导读：对于第一次写论文的同学们，医学影像论文摘要应该怎么写？应该从哪些方面去撰写？论文摘要是作者对于论文的一个简明扼要的描述，让读者在读这篇论文时很清楚全面的了解到这篇论文。今天小编为为大家收录的几篇医学影像论文摘要，可供大家参考。
【摘要一】近年来，信号处理领域的一个最新进展是稀疏表示理论。稀疏表示理论已被广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等方面。同时在医学影像处理与分析领域，以稀疏表示理论为基础的稀疏编码方法和稀疏正则化方法也得到了广大研究者的日益重视，运用稀疏方法能够解决传统医学影像处理与分析技术中的许多问题。医学影像处理与分析主要包含医学影像去噪、增强、分割和影像序列分析等技术。本论文在稀疏表示理论的基础上研究了医学影像处理与分析领域中的几个问题，对医学影像去噪、影像增强和影像序列分析进行了讨论，具体成果如下。将斑点噪声模型与图像稀疏编码相结合解决超声医学影像去噪问题。采用l1/2稀疏编码对影像数据进行描述以得到比传统l1编码更为稀疏的表达形式。在Bayesian-MAP框架下，根据编码的统计分布特点，设计合适的阈值收缩算法，实现对噪声的抑制，达到恢复影像质量的目的。实验表明算法能有效地恢复医学超声影像，较好地抑制斑点噪声，增强边缘并保持细节效果。研究了医疗影像的偏差场自适应校正与增强问题。针对传统校正增强方法对偏差场模型参数依赖等问题，分析了医疗成像中偏差场与观测影像之间的联系，提出实现影像增强的合理假设，在偏差场成像模型的基础上，构造了基于稀疏正则约束的自适应校正增强模型。增强模型包含双正则项，分别采用全变差约束理想影像和梯度光滑性约束偏差场结构，运用迭代演化观测影像曲面的方法自适应地逼近偏差场，从而避免了估计偏差场模型参数，采用交替优化方法寻优达到校正增强目的。仿真与真实数据实验验证了该算法能够得到较好地实现医学影像增强效果。研究了医学时序影像数据自动化分析技术，通过对传统医学影像序列因子分析方法进行讨论，提出一种基于稀疏非负矩阵分解的影像序列因子分析方法。该方法针对传统因子分析方法中出现的问题进行改进，解决了解的非负性并对解的结构进行约束。在保证分解结果非负性的前提下，提出了既能够描述医学生理结构独立性，又能够限制解的结构稀疏正则约束项，进而构造出新的因子分析模型。应用稀疏非负矩阵分解算法实现模型的数值求解运算。仿真实验证明了该算法的有效性与稳定性，与传统经典方法相比，效果有较大提高。进一步将新方法应用到肝脏超声灌注造影数据中，处理结果得到了诊断医师的认可，验证了技术的可行性与准确性。最后，本文归纳总结了所做的工作，同时分析了本文的不足之处，并进一步讨论了研究计划。
【摘要二】利用计算机技术辅助放射科医生进行病例诊断，即计算机辅助诊断(ComputerAidedDiagnosis，CAD)在早期乳腺癌检查中起到越来越重要的作用，能有效帮助减少乳腺癌患者的死亡率。临床上已标记病例样本难以搜集同时阴性病例样本数远大于阳性病例样本数，因而在CAD应用中存在小样本、非平衡数据集的学习问题。非平衡及小样本学习问题是关于类别严重不对称及信息欠充分表达数据集的学习性能问题。非平衡及小样本学习在许多现实应用中具有重要意义，尽管经典机器学习与数据挖掘技术在许多实际应用中取得很大成功，然而针对小样本及非平衡数据的学习对于学者们来说仍然是一个很大的挑战。本论文系统地阐述了机器学习在小样本与非平衡学习环境下性能下降的主要原因，并就目前解决小样本、非平衡学习问题的有效方法进行了综述。本论文在充分理解常用欠采样方法在处理非平衡样本时易于丢失类别信息的问题基础上，重点研究如何合理、有效处理非平衡数据。