是超声功能的涵盖，即使是乡镇小医院也不能简单地命名为B超室，因为随着科技和经济的发展，三维甚至于四维彩超也已经被引入了县乡医院，所以在科室命名上要充分考虑到这一因素。另外超声医学已经脱离了简单的诊断功能，目前已经与临床治疗紧密联系在了一起，各种临床的诊断和治疗都与超声密切相关，所以通常情况下可以将科室命名为超声科。
超声科室的有效建构是超声学科建设的重要方面，超声学科与临床联系日益紧密，诊疗与教研需要紧密结合，但是目前的情况是多数医院在超声科室建设中结构分散、系统性差，加之技术水平参差不齐，所以造成了设备资源的很大浪费。我们需要有效建设完整的超声科室，实现人力、物力最大程度上的结合。对超声科室的建构可以从检查、治疗和教研三个方面有效的推进。
超声学科的建构中需要具有全科素质的团队领导者，科室主任可以从院内外聘请具有威望的中青年专家担任，因为中青年人才更具有发展潜力和魄力。在设立科室主任和副主任的基础上，可以设立诊断和诊疗、教研组长，实现对行政和业务的有效领导。超声科室的一般性工作可由超声医师，以及超声技师联合完成，医师进行诊断和操作，而技师进行录入和报告的出具工作。超声科室还需要数名护士，对患者进行术前准备，以及术后的观察。器械工程师可以选聘专职或者兼职都可以，但是需要保证检修的快速和及时。在超声科室的技术配比中需要高、中、初级互相合理配合。
二、超声医学学科建设的根本在于临床管理
从医院的建设角度来说，各学科建设的基本立足点在于临床的有效应用。超声医学的学科建设需要紧密地和解剖、生理和病理科室联系在一起，积极拓展超声和基础医学的联系。在临床诊疗中需要用规范医学条例来指导医生的患者意识，以及科研意识，在临床上做到有品质和有内涵。在全面理顺本学科建制的基础上，超声医学学科需要积极地进行跨学科协作。超声诊断是临床的前置环节，而临床可以有效的对超声诊断形成验证，所以超声临床需要建立严格的随访，以及反馈机制，超声医师下病房，以及参阅诊疗意见都是必要的。在超声学科的临床上，不仅仅需要增强科室内部的凝聚力，还需要有效的增加医院内部的向心力，以及与患者的亲和力。
超声医学学科的临床建设关键在于保证医疗质量，全面地提高诊断的正确率，积极推进超声医学的临床治疗。又快又好地完成超声诊疗的关键是减少预约，基本上做到“零预约”。在超声临床的建设中积极突出超声介入治疗，有效发挥超声在治疗中的引导作用。全面推进超声介入治疗在造影，引流和造瘘临床上的应用，突出超声在评估和靶向穿刺方面的特色。超声学科临床建设的目的和意义在于及时地解决临床问题，积极地推动和使用新技术和新手段，紧密的联系学科前沿，为患者解除疾病所带来的苦难。目前对于医院来讲，最重要的是要积极地在超声介入诊断、肝脏移植、临床诊断分析、男子不孕不育和风湿疾病诊断中做精做细。
三、超声医学学科建设的亮点在于优质服务
从客观角度来讲，因为各个地区的医院层次、以及软硬件设施具有明显的区别，所以说超声医学在学科建设上基本上难以一整套办法全面推进，但是从另一个方面来讲，其实各个医院在提高服务质量上却是相通的。超声医学的学科管理在于便捷性，因为超声检查是一项普通的医疗检查，所以说做到快速、便捷是服务的关键。超声科室的服务应该说具有两重性，其一是对患者的服务，其二是对临床的服务，所以有效的实现与医院，甚至于多所医院联网是关键。通过局域网可以进行有效的预约和排号，通过超声的信息管理可以实现临床医生快速了解结果。通过远程网络患者可以挂号，疑难病历可以得到快速的协助诊断和处理。
超声科室的服务还在于超声医师诊断结论的快速生成报告，对一些非常规的病例可以由高级医生处理，在最短的时间内进行治疗和诊断。对患者的资料进行大型的数据库管理，便于网络的直接调取。超声科室可以与医院的网络联系，最终实现与互联网的连接，实现信息资源的共享。患者公平的排号就诊，对特殊的病历做好前期准备工作，同时计划安排好超声技师和临床护理人员。超声科室还需要开设必要的临时观察室，以便于一些小风险治疗项目可以在门诊进行直接的治疗，手术后对患者进行有效的24小时观察。
