医学细胞图像（共7篇）
医学细胞图像 篇1
目前,国内有很多临床医学的诊断需要借助于分析系统对医学图像进行分析,特别是图像中的细胞分析[1],这就涉及到一个重要的问题,即如何在彩色的具有复杂背景的图像中正确地识别出细胞。细胞提取的准确率直接影响到相应的分析结果[2]。从临床医学的角度来说,医学图像中的细胞提取具有相当的实际意义[3]。本文正是在这样的背景之下,展开了相应的研究,目的是为了更好地达到细胞提取效果。
1 图像中细胞提取的思路
一般的,从显微镜设备采集到的图片为彩色图片,通常这种图片的格式为bmp格式。本文拟采取的思路为,首先将24位彩色位图转换为灰度图,然后将灰度图进行二值化,再利用八方向连通域提取细胞,再进行去噪声处理,最终得到细胞。因为实际拍摄得到的图片是具有复杂背景的,为了能够准确分割,因此需要进行二值化的工作,这样就能将细胞区域和背景区域分开。二值化以后,一个细胞内的区域是一个连通的区域,于是对细胞区域内的某个像素点,可以考虑它的上、右上、右、右下、下、左下、左、左上这八个方向上的像素点情况,如果在它的这八个方向上也有黑像素点,说明这个点也是该细胞区域内的像素点。初步提取以后,由于图片中可能含有噪声,因此还需要进行去噪声处理。
本文首先给出系统的框架,接着给出关键模块的设计,最后是系统的实验及结论。
2 细胞提取的整体框架
细胞提取的整体框架分为初始化,灰度图转换,二值化,细胞提取,去噪声五部分。框架如图1所示。
其中,初始化完成bmp图片的打开以及设置相应像素点矩阵的工作;灰度图转换步骤用于将24位位图转换为灰度图,方便后续的操作;二值化的目的是为了将背景和细胞区别开来;细胞提取阶段采用连通域的思想;最后阶段通过去噪声进一步优化结果。
3 系统设计
系统采用delphi设计,以客户端形式提供给用户使用。根据上述内容设计关键模块,具体如下。
3.1 二值化
二值化是个关键步骤,用以将背景区域和前景区域分别开来,二值化的效果直接影响到细胞的提取效果。下面给出二值化的算法流程:
1)设置相应数据结构;
2)for Current Gray Val:=1 to 254 do
3)遍历每个像素点的灰度值;
If该像素点灰度值<=Great then该像素点灰度值赋值为0Else该像素点灰度值赋值为255;
其中,Current Gray Val为当前灰度值,Great为阈值。
3.2 细胞提取
3.3 去噪处理
去噪处理的算法流程如下:
4 系统展示
4.1 实验介绍
本系统采用delphi设计,并结合数据库,经过测试,运行良好。以下是系统运行结果展示。
4.2 实验结果
图2为待二值化图。
图3为二值化以后的效果图。
图4为细胞初步提取效果图。
从运行结果来看,有一些面积过小的细胞显然是噪声,需要去除。图5为去噪以后的效果图。
5 总结
本文以医学图像为对象,经过灰度处理,二值化处理,细胞提取,噪声处理阶段,完成细胞提取的研究。经过实验证明,具有较好的分割效果。但对粘连细胞的处理还需进一步提高,这是下阶段的研究重点。
摘要：针对医学图像中的细胞提取问题,提出一种基于连通域的提取方法,该方法首先将图像进行二值化,然后依据八方向连通域提取细胞,再进行腐蚀和膨胀。经过实验证明,在具有复杂背景的医学图像中,该方法也能有效地提取细胞。
关键词：医学图像,连通域,细胞
参考文献
[1]吴建斌,李太全,田茂.改进的遗传算法在白细胞识别中的应用研究[J].计算机工程与应用,2007,43(27):243-245.
[2]胡炯炯,于慧敏,房波.基于形态学约束的B-Snake模型的细胞图像自动分割方法[J].中国图象图形学报,2005,10(1):31-37.
[3]贾丹丹,李宏.基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法[J].计算机应用与软件,2009,26(8):29-31.
