CN102521476A - 基于成人x线正位胸片的异常心脏大血管计算机筛选系统及筛选方法 - Google Patents

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CN102521476A CN2011103422618A CN201110342261A CN102521476A CN 102521476 A CN102521476 A CN 102521476A CN 2011103422618 A CN2011103422618 A CN 2011103422618A CN 201110342261 A CN201110342261 A CN 201110342261A CN 102521476 A CN102521476 A CN 102521476A
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丁国成
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Yantai Yuhuangding Hospital
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Abstract

本发明涉及一种基于成人X线正位胸片的计算机筛选系统及方法,属于医学影像的计算机分析技术应用领域。筛选系统包括:基准模块,待校准模块,输入模块,筛选模块,异常提示模块。筛选方法包括以下步骤:1)建立基准模块;2)通过输入模块将受检者的成人X线正位胸片图象信息输入到计算机系统中量化储存;3)利用筛选模块对待校准模块中的受检X胸片特征数据与基准模块中相应特征的预定义基准数据进行核对比较,4)由异常胸片提示模块将接收到的异常胸片及相关特征数据提示并显现给用户。

Description

基于成人X线正位胸片的异常心脏大血管计算机筛选系统及筛选方法
  
技术领域
本发明涉及一种基于成人X线正位胸片的计算机筛选系统及方法,属于医学影像的计算机分析技术应用领域。 
背景技术  
人类的心脏位于胸腔纵隔内,两肺之间膈肌之上。约2/3位于正中线的左侧,1/3位于正中线的右侧。凡出入心脏的血管称为大血管,是指主动脉、肺动脉、上腔静脉和下腔静脉。主动脉分升主动脉、主动脉弓(结)和降主动脉三段。升主动脉起自左心室的主动脉口,向前上右侧上升达右侧第二胸肋关节处移行于主动脉弓。升主动脉右侧有上腔静脉等头臂干血管。主动脉弓起始部较大,末端略小称主动脉峡部,峡部以下为降主动脉。主动脉弓顶不超过胸锁关节下缘。无名动脉起自主动脉弓上缘的右侧,参与头臂干血管的构成。肺动脉起始部在主动脉口的左前方,向左上后方延伸至主动脉弓峡部的下方,约在第四胸椎水平分成左右肺动脉入肺。下腔静脉穿过膈肌即入右心房。
根据心脏大血管在胸腔内的解剖方位,只有与含气肺组织相邻的心脏和大血管部分能够作为心脏大血管的边缘而显影。在摄片时,X线束是从患者后方射入胶片,观察方向是图的左边为右侧,右边为左侧,所以称胸部正位为后前位片。 
    目前,对成人X线胸片的诊断是人工肉眼直接观察判断,其诊断结果往往会受医师的经验、判断能力、疲劳程度等主观因素影响,因此结果中也难免会出现误诊和漏诊的现象。这种工作常常是当日由数位医师紧张完成的,从观察征象到书写报告再到审核签发需要多道工序才能完成,即使这样,因为工作量大,长期用脑过度加之视觉疲劳等原因,漏、误诊的情况时有发生,这给医院和患者均造成不同程度的影响。在这种背景下,将成人X线胸片中心脏大血管形态边缘进行测量,得出数据,提供计算机进行处理,筛选出异常心脏形态,可减轻医师工作量,缩短患者等候时间。 
发明内容
本发明是自发现X线并用于医疗领域以来首次尝试利用计算机筛选异常心脏大血管的方式,目的是响应国家关于以预防为主的方针和各级医院查体中心的需要。提供一种能够从受检成人X线胸片队列中筛选出异常心脏大血管的计算机处理方法及其系统,该系统及方法能够减轻医师们繁重的工作量和劳动强度,减少甚至杜绝漏诊情况,提高诊断效率,减少正常受检者的等候时间,省时省力,同时节省医疗成本。 
正位胸片的标准 
所述正位胸片的标准,是以受检者立位,平静吸气后屏气曝光为条件,胸片上胸锁关节对称为基本特征;
本发明所采用的技术方案如下:
基于成人X线正位胸片异常心脏大血管的计算机筛选系统,特殊之处在于包括:
基准模块,存储有基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据; 
待校准模块,存储有与基准模块的基准数据相对应的受检成人X线正位胸片的心脏大血管特征数据;
输入模块,用于接收计算机用户输入的受检成人X线正位胸片图象信息,并对其进行量化为特征数据并将其储存至待校准模块;
筛选模块,用于根据待校准模块中的受检特征数据与基准模块中相应特征的基准数据进行比较筛选,从而确定是否属于异常心脏大血管;
异常提示模块,将经过筛选模块而产生的异常心脏大血管的成人X线正位胸片及其相关的特征数据提示并显现给用户。