四、超声医学学科建设的未来在于科研和人才
我们之所以说超声学科建设的未来在于科研和人才，是因为超声医学的未来应用空间和领域是十分广阔的。虽然目前超声医学还局限在临床诊断上，在临床治疗上也逐步取得了丰硕的成果，但是其依然有很多需要提升之处。在科研方面最主要是要将科研工作与临床紧密结合，良好的科研可以带动学科发展。在提高超声诊断质量的同时，我们需要重点发展射频消融，超声辐射力成像，心脏超声等技术。超声医学还需要与多学科实现联合攻关，与临床科室和纳米材料科室紧密合作。还需要积极的推进科研成果转化，有效地将科研成果向适宜的三级以及基层医疗机构进行输送，推动超声在介入、造影，以及肿瘤、治疗方面的临床应用;促进乳腺靶向造影，以及纳米级造影剂的申报，转化和应用。
另外，在超声医学人才培养方面可以有效借助平台力量，加大选拔力度，培养重点人才。要将院内培养和院外联合培养结合在一起，努力为超声医学人才提供展示自己才华的机会。在待遇上要向青年学科领军人物倾斜，鼓励青年医生申报各种创业基金，以此为超声医学人才的脱颖而出提供充分的锻炼机会和物质保证。
参考文献：
[1] 赵佳琦，章建全;借鉴戴明循环理论增进超声医学科研管理[J];中华医学科研管理杂志;2011年01期
[2] 王鹏，褚洪光，孟春荣，李倩;超声医学科建设构想浅谈[J];中外医疗;2012年01期
[3] 刘守君;加强超声学科建设提高医疗服务水平[J];现代医院管理;2005年01期
[4] 杨益虎;超声医学科建设构想浅谈[J];实用医技杂志;2007年21期
[5] 何林丰;对我区超声医学工程队伍建设的几点建议[J];西藏科技;2000年06期
作者简介：
刘希文(1957―)宁夏青铜峡人，宁夏青铜峡铝业集团公司医院工作，研究方向超声医学(从事超声工作37年)。
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随着超声医学专业的迅速发展 ,对超声医学教育提出了许多新的要求。下面是我为大家整理的关于超声医学论文，供大家参考。
1临床医学生超声诊断学教学现状分析
超声诊断学课程设置不足
超声诊断技术作为一门年轻但发展迅速的学科，在临床应用中已经成为不可缺少的公共的前沿诊断方法，也成为高等医学院校学生知识体系中的必备部分[4]。但是由于医学界乃至社会上对超声重要性的误解或观念的落后，导致超声诊断学在大部分高等医学院校的影像诊断技术或物理诊断学教学中所占比例太小[5，6]。有些医学院校临床医学生中涉及超声的课程只有4-6个学时，往往在诊断学中一带而过;有些院校临床医学生课程内容中根本就不安排超声诊断学，或者将其纳入考查课、选修课，导致学生认为其“可学可不学”;更不要说安排见习、实习课。而超声诊断学是一门实践性很强的学科，没有上机观摩或实践课，学生会觉得超声诊断非常抽象、晦涩难以理解，基本上达不到学习效果。
临床医学生超声诊断学知识掌握现状
由于在校期间基本上没有接受过超声诊断学课程的培训，导致年轻的临床医学生对超声诊断知识缺乏基本的了解，知之甚少，不了解超声检查适应证及用途，不清楚超声检查的原理及优势，甚至看不懂超声报告单，认为其只是辅助诊断，更不用说了解超声诊断技术的前沿发展方向和趋势。殊不知超声诊断目前在临床各学科疾病的诊断中所占比重之大，涉及范围之广，包括了消化系统、泌尿系统、生殖系统、产科、浅表组织器官、心脏、肌腱韧带、关节、神经、器官移植以及大血管等。据统计，所有的临床学科都与超声医学存在或多或少的关联，超声在一些疾病的诊断上已取代其他影像学方法而成为首选或必不可少的诊断手段[7]。有研究者对临床型硕士研究生和七年制硕士研究生针对超声基本知识的了解情况进行问卷调查，结果显示，学生认为课堂教学不能满足其对超声知识的掌握，的学生认为自己对超声知识的了解差，仅的学生认为自己对超声知识了解一般;在问及对超声报告的认识上，学生认为他会关注超声报告中描述内容，32%学生会关注部分与自己专业相关较强的报告内容，仅学生认为自己能读懂描述内容，学生表示完全不能读懂报告描述内容[6]。由此可见，临床医学生对超声诊断学知识了解严重不足。