论文提出两种欠采样新方法有效提取最富含类别信息的样本以此解决欠采样引起的类别信息丢失问题。另外针对小样本学习问题，论文提出新的类别标记算法。该算法通过自动标记未标记样本扩大训练样本集，同时有效减少标记过程中易发生的标记错误。本论文聚焦小样本、非平衡数据的学习技术研究。围绕非平衡数据集的重采样及未标记样本的类别标记等问题展开研究。论文的主要工作包括：(1)针对CAD应用中标记病例样本难以收集所引起的小样本学习问题，本论文利用大量存在的未标记样本来扩充训练样本集以此解决小样本学习问题。然而样本标记过程中往往存在错误类别标记，误标记样本如同噪声会显著降低学习性能。针对半监督学习中的误标记问题，本论文提出混合类别标记(HybridClassLabeling)算法，算法从几何距离、概率分布及语义概念三个不同角度分别进行类别标记。三种标记方法基于不同原理，具有显著差异性。将三种标记方法有一致标记结果的未标记样本加入训练样本集。为进一步减少可能存在的误标记样本对学习过程造成的不利影响，算法将伪标记隶属度引入SVM(SupportVectorMachine)学习中，由隶属度控制样本对学习过程的贡献程度。基于UCI中Breast-cancer数据集的实验结果表明该算法能有效地解决小样本学习问题。相比于单一的类别标记技术，该算法造成更少的错误标记样本，得到显著优于其它算法的学习性能。(2)针对常用欠采样技术在采样过程中往往会丢失有效类别信息的问题，本论文提出了基于凸壳(ConvexHull，CH)结构的欠采样新方法。数据集的凸壳是包含集合中所有样本的最小凸集，所有样本点都位于凸壳顶点构成的多边形或多面体内。受凸壳的几何特性启发，算法采样大类样本集得到其凸壳结构，以简约的凸壳顶点替代大类训练样本达到平衡样本集的目的。鉴于实际应用中两类样本往往重叠，对应凸壳也将重叠。此时采用凸壳来表征大类的边界结构对学习过程是一个挑战，容易引起过学习及学习机的泛化能力下降。考虑到缩减凸壳(ReducedConvexHull，RCH)、缩放凸壳(ScaledConvexHull，SCH)在凸壳缩减过程中带来边界信息丢失的问题，我们提出多层次缩减凸壳结构(HierarchyReducedConvexHull，HRCH)。受RCH与SCH结构上存在显著差异性及互补性的启发，我们将RCH与SCH进行融合生成HRCH结构。相比于其它缩减凸壳结构，HRCH包含更多样、互补的类别信息，有效减少凸壳缩减过程中类别的信息丢失。算法通过选择不同取值的缩减因子与缩放因子采样大类，所得多个HRCH结构分别与稀有类样本组成训练样本集。由此训练得多个学习机，并通过集成学习产生最终分类器。通过与其它四种参考算法的实验对比分析，该算法表现出更好分类性能及鲁棒性。(3)针对欠采样算法中类别信息的丢失问题，本论文进一步提出基于反向k近邻的欠采样新方法，RKNN。相比于广泛采用的k近邻，反向k近邻是基于全局的角度来检查邻域。任一点的反向k近邻不仅与其周围邻近点有关，也受数据集中的其余点影响。样本集的数据分布改变会导致每个样本点的反向最近邻关系发生变化，它能整体反应样本集的完整分布结构。利用反向最近邻将样本相邻关系进行传递的特点，克服最近邻查询仅关注查询点局部分布的缺陷。该算法针对大类样本集，采用反向k最近邻技术去除噪声、不稳定的边界样本及冗余样本，保留最富含类别信息且可靠的样本作为训练样本。算法在平衡训练样本的同时有效改善了欠采样引起的类别信息丢失问题。基于UCI中Breast-cancer数据集的实验结果验证了该算法解决非平衡学习问题的有效性。相比于基于k最近邻的欠采样方法，RKNN算法得到了更好的性能表现。