医学细胞图像 篇2
图像分割就是指把感兴趣的目标与背景分离出来, 并按照不同的含义把目标分割开来, 也就是提取目标。图像分割在图像处理中占了非常重要的位置, 是图像处理中从图像预处理到图像分析处理最为关键的一步骤。一方面它对特征测量、特征提取及度量有重要的影响作用, 是目标表达的基础;另一方面, 对图像分析和理解在图像分割后更加容易[1]。
图像分割是图像中阳性细胞的提取、定量分析的重点。好的图像分割法能对阳性细胞进行计量分析, 并且能进行形态分析等, 图像分割问题的解决对临床病理医生的定量分析、百分比计量具有重要的作用。在临床诊断研究、医学科研研究、病理诊断分析、医学影像信息处理、计算机辅助疾病诊断等方面, 图像分割的应用范围十分广泛。在这些图像处理应用中, 图像分割是不可缺少的一步, 且也是最关键一步。
2 C-均值聚类算法
目前, 图像分割有很多方法, 归根到底, 主要有三种不同的途径。图像分割没有通用的、标准的、唯一的方法。分割方法主要包括:灰度阈值分割法、边缘检测法、区域分割法和聚类法等[2]。
C-均值聚类分割算法最早是由J.Mac Queen提出的, 是在误差平方和准则上把图像分成C类区域[3]。在C-均值聚类分割算法中先要一个准则函数, 依据样本和聚类中心之间的距离, 选择初始聚类中心C个, 划分类别, 然后每一个类的聚类的中心再重新计算。反复不断地对这个过程进行操作, 算出准则函数的值是最小为止, 一般来说都应该选择样本以及其聚类中心的平方误差的总和为准则函数[4]。C-均值聚类算法可以做动态聚类是其最为突出的优点且也是一种不许需要任何方法监督的学习算法。显微细胞彩色图像含有三基色数据, C-均值聚类算法直接运用在显微细胞彩色图像的分割中将难以进行。因此在运用C-均值聚类算法分割前必须要对显微细胞彩色图像进行处理, 将分割样本的数据量减少, 使C-均值聚类算法运行时间缩短。C-均值聚类算法运行如下[5]:
2.1从初始化聚类中心的所有数据点中任取c个初始类均值。
2.2进行迭代, 在第K次时就将数据x归为类Cj (其中j=mini{ (x-mi) }) ;那么均值离Cj最近的类即为数据x。
2.3将类均值更新
2.4假如i符合mik+1=mik, 则算法结束;否则返回 (2) 重新运行。
C-均值聚类算法最主要是要依赖于聚类中心的初始的位置来进行迭代, 在进行运算的过程中并不能保证其结果都是收敛于最优解。所以, 为了使运算结果能够更加的接近正确值, C-均值聚类算法在选择初始聚类中心的方法上要进行比较。C-均值聚类算法在选择初始聚类中心的方法有很多种, 有的在开始就应用已经确定好的n个初始聚类中心, 然后再反复地运算;还有的是先确定一个任意隶属矩阵, 然后再来运算;C-均值聚类算法也可以通过时间平均, 以在线的方式运行, 导出聚类中心。
在上述的算法中确定好n个初始聚类中心的这种C-均值聚类算法最具有代表性。
3 Ki-67彩色图像分割方法
在本文中以Ki-67彩色图像在HSI空间的特点为例, 提出Ki-67彩色图像分割方法:基于色度学准则先建立一个Ki-67彩色图像的色度学准则, 将Ki-67彩色图像粗分割成只有阳性图像;然后在此基础上用C-均值聚类算法对粗分割后的图像分割, 提取阳性细胞;最后对分割后的阳性细胞图像进行修正, 从而计算出阳性细胞的个数和面积。
3.1进行图像增强处理, 将图像中绿色区域背景颜色值加强,
3.2利用Matlab工具箱对图像进行预处理。
3.3运用色度学准则分割增强后的图像, 分割出包含有阳性细胞图及其它颜色的色彩区的图。
3.4根据此图的特征确定初始聚类中心, 按以下方式确定初始聚类中心:m1=min (X) , m2= (m1+m2) /2, m3=max (X) , X是分割出具有阳性细胞图中的每个像素的R分量值, 将已经确定的聚类数3平分为3类, 使其类间距最大化。
3.5运用C-均值聚类分割法分割该图像, 图像中的每个像素与聚类中心的距离计算出并归集到距离最近的类别中, 每个类别像素值的平均值又再一次计算, 并且其作为下一次迭代的聚类中心, 重复几次, 直到聚类中心值前后两次相等, 那么算法完成。
3.6分割出阳性细胞并提取出来, 对彩色图像进行二值化处理, 然后运用定量分析法对阳性细胞进行定量分析[5]。计算出阳性细胞数量并算出所占百分比数, 可以用于对Ki-67图像定量分析, 对肿瘤进展及预后有较强的数据依据。
4结语
因此, C-均值聚类是最基本的聚类分割方法在显微彩色图像分割中是简单直观、且较易操作, 在图像的彩色数据中聚类方法可以将其看作完整的个体来进行处理并且分割, 可以得到较好的效果。C-均值聚类是最基本的聚类分割方法, 也是最常用的方法。
参考文献
[1]张伟, 王军锋, 王涛, 等.一种基于改进算子的形态学边缘检测算法[J].计算机技术与发展, 2013, 23 (6) :23-26.