超声诊断学教学师资现状分析
由于超声诊断学是一门年轻的、但发展非常迅速的技术，专业人才储备相对不足，尤其缺乏高学历、高年资、临床和教学经验丰富的师资队伍。目前，一些医学院校从事超声诊断学理论授课的教师仍多为本科或大专学历，缺乏硕士以上学位人员，有些甚至是技术员转行，其学历层次、知识体系、综合素质尚有待提高。同时，超声诊断学是一门实践性很强的学科，临床带教也是重要的教学环节。由于临床超声医师队伍整体偏年轻，缺乏超声诊断学专业人才，尤其是高年资中级专业技术职称以上的教师，加之带教医师一般都缺乏技术规范化培训，带教过程中教学内容分散，缺乏系统性、针对性、规范性，带教过程中常夹杂着个人习惯性和随意性，严重影响了教学质量。
2临床医学生超声诊断学教学改革策略
为满足现代医学事业快速发展和社会医疗卫生机构的实际需求，实现现代复合型医学人才的培养目标，应改革现有的医学教育模式，弥补临床医学专业学生在超声诊断学专业教育上的不足。
结合当今医疗体制改革和医学发展的需要，重视超声诊断学课程教育超声诊断技术由于其发展迅速、易于普及、实用性佳，不仅成为各大医院重要的影像学检查方法之一，在某些常见病、多发病的筛查、诊断和人群健康检查中更是占据了无可替代的地位;而且由于其便捷、价廉、无放射性、应用广泛，在乡镇卫生院、社区卫生服务中心更是重要的、甚至是唯一的影像学检查方法。CT、MRI虽然具有分辨率高、诊断价值大等优势，但由于其昂贵的价格或有放射性等缺点难以在卫生院、社区卫生服务中心全面推广普及。随着近期我国医疗体制改革的五项重点工作之一即是健全基层医疗卫生服务体系，加强基层医疗卫生机构和卫生队伍的建设，完善乡镇卫生院、社区卫生服务中心建设标准，超声诊断作为一种易于推广的影像学技术，在乡镇卫生院、社区卫生服务中心的地位更是举足轻重。因而改变超声诊断是辅助诊断的陈旧观念，在临床医学生中普及超声诊断学教育，具有重要意义。
组织编写适合临床医学专业的超声诊断学教材目前的超声诊断学教材主要是面对医学影像学专业，因而编写一本适合临床医学专业的超声诊断学教材至关重要。临床医学生学习超声诊断学的目的主要为:第一，了解超声成像的原理、特点、发展方向、前沿技术，从而能根据不同患者、不同疾病、不同部位、不同要求正确选择超声检查方法。第二，了解超声成像的常见干扰因素，并能向患者解释某些组织器官超声检查前特殊准备的意义。第三，能正确分析超声诊断报告。第四，能根据临床实际需求，充分发挥超声诊断优势，不断拓展超声诊断应用范围。这就要求教材深入浅出、图文并茂，重点突出超声诊断的成像原理、类型、技术优势、常见病诊断要点、临床应用，并结合解剖、病理病生、主要临床表现等内容，将基础、临床、影像学科相结合，同时将高频超声、腔内超声、三维超声成像、超声造影等当前临床应用研究中的热门课题加入教材中，广征博引，力求知识的先进性[5]。
将超声诊断学纳入临床医学生的必修课程，增加实践课超声诊断既是一门独立的技术，也是一种公共的、通用的、临床多学科涉及的影像学检查技术，在临床各学科疾病的诊断中所占比重之大，涉及范围之广，包括了全身各组织器官系统，超声在一些疾病的诊断上已取代了其他影像学方法而成为首选或必不可少的诊断手段[7]。因此，教学主管部门应将超声诊断学纳入临床医学生的必修课程，合理分配教学课时，临床医学生超声诊断学的学时数应不少于30学时，让学生充分了解超声技术的原理、类型、优势、临床应用范围及当前发展方向和前沿技术，更好地为日后开展医疗工作打下坚实的理论技术。超声诊断学是一门医、理、工交叉结合的专业课，基础理论较抽象;相比于X线、CT等影像学方法，图像是实时动态的，不同的切面、不同的方向得到的图像千变万化，实践性非常强，所以超声诊断学的见习、实习课程显得尤为必要[5，8];临床医学专业该课程见习课不少于8学时，实习时间不少于2周。开展好实践教学，有助于加强影像与临床学科的结合，培养横向思维，避免基础、临床、影像学科之间的知识脱节;帮助学生更好地理解不同影像学方法的成像特点、优势，将知识融会贯通;通过实践帮助学生更好地理解书本理论，有助于临床医生读懂超声报告。
