医学影像毕业论文
医学影像技术专业优秀毕业论文范本人工智能在医学影像处理中的应用研究
医学影像技术专业优秀毕业论文范本人工智能在医学影像处理中的应用研究在医学影像技术专业优秀毕业论文范本中，本文将探讨人工智能在医学影像处理中的应用研究。
医学影像技术是近年来迅速发展的领域，它在疾病诊断、治疗方案选择和病情监测等方面发挥着重要作用。
而人工智能技术的引入，为医学影像处理带来了新的解决方案和改变。
本研究旨在探讨如何利用人工智能技术提高医学影像处理的准确性和效率。
同时，也将分析人工智能在医学影像处理中的应用前景和挑战。
首先，本文将介绍目前医学影像处理中常用的人工智能算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度学习等。
这些算法具有较强的自学习和模式识别能力，可以有效地处理医学影像数据。
以CNN为例，它不仅可以提取医学影像中的特征信息，还可以进行病灶检测、分类、分割等任务，大大减轻了医生的工作负担。
其次，本文将详细介绍人工智能在医学影像处理中的应用。
首先是医学影像的自动化分析。
通过人工智能算法，可以实现对医学影像中的病灶、器官等进行自动检测和定位。
这不仅节省了医生的时间，还可以提高检测的准确性。
其次是医学影像的辅助诊断。
人工智能可以根据海量的医学影像数据，提供辅助诊断意见和参考，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案选择。
此外，人工智能还可以实现医学影像的快速处理和传输，加快研究和治疗的进程。
然后，本文将讨论人工智能在医学影像处理中面临的挑战和问题。
首先是算法的可解释性。
目前，尽管人工智能在医学影像处理中取得了一些突破性的成果，但其中的黑箱算法仍然存在着一定的不透明性，使得医生和患者对其结果的信任度有所降低。
因此，如何提高算法的可解释性是当前的一个重要问题。
其次是数据隐私和安全问题。
医学影像数据涉及患者的隐私信息，如何在保护数据安全的前提下，充分利用这些数据进行研究和应用是一个亟待解决的问题。
最后，本文将展望人工智能在医学影像处理中的应用前景。
随着人工智能技术的不断发展和医学影像数据的积累，相信人工智能在医学影像处理中将发挥越来越重要的作用。
生物医学工程专业优秀毕业论文范本人工智能在医学影像诊断中的应用与发展
生物医学工程专业优秀毕业论文范本人工智能在医学影像诊断中的应用与发展Title: Application and Development of Artificial Intelligence in Medical Imaging Diagnosis in the Field of Biomedical EngineeringAbstract:With the rapid advancement of technology, artificial intelligence (AI) has made remarkable progress in various fields, especially in the healthcare industry. This article discusses the application and development of AI in medical imaging diagnosis, focusing on its significance in the field of biomedical engineering. It explores the benefits, challenges, and future prospects of utilizing AI techniques for medical image analysis.Introduction:The field of biomedical engineering aims to integrate engineering principles with medical sciences, improving healthcare practices. In recent years, AI has emerged as a powerful tool, revolutionizing medical imaging diagnosis. This article explores how AI technologies have significantly enhanced medical image analysis, contributing to accurate and efficient diagnoses.1. AI and Medical Imaging:1.1 Importance of Medical Imaging in Diagnosis:Medical imaging plays a crucial role in diagnosing various diseases and understanding human anatomy. Traditional methods of image analysisrequire manual interpretation, which is