子宫肌瘤图像分割研究进展
医疗影像处理中的超声图像分割技术研究进展
医疗影像处理中的超声图像分割技术研究进展超声图像分割技术在医疗影像处理中扮演着重要的角色。
医疗领域中的超声图像分割是将超声图像中的结构和组织分割出来，以便进行更准确的病变诊断和治疗。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，超声图像分割的研究也取得了许多重要的进展。
本文将从传统方法和深度学习方法两个方面探讨医疗影像处理中的超声图像分割技术的研究进展。
传统方法中常用的超声图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和图论方法等。
阈值分割是一种简单且直观的方法，它将超声图像中的像素按照其灰度值与预设阈值的大小进行分类。
区域生长方法是一种基于相似性的分割方法，它将具有相似特征的像素连通起来形成一个区域。
边缘检测方法主要通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和拉普拉斯算子等。
图论方法将超声图像转化为一个图，通过最小割或最大流算法来实现分割。
尽管这些传统方法在一定程度上能够完成分割任务，但由于超声图像的低对比度和噪声干扰等问题，其分割结果往往不够准确和稳定。
近年来，深度学习技术的发展使得超声图像分割的研究取得了重要突破。
深度学习技术能够从大量的训练数据中学习图像的特征表示，通过构建深度神经网络来实现高度自动化的分割。
在深度学习方法中，卷积神经网络（CNN）是最常用的网络模型之一。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取特征，并通过全连接层进行分类或分割。
U-Net是一种常用的用于医疗图像分割的CNN网络模型，它通过引入跳跃连接和上采样操作来实现更准确的分割。
除了CNN，还有一些其他的深度学习方法被应用于超声图像分割，如深度玻尔兹曼机（DBN）、自编码器等。
深度学习方法在超声图像分割中取得了显著的成果。
首先，深度学习方法能够自动学习到更复杂的特征表示，相比传统方法具有更好的性能。
其次，深度学习方法能够利用大规模数据进行训练，使得模型具有更好的泛化能力。
此外，深度学习方法还能够通过引入注意力机制来提高分割的准确性，比如注意力U-Net。
医学图像的分割技术及其新进展
医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安 271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319 文献标识码:A 文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。
只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。
目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。
图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。
1 医学图像分割技术的发展111 传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111 基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。
阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。
把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。
阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。
此分割法通常是交互式的。
因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。
阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。