加强超声诊断学师资队伍建设随着超声医学的快速发展，目前各大医院都紧缺超声医师，教学任务的增加无疑会进一步凸显超声医生人手紧缺的矛盾，各高等医学院校应当着力培养优秀的超声诊断学专业的教师队伍。除了要引进高学历、高层次的超声专业教师外，还应加强现有超声医师带教意识的培养，对年轻教师进行超声诊断技术的规范化培训，从而系统化、规范化临床带教课程。带教过程中注意基础医学课程、临床课程、影像课程知识之间的联系，介绍超声专业新技术、新发展、新应用，激发学生的学习兴趣和热情，提高学习效果。
综上所述，立足当前各医疗机构临床医生在超声诊断技术方面的严重不足，结合当今医疗体制改革、年轻医师培养以及医学发展的的需要，应对临床医学生超声诊断学教学进行改革，只有这样才能培养出知识全面、综合能力强、全方位的医学人才。
一、强化循证医学教育观念，提高教师素质
教师是循证医学教育的实施者，因此教师首先要从思想上更新医学教育观念，认识到循证医学教学模式取代传统的教学模式是医学教育发展的趋势，并通过各种方式的学习和培训掌握循证医学的相关理论知识，循证医学资源分布与互联网检索，循证医学文献检索特点以及文献评价方法和原则，荟萃分析与系统评价的方法与原则，循证医学实践的基本程序与方法。要充分认识循证医学教育的本质、目的和意义，掌握循证医学的教育方法并灵活地运用到教学实践中。
二、传授循证医学的基本知识
以讲座的形式向实习学生讲授循证医学的基本理论、原则和实践方法，使其认识到:
1.循证医学的核心思想将医生个人的临床专业知识和临床经验与现有的最佳临床研究结果及患者的选择三者完美地结合起来，为患者制定最佳的医疗决策。
2.循证医学的实践包括5个步骤:①提出明确的临床问题;②系统检索相关文献;③严格评价文献质量，找出当前最佳证据;④应用最佳证据，指导临床实践;⑤后效评价临床实践及结果。
3.循证医学证据根据其来源、科学性和可靠性分为5个等级(可靠性依次降低):Ⅰ级，所有设计良好的随机对照试验(randomizedcontrolledtrials，RCT)的系统评价/Meta分析和大样本多中心临床试验;Ⅱ级，单个设计良好的RCT;Ⅲ级，单个设计良好的非随机对照试验;Ⅳ级，无对照的病例观察;Ⅴ级，病例报告和临床总结及专家意见。
4.循证医学并不否定经验医学，并非要取代临床技能、临床经验、临床资料和医学专业知识，它只是强调任何医疗决策应建立在最佳科学研究证据基础上。
三、指导学生获取循证医学证据
证据是循证医学的关键，证据的获取必须通过文献检索。绝大部分学生对于文献检索缺乏相关的知识，仅局限于用百度(baidu)或谷歌(google)等一般搜索引擎查找文献，因此所获得的文献资料较局限，专业性不强。为了使学生能够快速检索到合格的文献，首先向他们介绍一些循证医学资料数据库和网络资源，如Cochrane图书馆、Campbell协作网和Pubmed、Springerlink、Ovid及CHKD等电子数据库。并教会他们怎样用主题词、关键词、刊名、布尔逻辑(and、or、not)和文献类型等方法使用网络资源检索文献。由于医学文献检索中所获得的证据常常种类繁多、结果多样化，因此，还要教会学生如何利用循证医学网站，查阅有关新研究、新技术的系统评价和二次摘要文库，正确评价文献的真实性和临床价值，以便快速、有效地获取所需要的知识，了解本专业最新动态，发现目前存在的问题和不足，及时更新、丰富医学专业知识体系。
四、在实习带教中贯穿循证医学理念
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。