subjective and time-consuming. Here, AI comes into play by automating and enhancing the analysis process.1.2 AI Techniques in Medical Imaging:AI techniques, such as machine learning and deep learning, have proven to be effective in medical image analysis. Machine learning algorithms, like support vector machines (SVM) and random forests, enable accurate classification and detection of abnormalities. Deep learning, especially convolutional neural networks (CNN), has shown exceptional performancein tasks like image segmentation and disease diagnosis.2. Applications of AI in Medical Imaging:2.1 Computer-Aided Diagnosis:AI-based computer-aided diagnosis (CAD) systems assist radiologists in interpreting medical images. These systems quickly analyze images, detect anomalies, and provide diagnostic suggestions, improving the accuracy and efficiency of medical diagnosis.2.2 Image Segmentation and Reconstruction:AI algorithms can perform precise image segmentation, separating structures of interest from the background. This technique aids in the accurate localization and quantification of abnormalities. Additionally, AI technologies contribute to image reconstruction, enhancing image quality and reducing noise.3. Challenges in Implementing AI in Medical Imaging:3.1 Data Availability and Quality:The success of AI models relies heavily on the availability of accurate and diverse datasets for training. Obtaining labeled medical images for training purposes can be challenging, and ensuring data quality is crucial. Data privacy and security concerns must also be addressed.3.2 Interpretability and Trust:AI-driven diagnoses raise concerns regarding the interpretability and trustworthiness of the generated results. It is necessary to develop explainable AI models that provide insights into the decision-making process for the medical professionals.4. Future Prospects and Conclusion:The application of AI in medical imaging diagnosis has immense potential for further growth and development. It is expected that AI technologies will continue to enhance diagnostic accuracy, improve patient outcomes, and reduce human errors. However, addressing the challenges associated with data acquisition, interpretability, and trust is essential to