其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。
另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。
针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。
基于深度学习的医学像分割技术研究进展
基于深度学习的医学像分割技术研究进展基于深度学习的医学图像分割技术研究进展深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在医学图像分割领域取得了显著的研究进展。
医学图像分割是指从医学图像中自动或半自动地提取出感兴趣的区域，对于医学影像的定量分析和诊断具有重要意义。
本文将对基于深度学习的医学图像分割技术的研究进展进行综述。
一、深度学习在医学图像分割中的应用深度学习通过构建多层神经网络模型，实现对医学图像的高层抽象和特征提取。
在医学图像分割中，深度学习主要应用于三个方面：全自动分割、半自动分割和辅助分割。
1.全自动分割全自动分割是指对医学图像进行完全自动的分割过程，不需要人工干预。
深度学习通过训练大量的医学图像数据，使网络能够学习到复杂的图像特征和模式，从而实现对医学图像的全自动分割。
全自动分割技术可以大大提高分割的准确性和效率。
2.半自动分割半自动分割是指结合深度学习和人工干预对医学图像进行分割。
深度学习模型可以提供初步的分割结果，然后由医生对结果进行人工修正和调整，以达到更精确的分割效果。
3.辅助分割辅助分割是指利用深度学习模型提供的分割结果对医生进行辅助，帮助医生进行更准确、高效的医学图像分析。
深度学习模型可以提供分割的初始结果和区域的定位信息，使得医生可以更好地理解医学图像，并做出准确的诊断。
二、基于深度学习的医学图像分割技术的研究进展1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最基础也是应用最广泛的模型，其通过卷积层和池化层对图像进行特征提取和抽象。
在医学图像分割中，卷积神经网络能够有效地对医学图像中的结构信息进行学习和提取，从而实现准确的分割。
2. U-NetU-Net是一种经典的深度学习架构，由于其结构的特殊性和优越的性能，在医学图像分割中得到了广泛的应用。
U-Net架构包含一个对称的编码器-解码器网络，通过跳跃连接和上采样操作，有效地保留了医学图像中的微细结构，提高了分割的准确性。
超声诊断鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤最新研究进展
超声诊断鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤最新研究进展发布时间：2022-06-05T12:44:03.615Z 来源：《医师在线》2022年1月1期 作者： 张晓秋[导读]
张晓秋（贵港市平南县思旺镇中心卫生院；广西贵港537321）【摘要】子宫肌瘤、子宫腺肌瘤都是临床上常见且多发的女性良性肿瘤。无论是子宫肌瘤，还是子宫腺肌瘤，若没有得到及时有效的治疗，都会对患者的健康生活、生命安全等造成影响和威胁，所以提高对子宫肌瘤、子宫腺肌瘤的重视，对疾病给予及时有效的治疗十分重要和必要。在治疗子宫肌瘤及子宫腺肌瘤方面，要保证治疗的有效性，前提是要保证诊断的及时性和准确性。但是由于子宫肌瘤、子宫腺肌瘤在临床症状、超声图像上都十分相似，所以常常会发生混淆、误诊等情况。这不仅会对患者的治疗造成影响，甚至会造成严重问题的发生。所以如何对子宫肌瘤、子宫腺肌瘤进行准确、有效的鉴别诊断是需要重点考虑的问题。目前学术领域关于鉴别诊断这两种疾病的研究有很多，本文就超声诊断鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤的研究进展进行一一综述，旨在进一步为超声诊断鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤提供一些建议和意见。