医学自学综述范文(优选4篇)

医学自学综述范文 第1篇

尊敬的领导：

您好！

作为医学高等专科学校的一名20xx届卫生保健专业应届毕业生，我急切而真诚的希望成为贵院的一分子。

也许这样的请求过于突然和冒昧，但我唯求能最少的占用您的宝贵时间，以最简洁的语言使您了解我，欣赏我，接受我！

我出生于湖南省的一座山城，走出大山，我如愿以偿的踏入了培养白衣天使的殿堂。在益阳医学高等专科学校的三年学习期间，我打下了坚实的专业基础，掌握并深入探求了各种医学知识，为了适应现代医学，我自学了相关的医学知识，现已基本掌握。

通过了计算机国家一级。十几年的知识积累和三年的专业培养使我逐渐接近了一名合格的白衣天使的要求，实习的成绩与实践的成果也充分证明了我对医生这个职业的胜任。我自信，在我结束学子生涯，踏上医学道路的第一天，我就将会是一名合格的白衣天使。

久闻贵院医师队伍实力雄厚，对员工要求严格，但我深知这正是医学质量高的源头，同样也是我仰慕贵院的重要原因。一个管理体制合理，医生素质好的医院正是我三年苦读的向往，也正是我理想中的释放热情与施展才能的天空。我相信，进入贵院将是我开始工作生涯的无悔抉择。

经年苦读，矢志教育，唯愿学有所成，恳请您给我一个展示自己的机会；鲲鹏展翅，桃李天下，诚谢知遇之恩，我必将回报您一个前所未有的惊喜。

诚心切切，急盼您的佳音！

医学自学综述范文 第2篇

摘要：为了找到本研究领域关键问题的切入点，该文对基于盲取证的医学图像检索及语义表达进行了一次广泛的文献调研，并就盲取证、图像检索、医学图像检索以及医学图像语义表达这几个方面进行了详细的文献综述。最后，列举了已有研究尚存在的可以值得切入的几个问题点。

关键词：盲取证；医学图像检索；语义表达

Research on Medical Image Retrieval and Semantic Expression Based on Blind Forensics: A Review

ZHANG Li-li1, LIU Chang-yu2, 3

( of Mechanical Engineering, Guangdong Baiyun University, Guangzhou 510450, China; munication & Computer Network Lab of GD, South China University of Technology, Guangzhou 510642, China; of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA)

Abstract: In order to find the key problems in such research area, this paper gives a comprehensive literature survey on the medical image retrieval and semantic expression that based on the blind forensics, and reviews detailed from the aspects of blind forensics, image retrieval, medical image retrieval and semantic expression for medical image. At last, this paper lists some valuable research problems.

Key words: blind forensics; medical image retrieval; semantic expression

我国人口众多，医疗手段和诊断水平的高低直接关系到十几亿人口的切身利益，提高我国的医疗水平势在必行。近些年，我国各大医院纷纷引进了大批先进的医学影像设备，如X片、CT、MRI、US、PETCT和SPECT等。这些设备一方面极大的提高了临床和鉴别诊断以及手术和相关研究的水平，另一方面也产生了大量的难于管理的医学图像数据。因此，研究如何高效的管理（例如：图像检索方式）这些海量的医学图像数据是当前的热点之一。

传统的做法是将一般的基于文本的图像检索技术（Text-Based Image Retrieval，TBIR）引入到医学领域中，即采用基于文本（例如：病人姓名、病单号和症状名等）的医学图像检索（Text-Based Medical Image Retrieval，TBMIR）技术来管理这些海量的医学图像数据，以提高检索水平。然而，TBMIR技术存在着许多问题，不仅需要预先对这些海量图像进行人工标注，而且被描述的文本会受到主观因素的影响。为此，研究者在医学应用中引入了基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）技术。这种基于内容的医学图像检索（Content-Based Medical Image Retrieval，CBMIR）技术由于采用了图像的内在特征来匹配，不需要文本形式的标注，所以极大地提高了在海量数据中快速检索具有类似症状图像的效率。然而，CBMIR本质上是一种基于内容的图像检索，也存在着著名的“语义鸿沟”问题。为此，近些年一些学者研究了基于内容的医学图像语义检索（Content-Based Medical Image Semantic Retrieval，CBMISR）技术。

1盲取证的研究现状

图像盲取证的主要任务包括：①篡改检测，即判断由成像设备获取的图像是否被恶意修改过，并尽可能的对这些修改区域进行恢复；②来源鉴别，即判断图像的出处（如：成像设备的品牌和型号等），并在可能的情况下识别这些成像设备。因此相应的盲取证研究现状就分为篡改检测的研究现状和来源鉴别的研究现状。

