9.康雁-医学影像智能辅助技术
9康雁-医学影像智能辅助技术
Sickness&Patient
• Future = Positive Model
driven by intelligent data analysis&doctor
Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 图像分割、测量、手术计划
Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 计算机三维可视化技术
28 July 2014 Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 多模影像配准与融合
Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 配准与数字剪影
Enhanced Scan
Plain Scan
影像后处理软件作用的差异
级别 临床角色
产品定位
Level 提供直观的定性 辅助浏览 ，数据管理
1
观察
对应的产品
PACS, 影像工作站BW
Level 2
Level 3
提供定量的数据 计算机辅助测量的工具
支持
CARE系列
提供决策的建议 计算机辅助检测/诊断 CAD系列
泌尿，骨密度，心脏， 脑灌注，结肠内窥镜， PET/CT融合
Neusoft Proprietary & Confidential
能辅助、多维数据、数据关联…
多尺度下的技术驱动力
智能信息处理是未来医疗的基础
健康与疾病的信息表征
人体结构形态的定量表征 基于医学生理信号和影像数据的组
人工智能医学影像诊断辅助系统研究
人工智能医学影像诊断辅助系统研究近年来，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛。
尤其是在医学影像分析中，人工智能系统已经开始对医生进行辅助诊断，大大提高了医疗效率和精准度。
本文将重点探讨人工智能医学影像诊断辅助系统的研究进展及未来发展方向。
一、人工智能医学影像诊断辅助系统的现状传统的医学影像诊断需要依赖医生的经验和专业知识，但这种方法有时会因为医生主观因素的影响，导致诊断结果出现误差。
而人工智能技术的出现，以其高准确率的特点，为诊断提供了新的方法。
当前，人工智能医学影像诊断辅助系统已经广泛应用于计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等领域，例如肺部结节的检测、乳腺癌筛查等。
这些系统通过卷积神经网络、深度学习等技术，能够对散图、序列图、体数据等多种形式的医学影像进行处理和分析，为医生提供准确的诊断意见。
以肺部结节检测为例，这一方面已经被广泛研究。
肺部结节检测是早期肺癌的筛查方法，而人工智能技术在这一领域的应用，不仅可以提高肺癌的早期检测率，还可以减少仪器误识别率。
一些国际顶级医学影像公司，如GTCOM和iCAD等，已经开发出了肺部结节检测系统，并在多家医院进行临床验证，效果显著。
二、人工智能医学影像诊断辅助系统的优势与传统的医学影像诊断方式相比，人工智能医学影像诊断辅助系统的优势很明显。
首先，人工智能系统可以快速准确地分析大量的医学影像数据，处理速度远远超过人类医生的处理速度。
其次，人工智能系统具有超高的诊断准确度，与专业医生的准确度相差无几。
再次，人工智能系统的缺陷在于，它们不能像人类医生一样根据患者的临床情况作出判断，但人工智能系统确保了诊断结果的客观性和稳定性。
三、人工智能医学影像诊断辅助系统的研究进展目前，人工智能医学影像诊断辅助系统的研究已经进入了快速发展的阶段，不断有新的技术被提出和应用。
由于医学影像数据众多，复杂多样，因此需要各种算法和技术来处理。
以下是人工智能在医学影像处理领域中的一些热门研究方向：1.深度学习方法。
人工智能在医学影像诊断中的应用和智能辅助
人工智能在医学影像诊断中的应用和智能辅助近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其在医学影像诊断领域的应用越来越受到关注。
人工智能技术的引入不仅提高了医学影像诊断的准确性和效率，还为医生提供了智能辅助工具，使得医疗工作更加便捷和精确。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用1. 图像分析与识别人工智能技术能够对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生快速准确地发现疾病。