所述基准模块中的基准数据包括以下几项:右心房高度与心脏高度比、心尖心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、上翘的判断、心胸比例、头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉宽度、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度; 
上述右心房高度与心脏高度比,上下两弓的定义(如图1、2所示),右心缘分为上下两个弓,两者之间有一清浅的切迹G点,上弓G1为主动脉弓顶A1至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右膈顶A2至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右心房高度,G1+G2为心脏高度L1,预定义右心房高度与心脏高度比G2/L1为0.17~0.60,如G点的特征不明显,两弓变直近似直线,可判断正常。若G点外凸,右心缘呈一个弧形时,则按异常判断。
所述心脏高度(如图2所示),以主动脉弓顶A1为界,至右膈顶A2水平线垂直测量得到的距离L1,预定义正常心脏高度L1为13-18.5厘米,主动脉弓顶A1的顶端不能超过锁骨下缘的水平线; 
所述心脏横径(如图3所示),左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,二者之和为心脏横径T=T1+T2;预定义心脏横径为9-15厘米;
所述心脏左右横径(如图3所示),包括右心横径T1和左心横径T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,其中预定义正常右心横径为5.15厘米≥T1≥2厘米,预定义正常左心横径为10.5厘米≥T2≥5.5厘米;
上述中线是垂直经过胸廓横径Th中点的虚线;(如图1-4所示)
所述心尖上翘的判断(如图4所示),心脏和膈肌接触面的直线长度T3与心脏横径T之比小于0.5,即可判断为心尖上翘;
所述心胸比例为(如图4所示),心脏横径T与胸廓横径Th之间的比例,心脏横径T=T1+T2,胸廓横径Th是指通过右膈顶A2分别向两侧水平延伸至最远端的肋骨内缘的直线,其正常心胸比例T/Th为0.33-0.51;
所述头臂干血管的宽度(如图5所示),自主动脉弓顶部A1水平画一直线以其为标准,在该线上找出气管右侧壁点B2,由气管右侧壁B2向外测量至头臂干血管外缘的宽度L8在0.3~2.0厘米内为正常;
所述主动脉结宽度L4(如图5所示),由气管左侧壁B3上的气管主动脉压迹B4向外至主动脉结最凸点B5之间的水平距离,预定义主动脉结宽度L4为2.3~3.8厘米;
所述奇静脉位于主气管下端与右主支气管开口外侧壁上缘(如图6所示),表现卵圆形,奇静脉常不显示,预定义奇静脉宽度L5为0~2.0厘米;
所述右下肺动脉宽度L6(如图7所示)是自右下肺动脉干上端外缘C1至中间段支气管外缘C2(肺门角以下一厘米内)的距离,预定义右下肺动脉宽度L6为0.6~1.6厘米;
所述肺动脉段的凹凸度(如图8所示):以主动脉峡部与肺动脉段交点E1与左心缘最凸处E2的连线作为基准线L7,肺动脉段边缘的最凸处可以与L7重叠但不能超出L7;肺动脉段边缘的最凹处至L7之间的最大距离为1.7厘米;
利用上述计算机筛选系统实现的一种计算机筛选方法,其特殊之处在于,包括以下步骤:
1、首先建立基准模块,存储基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据;
基准模块中的基准数据包括以下任意一项或几项:右心房高度与心脏高度比、心尖上翘的判断、心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、心胸比例、头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉直径、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度;
根据需要还可以逐步增加其他相应特征的基准数据;
2、通过输入模块将受检者的成人X线正位胸片图象信息输入到计算机系统中,而后由计算机系统对图象信息进行数据量化,提取特征数据传送至待校准模块中进行储存;
所述输入方式可以采用成像设备或者扫描设备采集成人X线正位胸片图像,将图像送入到计算机系统内作为受检图像;
3、利用筛选模块对待校准模块中的受检X胸片特征数据与基准模块中相应特征的预定义基准数据进行核对比较,当分析得到待校准模块中的至少一项特征数据未落入基准模块中的基准数据范围之内,则将该受检X胸片作为异常胸片筛选出来并转送至异常提示模块;
4、由异常胸片提示模块将接收到的异常胸片及相关特征数据提示并显现给用户。
本发明通过X胸片筛选异常心脏大血管的计算机筛选系统及筛选方法,能够减轻医师们繁重的工作量和劳动强度,将原来全部由人工肉眼观察的图像进行数字化处理,而后交由计算机来进行比对筛选,从而减少甚至杜绝漏诊的情况,给医师和患者都带来了方便,在减轻医师工作负担的同时也给医院节省了医疗成本。 
附图说明
 图1:右心缘上下两弓的高度结构示意图; 
 图2:心脏高度结构示意图;
 图3:心脏横径以及左右心横径结构示意图;
图4:心胸比例结构及中线示意图;
图5:头臂干血管宽度L8、主动脉结宽度L4结构示意图;