ensure the successful integration of AI in clinical practice.In conclusion, the implementation of AI in medical imaging diagnosis within the field of biomedical engineering has revolutionized the healthcare industry. AI techniques, such as machine learning and deep learning, have proven to be effective in automating analysis, improving accuracy, and aiding in diagnosis. This article highlights the significance, applications, challenges, and future prospects of AI in medical imaging, emphasizing its potential to enhance healthcare practices.。
医学毕业生毕业论文精选4篇
医学毕业生毕业论文精选4篇[摘要]针对医学影像专业超声教学在课程设置、教材编写、教学方法、师资队伍、实践教学等方面还存在诸多问题，从转变教学模式，依托先进的信息系统进行教学，利用先进的医疗设备及技术开展教学，广泛开展PBL教学，加强实践教学五个方面对超声教学进行了探索。
[关键词]医学影像专业；超声教学；教学超声医学是影像医学的重要组成部分，它与普通X线诊断学、核医学、介入放射学、计算机体层摄影（CT）、磁共振成像（MRI）、单光子发射计算机断层摄影（SPECT）、正电子发射计算机断层摄影（PET）等构成了临床医学中必不可少的影像诊断技术[1]。
随着现代医学的迅猛发展，超声诊断在一些临床学科诊疗疾病过程中已成为必不可少的诊断手段，在一些方面发挥着其他诊疗方法不可替代的作用，因而临床对适应超声医学影像需要的医学影像人才的需求也越来越多，但是医学影像专业的超声医学教学还存在一些问题：①超声医学相关课程设置较少，目前广泛开展的课程仅有医学影像学、医学影像设备学、超声诊断学等，超声医学课时比例仅占所有专业课课时的15%左右，比如一本厚480页超声诊断学仅有不到100个学时，教学效果很难得到保证。
②教材的内容相对比较滞后，可供医学影像专业使用的超声医学相关教材数量较少，一些关于介绍超声造影、三维重建、弹性成像、血管内超声、介入超声、超声靶向药物治疗等新技术、新设备、新知识的教材也较少[2]。
③课堂理论教学和实践教学的方法与手段比较单一，采用基于PBL、案例式、导学式、多媒体以及PCAS系统的教学方法与手段使用也较少。
④学生动手能力训练较少，学生的考核重知识而不重能力，学生操作技能、诊断能力及报告书写能力还有待提高。
⑤超声医学理论教学师资和实践教学师资都相对不足，其学历层次、知识结构、综合能力都使教学效果难以得到保证。
以上问题的存在在一定程度上制约了学生综合能力的提高，迫使笔者有责任在超声教学中有所思考。
笔者从积极转变学生培养模式，充分利用先进的信息系统、先进的技术、先进的设备开展教学，加强实践教学环节等入手，不断丰富教学方法及教学手段，取得了较好的效果。
医学影像学专业毕业论文人工智能在医学影像诊断中的应用
医学影像学专业毕业论文人工智能在医学影像诊断中的应用医学影像学专业毕业论文人工智能在医学影像诊断中的应用1.引言随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）成为了当今许多领域的热门话题。
在医疗行业中，人工智能也得到了广泛应用，特别是在医学影像诊断方面。
本文旨在探讨人工智能在医学影像学中的应用，并分析其对医疗领域的影响。
2.人工智能在医学影像诊断中的优势人工智能在医学影像诊断中具有以下优势：2.1 准确度提高传统的医学影像诊断往往依赖于医生的经验和肉眼观察，而人工智能技术可以基于大量的影像数据进行学习，通过深度学习算法进行图像分析和诊断，从而提高了诊断的准确度。
2.2 时间效率提高医学影像诊断通常需要耗费大量时间，而人工智能可以通过自动化的方式进行图像分析，大大缩短了诊断时间，为患者提供了更迅速的治疗方案。
2.3 资源利用优化医疗资源有限，而人工智能可以帮助医生更好地利用资源，通过自动化的方式对大量影像数据进行分析，挖掘其中的关键信息，提供更加精确的诊断结果。
3.人工智能在医疗影像诊断中的应用案例3.1 癌症诊断人工智能可以通过对大量肿瘤病例的影像数据进行学习，识别和分析肿瘤的特征，辅助医生进行早期癌症的筛查和诊断。
例如，某人工智能识别算法在乳腺癌筛查中的准确率超过了传统方法，大大提高了早期乳腺癌患者的检出率。
3.2 脑部影像分析人工智能在脑部影像分析中的应用也取得了显著进展。
通过对大量脑部影像数据进行学习，人工智能可以辅助医生进行脑部肿瘤和血管疾病等病变的检测和分析，提供更加准确的诊断。
4.人工智能应用的挑战和未来发展方向4.1 数据安全和隐私保护医学影像数据具有敏感性和隐私性，如何确保人工智能技术对数据的安全和隐私进行有效保护是一个重要的挑战。