例如，人工智能算法可以自动识别肿瘤、囊肿等病变，并提供定量的分析结果。
这不仅减轻了医生的工作负担，还提高了诊断的准确性。
2. 病灶检测与定位通过人工智能技术，医学影像中的病灶可以被快速检测和定位。
人工智能算法可以自动识别异常区域，并给出病变的具体位置和大小。
这对于早期病变的发现和治疗至关重要，能够提高诊断的及时性和准确性。
3. 智能辅助诊断人工智能技术还可以作为医生的智能辅助工具，为医疗决策提供参考。
通过对大量的医学影像数据进行学习和分析，人工智能算法可以提供针对特定病例的诊断建议和治疗方案。
这不仅能够提高医生的决策水平，还可以避免人为因素对诊断结果的影响。
二、人工智能在医学影像诊断中的优势1. 准确性提高人工智能技术能够对大量的医学影像数据进行学习和分析，从而提高诊断的准确性。
相比传统的人工诊断，人工智能算法在识别和定位病变方面更加精确，能够提供更可靠的诊断结果。
2. 效率提升人工智能算法能够自动化地完成医学影像的分析和识别，大大减少了医生的工作量和时间成本。
医生只需要对人工智能的结果进行确认和判断，可以更加专注于疾病的治疗和管理。
3. 个性化诊疗通过对大量病例数据的学习，人工智能算法可以根据患者的具体情况提供个性化的诊疗方案。
这使得医疗更加精细化和针对性，能够更好地满足患者的需求。
三、人工智能在医学影像诊断中的挑战与展望1. 数据隐私与安全医学影像数据涉及患者的隐私信息，对数据的安全性和隐私保护提出了更高的要求。
为了保护患者的隐私，人工智能算法需要在不泄露个人信息的前提下进行学习和分析。
人工智能对医学影像诊断的辅助作用
人工智能对医学影像诊断的辅助作用随着人工智能技术在医疗领域的快速发展，其在医学影像诊断中的应用也越来越广泛。
人工智能技术能够帮助医生快速准确地识别病灶，提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务。
本文将探讨人工智能在医学影像诊断中的辅助作用，并分析其优势和出现的挑战。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用1.病灶检测：人工智能能够通过深度学习算法从医学影像中准确识别和标记出病灶的位置和特征，帮助医生快速定位和诊断疾病。
2.病变分类：人工智能技术可以根据医学影像的特征和数据，对病变进行分类和分析，帮助医生准确判断病变的类型和严重程度。
3.辅助诊断：人工智能技术能够通过大量的医学影像数据进行训练和学习，提供临床诊断决策的参考意见，帮助医生制定更科学的治疗方案。
4.预测疾病发展趋势：人工智能技术可以利用大数据分析和机器学习算法，对患者的医学影像结果进行预测和建模，帮助医生及时干预和治疗疾病。
5.监测疗效：人工智能技术可以实时监测患者接受治疗后的医学影像数据，提供有效的反馈和评估疗效，帮助医生调整治疗方案。
二、人工智能在医学影像诊断中的优势1.准确性：人工智能技术可以通过大数据和深度学习算法实现对医学影像的精准识别和分析，提高诊断的准确性。
2.效率：人工智能技术可以实现对医学影像的自动化处理和分析，节省医生的时间和精力，提高诊断效率。
3.智能化：人工智能技术可以模拟人类大脑的智能决策能力，帮助医生做出更加科学和客观的诊断。
4.实时性：人工智能技术可以实时分析和监测医学影像数据，及时发现患者的病情变化，提供及时的诊断和治疗建议。
5.全面性：人工智能技术可以综合考虑多种医学影像数据和特征，为医生提供全面的诊断信息，辅助医生做出更全面的诊断决策。
三、人工智能在医学影像诊断中面临的挑战1.数据质量：人工智能技术对医学影像数据的质量要求较高，需要大量的高质量数据进行训练和学习。
2.算法优化：人工智能技术的算法需要不断优化和更新，以适应医学影像诊断的复杂和多样化需求。
人工智能辅助医学影像诊断系统综述
人工智能辅助医学影像诊断系统综述医学影像诊断技术是现代医学中不可或缺的一部分。
通过一系列的影像学检查，医生可以看到人体内部的结构、器官和组织，进而判断是否存在病理情况。
然而，人工判断医学影像结果不仅费时费力，而且存在诊断误差的风险。
因此，引入人工智能技术，辅助医学影像诊断，成为一种趋势。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用现状人工智能技术的应用，使得医学影像诊断变得更加精准快速。
