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运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
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ps吗? 如果粘贴有问题，就是你选区选的不够好，可以试试增加羽化，或者 选择--调整边缘。抠图也是一个必备技能。
医学影像学不仅扩大了人体的检查范围，提高了诊断水平，而且可以对某引些疾病进行治疗。这样，就大大地扩展了本学科的工作内容，并成为医疗工作中的重要支柱。那影像学的论文又该怎么写呢?一起来看看吧。
影像学论文
摘要：
[目的]探讨品管圈活动在提高住院病人影像学检查信息正确率中的作用。
[方法]2015年3月起本科开展品管圈活动，确立以“提高住院病人影像学检查信息的正确率为主题，分析住院病人在医院内影像
学检查信息中，信息正确率低的主要原因及拟定对策，按品管圈活动实施对策和效果确认，比较品管圈活动前后影像学检查信息正确率的变化。
[结果]开展品管圈活动前后影像学检查信息的正确率由原来的上升到，取得了理想的效果。
[结论]开展品管圈活动可提高住院病人影像学检查信息的正确率，减少医护患三者之间的矛盾，确保医疗护理安全。
关键词：
住院病人。
影像学检查。
信息。
品管圈
品管圈活动是通过一个自发组成的小团体，分工合作，集思广益，按照一定的活动程序来解决问题，提高产品质量和工作效率。
在疾病的诊断过程中，影像学检查如胸片、CT、超声、核磁共振成像等对疾病的诊断有极为重要的作用。
目前，临床上由于各个部门的工作职责，住院病人影像学检查信息中存在较多问题，导致病人不能及时正确完成检查。
为了提高住院病人影像学检查信息的正确率，本科于2015年1月—2015年7月将品管圈活动应用于提高住院病人影像学检查信息的正确率中，对存在的问题进行改进，效果明显。
现报告如下。
1资料与方法
一般资料
本院是一所三级甲等医院，选取三病区品管圈开展前(2015年1月)136例住院病人和活动开展后(2015年6月)128例住院病人，
按时间段分为观察组和对照组，分析住院病人影像学检查信息的执行情况，比较影像学检查信息正确率的变化。
方法
成立品管圈小组
2015年1月成立品管圈小组，由护士长任圈长，组员8名，包括主管护师2名，护师3名，护士2名。
确定圈名为“围护圈。
选定主题，拟订活动计划
圈员通过头脑风暴法提出5个候选主题，依据迫切性、重要性、圈能力、上级重视、可行性进行评分，最终确定“提
高住院病人影像学检查信息的正确率为本次活动的主题，并绘制甘特图拟订活动计划，活动时间为2015年1月—2015年7月。
分析现状
圈员自制“影像学检查信息正确情况现场查检表，于2015年1月的住院病人，记录影像学检查运送的情况。
共调查136例，正确87例，正确率。
设定目标
参照柏拉图得出的改善重点，结合公式“目标值=现状值-(现状值×改善重点×圈能力)计算得出目标值为，改善幅度为。
原因分析
针对住院病人影像学检查信息正确率低的原因，圈员对缺失的项目进行鱼骨图分析，绘制柏拉图，根据80/20法则，
确定正确率低的原因为：①预约中心人员不知道病人已出院、手术、转床、拒绝或已检查等各项信息，造成运送人员接不到病人或接错病人。
②分管床位的责任护士不了解其他床位病人的情况未及时更改病人检查预约单的身份信息导致通知遗漏。
③实习医生未按照检查流程，将未预约的检查单直接交给病人，或者将未预约到检查项目提前进行，造成检查信息的反复。
④病人因素：对医院环境不熟悉、年龄、文化程度、地区差异的.影响，造成沟通上的困难和理解差异。
制定对策并实施
①制定一张住院病人影像学检查信息汇总表，将检查通知流程规范化[1-2]。
具体实施步骤如下：每日由一位护士核对次日检查预约单的信息，将更新的信息登记在检查汇总表上。
中班护士将所有次日检查预约单与检查汇总表上的项目一一核对。
将检查预约单发放到病人手中，并将检查汇总表张贴于病区走廊醒目固定处，方便病人及家属查阅。
次日晨，责任护士将温馨提示卡放于检查病人的床头柜上。
检查运送人员与检查汇总表核对，正确确认病人个人信息后再去运送病人。
②制作温馨提示卡。
当病人外出检查时护士将注明病人去向的温馨提示卡放置于病人床头柜上，可以告知家属及医生，减少不必要的担心。
③完善检查告知单。
将各项检查的地址标注在检查汇总表上，并在检查预约单上进行注明。
效果评价
品管圈活动后进步率及目标达成率：进步率=[(改善后的数据-改善前的数据)/改善前]×100%。