未来的研究需要更加注重数据安全和隐私保护的技术和措施。
4.2 人工智能与医生合作人工智能在医学影像诊断中的应用并不代表完全取代医生的角色，而是提供辅助和支持。
医学影像本科毕业论文
4.结论
• 肝癌、肝硬化患者较正常志愿者CT增强早 期动脉强化时间延迟2-3s.
参考文献 [1]《多层螺旋CT血管成像》主编;梁长虹、赵振军 致谢：王之平副主任医师及李波主治医师 瑞金医院朱老师学生：廖国政 学号：0908030
30-40岁肝硬化 患者
40-50岁肝硬化 患者 检验统计量值 P值
10
10 0.15* 0.712
6/4
7/3 0.54△ 0.1054
35.2±3.9
47.0± 3.1 0.43△ 0.170
7.0±2.7
11.8±4.2
1.3 方法
• 1.3.1 本研究采用按年龄病种分组、对照临 床试验设计。通用370碘帕醇造影剂，通过 右上肢肘静脉团注，速率3ml/s,80ml，同采 用平膈肌平面智能监测腹主动脉CT值到达 150hu的时间。 • 1.3.2 所有首试者无造影剂过敏及胃肠道反 应，腹主动脉CT值达150hu时间采集无误差。 • 2.1 两组不同年龄段肝癌、肝硬化患者动脉 早期强化时间无统计学意义（p>0.05）两组 不同年龄段肝癌、肝硬化患者动脉早期强化 时间与正常志愿者强化时间间差异均有统计 学意义（P<0.05，见表2）
3.讨论
• 3.1 肝病与公共健康 • 肝癌、肝硬化是主要公共健康问题之一，是国家重点监控和防治 的疾病之一，全世界每年新发肝癌患者约六十万,肝硬化导致的 门脉高压，腹水更是给病人带来极大的痛苦，希望大家能对给予 周围肝癌、肝硬化患者多一份关爱，医护工作者能给他们多一份 人文关怀。 • 3.2常规经验值的设定 • 一般CT检查技术易忽略肝癌、肝硬化患者强化时间的延迟，易 在CTA及捕捉动脉早中期出现误差，由于增强扫描既有一过性， 极易在发现错误后也无法避免，所以考虑病人体质，年龄，心脏 功能，及是否肝病患者对于要求精准扫描有很大的作用。根据结 果分析，肝癌、肝硬化患者动脉早期强化时间比正常志愿者延迟 2-3s,猜想原因可能为门脉高压导致的侧枝循环建立，从而导致整 个循环效率的下降，与及肝癌、肝硬化患者自身腹水，肿瘤消耗， 及恶病质的产生，而引起机体整体功能的下降。
有关医学影像学技术论文
有关医学影像学技术论文医学成像模式多样,数据内容丰富,极大地丰富了医生的诊断手段,提高了诊断的效率与准确性。
同时,随着生活水平的提高,人们对优质医疗影像诊断的需求不断增加。
下面是店铺为大家整理的有关医学影像学技术论文，供大家参考。
有关医学影像学技术论文篇一肝癌是一种慢性的恶性肿瘤，早期症状往往不是很明显，不容易早期确诊，易于一些其他疾病相混肴，如肝硬变、肝脓肿、囊肿、胰腺肿瘤等，因此只凭一些临床诊断和简单的仪器检查很容易误诊，耽误病人的最佳治疗时间，当确诊为肝癌患者往往已经到了晚期。
医务人员能够及时采取正确的检查方法是很重要的，CT是目前诊断肝癌最准确影像方法之一，为了探讨CT影像的诊断在肝癌临床确诊中有着重要的应用价值，现对该院2005年1月—2010年12月收治的156例患者进行回顾性分析，报道如下。
1 资料与方法1.1 一般资料该院门诊收治156例患者，其中男90例，女66例;年龄26～65岁患者均表现有食欲不振、轻度厌食症状，以往身体比较健康，突然感觉右上腹出现阵痛，门诊医师触及右上腹有囊块，压痛较明显，在患者疼痛难忍转入住院部，作进一步确诊。
1.2 CT扫描检查检查方法为先平扫，呈低密度，肝脏右叶出现多个带蒂病灶，左叶较少，尾也较少，大多数呈圆形，发现侵润性生长的病灶，形态不规则，边界模糊;然后进行增强扫描，发现肿瘤，并呈侵润性生长，大多数的血供来自肝动脉，早期病灶密度迅速上升且超过肝组织密度达高峰，持续时间短暂，然后迅速下降，反映病灶内造影剂快进快出的特点;而肝脓肿CT扫描时，虽然也会出现单个或多个圆形或卵圆形低密度的病灶，但其部分病灶内可见气泡出现，故此疾病被确诊为肝癌，CT扫描影像可清楚呈现肝癌的数目、大小、形态、部位、边界和肿瘤的血供情况。
1.3 确诊后治疗156例患者均确诊为肝癌早期，由于患者处于肝癌早期，肝脏功能比较强，肝硬化程度较轻，并无发生肿瘤病灶转移，且身体健康，临床医师采取手术切除治疗，首先给患者服药，调整身体状况，并给患者健康教育，保持良好的心态，给手术做准备工作，在1周后组患者实施手术。
医学专业毕业论文(题目： 医学图像分析中的深度学习方法应用研究)
医学专业毕业论文题目：医学图像分析中的深度学习方法应用研究摘要：本文旨在探讨深度学习方法在医学图像分析领域的应用。
首先，我们介绍了深度学习的基本原理和常用的医学图像分析方法。
接着，我们详细描述了如何利用深度学习技术对医学图像进行分类和分析，并提供了实验结果和讨论。
最后，我们总结了本文的主要贡献，并展望了未来研究方向。
关键词：深度学习，医学图像分析，卷积神经网络，图像分类，应用研究正文：第一章研究背景医学图像分析在临床诊断和治疗中具有重要意义。
然而，由于医学图像的复杂性和多样性，传统的方法往往难以准确地进行图像分析和识别。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，其在图像处理领域取得了巨大的成功。