当前，人工智能辅助医学影像诊断已经被广泛应用，其中主要分为以下几种形式：1、计算机辅助诊断计算机辅助诊断（CAD）是一种利用计算机处理技术和医学图像处理技术，帮助医生辅助进行医学影像诊断的工具。
该技术通过算法处理，发现和标记可能存在的病变区域，辅助医生进一步的诊断。
CAD系统广泛用于乳腺癌筛查、肺癌诊断和心脑血管病诊断等领域。
2、深度学习深度学习是一种基于神经网络的人工智能技术，它可以自动学习特定任务的特征，同时可以检测、分类并定位医学图像中的病变。
通过综合分析患者的医学影像数据，深度学习算法可以准确的定位病变位置，并给出有其所对应的病理类型。
该技术已广泛应用于肺结节识别、乳腺癌诊断和医学图像智能分析等领域。
3、虚拟现实虚拟现实技术（VR）具有三维可视化的特点，它可以为医生提供更加逼真的医学图像，帮助医生更快速、更准确的进行诊断。
同时，虚拟现实技术还能为患者提供更加舒适和安全的诊疗体验。
未来，虚拟现实技术有望在包括神经外科诊疗、虚拟手术模拟等多个领域得到应用。
二、人工智能辅助医学影像诊断的优势与挑战人工智能辅助医学影像诊断的优势在于：1、节省时间和成本。
人工智能技术可以快速的处理医学影像数据，提高病人诊疗效率，减少病人的等待时间和医疗成本。
2、提高诊断准确性。
人工智能辅助诊断可以自动标注有可能的病变区域，并提供参考意见和辅助建议，辅助医生进行诊断，从而减少因为人为因素导致的误差。
3、提高医生效率。
人工智能技术可以为医生带来更多有意义的信息，避免浪费宝贵的时间和资源在数据的处理和分析上。
人工智能辅助的医学影像检测与诊断研究
人工智能辅助的医学影像检测与诊断研究概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经悄然进入各个领域，其中医疗领域也不例外。
在医学检测与诊断的过程中，医学影像检测一直是重要环节。
随着技术的进步，人工智能辅助的医学影像检测与诊断研究正逐渐成为热门话题。
本文将从技术背景、应用场景、挑战和前景等方面进行探讨。
技术背景：医学影像是诊断疾病的重要依据，而传统的医学影像检测凭借人眼的观察能力，存在主观性，易受到医生个人经验和水平的影响，而且对于庞大的医学影像数据的筛查速度较慢。
而人工智能技术的发展固然解决了这些问题。
人工智能可以通过运用深度学习、模式识别和图像处理等技术，对医学影像数据进行分析和解读，并给出准确的判断和诊断。
应用场景：人工智能辅助的医学影像检测与诊断已经在临床实践中取得了显著的成果，展现出良好的应用前景。
首先，人工智能可以帮助医生在大数据时代下进行快速、准确的筛查。
其次，人工智能可以有效地抓住细微的变化，帮助发现疾病的早期线索。
此外，人工智能还可以辅助医生进行疾病诊断，提供可靠的辅助判断。
挑战与问题：然而，如同所有新兴技术一样，人工智能辅助的医学影像检测与诊断也面临一系列的挑战与问题。
首先，数据的质量和规模是制约人工智能算法的重要因素。
要建立准确可靠的人工智能算法，需要大量高质量的医学影像数据，而这些数据往往难以获取。
其次，算法的可解释性也是一个重要的问题。
尽管人工智能算法可以很好地处理数据，但对于为何做出特定的判断，算法无法给出清晰的解释，这在一定程度上影响了医生的信任。
此外，如何实现人工智能技术与医生的协同工作，也是需要进一步思考和改进的问题。
前景与展望：尽管还存在着诸多问题和挑战，但人工智能辅助的医学影像检测与诊断研究仍然具有广阔的前景和巨大的应用空间。
一方面，随着技术的发展，数据获取和算法优化会逐渐解决，使得人工智能算法能够做出更加精准和可靠的诊断。
另一方面，如何将人工智能技术与医生的临床实践相结合，实现相互促进和协同工作，将是一个重要的方向。
人工智能辅助医学影像识别技术的应用研究进展
人工智能辅助医学影像识别技术的应用研究进展一、概括随着人工智能技术的迅猛发展，其在医学影像识别领域的应用日益广泛，成为现代医学诊断的重要辅助手段。
人工智能辅助医学影像识别技术，通过深度学习、计算机视觉等先进技术，实现对医学影像数据的自动分析、处理和解释，为医生提供更为准确、高效的诊断依据。
人工智能辅助医学影像识别技术取得了显著的研究成果。
基于深度学习的图像识别算法在医学影像处理中表现出色，能够准确识别病变区域和特征，提高诊断的准确性和可靠性。
随着大数据技术的发展，医学影像数据的规模和质量不断提升，为人工智能模型的训练和优化提供了有力支持。