图6:奇静脉宽度结构示意图;
图7:右下肺动脉宽度结构示意图;
    图8:肺动脉段结构示意图。
    具体实施方式 
以下参照附图,给出本发明的具体实施方式,用来对本发明的构成进行进一步说明。
实施例
本实施例的基于成人X线正位胸片的异常心脏大血管计算机处筛选系统,包括: 
基准模块,存储有基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据; 
待校准模块,存储有与基准模块的基准数据相对应的受检X胸片的心脏大血管特征数据;
输入模块,用于接收计算机用户输入的受检成人X线正位胸片图象信息,并对其进行量化为特征数据并将其储存至待校准模块;
筛选模块,用于根据待校准模块中的受检特征数据与基准模块中相应特征的基准数据进行比较筛选,从而确定是否属于异常心脏大血管;
异常提示模块,将经过筛选模块而产生的异常心脏大血管的成人X线正位胸片及其相关的特征数据提示并显现给用户。
所述基准模块中的基准数据包括以下任意一项或几项:右心房高度与心脏高度比、心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、心尖上翘的判断、心胸比例、气管右侧壁外的头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉直径、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度; 
上述右心房高度与心脏高度比,上下两弓的定义(如图1、2所示),右心缘分为上下两个弓,两者之间有一清浅的切迹G点,上弓G1为主动脉弓顶A1至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右膈顶A2至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右心房高度,G1+G2为心脏高度L1,预定义右心房高度与心脏高度比G2/L1为0.17~0.60,如G点的特征不明显,两弓变直近似直线,可判断正常。若G点外凸,右心缘呈一个弧形时,则按异常判断;
所述心脏高度(如图2所示),以主动脉弓顶A1为界,至右膈顶A2水平线垂直测量得到的距离L1,预定义正常心脏高度L1为13-18.5厘米,主动脉弓顶A1的顶端不能超过锁骨下缘的水平线;
所述心脏横径(如图3所示),左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,二者之和为心脏横径T=T1+T2;预定义心脏横径为9-15厘米;
所述心脏左右横径(如图3所示),包括右心横径T1和左心横径T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,其中预定义正常右心横径为5.15厘米≥T1≥2厘米,预定义正常左心横径为10.5厘米≥T2≥5.5厘米;
上述中线是垂直经过胸廓横径Th中点的虚线;(如图1-4所示)
所述心尖上翘的判断(如图4所示),心脏和膈肌接触面的直线长度T3与心脏横径T之比小于0.5,即可判断为心尖上翘;
所述心胸比例为(如图4所示),心脏横径T与胸廓横径Th之间的比例,心脏横径T=T1+T2,胸廓横径Th是指通过右膈顶A2分别向两侧水平延伸至最远端的肋骨内缘的直线,其正常心胸比例T/Th为0.33-0.51;
所述头臂干血管的宽度(如图5所示),自主动脉弓顶部A1水平画一直线以其为标准,在该线上找出气管右侧壁点B2,由气管右侧壁B2向外测量至头臂干血管外缘的宽度L8在0.3~2.0厘米内为正常;
所述主动脉结宽度L4(如图5所示),由气管左侧壁B3上的主动脉压迹B4向外至主动脉结最凸点B5之间的水平距离,预定义主动脉结宽度L4为2.3~3.8厘米;
所述奇静脉位于主气管下端与右主支气管开口外侧壁上缘(如图6所示),表现卵圆形,奇静脉常不显示。预定义奇静脉宽度L5为0~2.0厘米;
所述右下肺动脉宽度L6(如图7所示)是自右下肺动脉干上端外缘C1至中间段支气管外缘C2(肺门角以下一厘米内)的距离,预定义右下肺动脉宽度L6为0.6~1.6厘米;
所述肺动脉段的凹凸度(如图8所示):
所述肺动脉段的测量:常用教科书中肺动脉段的测量是以肺动脉基线为标准,即主动脉结与肺动脉段交点和肺动脉段与左心室交点的联线,长度不超过6厘米,凹凸度-0.6厘米到0厘米 ,但实际测量较困难,因有时肺动脉段与左心室交点在胸片上不易分辨,本发明采用主动脉结下方最凹处即解剖学上的主动脉峡部E1与左心缘最凸处E2的连线作为基准线L7,测得数据较前者易识别,肺动脉段边缘的最凸处可以与L7重叠但不能超出L7;肺动脉段边缘的最凹处至L7之间的最大距离为1.7厘米;
利用上述计算机筛选系统实现的一种计算机筛选方法,包括以下步骤:
1、首先建立基准模块,存储基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据;
所述基准模块中的基准数据包括项:右心房高度与心脏高度比、心尖上翘的判断、心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、心胸比例、头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉直径、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度;