【关键词】子宫腺肌瘤；子宫肌瘤；超声诊断；准确性；价值引言 随着社会的不断发展与进步，人们的生活水平越来越高，但各种疾病发生率也随之增加，比如在女性疾病中，子宫肌瘤、子宫腺肌瘤患者就越来越多。子宫肌瘤和子宫腺肌瘤都属于女性生殖器官中非常常见的一种良性肿瘤，其中子宫肌瘤是由于子宫平滑肌细胞增生而成，而子宫腺肌瘤则是由于子宫内膜局限性地侵入肌层导致发生的一种良性病变。子宫肌瘤与子宫腺肌瘤的发生都会对女性健康造成直接的影响，所以早期诊断、及时治疗这两种疾病十分重要。在临床诊断子宫肌瘤、子宫腺肌瘤方面，由于二者在疾病流行性、临床症状、超声图像方面都具有较高的一致性，所以也对二者的鉴别诊断提出了更高的要求。目前在鉴别诊断两种疾病中，超声是常用的检查方法。随着医疗技术水平的不断提升，超声技术也有了很大的进步，可应用于子宫肌瘤及子宫腺肌瘤鉴别诊断的超声诊断方法包括二维超声、三维超声、超声造影等。本文就超声诊断鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤最新研究进展进行综述。1、子宫肌瘤及子宫腺肌瘤概述 子宫肌瘤是由子宫平滑肌细胞增生而导致发生的一种女性良性肿瘤[1]。目前临床上对于子宫肌瘤的发病原因尚未完全明确，可能与遗传、性激素水平、干细胞功能失调等有关[2]。子宫肌瘤的发生会导致患者出现各种临床症状，包括经量增多、经期延长、白带增多、下腹包块等。该疾病若没有得到及时有效的治疗，可导致患者并发各种疾病，包括继发性贫血、不孕症、急腹症、恶性病变等。高兴琳在超声在子宫肌瘤及子宫腺肌瘤鉴别诊断中的价值分析中就指出，子宫肌瘤是严重影响患者身心健康的一种疾病，必须给予及时有效治疗[3]。 子宫腺肌瘤是由子宫内膜局限性地侵入肌层导致发生的一种良性病变，该疾病可引起侵入内膜周围的肌纤维反应性增生，进而导致患者出现各种临床症状，包括痛经、月经量增多、性交疼痛等。导致子宫腺肌瘤发生的病因与患者后位子宫、子宫后倾有一定的关系，另外，有过刮宫史、剖腹产史、节育环放置时间较长等也可以导致该疾病发生[4]。子宫腺肌瘤若没有得到及时有效的治疗，可影响患者怀孕，甚至导致患者切除子宫。 子宫肌瘤及子宫腺肌瘤两种疾病都需要给予及时有效的治疗，而二者由于发病部位一致、发病症状相似，所以对在鉴别诊断方面具有一定的复杂性。李承玲等人在超声在子宫肌瘤及子宫腺肌瘤的诊断及鉴别诊断价值分析中就表示，超声检查在鉴别诊断子宫肌瘤、子宫腺肌瘤方面具有一定的优势，可积极推广与应用[5]。2、超声诊断在鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤中的应用2.1二维超声及三维超声检查 二维超声是诊断子宫肌瘤、子宫腺肌瘤最基本的一种方法。二维超声所获取的超声图像为平面图像，而三维超声是从立体角度进行影像学资料分析的一种超声检查方法，二维超声与三维超声虽然在诊断子宫肌瘤和子宫腺肌瘤方面检查的内容是一致的，但是二者还是有实质性的差别[6]。比如三维超声由于是立体成像，所以其显示的图像更加清晰、全面、立体，其影像资料更符合人体生理结构，可以实现对相关结构的定量分析，还可以对病变组织进行有效定位，不仅如此，三维超声的采集数据更快，亦可实现血管三维重建，所以更有利于对疾病的鉴别和诊断[7]。 随着超声检查技术的不断发展与革新，目前在鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤中，二维超声检查已很少应用，主要以三维超声检查为主。吴延平在经阴道超声联合经腹超声在子宫肌瘤与子宫腺肌瘤鉴别诊断中的应用效果分析中表示，对于不典型肌瘤和腺肌瘤的声像图表现，仅仅靠二维超声图像鉴别难度较大，且误诊率较高，需要辅助其他检查方法进行鉴别诊断[8]。三维超声检查在诊断子宫的敏感度和特异度方面均为100%，对提高子宫肌瘤及子宫腺肌瘤的诊断准确率具有重要的意义[9]。2.2彩色多普勒超声检查 彩色多普勒超声检查即彩超，是目前临床上常用的一种影像学检查技术。彩超可分为脉冲式、连续式、高脉冲重复频率式、多点选通式等多种多普勒超声检查方法，其中脉冲式多普勒应用最广[9]。脉冲式多普勒是在二维超声心动图定位情况下，利用多普勒原理，采用一系列电子技术，实时显示心脏或大血管内某一点一定容积(SV)血流的频谱图，属于一种无创伤性能检查出心内分流和返流的技术[10]。