人工智能辅助医学影像识别技术也在临床实践中得到了广泛应用。
在肺部CT影像诊断中，人工智能技术能够辅助医生快速识别肺结节、肺癌等病变；在脑部MRI影像诊断中，人工智能技术可以帮助医生准确判断脑肿瘤、脑血管病变等疾病的类型和程度。
这些应用不仅提高了诊断效率，也减轻了医生的工作负担。
人工智能辅助医学影像识别技术仍面临一些挑战和问题。
数据标注的准确性和一致性、模型的泛化能力和鲁棒性、以及医学影像数据的隐私和安全等问题都需要进一步研究和解决。
人工智能辅助医学影像识别技术具有广阔的应用前景和重要的临床价值。
随着技术的不断进步和完善，相信这一领域将取得更加显著的成果，为医学诊断和治疗提供更加精准、高效的辅助手段。
1. 医学影像识别的重要性医学影像识别在现代医学领域扮演着至关重要的角色。
随着医疗技术的不断进步，医学影像已成为医生进行疾病诊断、治疗计划制定以及病情跟踪的重要手段。
传统的医学影像识别主要依赖于医生的经验和肉眼观察，由于人体解剖结构的复杂性以及影像信息的海量性，医生在解读影像时往往面临着巨大的挑战。
医学影像识别的准确性和效率成为制约医疗水平提升的关键因素之一。
人工智能技术的快速发展为医学影像识别提供了新的解决方案。
通过深度学习、计算机视觉等技术的应用，人工智能可以自动分析和解读医学影像，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。
人工智能辅助医学影像诊断系统设计
人工智能辅助医学影像诊断系统设计随着人工智能技术的不断发展和应用，它在医学领域中的应用也越来越广泛。
其中，人工智能辅助医学影像诊断系统是一个具有巨大潜力的领域。
这种系统结合了人工智能算法和医学影像诊断的专业知识，能够帮助医生更准确、高效地进行医学影像的分析和诊断。
本文将探讨人工智能辅助医学影像诊断系统的设计原则和关键技术。
首先，对于人工智能辅助医学影像诊断系统的设计，核心原则是准确性和可靠性。
由于医学影像诊断需要高度的专业知识和经验，因此系统必须能够在各种情况下提供准确的诊断结果。
为了实现这一目标，系统设计需要充分考虑以下几个方面：1. 数据采集与预处理：医学影像数据通常是大规模的、复杂的数据集，因此系统需要能够高效地采集和存储这些数据。
同时，在进行算法训练之前，需要对数据进行预处理，例如去噪、平滑等，以提高数据的质量和可用性。
2. 特征提取与选择：医学影像数据中包含了大量的信息，但并非所有信息都对诊断有用。
系统需要通过合适的算法从数据中提取出与诊断相关的特征，然后选择最相关的特征用于后续的分类和判断。
3. 算法模型的选择与训练：根据医学影像诊断的要求，系统设计中需要考虑选择合适的算法模型。
目前，常用的算法包括深度学习、支持向量机等。
对于这些算法模型，还需要进行训练和优化，以使其在特定的医学影像数据上获得最佳的性能。
4. 系统的集成与评估：设计的人工智能辅助医学影像诊断系统需要能够与医院现有的医疗信息系统进行集成，以便医生可以方便地使用该系统进行诊断。
在集成之后，需要对系统的性能进行评估，包括准确率、召回率、误诊率等指标的评估，以验证系统的可靠性和有效性。
除了上述的设计原则外，还有一些关键技术需要在人工智能辅助医学影像诊断系统的设计中加以考虑：1. 深度学习：深度学习是目前人工智能领域中最热门的技术之一。
在医学影像诊断中，它可以用于图像的自动分类、分割和特征提取等任务。
通过深度学习的技术手段，系统能够从海量的医学影像数据中学习到更多的知识和规律，从而提高对不同疾病的诊断准确性。
医学影像AI辅助诊断技术的应用
医学影像AI辅助诊断技术的应用在现代医学的发展中，医学影像技术扮演着越来越重要的角色。
医学影像技术主要是指对人体进行影像的检查和分析，如X光、CT、MRI等。
而其中，人工智能技术的应用，正在为医学影像技术的发展带来新的改变。
本文将探讨医学影像AI辅助诊断技术的应用。
一、医学影像AI技术的背景医学影像AI技术是指利用人工智能技术分析医学影像，帮助医生识别和诊断疾病。
它的应用已经实现了医生和患者之间的信息传达，降低了医疗成本和提高了医疗效率。
而这种技术在早期的发展中，主要集中在影像分析、疾病预测等方面。
随着技术的进步，医学影像AI技术的应用领域也日益扩大。
二、医学影像AI技术的现状随着医学影像技术的发展，医学影像AI技术也逐渐成为了医学界研究的热点。