根据需要还可以逐步增加其他相应特征的基准数据;
2、通过输入模块将受检者的成人X线正位胸片图象信息输入到计算机系统中,而后由计算机系统对图象信息进行数据量化,提取特征数据传送至待校准模块中进行储存;
所述输入方式可以采用成像设备或者扫描设备采集成人X线正位胸片图像,将图像送入到计算机系统内作为受检图像;
3、利用筛选模块对待校准模块中的受检X胸片特征数据与基准模块中相应特征的预定义基准数据进行核对比较,当分析得到待校准模块中的至少一项特征数据未落入基准模块中的基准数据范围之内,则将该受检X胸片作为异常胸片筛选出来并转送至异常提示模块;
4、由异常胸片提示模块将接收到的异常胸片及相关特征数据提示并显现给用户。
本实施例通过X胸片筛选异常心脏大血管的计算机筛选系统及筛选方法,能够减轻医师们繁重的工作和劳动强度,缩短患者等候时间,将原来全部由肉眼观察的图像交由计算机进行数字化处理、比对筛选,同时将可疑异常影像直接以文字加以提示,从而减少甚至杜绝漏诊,给医生和患者都带来了方便,在减轻医师工作负担的同时也给医院节省了医疗成本。 

Claims (10)

1.基于成人X线正位胸片异常心脏大血管的计算机筛选系统,特征在于包括:
基准模块,存储有基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据; 
待校准模块,存储有与基准模块的基准数据相对应的受检成人X线正位胸片的心脏大血管特征数据;
输入模块,用于接收计算机用户输入的受检成人X线正位胸片图象信息,并对其进行量化为特征数据并将其储存至待校准模块;
筛选模块,用于根据待校准模块中的受检特征数据与基准模块中相应特征的基准数据进行比较筛选,从而确定是否属于异常心脏大血管;
异常提示模块,将经过筛选模块而产生的异常心脏大血管的成人X线正位胸片及其相关的特征数据提示并显现给用户。
2.如权利要求1所述计算机筛选系统,其特征在于
所述基准模块中的基准数据包括以下任意一项或几项:右心房高度与心脏高度比、心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、心尖上翘的判断、心胸比例、气管右侧壁外的头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉直径、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度。
3.如权利要求2所述计算机筛选系统,其特征在于
上述右心房高度与心脏高度比,右心缘分为上下两个弓,两者之间有一清浅的切迹G点,上弓G1为主动脉弓顶A1至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右膈顶A2至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右心房高度,G1+G2为心脏高度L1,预定义右心房高度与心脏高度比G2/L1为0.17~0.60;
所述心脏高度,以主动脉弓顶A1为界,至右膈顶A2水平线垂直测量得到的距离L1,预定义正常心脏高度L1为13-18.5厘米;
所述心脏横径,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,二者之和为心脏横径T=T1+T2;预定义心脏横径为9-15厘米;
所述心脏左右横径,包括右心横径T1和左心横径T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,其中预定义正常右心横径为5.15厘米≥T1≥2厘米,预定义正常左心横径为10.5厘米≥T2≥5.5厘米;
上述中线是垂直经过胸廓横径Th中点的虚线。
4.如权利要求2所述计算机筛选系统,其特征在于
所述心尖上翘的判断,心脏和膈肌接触面的直线长度T3与心脏横径T之比小于0.5,即可判断为心尖上翘。
5.如权利要求2所述计算机筛选系统,其特征在于
所述心胸比例为,心脏横径T与胸廓横径Th之间的比例,心脏横径T=T1+T2,胸廓横径Th是指通过右膈顶A2分别向两侧水平延伸至最远端的肋骨内缘的直线,其正常心胸比例T/Th为0.33-0.51;
所述头臂干血管的宽度,自主动脉弓顶部A1水平画一直线以其为标准,在该线上找出气管右侧壁点B2,由气管右侧壁B2向外测量至头臂干血管外缘的宽度L8在0.3~2.0厘米内为正常。
6.如权利要求2所述计算机筛选系统,其特征在于
所述主动脉结宽度L4,由气管左侧壁B3上的主动脉压迹B4向外至主动脉结最凸点B5之间的水平距离,预定义主动脉结宽度L4为2.3~3.8厘米;
所述奇静脉位于主气管下端与右主支气管开口外侧壁上缘,表现卵圆形,奇静脉常不显示,预定义奇静脉宽度L5为0~2.0厘米;
所述右下肺动脉宽度L6是自右下肺动脉干上端外缘C1至中间段支气管外缘C2的距离,预定义右下肺动脉宽度L6为0.6~1.6厘米;
所述肺动脉段的凹凸度:以主动脉峡部与肺动脉段交点E1与左心缘最凸处E2的连线作为基准线L7;肺动脉段边缘的最凹处至L7之间的最大距离为1.7厘米。