彩色多普勒超声检查既有二维超声结构图像的优点，同时又提供了血流动力学的丰富信息，将其应用于子宫肌瘤及子宫腺肌瘤检查诊断中，也可以有效提高检查诊断的准确性。 李承玲在超声在子宫肌瘤及子宫腺肌瘤的诊断及鉴别诊断价值分析中，就对彩色多普勒超声检查的应用价值进行了详细分析，其研究结论表示，在子宫肌瘤和子宫腺肌瘤中，彩色多普勒超声检查的诊断符合率均比较高，且可准确鉴别两种疾病[11]。彩色多普勒超声检查在鉴别子宫肌瘤及子宫腺肌瘤的应用中，具体可以选择两种方式进行，包括腹部超声检查和阴道超声检查。相较于腹部超声检查，阴道超声检查的检查可靠性更高，因为阴道超声检查可以使得超声设备紧邻病灶部位，进而可以实现对病灶部位的准确观察与判断。2.3超声造影检查
子宫肌瘤的诊断治疗新进展
子宫肌瘤的诊断治疗新进展引言：子宫肌瘤是妇科常见的一种良性肿瘤，多发生在育龄期的女性身上。
随着医学技术的不断进步，子宫肌瘤的诊断和治疗方法也得到了许多新进展。
本文将介绍一些近年来关于子宫肌瘤诊断和治疗方面的新成果。
一、非手术诊断技术的发展1. 超声检查在子宫肌瘤诊断中的应用超声检查是目前最常用和最重要的子宫肌瘤诊断方法之一。
近年来，超声技术不断得到改进和完善，在提高分辨率和描绘清晰度方面取得了显著进展。
例如，传统B超已经逐渐被三维（3D）B超所取代，这使医生能够更好地观察肿块的形态、大小以及与周围组织器官之间的关系。
2. 磁共振成像（MRI）在子宫肌瘤筛查中的作用MRI能够提供更详尽、精确、全面的影像信息，且不受肢体肥胖和气腹等因素的影响。
它能够显示子宫肌瘤的位置、形状、大小以及与周围组织结构的关系。
近年来，在子宫肌瘤的初步筛查中，MRI已经证明其高敏感性和特异性，使医生能够更准确地诊断和评估疾病的发展。
二、手术治疗技术的进步1. 微创手术在子宫肌瘤治疗中的应用传统的开放式子宫切除手术存在创伤大、恢复慢等缺陷，近年来，微创手术逐渐在子宫肌瘤治疗中得到推广。
其中尤以腹腔镜手术为代表。
该技术通过腹壁仅三个小孔进行操作，减少了对患者身体造成的伤害，术后恢复快、创伤小，并且具有较好的临床效果。
2. 子宫动脉栓塞（UAE）在子宫肌瘤治疗中的突破子宫动脉栓塞是一种非手术的介入治疗方法，通过导管塞在子宫动脉输入供应肌瘤的血管中，释放栓塞物质，堵塞肿瘤的血液供应。
该方法能够有效地缩小肌瘤体积，减轻相关症状，并避免了手术带来的并发症。
在近年来的临床实践中，子宫动脉栓塞逐渐成为肌瘤保守治疗领域的重要突破。
三、药物治疗新进展1. 黄体酮受体调节剂（SPRMs）的应用SPRMs是一类具有黄体酮受体亲和性的药物，通过抑制孕激素对子宫内膜和乳腺组织的作用来抑制肌瘤生长。
近年来，SPRMs得到广泛关注并被广泛采用。
这些药物具有良好的临床效果，并可减轻月经不规律、压迫症状等不良反应。
子宫肌瘤手术的研究进展
78子宫肌瘤手术的研究进展宋建国1，朴鲜玲2*（１．延边大学医学院，吉林 延吉 １３３００２；２．延边大学附属医院，吉林 延吉 １３３００２）摘 要：如今子宫肌瘤是妇科中最常见的良性肿瘤，好发于年龄相对较大的女性。
手术治疗目前是根治子宫肌瘤的有效手段，在随着医疗技术的快速发展的同时，微创手术治疗也逐渐受到越来越多人关注。
关键词：子宫肌瘤；手术；研究进展中图分类号：Ｒ７３７．３３ 文献标识码：Ａ作者简介：宋建国，研究方向：临床医学。
通讯作者：朴鲜玲，博士，主治医师。
子宫肌瘤主要由于不良饮食、生活习惯、遗传学、雌孕激素及细胞外基质等多种原因所引起，且通常通过对雌孕激素水平和代谢发挥作用[1]。
育龄期女性由于反复复发子宫肌瘤或者保守治疗无效时需要选择手术治疗。
如今手术方案多种多样，主要的包括子宫切除术、子宫肌瘤剔除术、宫腔镜电切术、子宫动脉栓塞术这五种手术方式。
1 子宫切除术子宫切除术的治疗方法有子宫全切术、子宫次全切除术和筋膜内子宫切除术3种，不同手术方式有各自的手术指征[2]。
子宫切除术主要适用于疑有恶变或者是不需要保留子宫的患者，目前子宫切除术包括开腹手术、腹腔镜下手术、腹腔镜辅助阴式切除术。