目前，国内外众多医疗机构和企业都已经开始引入这种技术。
在医疗诊断中，通过医学影像AI技术，医生可以快速地获取患者的疾病信息，预测疾病的发展趋势和治疗方案。
而在医学影像AI技术应用的过程中，世界各大科技公司也在探索创新的方法。
三、医学影像AI技术的前景随着医学影像技术和人工智能技术的不断发展，医学影像AI技术的前景是十分广阔的。
在医学影像AI技术的应用中，它将发挥巨大的作用。
在医学影像领域，基于人工智能的方法将更好地实现数据的分析和解释，帮助医生更加快速准确地获取患者的情况，最终实现精准医疗。
随着医学影像人工智能技术的不断更新，其在医学诊断上的精度也将持续提升。
四、医学影像AI技术面临的难题随着机器学习、深度学习等人工智能技术的日益成熟，医学影像AI技术的各种技术难题也在逐渐解决。
但是，在应用过程中，除了技术问题，安全问题和数据隐私问题也是相当重要的。
在利用医学影像AI技术进行诊断时，必须保持信息的安全和隐私。
同时，在基于医学影像AI技术的诊断应用过程中，准确性也是最为关键的。
医学影像AI技术如果不能在适当的环境下进行训练和优化，其准确性和可靠性是无法得到保证的。
基于人工智能的医疗影像诊断辅助系统设计
基于人工智能的医疗影像诊断辅助系统设计随着人工智能的不断发展，医疗领域也逐渐引入了人工智能技术，其中医疗影像诊断辅助系统是一个重要的应用领域。
本文将详细讨论基于人工智能的医疗影像诊断辅助系统的设计和实现。
1. 引言医疗影像诊断辅助系统是利用人工智能技术对医学影像进行自动分析和诊断的工具。
它可以帮助医生快速准确地分析和识别疾病，在提高诊断准确性的同时，减少人为错误和提高工作效率。
2. 系统需求分析在设计医疗影像诊断辅助系统之前，首先需要对系统的需求进行分析。
这包括：- 完善的医学影像数据集：系统需要建立一个庞大的医学影像数据集，该数据集应涵盖各种不同疾病类型和病例，以保证系统的准确性和可靠性。
- 高质量的影像处理算法：系统需要实现先进的影像处理算法，用于对医学影像进行预处理、分割、特征提取等操作，以提取有用的信息和特征。
- 强大的机器学习模型：系统需要设计有效的机器学习模型，以将提取的特征与人体疾病进行关联，并进行自动诊断。
- 客户端界面和交互设计：系统需要具备友好的用户界面和交互设计，使医生能够方便地使用和理解系统的分析结果。
3. 系统设计和实现基于以上需求分析，我们可以设计并实现一个基于人工智能的医疗影像诊断辅助系统。
系统的设计包括以下几个方面的内容：3.1 数据采集和预处理首先，我们需要收集大量的医学影像数据，并对这些数据进行预处理，以确保数据质量和可用性。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像校正等操作，以提取清晰、准确的医学影像。
3.2 特征提取和选择接下来，我们需要对医学影像进行特征提取和选择。
特征提取是从医学影像中提取有用的特征，如纹理、形状、边缘等；特征选择是从提取的特征中选择最具有代表性和区分度的特征，以降低计算复杂度和提高模型准确性。
3.3 机器学习模型设计和训练在特征提取和选择完成后，我们可以设计并训练机器学习模型，用于自动识别和诊断医学影像。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机、决策树等。
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• Future = Positive Model driven by intelligent data analysis&doctor
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集中式医院 =〉分布式、社区、家庭 单层次 =〉多尺度、多层次 封闭式 =〉开放，共享式 有形介质=〉无形、数字化介质 多标准 =〉通用标准
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内容提要
医学影像中的智能辅助技术
– 计算机智能辅助技术 – 疾病诊疗模式的演进
– 典型的智能辅助技术
– 智能辅助的发展趋势
• 肺部影像的智能辅助检测与分析
– 智能辅助在肺部的应用
– 肺部影像智能辅助技术 – 我们在肺部影像的尝试
计算机辅助测量的工具 CARE系列 计算机辅助检测/诊断 CAD系列