[2]侯青, 李伟, 任娜娜, 等.一种改进的中草药显微图像边缘提取算法[J].计算机技术与发展, 2014, 24 (8) :243-245.
[3]刘志文, 安兴, 李衡, 等.显微细胞图像分析方法的研究进展[J].北京理工大学学报, 2014, 34 (5) :441-453.
医学细胞图像 篇3
1 移动立方体(MC)算法
MC算法的基本思想是从三维体数据中提取出等值面,所以通常也称之为提取等值面(ISO-Surface Extraction)算法。即将读入的一系列三维图片看作一个个图层,从相邻图层各取4个像素组成一个立方体的8个顶点,根据图像大小就可以分成若干个小立方体,然后根据各小立方体的顶点与给定阈值的大小关系将立方体的顶点以0或1标号(顶点小于阈值为0)。其中有一些立法体与阈值所在的等值面是相交的,采用插值计算出等值面与立方体边的交点,再将交点连接起来形成三维图形。但是最初的MC算法也存在两方面问题,一是最初的移动立方体算法的等值面是通过阈值分割来提取的,对CT图像进行阈值分割的效果比较明显,但由于人体内部构造的复杂程度、生物软组织的不稳定性和MRI成像时对骨组织显示清楚而软组织模糊的特点,造成在进行阈值分割的时候的分割效果不是很理想。因此最初的移动立方体算法在医学领域的应用中存在着一定的局限性。二是移动立方体算法进行表面绘制时会产生大量的三角面片,输出是三角形网格,由此建立的三维网格数据量庞大,因此,必须采取有效的措施在视觉误差允许的范围内对MC算法得到的模型进行合理的优化操作[1]。基于这两点的考虑,笔者综合了图像分割与MC算法,将分割结果作为MC的输入,利用分割结果构造等值面。同时对MC算法进行绘制后产生的大量三角面片,基于曲率的边折叠网格简化方法。
2 像的分割
在进行三维重建前的图像分割将会使重建的效果更好,分割的好坏对三维重建后模型的准确性也会产生直接的影响。笔者先使用中值滤波对图像进行预处理后,再采用水域分割方法对其进行进一步处理。
2.1 算法思想
分水岭算法是一种基于数学形态学的图像分割技术,已广泛应用于图像分析领域。但这种标准的分水岭变换存在过分割现象。分水岭分割主要包括两部分:梯度选择和基于标记的watershed变换[2]。
2.1.1 择梯度算子
水域分割实际上是把边缘检测和区域生长二者相互结合,就能够得到单像素宽的、连续而准确的边缘特征。因此边缘算子的选择对图像分割的效果起着非常重要的作用,笔者拟采用Sobel边缘检测算子。
2.1.2 基于标记的watershed变换
由于直接对梯度图进行生长会造成过分割的想象,笔者采用改进的watershed变换,先确定图像中目标的标记或种子,然后再进行生长,并且生长的过程中仅对具有不同标记的标记点建筑防止溢流汇合的堤坝,产生分水线。基于标记的watershed变换大致分为3个步骤,一是对原图进行梯度变换,得到梯度图;二是用合适的标记函数把图像中相关的目标及背景标记出来,得到标记图;三是将标记图中的相应标记作为种子点,对梯度图像进行watershed变换,产生分水线。
2.2 实验结果
笔者对一幅头骨的原始图像切片进行水域分割,分割的效果见图1。
3 三角面片优化
笔者将进行水域分割后的断层图像作为MC算法的输入图像对曲面进行重建,但MC算法输出的是三角形网格,所得到的三角形网格数据相当密集,由此建立的三角形网格结构的数量会变得很多,所以必须采取有效的措施对MC算法产生的模型进行合理的简化。笔者拟采用基于曲率的边折叠网格简化方法[3]。
3.1 边折叠操作
边折叠操作对选择新顶点没有严格的要求。新点的空间位置通过边折叠操作来控制产生,最大限度地缩短简化后网格与原始网格之间存在的距离误差,并且通过边折叠操作后能得到唯一确定的简化三角形网格。
边折叠简化算法的主要思想是计算其折叠代价,并且满足折叠条件的边按优先顺序插入队列,并将与之相关连的边从优先队列中删除,直到没有边满足折叠条件为止。
3.2 折叠条件
优化的网格简化算法应该在不影响原始模型的拓扑结构、边界等形状特征的情况下,尽可能地减少三角面片和顶点数目。笔者简化的最终目标是尽可能地减少曲率小的区域的顶点密度。
1)离散曲率的计算
Ln=-ΔB/2B.