目标达成率=[(改善后的数据-改善前的数据)/目标设定值-改善前数据]×100%。
统计学方法
采用软件进行统计分析。
2结果
3讨论
品管圈活动实施后应用于住院病人影像检查信息正确率的管理中有效提高了检查的有效性及及时性[3-4]。
影像学检查是临床诊断、治疗疾病最有效、可靠的客观资料之一，及时完成各项检查至关重要，可以为病人疾病的诊
断和治疗提供依据，若病人因各种原因不能及时完成检查，会耽误病人的治疗时机，给病人增加安全隐患。
品管圈活动开展前因检查信息有误，运送人员常常找不到病人甚至接错病人，结果导致病人未能进行影像学检查，还有少数病人重复某一项检查。
品管圈活动开展后全体圈员根据本病区住院病人影像学检查信息准确性差的原因进行分析，得出结果并制定出适合本病区病人检查通知的方案，完善各类表格和提醒设施。
该对策实施后正确率有原来的提高到，极大地降低了信息错误的发生率减少了护患之间的矛盾，提高了各部
门之间的工作效率，确保病人能够及时地完成各项检查，避免重复，最终更好地为病人服务，降低了医疗风险。
4小结
品管圈活动的开展有效提高了住院病人影像学检查信息的正确率。
通过品管圈活动，本科室制定出一套规范的、合理的检查通知流程，使护理人员在通知检查时有章可循，提高了护理工作质量。
作者：李文娟 单位：上海中医药大学附属龙华医院
参考文献：
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[3]张琼，张际.失效模式与效应分析在我国医院质量管理中的应用[J].重庆医学，2014，43(27)：3665-3666.
[4]刘秀玲，曹叶仙.医院失效模式与效应分析在降低病人陪检风险中的应用[J].护理研究，2014，28(11B)：4068.
影像学论文
摘要
异位骨化(HO)的早期诊断十分重要，目前临床上主要依靠X线、CT、MRI、超声与核医学等影像学检查对HO进行早期诊断。
与传统X线、CT检查相比，MRI检查在HO早期诊断方面有一定优势，但费用较高。
核医学检查是目前公认最灵敏的HO检查方法，然而注射放射性药物的损害性严重限制了其在诊断HO上的应用。
拉曼光谱和近红外光学成像技术尚不成熟，临床上尚未应用。
超声检查具有无创、便捷、廉价的优势，临床上应用广泛。
该文就HO影像学早期诊断研究进展作一综述。
关键词
异位骨化。
影像学。
早期诊断
异位骨化(HO)指肌肉或结缔组织等非骨组织中出现成骨细胞，并在软组织中形成成熟板层骨的病理表现[1]。
目前HO的发病机制尚未明了，可能与刺激、损伤部位诱发的信号转导通路、环境等因素有关[2]。
一旦异位骨形成，就会严重限制关节运动，使关节丧失活动功能。
因此，HO的早期诊断显得尤为重要。
目前临床上主要依靠X线、CT、MRI、超声、核医学等影像学检查对HO进行诊断，而近年来近红外光学成像、拉曼光谱等技术对于HO的诊断价值逐渐受到关注。
本文对HO的影像学早期诊断作一综述。
1X线检查
X线检查是HO最常见的检查方法。
但X线图像密度分辨率较低，早期HO大多仅表现为软组织病变，与软骨肉瘤、局部感染、血肿等的临床表现类似，因此其特异性差。
依靠普通X线检查多在伤后3～6周才能发现异位骨[3]。
随着HO的成熟，X线图像上逐渐出现点状钙化影，软组织肿胀消除后，钙化影密度逐渐增强，显影更清晰，钙化部位
由外周转移至中心，最终形成成熟的板层骨[4]，这是典型的早期HOX线表现。
李文勤等[5]对64例脊髓损伤后HO患者进行X线检查，发现早期X线片中出现水肿引起的关节周围软组织密度增
高及由于钙沉积而引起的絮状阴影，随后逐渐出现密度增高的骨皮质和骨小梁，呈云絮状、团块状、索条状，其中20例病灶内骨小梁清晰可见。
对HO连续X线摄片观察可见，骨化区密度逐渐增高，边缘逐渐清晰，骨化区边缘清晰提示异位骨组织趋向
成熟[6]，然而往往不成熟骨和成熟骨在X线片上重叠，故较难判断异位骨是否成熟。
总之，经X线检查发现的HO多处于病理骨形成的第3阶段，已错过预防性治疗的最佳时机，只能等到异位骨成熟后手术切除。
因此，X线检查在早期诊断HO方面无太大价值。
2CT检查
CT检查较X线检查能更清晰地显示异位骨组织，可发现X线检查未能发现的HO微小病变，且能更准确地判断早期HO的位置及形态[7-8]。
Fujimori等[9]研究发现，CT检查对HO的检出率明显高于X线检查。
Fukutake等[10]研究发现，CT图像能显示>的HO结构。
Anthonissen等[11]进一步研究发现，微型CT检查能清晰显示大鼠模型髋关节周围小颗粒状至片状不等的异位骨。
以上均说明CT检查有较高的密度分辨率。