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智能辅助: 自动检测与定量测量
28 July 2014 Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 面向器官的定量功能分析
28 July 2014 Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 图像分割、测量、手术计划
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智能辅助: 图像自动拼接
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20
智能辅助：有限元计算与血流分析模型
• Step =10 颈动脉窦切片速度云图
u=0.00201
HIS/RIS/PACS/Tele/CAD系统有机集成、电子化、数字化、移动、 无线、便携、网络、可穿戴、植入、可视、远程、虚拟现实、智 能辅助、多维数据、数据关联… Neusoft Proprietary & Confidential基础
健康与疾病的信息表征
诊疗过程中影像智能处理必不可少
成像过程 影像后处理
治疗和康复
DICOM
软件Ｂ 软件Ｃ C3 C2 软件Ａ
诊断数据
软件Ｄ
影像设备
Ｃ1
软件A: 设备集成类，如：控制台，自动剂量控制 软件B: 设备依附类，如：心电门控,心脏图像重建，灌注扫描 软件C：后处理分析，如，PACS/WS/CAA/CAD (C1-C3) 软件D：治疗和康复，如，TPS/CAS 软件E：业务流程，数据管理相关的解决方案软件(HIS/CIS/LIS/e-Hospital)
u=0.00423
u=0.00611
u=0.00809
血液粘度逐渐增高时，血液的流速基本没有显著变化，范围在0.1—0.33m/s，但可 以发现颈内动脉外侧壁的血流速度高于内侧壁。
• 血液粘度对四个时期影响对比图
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心缩加速期
峰值
软件形态和功能多种多样
Plain Scan
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3D Subtraction
智能辅助: 虚拟内窥镜技术
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智能辅助: 图像导引的计算机辅助外科
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影像后处理软件作用的差异
级别 Level 1 Level 2 Level 3 临床角色 提供直观的定性 观察 提供定量的数据 支持 提供决策的建议 产品定位 辅助浏览 ，数据管理 对应的产品 PACS, 影像工作站BW 泌尿，骨密度，心脏， 脑灌注，结肠内窥镜， PET/CT融合 乳腺CAD； 肺CAD
教育背景:
2005.1, 美国斯坦福大学医学中心 博士后 2002.5, 德国埃尔兰根-纽伦堡大学 医学物理研究所，获博士学位 1987.7 & 1990.7 毕业于西安交通大学，先后获学士和硕士学位
社会兼职:
国际电气技术标准委员会 医学诊断影像设备分委会主席 （IEC-62B， 2014.8-2020.7） 中国医用X线设备与器具技术标准委员会 主任委员 辽宁省医学信息与健康工程学会 理事长 中国数字化医疗与信息化学会 副主任委员
BrainCARE
PetCARE UroCARE Analysis Tools Series 3 MammoCAD
Brain Perfusion, Functional Analysis
3D Registration, Image Fusion, SUV value KUB Enhancement, HD-ROI Analysis, GFR 2D/3D Measurement, Advanced image analysis Abnormal Detection, Micro calcification, Tumor, Stellate abnormal, Lymph spread Segmentation，Detection, function analysis FDA（II）, CE (Embedded) SFDA（III）,CE