计算可得
其中,B=∑Bi是围绕顶点M的三角形面积的和。αi和βi是边MQi在所在三角形中对应的顶角。NVi(M)是与顶点M在拓扑上有直接连接关系的网格顶点集合。
通过计算Ln(M)的范数来计算顶点M处曲率的大小。基于曲率的计算,可以将网格上的边按其端点的曲率来进行分类。将曲率小的区域中的边作为折叠的候选边,根据折叠代价的大小来对边进行划分。
2)边折叠代价的计算。笔者在边折叠代价的计算中用齐次坐标表示三维空间的位置,T为三维坐标的转置。假设ν为三维空间中的任意一点,其三维坐标表示为[νx,νy,νz,1]T。ΔP是网格上的任意一个三角形,它必能对应一个平面方程,并且满足a2+b2+c2=1。令M=[a,b,c,c]T,那么可以定义一个空间的边ν到折叠边e=(ν1,ν2)周围区域邻近度的一个测试度函数Dist(ν,e)=P∈N∑T(e)(MTν)2,其中NT(e)是与边e有相邻关系的三角形集合,候选边e折叠的方式按Garland中介绍的方法进行后得到新点ν,可以计算Dist(ν,e),以Dist(ν,e)作为折叠的代价函数。如果Dist(ν,e)的值越大,则说明折叠后产生的新点ν距离边e附近的网格表面就越远,反之折叠操作产生的误差代价就越大。
3.3 实验结果分析
实验以VC++和ITK与VTK集成的算法作为平台,机器配置为Pentium Dual Core E2140,1 G RAM。在该实验中,系统参数设置为:环境光系数0.2;漫反射系数1.0;镜面反射系数0.3;镜面反射指数50.0,实验结果见图3和表1。
从表1可以看出,使用笔者介绍的算法简化率达到了82%,其视觉效果能够接受,重建效率也得到了提高。
4 结束语
笔者首先介绍了MC算法的基本思想,进而分析出MC算法是有待改进的,并给出了改进的思想和构建过程。而在图像分割方面,笔者采用基于水域分割的医学图像分割。三角网格的简化,直接影响重建的效率和图像的质量,笔者主要采用了基于曲率的边折叠网格简化方法。实验结果证明,采用上述的方法使得MC算法的重建速度和图像的质量都有提高。
摘要：针对Marching Cubes(MC)算法存在的数据复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题,提出了先将图像进行中值滤波处理,进行了图像分割及三维网格模型简化,并给出了相应算法。实验证明运用本算法,三维重建速度和显示效果均有提高。
关键词：三维重建,MC算法,图像分割,模型简化
参考文献
[1]宋凯,纪建伟.基于小波变换的图像融合算法[J].沈阳农业大学学报,2007,38(6):245-248.
[2]谢凤英,赵丹培.isual C++数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2008:415-437.
