cad诊断系统.doc

CAD 诊断系统诊断系统【摘要摘要】 由于放射科医生的诊病过程是阅片、判断过程，会受到医生经验及知识水平的限 制和影响；特别是要发现一个病人的细微病灶要面对大量 X 光断层扫描图像，并且由于阅 片疲劳、个人的判读标准不一等原因，医生诊断时往往容易遗漏某些细微变化，计算机辅 助诊断应运而声本文将对基于医学影像的计算机辅助诊断——CAD 诊断系统进行介绍， 包括其发展史，应用方向以及开发前景等进行详细的介绍 【关键字关键字】 医学影像 计算机辅助治疗 CAD 诊断系统 神经元网络【Abstract】As the experience and levels of the doctors are different, there may be some mistakes while diagnosing. In order to solve this problem, Computer Aided Diag-nosis came into being. This paper will introduce its history, application and prospect.【Key words】medical image Computer Aided Diag-nosis CAD ANN 计算机辅助诊断是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段， 结合计算机的分析计算，辅助影像科医师发现病灶，提高诊断的准确率。

现在常说的 CAD 技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助技术CAD 技术主要是基于图像存档与通讯系 统(PACS)，利用工作站对获得的医学图像进行模式识别、图像分割、病灶特征提取等处理， 进而得到有价值的诊断信息CAD 技术使 PACS 功能得到延伸对数据的应用从低层次的 简单查询提升为从数据库中挖掘有意义的知识、规律或深层次信息，即所谓“知识发现” CAD 系统应当始终定位在“第二阅片者” ，也有人称之为医生的“第三只眼” ，采用 CAD 系统有助于提高医生诊断的敏感性和特异性 一．发展史 计算机辅助诊断 CAD 最早可追溯到 1954 年美国的华人科学家钱家其将计算机应用于 放射治疗，计算剂量分布和制定治疗计划1959 年美国的 Ledley 等首次将数学模型引入临 床医学，提出应用随机数字信号分析中布尔代数和 Bayes 定理，制作计算机诊断数学模型， 并用于一组肺癌病例的诊断，开创了 CAD 先河二十世纪七十年代国外首先将此项技术 应用于乳腺疾病的诊断，并进行了大量技术、临床应用方面的研究，目前已日臻完善自 八十年代起，美国芝加哥大学又对胸部疾病的 CAD 技术进行了大量研究，并取得了阶段 性成果。

九十年代以来，尤其是随着数字化影像设备市场比例增高，系统越来越多地与设 备配套设计出售 二．CAD 诊断系统的应用 1．乳腺计算机辅助检测系统 国内首个通过 SFDA 认证的乳腺计算机辅助检测系统，可对微钙化、团状肿块、星形 肿块及腋下肿大淋巴结等四种可疑组织结构进行自动检测 ，协助医生筛查，提高早期病灶 检出率，帮助医生减少漏诊情况的发生 2．冠脉分析软件包 基于 MSCT 图像，可自动对图像数据中的冠状动脉进行识别提取，提供多视图支持和 三维定量测量功能，辅助医生对冠状动脉的狭窄、斑块、支架等病变进行测量和评估，最 终帮助医生对其病变进行识别和检测 3．骨密度计算机辅助检测系统 直接拓展 CT 功能，可对股骨及腰椎 CT 图像进行三维分析处理，提供股骨颈及腰椎 锥体的松质骨骨密度，皮质骨骨密度和全骨骨密度以及其他骨结构参数，辅助医生进行骨 质疏松的诊断和骨折危险性评估 4．肺计算机辅助检测系统 基于 CT 图像数据，可以独立的运行于个人计算机，为医生提供结节检测、肺气肿检测和肺功能分析三个功能，病灶标识明晰，灵活清晰的可视化效果，定量测量功能准确有 效，支持历史纪录查询，协助医生更好的完成诊断与随访过程。

5．泌尿计算机辅助检测系统 泌尿专科应用软件，特设三个专科特色分析模块，其中，CT KUB 模块具备 CT 定位 片模拟腹部平片功能，可协助医生进行结石的诊断和碎石随访；高密度区域分析模块可为 医生提供检测、测量、VR 显示三步骤的泌尿系统结石检测方案；GFR 计算模块能够基于 CT 图像完成肾功能评估；三模块针对不同实际需求，帮助医生更好的完成诊断流程 6．三维影像工作站 具备普通基础三维影像工作站的功能，可无缝融入 PACS 系统，为医生的阅片工作提 供视图及图像信息定量测量等方面支持 7．脑灌注软件 基于 CT 脑灌注的图像处理软件包，可自动计算脑部血流量、血容量、平均通过时间 及达峰时间等参数图，有效协助医生进行脑梗死的早期诊断和预后预测 8．计算机辅助角膜地形分析系统 简称地形图，它的问世是20 世纪 80 年代眼科辅助诊断方法上的一场重要变 革，它能够精确测量分析全角膜的曲率状况，是研究角膜表面形态的一种系统而全 面的定量分析手段，也为定量分析角膜表面各部分形态的的研究提供了客观条件几 依据 三．CAD 诊断系统的常用方法常用的方法有决策树，神经元网络（ANN） ，Bayes 网络，规则提取等。

目前 ANN 的应 用十分广泛，并取得较好的效果 1.ANN 在临床诊断中的应用 它能够通过大宗样本的“训练”最终获得诊断疾病的能 力，国内外已有很多成功的范例 2.将 ANN 用于心肌梗死的诊断，通过适当训练的 ANN 诊断心肌梗死的敏感度为 97.2％，特异度为 97.5％ ，明显高于临床医生(77.7％，84.7％) 3.ANN 应用于活动性肺结核的诊断，结果显示 ANN 诊断活动性肺结核的能力高于临床 医生，并具有良好的推广性 4.ANN 应用于冠心病诊断，他们的研究中 ANN 诊断的准确性为 91.02％，并对初次就 诊者做出正确的判断，可在不同医院，特别是社区医院中帮助医生对不同年龄、性别、病 史的患者进行临床判断，确定进一步需要处理的方案 目前，国内外利用 ANN 在帕金森病、尔茨海默病、肌肉萎缩、膀胱出口梗阻、泌尿道 结石、肺栓塞等疾病的诊断中都有成功的尝试 四．CAD 诊断系统的发展方向 CAD 系统集成了多种技术和算法，从而实现完整地检测和提示病灶的功能目前，两 个核心模块的研究最为深入，其研究成果也最为丰富，即分割和特征提取模块，其主要涉 及医学图像处理技术的选取和应用。

近年来，人们对 CAD 技术提出了高的要求第一是 风险预测，第二是检测被医师遗漏的病灶第三是新特征的发掘第四是多模式数据的综 合分析第五是统一 CAD 系统的评价标准参考文献：《医学影像实用技术教程》 。