因此，本文旨在探讨深度学习方法在医学图像分析领域的应用。
第二章研究目的本研究旨在利用深度学习技术，提高医学图像的分析准确性和效率，从而为临床诊断和治疗提供更好的支持。
第三章研究方法本文主要采用卷积神经网络（CNN）和迁移学习的方法进行医学图像分析。
首先，我们选择了常见的医学图像作为研究对象，如CT、MRI和X光等。
然后，我们利用开源的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）构建了CNN模型，并使用了预训练的网络模型作为基础。
最后，我们通过对不同的医学图像进行训练和测试，评估模型的准确性和可靠性。
第四章研究过程在研究过程中，我们首先对医学图像进行了预处理，包括图像的分割、标准化和归一化等。
然后，我们采用了常见的CNN模型（如VGG、ResNet和Inception等）进行训练和测试。
在训练过程中，我们使用了随机梯度下降（SGD）算法进行优化，并设置了合适的学习率和迭代次数。
为了提高模型的准确性，我们还采用了数据增强和迁移学习等技术。
第五章研究结果通过对比实验，我们发现深度学习方法在医学图像分析方面具有显著优势。
在常见的医学图像分类任务中，我们的方法达到了90%以上的准确率，比传统的机器学习方法提高了10%以上。
医学影像学专业毕业论文标题
医学影像学专业毕业论文标题如今，随着医学技术的不断发展，医学影像学作为一种重要的医学诊断手段得到了广泛应用。
本文将围绕医学影像学专业展开讨论，为其毕业论文提供一些可能的标题。
1. 医学影像学在肿瘤诊断中的应用及研究进展随着肿瘤的高发率和复杂性，医学影像学在肿瘤诊断方面发挥着关键作用。
本文将分析医学影像学在肿瘤检测、定位、分型和评估治疗效果等方面的应用，并对其研究进展进行深入探讨。
2. CT与MRI在神经系统疾病诊断中的比较研究神经系统疾病是一类严重影响人们生活质量的疾病。
本文将细致研究CT和MRI在神经系统疾病诊断中的优势与不足，并提出如何更好地利用这两种技术进行疾病的早期发现、定位和治疗监测。
3. 医学影像学技术在心脑血管疾病中的应用及挑战心脑血管疾病是全球范围内的主要死因之一。
本文将探讨医学影像学在心脑血管疾病的应用，包括动脉硬化、心肌梗死和脑卒中等方面，并讨论技术应用中面临的挑战和解决办法。
4. PET-CT在癌症诊断中的作用研究PET-CT技术是一种结合了正电子发射体层析成像（PET）和计算机断层成像（CT）的高级影像学诊断方法。
本文将探讨PET-CT在肿瘤发现、分型、定位和评估治疗效果方面的作用，并提出未来技术发展的趋势。
5. 医学影像学在儿童疾病中的应用及研究进展儿童疾病的诊断和治疗常常需要使用无创的医学影像学技术。
本文将研讨医学影像学在儿童疾病中的应用，包括新生儿疾病、先天性畸形和儿童癌症等方面，并探讨相关的研究进展。
6. 数字化医学影像技术对医学诊断的影响与未来发展数字化医学影像技术是医学诊断领域的一项重大革新。
本文将探讨数字化医学影像技术在医学诊断中的优势和挑战，并展望这一领域未来的发展趋势。
7. 医学影像学与人工智能的融合在临床实践中的应用研究人工智能技术的不断发展，为医学影像学提供了新的机会和挑战。
本文将探讨医学影像学与人工智能的融合应用于临床实践的各个方面，包括自动图像分析、疾病预测和个体化治疗等，并对未来发展进行展望。
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封面） 题膈疝的影像学诊断与检查目录
前言 ..................... 1
1、资料与方法 ................. 3 1.1 一般资料 ................... 3 1.2 检查方法 ................... 3 2、结果 ..................... 3 3、讨论 ..................... 4 3.1 膈疝的影像学特征 ..................... 4 3.2 膈疝的检查方法的选择 ................... 4 参考文献 ........................... 6 谢辞 ............................... 7摘要 : 目的加深对膈疝的临床 X 线和 CT征象的认识及影像检查方法 的选择。方法回顾性分析 14 例经手术或者临床胃镜证实的膈疝病人 的 X线征象并与手术结果对照。 结果选取 14 例包括食管裂孔疝 10例， 胸腹膜裂孔疝 2 例，胸骨旁裂孔疝 2例，创伤性膈疝 4例。 12例摄 胸片， 12例钡餐检查， 1例钡剂灌肠， 7 例做胸部 CT，3例做超声。 结论钡餐 （泛影葡胺 ）或胸部上腹部 CT扫描对膈疝的诊断及术前定位 有重要价值，胸片及超声检查作为发现病变及鉴别诊断。
关键词 : 膈疝;钡餐检查 ;X 线计算机 ;断层摄影术 ; 影像学Abstract: Objective to deepen the clinical X-ray and CT