医学细胞图像 篇4
来自全国各地的医学摄影同仁110人参加了会议, 收到论文70余篇、作品400余幅。会议就医学临床摄影、医学新闻摄影、数字医学摄影、医学摄影管理、教学, 医学摄影图像的传播、共享与应用、图像信息资源库的构建、多媒体幻灯制作、图像处理, 专科特种医学摄影 (如红外线、紫外线、放射线、荧光摄影) 等以及医学摄影发展中亟待解决的问题进行了探讨。对展出、展映的临床医学摄影、医学新闻摄影、多媒体课件、幻灯、图谱画册等各类图像作品进行了观摩、评析。会议还组织了专题研讨创作。
本次会议在“7.5”事件之后这一特殊时期举行遇到了特殊的困难。由于承办单位新疆维吾尔自治区人民医院、兰州军区乌鲁木齐总医院的高度重视、鼎力支持;由于承办人员加倍地付出了汗水与心血;由于各级领导的支持;更由于全国的同仁们无时无刻地奉献着一颗摄影心, 使得会议取得空前成功, 当地七家新闻媒体给予报道, 在我国医学摄影发展史上书写了重彩篇章。
本次会议还出版了《医学摄影理论与技术》一书, 共四十万字、图像作品306幅。本书包括理论探讨和作品选登两部分, 还包括了我国医学摄影前辈蒋汉澄和雷爱德2位老师遗作38幅, 不仅适用于专业医学摄影人员和临床医生使用, 而且可作为医学院校相关专业选修教材及广大医学摄影爱好者的参考书, 尤其具有一定的珍藏价值。
本次会议的成功举行承蒙《中国卫生画报》、《中国医学教育技术》杂志、《信息技术材料》杂志、《人民军医》杂志、卫生科普摄影分会、新疆维吾尔自治区新闻出版局、新疆美术摄影出版社、新疆电子音像出版社的友情支持;承蒙佳能 (中国) 有限公司的大力支持。
在此, 对支持本次会议的所有单位、领导及全国的同仁们谨致衷心感谢和崇高敬意。
医学图像分割概述 篇5
医学图像分割是医学图像处理与分析中的关键技术, 也是医学图像处理领域中的经典难题。由于噪音、场偏移效应、局部体效应等影响, 获取的医学图像不可避免的具有模糊、不均匀等特性。医学图像分割成了医学研究和计算机图像领域的研究的热点。
医学图像分割至今已有上千种分割方法, 其中既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。在医学领域中, 图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础, 因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义, 仍是当前医学图像处理和分析的热点。目前国内外广泛使用的医学图像分割方法主要是基于区域的或基于边界的方法。
2 医学图像分割方法种类
2.1 医学图像分割技术
基于区域的图像分割技术强调的是同一对象内部特征的相似性, 这类分割算法的目的是按照解剖的或功能的角色把这些区域进行划分。基于边界的图像分割技术强调的是不同对象间特征的不连续性, 是依赖于图像中物体边界周围的梯度特征进行分割。基于区域或边界的方法可分为阈值分割算法、区域生长和分裂合并算法、聚类算法和边缘检测方法。
阈值分割算法利用图像中目标物体与背景灰度上的差异, 把图像分为不同灰度级的目标区域和背景区域, 用一个或几个阈值将图像的灰度级分为若干个部分, 认为属于同一个部分的像素是同一个物体;区域生长的基本思想是将具有相似特性的像素集合起来构成区域。首先为每个需要分割的区域确定一个种子像素作为生长起点, 然后按一定的生长准则把它周围与其特性相同或相似的像素合并到种子像素所在的区域中;聚类算法通过相似性的概念来把像素或体素划分到它所属的类型中的, 是一种目前非常流行的非监督分类算法;在图像分割中, 常用的边缘检测算子有:梯度算子、Sobel算子、Laplacian算子、Roberts算子、Canny算子等, 跟踪检测出的边缘点以构成边缘。
医学图像分割至今尚无通用的自身理论, 随着各学科许多新理论和方法的提出, 出现了许多与一些特定理论方法相结合的医学图像分割方法。主要包括基于模型的方法、基于知识和图谱的方法、基于数学形态学的方法、基于人工神经网络的方法、基于分形的方法和基于遗传算法的方法等。
2.2 偏移场医学图像分割