7.利用上述计算机筛选系统实现的一种计算机筛选方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)、首先建立基准模块,存储基于成人X线正位胸片的正常心脏大血管相关基准数据;
2)、通过输入模块将受检者的成人X线正位胸片图象信息输入到计算机系统中,而后由计算机系统对图象信息进行数据量化,提取特征数据传送至待校准模块中进行储存;
所述输入方式可以采用成像设备或者扫描设备采集成人X线正位胸片图像,将图像送入到计算机系统内作为受检图像;
3)、利用筛选模块对待校准模块中的受检X胸片特征数据与基准模块中相应特征的预定义基准数据进行核对比较,当分析得到待校准模块中的至少一项特征数据未落入基准模块中的基准数据范围之内,则将该受检X胸片作为异常胸片筛选出来并转送至异常提示模块;
4)、由异常胸片提示模块将接收到的异常胸片及相关特征数据提示并显现给用户。
8.权利要求7所述的一种计算机筛选方法,其特征在于:
步骤1中,所述基准模块中的基准数据包括以下任意一项或几项:右心房高度与心脏高度比、心尖上翘的判断、心脏高度、心脏横径和心脏左右横径、心胸比例、头臂干血管的宽度、主动脉结宽度、奇静脉直径、右下肺动脉宽度、肺动脉段的凹凸度。
9.权利要求8所述的一种计算机筛选方法,其特征在于:
上述右心房高度与心脏高度比,右心缘分为上下两个弓,两者之间有一清浅的切迹G点,上弓G1为主动脉弓顶A1至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右膈顶A2至切迹G点之间的垂直距离,下弓G2为右心房高度,G1+G2为心脏高度L1,预定义右心房高度与心脏高度比G2/L1为0.17~0.60;
所述心脏高度,以主动脉弓顶A1为界,至右膈顶A2水平线垂直测量得到的距离L1,预定义正常心脏高度L1为13-18.5厘米;
所述心脏横径,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,二者之和为心脏横径T=T1+T2;预定义心脏横径为9-15厘米;
所述心脏左右横径,包括右心横径T1和左心横径T2,右心横径为右心缘至中线的最大距离T1,左心横径为左心缘至中线的最大距离T2,其中预定义正常右心横径为5.15厘米≥T1≥2厘米,预定义正常左心横径为10.5厘米≥T2≥5.5厘米;
上述中线是垂直经过胸廓横径Th中点的虚线;
所述心尖上翘的判断,心脏和膈肌接触面的直线长度T3与心脏横径T之比小于0.5,即可判断为心尖上翘;
所述心胸比例为,心脏横径T与胸廓横径Th之间的比例,心脏横径T=T1+T2,胸廓横径Th是指通过右膈顶A2分别向两侧水平延伸至最远端的肋骨内缘的直线,其正常心胸比例T/Th为0.33-0.51;
所述头臂干血管的宽度,自主动脉弓顶部A1水平画一直线以其为标准,在该线上找出气管右侧壁点B2,由气管右侧壁B2向外测量至头臂干血管外缘的宽度L8在0.3~2.0厘米内为正常;
所述主动脉结宽度L4,由气管左侧壁B3上的主动脉压迹B4向外至主动脉结最凸点B5之间的水平距离,预定义主动脉结宽度L4为2.3~3.8厘米;
所述奇静脉位于主气管下端与右主支气管开口外侧壁上缘,表现卵圆形,奇静脉常不显示,预定义奇静脉宽度L5为0~2.0厘米;
所述右下肺动脉宽度L6是自右下肺动脉干上端外缘C1至中间段支气管外缘C2的距离,预定义右下肺动脉宽度L6为0.6~1.6厘米;
所述肺动脉段的凹凸度:以主动脉峡部与肺动脉段交点E1与左心缘最凸处E2的连线作为基准线L7;肺动脉段边缘的最凹处至L7之间的最大距离为1.7厘米。
10.权利要求7所述的一种计算机筛选方法,其特征在于:
步骤2中,所述输入方式采用成像设备或者扫描设备采集成人X线正位胸片图像,将图像送入到计算机系统内作为受检图像。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108230289A (zh) * 2016-12-22 2018-06-29 上海哲康医学科技有限公司 基于x线体检正位胸片的计算机辅助诊断系统和方法
CN109740602A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 上海联影医疗科技有限公司 肺动脉期血管提取方法及系统
CN113017675A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 上海健康医学院 一种正位胸片位姿自动测量方法及系统
US11067393B2 (en) * 2016-04-29 2021-07-20 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method for determining shape deviations of a surface, surface evaluation system, and computer program product