【摘要三】数字化的医学影像通常使用医疗数字影像传输协议(DICOM)，并通过医学影像储存与传输系统(PACS)来做储存、传输与管理。随着医学影像愈来愈多，如何有效率地处理海量医学影像数据变成一个问题。与一般的图像大数据处理技术相比，医学影像大数据所使用的标准和环境有所区别，值得注意。探讨了国内外医学影像大数据的存储和挖掘主要技术手段，并结合本实验室视网膜图像大数据存储与挖掘初步开展的工作，为医学影像大数据开发人员和管理人员提供借鉴。
【摘要四】医学影像学目前已从传统的解剖成像进入了功能和分子显像时代，使影像诊断准确率大幅升高。现今，X线、CT、MRI技术已常规应用于疾病的诊断、治疗指导及治疗效果评价，医学影像图像实现了从二维到三维成像，甚至是四维成像的功能成像转变。各项技术各有其优缺点及适用情况。超声分子显像技术是一种潜在的、较为理想的分子显影方法，是今后该领域研究的热点。
【摘要五】3D打印技术作为一种快速成型技术，近年来在心血管领域应用广泛。3D打印模型的制作有多种方式，不同的成型方式有各自的优缺点。在先天性心脏病、心脏瓣膜病、大血管病变、心律失常的诊疗过程中3D打印发挥着重要的作用。本文基于医学影像学的3D打印技术在心血管疾病诊疗中的应用现状和研究进展进行综述。
【摘要六】恶性肿瘤是威胁人类身体健康的重大恶性疾病之一。从上世纪开始，人类就投入大量的人力和财力用于肿瘤的诊断和治疗，但是肿瘤的发病率和死亡率仍然居高不下。只有早诊断、早发现才能逐步提高病人的治愈率。但是目前仍然缺乏对肿瘤早期诊断治疗的临床方法。近年来，纳米影像技术发展迅猛，很有希望能以安全无伤害的方式为肿瘤的早期检测和治疗提供准确的信息。不同的成像技术各有其优点和缺点，如果能将两种或者两种以上的成像技术结合起来，就可以整合各自的优势，使其具有更高的医学诊断价值。复合纳米材料具有突破单一组分材料性能局限性的特点，在生物医学领域显示出优异的应用前景。本论文以合成新型复合纳米材料为基础，探索其作为双模态造影剂为主线，通过复合纳米材料的设计及其影像效果，实现复合纳米材料的双模态成像。推动纳米材料在生物医学领域的应用。研究的主要内容包括Au-Fe3O4、Ag125I-Fe3O4、Fe3O4@Bi2S3复合纳米材料和上转换纳米材料的合成及其细胞毒性研究和影像效果分析。（1）复合纳米材料的合成：本论文成功合成了尺寸均一、可控的Au-Fe3O4、Ag125I-Fe3O4、Fe3O4@Bi2S3复合纳米材料和上转换纳米材料，通过透射电镜（TEM）、能量色散X射线光谱（EDX）、光电子能谱（XPS）、X-射线衍射（XRD）、等离子发射光谱（ICP）等测试手段，对纳米材料与影像性能密切相关的参数诸如形貌、组成、价态等进行表征。（2）生物相容性的研究：考察具有不同尺寸、形貌的各种纳米复合材料在生物体系中的生物相容性，通过不同细胞的MTT实验数据和显微镜下的细胞形貌变化，得到Au-Fe3O4、Ag125I-Fe3O4、Fe3O4@Bi2S3复合纳米材料和上转换纳米材料具有低的细胞毒性。（3）运用复合纳米材料进行CT/MRI、MRI/SPECT、MRI/荧光双模态成像：成功将异质结构Au-Fe3O4纳米复合材料应用于兔子模型，首次获得了效果优异的MRI/CT双模态成像效果，更重要的是该复合纳米材料在右心室显示出CT信号增强；将放射性同位素125I引入Fe3O4-Ag异质结构纳米材料中，合成新颖的双模态MRI/SPECT异质结构纳米造影剂，通过体内SPECT图像实验得到，该复合纳米材料聚集在肝脾；用低成本的Bi代替Au，制备出的Fe3O4@Bi2S3核壳结构纳米复合材料用于MRI/CT双模态成像，由体内MRI图中看出，该复合纳米材料在肾脏出现70%的磁共振信号衰减；用溶剂热法一步合成NaYF4：Yb/Er/Gd（18/2/60mol%）上转换纳米棒，发现其具有潜在的T1-MRI/荧光双模态成像效果。本论文丰富了双模态纳米造影剂的制备方法，通过对纳米材料毒性及体内外造影性能的研究，探索了复合纳米材料在医学影像上的应用，为纳米材料的临床转化研究提供了基础。