由于偏移场的存在使核磁共振图像中局部统计特性发生变化, 不同生理组织的亮度交叠分布, 成为自动化分割的一个主要障碍。现有的偏移校正方法分为:预处理方法和后处理方法。
预处理方法是基于MR设备特性, 需要用磁共振设备专门采集用于校正的数据, 必须获得原图像的扫描状态;后处理方法是基于图像特性, 可以适用于任何MR图像, 但是这种方法基本不能区分真实图像中与偏差场相似的成分, 造成真实图像中这一部分的失去或是偏差场不能完全校正。后处理方法中包括曲面拟合、空间滤波、统计方法和基于域的转化方法。
(1) 空间滤波的方法。基于空间滤波的偏移校正方法, 假设偏移场是由空间的低频亮度变化组成。这些方法, 先从原图中计算出偏移场, 然后通过将原始图像和偏移图像对应像素相除来进行偏移校正。各种空间滤波方法的主要不同在于在提取步骤中滤波方式的不同。滤波器分为低通滤波和同态滤波。
(2) 统计的方法。基于统计的方法主要目的在于图像分割, 在算法设计的时候考虑到了偏移场的影响。主要分为基于最大似然 (maximum likelihood) 和最大后验概率 (maximum a posteriori) 的方法、基于模糊C均值的方法和基于直方图的方法。
(3) 域的转化方法。代替空间域, 偏移校正可以在其他域中执行, 可以是双重性的, 如傅立叶域或者小波域, 或者补偿性, 如概率密度函数域。在这些域中, 可以对偏移场做出不同的假设, 校正之后, 再被转化到空间域中。
3 总结
医学图像分割是医学图像处理领域中的经典难题。医学图像处理与分析是近年来新兴的交叉学科, 随着图形、图像技术的发展, 医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善, 从而借助于数字图像处理与分析手段使得诊疗水平大大提高。
由于偏移场的存在使磁共振图像的分割比其他医学图像分割困难的多, 现有偏移校正方法存在一定局限性, 即在偏移估计与校正的过程中, 会造成不同程度的信息丢失。本文阐述了医学图像分割的目的意义, 分析医学图像分割现状, 介绍了基本的医学图像分割方法, 对目前国内外医学图像分割方法进行了归纳, 总结各种不同类型方法的特点。
摘要：在医学研究和实践中, 经常需要对人体某种组织和器官的形状、边界、截面面积以及体积进行测量, 从而得出该组织病理、或功能方面的重要信息。由于偏移场的存在使核磁共振图像中局部统计特性发生变化, 不同生理组织的亮度交叠分布, 成为自动化分割的一个主要障碍。医学图像分割算法的研究仍是当前医学图像处理和分析的热点。本文阐述了医学图像分割的目的意义, 分析医学图像分割现状, 并对目前国内外医学图像分割方法进行了归纳, 总结各种不同类型方法的特点。
关键词：医学图像分割,偏移场,自动化分割
参考文献
[1]罗述谦, 唐宇.基于有偏场的适配模糊聚类分割算法[J].中国图形学报, 2002.[1]罗述谦, 唐宇.基于有偏场的适配模糊聚类分割算法[J].中国图形学报, 2002.
[2]刘文萍, 吴立德.图像分割中阈值选取方法比较研究[J].模式识别与人工智能, 1997.[2]刘文萍, 吴立德.图像分割中阈值选取方法比较研究[J].模式识别与人工智能, 1997.
医学细胞图像 篇6
为落实全国卫生信息化工作会议精神, 进一步推动我国医学摄影与图像数字化建设, 中国卫生摄影协会、中华预防医学会等5家单位定于2013年10月19日-20日, 在浙江省丽水市举办“第四届全国医学摄影与图像学术大会暨全国医学摄影与图像展赛”。
大会期间, 邀请相关领域专家、教授进行专题报告。同时还将举办相关研究成果展示与专题论坛以及医学摄影图像展览等活动。现将有关事宜通知如下:
一、主办单位
中国卫生摄影协会 中华预防医学会 中国医师协会
中华口腔医学会 中国医学影像技术研究会 华医网
二、承办单位
中国卫生摄影协会医学摄影图像分会 浙江省丽水市人民医院
北京华医新业科技有限公司
三、媒体支持
光明日报、中国中医药报、医院报、中国卫生画报、中国医学教育技术杂志、中国医学影像学杂志、信息记录材料杂志、中华老年口腔医学杂志、口腔颌面修复学杂志、中华预防医学杂志、中华检验医学杂志、实用检验医师杂志、临床检验杂志、中华病理学杂志、诊断病理学杂志、新浪网、中国医师网、中国健康教育网、中国卫生摄影网、39健康网等。