Brownley等[12]研究发现，多形态微型CT检查在评估HO形成上优于X线检查和单一形态微型CT检查。
临床研究[13-14]证实，三维CT检查能直观、全面地定位HO，正确指导不同入路的切除术。
CT三维重建技术能精确定位增生的异位骨与正常血管、肌肉之间的位置关系，这也对手术方案的制定有重要的指导意义[15]。
有学者[16]研究认为，CT检查可显示出早期骨化性肌炎肌肉组织中伴有或不伴周围组织轻微钙化的不明显损伤。
骨矿化呈带状且表现为类似成熟骨皮质征象时，HO诊断基本成立[4]。
以CT检查为基础的三维放射治疗比普通经验定位放射治疗疗效更好[17]。
虽然CT检查在HO定位、定量方面明显优于X线检查，且对指导手术治疗意义重大，但CT检查诊断出HO时，成熟板状骨已形成，因此其对进行HO早期预防性治疗帮助不大。
3MRI检查
MRI检查对骨组织的显示效果不如X线和CT检查，但它对软组织有较强的分辨率。
有学者[18-19]研究发现，联合MRI与CT检查更能明确HO的诊断。
研究[20]发现，约在伤后即可发现HO病灶的MRI影像学改变。
MRI检查还能显示出HO早期关节滑膜和周围软组织的改变，以及关节周围的水肿液化，而且相比于X线和CT检查，它在判断异位骨的成熟度方面具有优势[5]。
Govindarajan等[16]对1例早期腰椎旁右侧骨化性肌炎患者行MRI检查，发现T2加权轴向图显示损伤部位中心
出现不均匀高信号，且在其周围围绕着1圈狭窄的低信号环，低信号环相邻软组织水肿，强化前的T1加权轴向图显示损伤
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面，我为大家分享关于医学影像的论文，希望对大家有所帮助!
前 言
数字图像处理技术以当前数字化发展为基础， 逐渐衍生出的一项网络处理技术， 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中，随着数字图像处理技术的渗透，数字图像将相关的病症呈现出来， 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理，这种医疗手段，可大幅提升相关病症的治愈率，实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中，其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上，其应用的范围将会在逐渐得到扩展，应用成效将会进一步得到提升。
1 关键技术在数字图像处理中的应用
医学影像中对于数字图像的处理， 通常是将数字图像转化成为相关数据，并针对相关数据呈现的结果，对患者病症进行分析，在对数字图像处理中，存在一定的关键技术，这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。
图像获取
图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理， 在进行数字图像检测时，得出的相关图像，在获取相关图像后，经过计算机的转变，将图像以数据的形式进行处理，最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中，通过光电的转换，以数字化的形式展现出来， 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据，进行保存[1].
图像处理
在运用数字图像获取相关图像后，需对图像进行处理，如压缩处理、编码处理，将所有运行的数据进行整理，将有关的数据进行压缩，并将相关编码进行处理，如模型基编码处理、神经网络编码处理等。
图像识别与重建
在经过图像复原后，将图像进行变换，在进行图片分析后分割相关图像，测量图像的区域特征，最后实现图像设备与呈现，在重建图像后，进行图像配准。
2 医学影像中数字图像处理技术
数字图像处理技术的辅助治疗
当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像，在医疗治疗中，可根据相关数据的组建，进而实现几何模式的呈现，如 3D,还原机体的各项组织中，对于细小部位可实现放大观察，可实现医生定量认识，更加细致的观察病变处，为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中， 首先设定一定的磁场，通过无线电射频脉冲激发的'方式，对机体中氢原子核进行刺激，在运行过程中产生共振，促进机体吸收能力，帮助查找病症所在[2].