【摘要七】医学影像技术在近年来取得突飞猛进的发展，在临床诊断、科学教研中发挥着越来越重要的作用。本文主要内容是将云计算技术应用到三维医学影像后处理过程中，实现三维医学影像快速、高效重建。通过搭建医学影像后处理云平台，实现临床诊断和远程治疗的实时性。因此，构建医学影像三维后处理云平台，开展医学影像远程会诊、影像转诊、虚拟影像专科、远程教学、图像内容检索等服务，实现区域内影像设备及影像诊断专家的充分共享和高效协作，对于均衡医疗资源、提高基层医院诊疗水平、提高影像设备的使用效率、提高医疗服务质量、降低医疗费用等方面具有重要的意义。
【摘要八】深度学习技术，作为最近几年人工智能最热门的研究领域，已成为全世界关注的焦点。深度学习在很多行业中展现出强大的应用能力，在某些视听识别任务中的表现甚至超越了人类。在医学领域，深度学习也逐渐成为研究者们分析大数据，尤其是医学影像的首选方法。本文简要介绍深度学习的历史与概况，结合国内外最新和最有影响力的研究成果，阐述深度学习在医学影像领域的科学研究进展，同时介绍深度学习在医学影像领域产品化应用及其未来的机遇与挑战。
【摘要九】深度学习是目前人工智能领域备受关注和极具应用前景的机器学习算法，有望革新传统计算机辅助诊断(CAD)系统，在精准影像诊断中发挥重要作用。就人工智能、机器学习、深度学习、卷积神经网络、迁移学习的基本概念，以及基于深度学习的CAD系统在肺、乳腺、心脏、颅脑、肝脏、前列腺、骨骼的影像及病理学中的研究现状予以综述。
【摘要十】近年来，随着现在信息技术迅速发展也带动了医疗行业的飞速发展，医疗行业加速信息化的同时，医疗数据也呈现几何倍数的增长，作为医疗数据中占比最大的医学影像数据，随着成像技术和造影设备的进一步升级和更新换代，医疗影像数据存在数据格式复杂，数字化传输和信息共享困难等许多问题，而且随着数据量的日积月累，传统PACS系统面对医学影像大数据的巨大挑战，亟需有新的技术来解决医疗影像大数据的管理问题。目前国内大部分医院对医学影像的存储模式大多是以文件的形式采用传统的NAS、DAS、SAN，三种存储模式各有优缺点，但却都存在硬件设备的成本高、性能和扩展能力不足、可用性受限等缺点，同时在医学影像信息在区域上或是医院内部的共享、医生之间的远程诊断和会诊等方面也都存在一定程度上的障碍。国内外对医学影像存储的优化方式大多采用hadoop和HDFS分布式文件系统，然而HDFS并不适用于医学影像小文件的特点，解决此问题也需要麻烦的优化工作。因此，本文通过结合云计算技术、缓存技术和分布式文件系统，针对海量医学影像的存储和访问中存在的问题及目前国内外研究现状，对医学影像进行研究和相关的性能优化。主要研究内容为：(1)设计并实现新型医学影像云存储架构，设计了“本地-云端”两级存储模式；(2)构建了ProxmoxVE虚拟资源环境，并结合新兴容器技术Docker，实现了医学影像云存储服务；(3)根据提出的两级存储模式，集成了开源HIS系统GNUHealth、开源WebPACS系统Orthanc、开源分布式文件系统FastDFS，提供了一个大规模分布式医疗影像存储架构；(4)针对两级存储模式的云端FastDFS存储，提出了基于Redis的医学影像存储优化，进一步提高缓存命中率和医学影像的存取速率。