signs of diaphragmatic hernia understanding and imaging method of choice. Methods a retrospective analysis of 14 cases confirmed by surgery or clinical gastroscope the X-ray signs of diaphragmatic hernia patients and compared with surgical results. Results from 14 cases including 10 cases of esophageal hiatal hernia, peritoneal hiatal hernia in 2 cases, thoracic sternum beside hiatal hernia in 2 cases, 4 cases of traumatic diaphragmatic hernia. 12 cases were taken the sternum, 12 cases of barium meal examination, 1 case of barium enema, 7 cases of chest CT, 3 cases of ultrasound. Conclusion barium meal (generic shadow meglumine) or chest abdominal CT scan in the diagnosis of diaphragmatic hernia and preoperative localization has important value of chest X-ray and ultrasound as found lesions and differential diagnosis. Keyword: diaphragmatic hernia;barium meal examination;X-ray
computed;tomography;iconography1
前言：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
1.1 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。
1.2 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。
1.3 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
2.1 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、2
SPECT检查则可以弥补功能测定 的不足。
2.2 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) (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3
1 资料与方法
1.1 一般资料
本组 14 例膈疝，男 9 例，女 5例。年龄出生后 1周~85岁，平均 45岁。其 中食管裂孔疝 10 例，胸腹膜裂孔疝 2例，胸骨旁裂孔疝 2 例，创伤性膈疝 4 例。 14例中 12例摄胸部正侧位片 ;12例钡餐检查 ;1例做钡剂灌肠检查 ;7 例做胸部 CT， 其中 2 例扫描前口服 2%~5%复方泛影葡胺溶液 500ml;3 例做超声。7 例经手术治 疗，3 例做胃镜检查。
1.2 检查方法
采用万东数字 X 光机做胸部摄片 ;岛津胃肠机做钡餐及钡剂灌肠检查 ;使用 prospeed FI GE型CT机作胸腹部扫描，扫描条件为 150MA,120kV,矩阵 512×512， 层厚 10mm，从肺尖部扫描到上腹部 ;使用 GE生产 LogIQ500 超声诊断仪，频率 为 3.5MHz 探头做超声检查。
2结果
胸部正侧位片 12例，阳性 10例，阴性 2例。6例不可复性食管裂孔疝在胸 片上分别显示左侧膈肌明显抬高，膈上方见含气液平面的软组织肿块 （图 1），
或 者纵隔及心影后含气液平面囊腔影 ;2 例胸腹膜裂孔疝显示左侧胸腔内蜂窝状透 亮影，与膈肌境界不清 ;2 例胸骨旁裂孔疝显示左侧膈肌明显抬高， 其上方可见气 液平面。
图 1 不可复性食管裂孔疝食管旁型， 显示左侧膈肌明显抬高， 左侧胸腔内含 气平面囊腔影钡餐检查 12例，2 例滑动性食管裂孔疝显示食管胃角增大，贲门 上抬入胸腔，胃底位于膈肌之上 （图 3）;6 例不可复性食管裂孔疝食管缩短，下接 一个扩大的膈肌上的疝囊 （图 2、图 4）;2 例胸腹膜裂孔疝显示胃及部分小肠疝入 左侧胸腔内 ;2 例胸骨旁裂孔疝显示结肠肝区疝入右侧胸腔， 疝囊颈部肠管互相靠 拢;创伤性膈疝显示左侧部分胃疝入左侧胸腔。图 2与图 1同一病人，钡餐提示 胃底部疝入胸腔
图 3、图 4 钡餐检查从俯卧位、仰卧位等体位显示胃、食管前庭段增宽、贲 门上移胸部 CT 平扫 7 例， 3例食管裂孔疝在胸主动脉前方呈类圆形肿块影，显 示清晰的条状胃黏膜 （图 5）;2 例创伤性膈疝显示胸腔水平见胃泡影及液平面，轮 廓光滑（图 6）。空腹口服 2%~5%复方泛影葡胺溶液 500ml，可见膈肌上方有阳性 造影剂影 ;1例创伤性膈疝未见明显异常征象。