LungCAD
28 July 2014
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医疗IT技术与知识矩阵图
Knowledge Key-Knowledge KeyTechnology Mobile terminal Portable and wireless Technology Integrated application of mutiNew-Tech technology IP phone and telepresence High-performance calculation UI technology 3D visualization Application Presentation Workflow configuration Layer Modularization Information display technology Evaluation and simulation Model analysis technology Information Data analysis technology Extraction Layer Image analysis technology Image processing technology Data transformation interface International standard compatibility Business Logic Data organization technology Layer Data structure technology Software architecture technology Distributing storage technology Communication protocol support Data Storage Data storage optimization Layer Data security technology Database technology Tech-sharing Software Component Object Module Neusoft Research and Proprietary & Confidential Muti-languages 28 July 2014 Development Extendable software architecture Platform-independent technology Technology Data Management workflow Digital Data managemen storage analysis t Business Model Disease Models Information Verification Disease Disease EMR Clinical path conjunction/ intelligent and mechanism Models assistance Evaluation
人体结构形态的定量表征 基于医学生理信号和影像数据的组 织和器官功能信息表征 基于医学影像和生理参数的疾病信 息联合表征
疾病与健康的智能辅助
常见疾病的早期智能筛查 重大高危疾病智能辅助诊断和分析 健康数据分析和医学信息学
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医学影像智能辅助技术
康雁
博士/教授/博士生导师
东北大学 中荷生物医学与信息工程学院 院长 东软集团 医疗IT事业部 首席知识官 东软熙康健康研究院 院长
3 Sept. 2008 © Neusoft Confidential
康 雁, 博士/教授/博士生导师
现任:
东北大学 中荷生物医学与信息工程学院 院长 东软熙康健康研究院 院长. 东软集团 医疗IT事业部 首席知识官
智能辅助: 计算机三维可视化技术
28 July 2014 Neusoft Proprietary & Confidential
智能辅助: 多模影像配准与融合
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智能辅助: 配准与数字剪影
2D Subtraction
Enhanced Scan
肺部影像的智能 辅助检测与分析