四、参会人员
国家有关部委、有关协 (学) 会领导, 医学院校、医疗卫生机构及相关企业的领导与专家, 从事医学摄影与图像的专业与兼职人员, 媒体代表等。
五、会议时间地点报到时间:2013年10月18日会议时间:2013年10月19日-20日
会议地点:浙江省丽水市 (具体地点根据回执另行通知)
六、大会内容
(一) 主题报告
特邀有关专家学者就医学摄影与图像理论与技术发展研究作大会主题报告。
(二) 专题论坛
1.医学摄影与图像技术论坛:医学摄影理论与技术, 如病例摄影、标本摄影、手术摄影、显微摄影、荧屏摄影、窥镜摄影、红外线、紫外线、X射线摄影等;图像的记录与获取、显示与阅读、传播与应用、资源管理与共享的新理论、新技术、新方法。
2.“中国医学图像资源库”的构建与管理论坛。
3.医学摄影与图像新器材、新技术论坛:论坛选择业内优秀关联企业设卫星会议、设展位, 提供材料、设备展示推广平台。
(三) 举办“中国医学摄影与图像展赛”, 并举行颁奖活动。
(四) “中国医学摄影终身成就奖”颁奖活动。
(五) 《中国医学摄影家辞典》内容征集及“评选全国医学摄影工作先进个人”活动启动仪式。
(六) 《医学摄影图像学》首发式。
七、论文征集
(一) 内容:
与医学摄影与图像技术相关的理论与技术研究。
(二) 要求:
1.格式参照中华系列医学杂志论文撰写要求。
2.附图要求JPEG格式, 每张图片大小在1M以上。
(三) 论文评选:
论文由大会学术委员会专家进行评审。优秀论文颁发获奖证书。论文择优推荐在专业杂志发表, 安排大会报告。
八、摄影及图像作品展赛
(一) 征集内容:
1.医学摄影作品类 (如解剖摄影、标本摄影、病例摄影、手术摄影、窥镜摄影、显微摄影、翻拍摄影、红外、紫外及X射线摄影作品等) 。
2.卫生新闻宣传类
3.科普与人文艺术类
(二) 作品要求:
单幅、组照不限。单张图片大小在2M以上, 建议采用JPEG格式。除艺术类作品外, 其他类别的摄影作品不得采用合成、添加或大幅度改变色调等技术处理手段。每人每类报送作品不超过5幅 (组) 。每份作品背面须粘贴登记表, 可登录“中国卫生摄影网”下载 (复印有效) 。
(三) 作品评选:
组委会邀请医学图像专家、医学摄影专家等组成大赛评选委员会负责作品评选。
作品按“医学摄影类”、“卫生新闻宣传类”、“科普与人文艺术类”四大类进行评选。每类作品设一等奖各3名;二等奖各5名;三等奖各10名;优秀奖各若干名。对获奖作品作者颁发获奖证书。
获奖作品在主办单位网站及杂志上公布展示、在大会期间展出、在国内相关医疗卫生机构巡回展出。
九、论文及作品参评规则
论文及摄影作品的著作权、肖像权及名誉权等相关法律责任由投稿人承担。本活动不收费, 不退稿。主办单位对获奖作品拥有使用权 (用于相关展览、出版、宣传推介等) , 不再另付稿酬。
十、论文及作品提交方式
E-mail投稿:805778391@qq.com。论文为word格式, 注明:论文题目+姓名+联系电话+单位名称。
十一、截稿日期论文、作品截稿日期:2013年7月31日
十二、其它事宜
(一) 本通知全文见“中国卫生摄影网”网址:
www.chpn.com.cn
“华医网”网址:www.91huayi.com
(二) 参会回执请于2013年7月1日前发至
E-mail:805778391@qq.com
(三) 学分授予:
注册代表可获得国家医学继续教育Ⅰ类学分3分。
(四) 会议收费:
会务费:800元/人, 餐饮由会议统一安排。住宿费、交通费自理。
医学图像移动新技术 篇7
美国合并医疗保健公司开发了一项移动新技术, 即帮助医护人员和病人用iPhone手机或iPod触摸屏来查看医学数字影像资料, 如计算机断层扫描 (CT) 、磁共振成像 (MRI) 、X射线和其它图像等。
该项移动医疗技术旨在帮助医疗机构和医生改进服务质量, 降低成本, 改善医患之间的关系。目前, 放射科的医生将进入门诊医疗图像的计算机连接到自己的实践管理或图片归档及通讯系统 (PACS系统) , 在应用的基础上通过美国苹果公司的iPhone或iPod合并移动技术, 进行移动医疗, 从而使先进的医疗影像资料在指尖上就可进行操作。