其中根据肖雨竹做的实验研究证实开腹切除子宫具有操作时间短，操作便捷，在面对巨大盆腔肿瘤和盆腔黏连方面具有优势，但是损伤重，术后需要较久的康复调整时间，且并发症也重，而阴式子宫切除术和腹腔镜手术具有创伤微小、术后几乎无须恢复时间等优势，但是对术者要求较高，需要具有丰富的盆腔手术经验。
而在陈莉[3]的实验中对比腹腔镜阴式手术和传统经腹部切除子宫，腹腔镜阴式术后恢复行动时间少于传统组，但其手术时间比传统组长，证实阴式更容易恢复，不过在阴道不适合操作时或者子宫过大应使用另外的治疗方案。
在李美茹[4]等做的实验中证明了腹腔镜手术比传统开腹手术对性激素水平和性功能影响更小。
因此腹腔镜子宫切除手术和腹腔镜辅助阴式子宫切除术有更高的应用价值，不过在面对巨大肿瘤和盆腔黏连时也不应盲目推崇微创，应根据实际情况选择术式。
人工智能技术在医学图像分类与分割中的研究进展
人工智能技术在医学图像分类与分割中的研究进展随着人工智能技术的不断发展，它在医学领域的应用也越来越广泛。
其中，人工智能技术在医学图像分类与分割方面的研究进展尤为引人注目。
本文将从医学图像分类与分割的背景、方法和应用等方面进行探讨。
一、医学图像分类与分割的背景医学图像分类与分割是医学影像学领域中的重要研究方向，它能够对医学图像进行自动化处理和分析，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
然而，由于医学图像的复杂性和多样性，传统的图像处理方法往往难以满足精确分类和分割的需求。
因此，人工智能技术的引入成为了解决这一问题的重要途径。
二、医学图像分类与分割的方法人工智能技术在医学图像分类与分割中的应用主要包括机器学习和深度学习两个方面。
1. 机器学习方法机器学习方法是最早应用于医学图像分类与分割的技术之一。
它通过从大量的医学图像数据中学习特征，并构建分类或分割模型来实现对图像的自动处理。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
这些算法在医学图像分类与分割中取得了一定的成果，但由于其对特征提取的依赖性较强，往往需要人工提取特征，且对于复杂的图像情况表现不佳。
2. 深度学习方法深度学习方法是近年来在医学图像分类与分割中崭露头角的技术。
它通过构建多层神经网络，实现对医学图像的端到端处理，避免了手工特征提取的过程。
深度学习方法最常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
CNN能够有效地学习医学图像中的特征，并实现图像分类和分割的任务。
GAN则可以生成逼真的医学图像，为医学研究提供了更多可能性。
三、医学图像分类与分割的应用人工智能技术在医学图像分类与分割中的应用已经取得了一些令人瞩目的成果。
1. 癌症诊断人工智能技术可以通过对医学图像进行分类和分割，帮助医生准确诊断癌症。
例如，利用深度学习方法，可以对肺部CT图像进行分割，提取出肿瘤区域，从而辅助医生进行肺癌的诊断和治疗。
多模态磁共振成像在子宫肌瘤中的研究进展
多模态磁共振成像在子宫肌瘤中的研究进展熊域霖，吕发金*子宫肌瘤是女性生殖系统最常见的良性肿瘤，在育龄期妇女的发病率为70%[1]。
普通平滑肌瘤逐渐长大，肌瘤组织发生供血不足，出现各种变性甚至恶变[2]，在磁共振上的表现形式多种多样，与子宫恶性肿瘤的影像学表现重叠。
目前诊断肌瘤的方式主要有超声成像及磁共振成像，磁共振成像具有软组织分辨率高的特点，在肌瘤的诊断中越来越重要，尤其是多模态磁共振成像能够提供全面的病变特点。
目前子宫肌瘤研究中常用的多模态磁共振检查包括常规磁共振成像(conventional magnetic resonance imaging，conventional MRI)、扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)、动态增强MRI (dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)、扩散张量成像(diffusion tensor imaging，DTI)、磁共振波谱成像(magnetic resonance spectroscopy，MRS)、磁共振电影成像(cine magnetic resonance imaging，cine MRI)，笔者拟对以上六种模态MRI在子宫肌瘤中的研究进展进行综述。