提升放射治疗的疗效
在医疗中， 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察，也可实现对病患处的治疗，这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前， 首先定位于病患方位，在准确定位后，借助数字图像处理技术，全方位的计划治疗方案，并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处，利用数字图像排查病变以外机体状况，降低手术风险。
加深对脑组织以其功能认识
脑组织是人体机能运转的核心， 在脑组织中存在众多复杂的结构，因此想要实现对脑组织的功能认识，必须对脑组织进行全方位的观测，深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升，数字图像处理技术被运用到医学之中，数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测，最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测， 还可实时跟踪信号的改变， 其高清的时间分辨率，为当代医疗提供了众多帮助。
实现了数字解剖功能
数字解剖即虚拟解剖， 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面，通过虚拟人资源得建立，透析机体各项组织结构，实现对虚拟人的解剖，增加对机体的认识，真实的还原解剖学相关知识，这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。
3 结 论
综上所述， 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值，其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台，也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间， 这种结合的方式既是社会发展的要求，也是时代进步的趋势。
参考文献：
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[3]李 杨，李兴山，何常豫，孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程，2015,02:51~52.
医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。
医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势:
现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。
会查的，都算查重范围的。
论文查重一般查重只需要查论文正文部分，参考文献，目录，摘要，封面不需要查重，具体要看所在学校的要求。如果在知网查重，如果格式正确，知网查重系统对目录内容是不计入查重字数的，也不计算重复率。
摘要属于论文的正文部分，只要放在论文中，知网查重系统一定会识别，进行查重。通常情况下，知网查重系统检测的部分包括：目录（要放在论文中提交，尽管系统不查重）、摘要（中文、英文）、正文、致谢、参考文献（道理同“目录”）。
扩展资料：
论文查重的原理：
论文查重先建立比对库，当有一个文章需要检测时，放入比对库进行检测，如果某一句、某段、或者整篇和对比库中的文章相似，就会视为重复给记录下来。整篇文章检测完毕之后，会根据之前记录的重复内容来生成比对文档。
比对文档通常是网页格式或PDF格式，比对文档中会有论文检测获得的相似比例、重复的内容所在、重复内容的来源文章。检测比对库里需要收录期刊、学位论文、会议论文、报纸、年鉴、工具书、专利、外文文献、学术文献引文等与科学研究、学习相关的主要资源。
论文检测需要搜索引擎技术作为支撑，包括资源采集技术，文本数据库加工技术，文本数据库技术,数字资源版权保护技术,知识挖掘技术,自然语言处理技术、快速比对技术等。在全文数据的基础上实现快速准确的检测，上述技术是基本的保证。
参考资料来源：百度百科-论文检测服务
所有都查，包括你的论文后记。所以有的抄袭完整的论文，最后这种抄袭论文发现后记中记载的故事都是一样的笑话。
许多学生知道论文写完后需要查重，但他们不知道去哪里检测，如何检测，也不清楚论文检测系统会查重哪些内容。今天，让我们谈谈毕业论文的目录部分是否应该被查重。
写完论文后，我们通常需要把论文交给导师检查，看看有什么地方需要修改或补充。论文基本上需要修改几次才能通过，但这里的修改不是降重，而是修改论文内容中的错误。修改后的论文需要交给学校统一检测，包括查重。学校在查重论文时通常会上传整篇论文，目录部分也会上传。目录部分上传后会算重复率吗？
对于很多学校和论文查重系统来说，即使上传论文目录进行检测，最后检测重复率时也不会查重目录部分。查重系统自动识别论文目录的格式，筛选目录部分，不计算论文目录的重复率。
然而，不同学校的重复检测规定是不同的。有些学校可能规定，只要论文的主体内容被上传，就不需要上传论文目录内容。因此，当我们提交论文进行重复检测时，我们可以首先了解学校规定的重复检查要求是什么，需要检测什么，以及具体的重复检测过程，这样我们就可以在写论文和修改论文的阶段为最终的重复检测做好准备，抓住重点，有明确的目标。
现在无论你是检测毕业论文还是职称论文，亦或是杂志社的投稿文章，都是需要通过对应的论文查重系统来进行检测的。现在最为直接和普遍的方法就是直接使用论文查重软件进行检测，但是让很多人纳闷的是论文检测看哪个复制比才是最终的结果？每一次出具的检测报告中会有一个结果数据叫做“总文字复制比”和“去除本人已发表文献复制比”，这些名词看上去很难理解但其实不然，这个词的意思就是我们通常所说的的重复率，具体的计算方式也是很简单的，也就是说，论文查重总文字复制比就是论文检测的结果。通常是看复制文字比例，引用文字比例只是对比全文你引用了多少而已。引用文字变红有时是知网系统问题，我们也没办法，我写毕业论文的时候都是先在维普上测，而且我发现同一篇文章，维普检测出的复制率会比知网高。个人建议把引用文字加上引号，如果还是变红，就稍微改动一下，换成自己的语言。
用知网查重硕博本科毕业论文，还是期刊职称论文。报告里面好多标注的指标都是一样的，其中一个指标“去除本人已发表文献复制比”在一定情况下特别重要。下图是一个知网查重报告有几个数据指标的意义跟大家说明一下：1、总文字复制比，就是这篇文章相似的总比例2、跨语言检测结果，就是从其他国家语言翻译成中文后的检测的相似比例。3、去除引用文献复制比，就是去掉这篇文章引用文献内容后的比例，知网一般是识别标注引号的内容。4、去除本人已发表文献复制比，是去除和自己发表文章重复的内容后的比例。5、单篇最大文字复制比，也就是字面意思，引用内容最多的部分相似比例。一般我们参考相似比例都是以上图中“去除本人已发表文献复制比”和“总文字复制比”为主要参考指标，这两个数据指标怎么确定以哪个为准呢？这个要分成下面几种情况：1、没发表见刊的论文比如要新写一篇学术论文准备发表，投稿之前要自检一下，看看参考引用的内容比例是不是符合杂志社要求，还有就是一些没有引用自己发表文章的毕业论文，这时候要是用知网查重系统检测，这种情况下“总文字复制比”会和“去除本人已发表文献复制比”结果是一样的，以哪个为准都行。2、已经发表见刊的论文这种情况一般是论文已经发表，现在评职称要用，再检测这种论文时，会和自己已经发表的这篇文章重复，知网查重系统有这种功能就是对于已经发表的文章，填上作者姓名就是自动剔除和自己文章重复的功能，包括毕业论文中引用自己发表的文章也可以去除。这时要以“去除本人已发表文献复制比”为准，比如上图中的“去除本人已发表文献复制比0%”，从第一张图上下面可以看出作者的这篇文章发表于2017年7月24日。2018年7月26日检测这篇文章，知网自动去除了已发表的文章比例。客观检测出这篇文章相似比例为0。
不算
知网查重对参考文献的查重率是不会包含在所查重复率中的，知网论文检测系统拥有高智能的技术，会将论文作者所标注的参考文献直接忽略重复的部分。但是，对于论文作者来说，就必须要有较高的文采素质，论文作者可以直接将自己所引用的参考文献用相应的。
标注标记好，不然在检测重复率的过程中依然会呈现飘红字体， 也就增加了论文的重复率，或者是论文作者根据是在原有的文献中，仔细思考文献作者的意图，将文献内容充分用自己的话术表现出来。这就是两个较为直接和减少知网论文检测系统在检测重复率时降低的最为直接的方法。
扩展资料：
论文注意事项：
1、论文字数不少于2万。
2、去除目录、参考文献、致谢等部分，其余部分（引言、正文、综述等）均按正确格式排好，组成一篇Word文档上传参加检测。
3、论文中图片不宜太大，建议每张图片压缩至80K以内。
4、与以本人为第一作者发表的文章重复的部分不计入重复率。
5、全文及每部分重复率都不能超过30%。
6、只有一次检测机会。重复率超过标准者，不能参加资格审查，须按要求重新修改论文，延期申请答辩。