CN113450399A (zh) * 2021-05-28 2021-09-28 北京医准智能科技有限公司 一种正位胸片心胸比测量方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5779634A (en) * 1991-05-10 1998-07-14 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical information processing system for supporting diagnosis
CN1259332A (zh) * 1998-11-09 2000-07-12 张立 一种人体多器官循环系统标准值测定设备及其测定方法
US20060098854A1 (en) * 2004-11-09 2006-05-11 Fuji Photo Film Co., Ltd. Abnormal pattern candidate detecting method and apparatus
US7640051B2 (en) * 2003-06-25 2009-12-29 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for automated diagnosis and decision support for breast imaging
US20110123073A1 (en) * 2009-11-24 2011-05-26 Greg Gustafson Mammography statistical diagnostic profiler and prediction system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5779634A (en) * 1991-05-10 1998-07-14 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical information processing system for supporting diagnosis
CN1259332A (zh) * 1998-11-09 2000-07-12 张立 一种人体多器官循环系统标准值测定设备及其测定方法
US7640051B2 (en) * 2003-06-25 2009-12-29 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for automated diagnosis and decision support for breast imaging
US20060098854A1 (en) * 2004-11-09 2006-05-11 Fuji Photo Film Co., Ltd. Abnormal pattern candidate detecting method and apparatus
US20110123073A1 (en) * 2009-11-24 2011-05-26 Greg Gustafson Mammography statistical diagnostic profiler and prediction system

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11067393B2 (en) * 2016-04-29 2021-07-20 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method for determining shape deviations of a surface, surface evaluation system, and computer program product
CN108230289A (zh) * 2016-12-22 2018-06-29 上海哲康医学科技有限公司 基于x线体检正位胸片的计算机辅助诊断系统和方法
CN109740602A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 上海联影医疗科技有限公司 肺动脉期血管提取方法及系统
CN109740602B (zh) * 2019-01-10 2023-06-30 上海联影医疗科技股份有限公司 肺动脉期血管提取方法及系统
CN113017675A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 上海健康医学院 一种正位胸片位姿自动测量方法及系统
CN113017675B (zh) * 2021-02-26 2024-02-27 上海健康医学院 一种正位胸片位姿自动测量方法及系统
CN113450399A (zh) * 2021-05-28 2021-09-28 北京医准智能科技有限公司 一种正位胸片心胸比测量方法及装置
CN113450399B (zh) * 2021-05-28 2022-02-25 北京医准智能科技有限公司 一种正位胸片心胸比测量方法及装置

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