1 常规MRI磁共振成像能较好地显示子宫肌层及内膜，多序列、多方位成像，很好地显示肌瘤的位置、边界及内部特征，脂肪抑制序列能帮助诊断肌瘤的脂肪变性，增强检查能够在一定程度上区分变性肌瘤及良恶性程度。
普通平滑肌瘤在T2WI 上表现为低信号，但变性平滑肌瘤和富细胞型平滑肌瘤在T2WI上信号强度增加，与子宫恶性肿瘤的表现有重叠，使二者难以鉴别[3]。
T1WI也为肌瘤的诊断及鉴别诊断提供了依据，Ando等[4]研究子宫肌瘤及平滑肌肉瘤在TIWI图像上高信号的特征，发现当TIWI高信号边界清楚、更加均匀、信号强度更大、占用率更小时诊断为肌瘤的可能性更大，这是因为肉瘤的坏死通常为凝固性坏死且肿瘤生长速度更快，坏死区域大，而肌瘤常常为梗死液化坏死，坏死物液化为玻璃样组织所致，但纳入研究的肉瘤样本量小，在以后的研究中需要加大样本量，更深入地研究两者的特点。
医学图像分割技术研究进展_翁璇
启 祥 等［１２］提 出 了 基 于 核 聚 类 的 ＭＲＩ 和 ＰＥＴ 医 学 图 像 分 割 方 法 ， 通 过 利 用 Ｍｅｒｃｅｒ 核 ， 将 原 本 简 单 的 样 本 特 征 映 射 到 更 复 杂的高维空间中去， 放大了样本特征间的差异， ， 能快速准确 地分割样本。 ２．４ 人工神经网络法
３７ 医疗卫生装备·２００７ 年第 ２８ 卷第 １ 期 Ｃｈｉｎｅ ｓ ｅ Ｍｅ ｄｉｃａ ｌ Ｅｑｕｉｐｍｅ ｎｔ Ｊ ｏｕｒｎａ·ｌ ２００７ Ｖｏｌ．２８ Ｎｏ．１
综
述
Ｇ Ｅ Ｎ Ｅ Ｒ Ａ Ｌ Ｒ Ｅ Ｖ ＩＥ Ｗ
该图像的中间层图像， 利用基于连通性的阈值算法对其分 割 ； 其 次 利 用 邻 层 图 像 分 割 结 果 和 ｓｎａｋｅ 模 型 来 指 导 下 一 层 的图像分割， 实验结果表明， 该方法可以明显提高分割的准 确率和速度。 ２．２ 区域生长法
Ｐ ｒｏ ｇ ｒｅｓｓ ｏ ｆｍ ｅｄ ｉｃａｌｉｍ ａｇ ｅ ｓｅｇ ｍ ｅｎ ｔａｔｉｏ ｎ ｔｅｃｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ
ＷＥＮＧ Ｘｕａｎ， ＺＨＥＮＧ Ｘｉａｏ－ ｌｉｎ， Ｊ ＩＡＮＧ Ｈａｉ （ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｂｉｏｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓ ｉｔｙ， Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００３０， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒ ａｃｔ Ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｐｕｚｚｌｅ ｆｏｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ． Ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｄｅｌｉｎｅａｔｅ ａｎａｔｏｍｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｏｒ ｏｔｈｅｒ ｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄ ｒｅｇｉｏｎｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｏｒ ｓｅｍｉ－ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｈｅｌｐｆｕｌ ｔｏ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｐｌａｙｓ ａ ｃｒｕｃｉａｌ ｒｏｌｅ ｉｎ ｍａｎｙ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ， ａ ｒａｔｈｅｒ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｓｕｒｖｅｙ ｔｏ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈ－ ｏｄｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｒｅ ｇｉｖｅｎ， ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｏ ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｐｕｔ ｆｏｒ－ ｗａｒｄ ｒｅｃｅｎｔｌｙ． Ｔｈｅ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ； ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｐｐｒａｉｓｅｍｅｎｔ
医学超声在鉴别诊断子宫肌瘤与子宫腺肌瘤方面的研究进展
医学超声在鉴别诊断子宫肌瘤与子宫腺肌瘤方面的研究进展摘要：子宫肌瘤与子宫腺肌瘤是两种良性疾病，就我国目前的患病人群看，首先其多发于中年妇女人群中，其次由于二者具有一定的相似性，容易被人们所混淆。
而随着医学水平的不断提高，医疗器械不断升级，通过超声检查能够有效区分这两种疾病并且对症下药。
因此，超声鉴别有着十分重要的研究意义。
在本文中，笔者从子宫肌瘤与子宫腺肌瘤两者的医学定义出发，通过平面超声、彩色超声、空间超声、影像超声以及穿刺活检五个方面探析了超声检测在子宫肌瘤与子宫腺肌瘤中的应用。
关键词：超声鉴别；子宫肌瘤；子宫腺肌瘤从医学名称来看，子宫肌瘤与子宫腺肌瘤二者之间较为相似，但是二者在医学中又分属于两种不同的疾病，所以针对不同疾病采取不同治疗方案是十分必要的。
子宫腺肌病是由于子宫内膜异位而导致的。
从内膜平整角度看，异位由子宫腺肌向子宫肌蔓延，在这个情况下，这两种疾病较容易区分。
而在内膜不平整情况下，子宫腺肌瘤超声检测与子宫肌瘤的反应十分相似，易出现误诊。
由于两种疾病必须采取不同的治疗方法，这就需要对现阶段这两类疾病医学超声检测鉴别的研究进展进行探讨，从而为临床鉴别提供更多科学依据。
以下就从平面超声、彩色超声、空间超声以及影像超声四个方面对超声检测在两种疾病中的应用做详尽阐述。
1.平面超声我们一般称平面为二维空间，平面超声也被称为二维超声，其在临床医学中属于最基本的超声检测，采用的方法通常是经过腹部或者经过阴道进行检测的。
但是由于其检测手段比较传统所以在检测中的误诊率较高。
高兴琳[1]在其研究中对已经确诊的90例子宫肌瘤以及73例子宫腺肌瘤患者进行了平面超声检测，对其误诊率进行了数据记录，其发现在90例子宫肌瘤中误诊率较低，而在73例子宫腺肌瘤中误诊率较高，因此，其做出了平面超声不利于做子宫腺肌瘤的监测的结论。
就实验结果来看，我们不难发现，平面超声作为基础的超声检测，更符合常规的情况，对于不常规的病理，其检测的结果是不尽人意的。
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子宫肌瘤图像分割研究进展
刘志伟;孙成女;吕发金
【期刊名称】《影像研究与医学应用》
【年(卷),期】2023(7)2
【摘要】子宫及子宫肌瘤分割是治疗肌瘤的关键,目前大部分分割工作还是由医生手动完成,为了提升医生工作效率,提高分割精度,越来越多人开始研究自动分割技术以减轻医生工作量。
为了探究子宫及子宫肌瘤自动分割的研究现状,本文综述了近年来各种子宫及子宫肌瘤图像分割的方法,包括聚类、水平集等一些传统分割方法,也囊括了最新的深度学习分割方法,文章的最后对子宫及子宫肌瘤自动分割前景进行了展望。
【总页数】3页(P4-6)
【作者】刘志伟;孙成女;吕发金
【作者单位】重庆医科大学生物医学工程学院超声医学工程国家重点实验室;重庆医科大学附属第一医院放射科
【正文语种】中文
【中图分类】R445
【相关文献】
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