现在有越来多的同学在交稿之前会选择知网查重，但是拿到但是知网查重报告后，会出现一些新名词，总文字复制比，去除本人已发表文献复制比，去除引用文献复制比等等，看的同学们一点茫然，究竟哪个才是最终的结果呢？那么总文字复制比就是知网查重结果吗？在这里给大家简单一下。 首先还是先给大家简单讲解一下各个复制比吧。1、总文字复制比，就是这篇文章相似的总比例。2、跨语言检测结果，就是从其他国家语言翻译成中文后的检测的相似比例。3、去除引用文献复制比，就是去掉这篇文章引用文献内容后的比例，知网一般是识别标注引号的内容。4、去除本人已发表文献复制比，是去除和自己发表文章重复的内容后的比例。5、单篇最大文字复制比，也就是字面意思，引用内容最多的部分相似比例。总文字复制比就是知网查重结果吗？ 当了解这些内容后，知网查重宝典认为这个问题应该分情况讨论。第一种：对于职称论文来说职称论文一般都是被知网数据库收录过的文章，固然查重结果比较高，因为对比范围中一般包括我们要查重的这篇职称论文。总文字复制比一般在70%左右都不为过，显然不能看这个总文字复制比作为我们知网查重的结果。这个时候我们就要看去除本人已发表文献复制比，这个指标才是真正的剔除我们职称论文的知网查重结果。因此这个时候，去除本人已发表文献复制比就是知网查重的结果。 第二种：对于毕业论文来说这个得看学校，毕竟每个学校的要求不一样。有的学校只看总文字复制比就是结果，有的学校要求自己的不算重复，那么可以把去除本人已发表文献的复制比作为结果，有的学校说引用不算重复，那么可以把去除引用文献复制比当成结果。当然毕业论文一般都是看总文字复制比。
将论文中引用的内容翻译成英文，再将英文翻译成中文。这么做是因为英语被翻译成中文后，有些单词与中文不同，所以它相当于帮助你替换某些单词或表达意思的工具，从而达到降低重复率的效果。快速的进行修改，但在翻译完成后我们仍然需要去修改论文的内容，仔细的检查全文，是否有出现语句不通，用词不当
1、首先我们要知道知网查重系统是否与你选择的系统相同（防止淘宝店等情况出现）。例如，在检测报告的检测类型有（或TMLC2）的标志，说明是用版本（硕/博士定稿系统）检测的。2、顶部的报告单编号：可在学术不端网的知网检测报告单系统中验证报告单的真伪，且编号只支持一次验证。此外在编号下方有文献题目及作者信息，论文作者可以进一步核对相关信息是否属实。3、在检测结果的栏目，有总文字复制比、总重合字数、去除引用文献复制比、去除本人已发表文献复制比等数据。大部分学校根据总文字复制比指标判断学生的论文重复率。总文字复制比由检测出来的红字（抄袭的部分）除以论文总字符数得来，大部分学校的要求为5%-30%。
知网降重的技巧主要有：躲避查重规则法：大部分高校都是用中国知网进行查重，知网查重条件是一句话连续13个字相似或抄袭就会被视为该句子抄袭，但是必须满足前提条件是：你所引用或抄袭的单篇文献总和在你的各个检测段落是否达到知网灵敏度设置的阈值。比如知网查重灵敏度阈值是5%，如果检测的段落有一千字，你引用了单篇文献50字以上，那么就会被知网系统检测为抄袭。了解了知网查重原理，那么我就来介绍几种有效的降重方法吧。此处应有掌声！改变句子表述法：论文不要一大段一大段的完完整整抄袭单篇论文，这必定会被判为抄袭的。怎么也得改该几个词，能替换的词语用同义词、相近词代替呀或者抄几句然后加几句自己的话呀。还可以把主动句改成被动句，或者调换主谓宾的顺序，调整表达的语序。最好的方法就是中文翻译中文，即在理解原文献的意思的基础上，再用自己的话来表述。这既能表达原文应表达的内容，又能保证原创性。另外，还可以借助翻译软件，把中文句子翻译成其他语种的句子再翻译回中文，不过我是不太推荐这种方法的，因为再翻译成中文的句子基本把原文意思翻译没了，而且句子通常都是不通顺的，显然这种方法的效率是不高的。
基本上都是学校规定的论文写作格式，但检测系统的识别符号以中括号1为主。为了反映文章的科学依据、作者尊重他人研究成果的严肃态度以及向读者提供有关信息的出处，正文之后一般应列出参考文献表。
引文应以原始文献和第一手资料为原则。所有引用别人的观点或文字，无论曾否发表，无论是纸质或电子版，都必须注明出处或加以注释。凡转引文献资料，应如实说明。
对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释，应力求客观、公允、准确。伪注、伪造、篡改文献和数据等，均属学术不端行为。
引用内容过短知网检测系统就不能够精准地搜索到引文，比如“我爱雷锋”这样一句话，每个学生都可能写过这样的话，知网数据库太多，引文就检测不到。引用尽量整段或者句子比较长才有可能检测到引用。
引用的内容需要和引文内容一致，如果所引用的内容是以自己的话写出来，虽然意思一样，但是表达的方式，语序，以及标点符号都不同了，那么知网查重时也可能是无法准确识别的。