基于RBAC模型的医疗信息权限分配系统研究与实现

通过对医院病人的就诊、检查、治疗、护理、收费等流程步骤进行综合分析,并结合医院工作人员职务、业务范围和工作性质,将系统管理层次分为五级,分别为院长、副院长、科室主任、医疗工作人员和护理工作人员,同时采用权限与编码映射的方法,将权限、角色和用户间的对应关系通过编码表现出来,即通过编码可以直接判断用户是否具有某种权限,实现了RBAC(the role-based aCCeSS control基于角色访问控制)模型的、权限明确的、高效的且具有良好扩展性的医疗信息权限分配系统.     

基于人体骨架信息的行人再识别研究综述

行人再识别的主要任务是利用计算机视觉从不同的摄像机中检索出相同身份的人,对特定的行人进行匹配和检索,此研究可以广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。相比于其他易受改变的人体外观特征,提取人的骨架信息作为鉴别特征更具有鲁棒性。为了了解该领域的发展现状,辅助该领域的研究者们进行更深入的探索,本文重点研究了基于人体骨架信息的行人再识别方法,根据算法包含的特征信息,将其分为独立式和混合式,混合式除人体骨架信息外还分别包括RGB-D图像特征和步态特征,之后对不同方法进行了比较,其次在主要数据集上对不同方法进行了评估,最后对此研究的问题与挑战进行了总结并对未来发展趋势进行了展望。     

基于小波分解的边缘图像快速匹配算法

针对传统均值金字塔搜索算法存在起始点不定,搜索范围缺乏约束的问题,利用小波分析的多分辨率特性,构建了小波边缘金字塔上的快速图像匹配算法.首先对低分辨率的边缘图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率下的图像匹配,实验结果表明,该算法可以减少计算量,显著提高匹配效率.     

医学影像获取与传输平台的研究与设计

结合DICOM标准和PACS系统,详细分析了影像获取、传输及存储技术,搭建医学影像获取与传输平台.利用DCMTK,VS2005软件包编写相关应用程序.实现了标准医学影像的获取、传输与短期存储,并测试通过.该平台的实现为医生的诊疗过程提供了便利.     

关于新形势下专业培养计划的思考

我国高校教学模式，在建国初期基本仿照前苏联，80年开始向欧美发达国家靠拢。进入90年代，各校加强了改革力度，注重了素质培养。目前在教育部领导下面向21世纪的高校教改，其目的就是要彻底走出原有计划经济体制下的陈旧教学体系，转向市场经济、知识经济的发展轨道。     

符合人眼视觉特性的医学图像融合算法*

针对医学图像的特点,基于人眼视觉特性,结合降噪算法提出一种图像融合方法,以提高融合图像的对比度,减小噪声对图像的干扰。算法根据噪声点和图像特征所具备的不同特性,对源图像进行降噪,过滤小波分解后对应的噪声系数。小波分解后的系数矩阵,通过计算各系数的局部梯度,以源图像区部梯度为判断依据建立算法,选择源图中不同方向上梯度大的系数作为最终融合系数。实验结果表明,该算法提升融合图像的信息量的同时,有效保护了图像的细节,改善了视觉效果。     

DICOM网络通信协议分析以及基于DCMTK的储存服务类的实现

针对DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准的主要部分网络通信协议进行了详细的分析.基于DCMTK（DICOM TOOL KIT）工具包的支持,采用面向对象的方法实现了符合DICOM标准的储存服务类,并给出了该部分的程序控制流原理图.     

基于分形编码的图像压缩技术

详细地阐述了新一代基于分形编码的图像压缩技术,叙述了分形的概念和分形图像编码的数学基础－迭代函数系统理论,分析了分形图像编码的特点及其实现方法,并对一些改进的分形图像编码方法作了简要介绍。     

基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪

为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响,该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法。以完整的CT肺部图像作为输入,池化层对输入图像进行降维处理;批规范化解决随着网络深度的增加性能降低的问题;引入残差学习,学习模型中每一层的残差,最后输出去噪图像。与经典去噪算法实验结果对比,所提方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果,同时也较好地保留了肺部图像的细节信息,大大优于传统的去噪算法。