篡改检测

拷贝-移动检测

最简单的篡改是拷贝-移动操作，即为了掩盖或伪造新目标，将同一幅图像中的一块区域拷贝到其他区域。被篡改的图像中会出现两块或多块在自然物体图像中有很小概率出现的相似区域，这可以作为篡改证据。Fridrich等首次对拷贝-移动检测进行了研究，将沿图像逐像素拖动的矩形窗口的DCT变换系数作为小块特征来进行字典排序。随后，Popescu、吴琼以及魏为民等分别采用主成份变换、奇异值分解小波低通子带以及Pearson系数的方法来研究拷贝-移动检测。

重采样检测

图像重采样是一类常用的篡改操作，如旋转和缩放等。这些操作往往伴随着插值操作，并导致像素之间的相关性发生变化，是判别图像是否被修改的一种依据。Popescu采用期望最大化EM算法来检测重采样操作，并把重采样后像素间的相关性变换归结为原始信号和周期信号的叠加，然后对应于EM算法输出的傅立叶频谱图中的规律性亮点。同济大学的朱秀明提出通过增加小补偿量的办法来避免EM算法可能遇到的奇异点，对Popescu的算法进行了改进。某些情况下，图像的旋转和缩放操作是合理的，所以单一的重采样检测就会有很大的局限性。

图像拼接检测

图像拼接是篡改中的基础操作。Farid和Ng都采用了双相干特征系数来检测图像拼接。Chen等采用相位叠合和小波系数的特征函数矩来捕捉拼接带来的图像边缘和噪声分布的变化，并将这两者输入SVM对图像分类。_等将原始图像划分成若干区域以提取区域质量评价值和基于隐马尔可夫模型的区域矩特征，然后输入SVM对拼接图像进行鉴别。Shi等认为图像拼接是可以产生复杂异常的局部操作，并采用多尺寸离散余弦块变换（MBDCT）和Markov模型来捕捉这些局部异常，将Markov模型的转移概率矩和MBDCT低阶矩输入SVM对图像分类。

模糊操作检测

模糊操作是另一类常用的篡改操作，常用的是高斯模糊。王波等认为模糊会破坏由成像系统带来的局部图像色彩的相关性，并提出基于异常色调率检测和定位的方法。Hsiao等提出利用DCT变换的高频相对缺失来衡量模糊程度，过高的区域被认为是篡改区域。Sutcu提出利用图像小波系数的规律性来估计图像边缘的清晰度和模糊度，以检测篡改。周琳娜等分析了离焦模糊和人工模糊边界的不同特性，用同态滤波和形态学滤波增强模糊图像边缘并分离这两类边缘，以实现定位。王鑫等利用Elder-Zucker方法衡量局部块的模糊程度以判断是否存在景深相似但模糊程度有较大差异的图像块。

对篡改检测的研究，除了上述常用的四种方法外，还包括JPEG图像双重压缩检测和图像修复检测。JPEG图像双重压缩部分，相关的研究包括Fridrich的对第一次压缩估计的量化矩阵方法，戴蒙采用的抖动模式分析方法，以及张静的JPEG2000格式的双重压缩检测方法。图像修复检测部分，由于经常采用Criminisi等提出的用样本纹理来填充大块区域的修复方法会导致图像中有异常相似的纹理区域，吴琼等通过用模糊隶属度表示图像块的连通性的方式来描述了这种相似性，并作为图像篡改判别依据。

来源鉴别

CFA插值检测

CFA插值系数和插值模式是数码相机成像系统中可以用来鉴别图像来源的重要参数。Bayram等指出不同数码相机采用的CFA插值系数和插值模式不一样，分别采用Popescu方法和Gallagher方法获得两组Fourier谱图极值点特征，然后被SFFS算法筛选输入SVM进行分类。吴旻等提出和Bayram结论相反的利用CFA插值对数码相机进行分类的方法，并只选择边缘的非平滑区域（不同品牌数码相机图像的平滑区被认为采用类似的插值方法）用以估计插值系数，然后输入SVM来鉴别相机的品牌和型号。

模式噪声检测

模式噪声产生于特有相机的拍摄过程中，分为固定模式噪声FPN和图像响应非一致噪声PRNU。FPN是指当传感器阵列没有曝光时点对点的差别，取决于曝光时间和温度。PRNU是自然图像模式噪声中的主体部分，其核心是像素非一致性PNU，即像素对光的灵敏性。PNU在拍摄中保持稳定并且不依赖于环境温度，因此能够表征传感器的本质特性。

色差检测

色差是最常见的一类由于光学系统不能很好聚焦不同波长的光线而导致的失真模式。图像的篡改或伪造操作，通常会破坏这种固有的区域色差模式，这种区域色差不一致可以作为图像被篡改的一种证据。Johnson方法利用了横向色差模型，进一步的研究可加入纵向色差模型或其他的光学失真模型，从而提高图像篡改检测的灵敏性和准确性。

2图像检索的研究现状

TBIR检索技术

早期的图像检索使用的是TBIR技术，即用文本对被检索的图像进行描述，用精确或概率匹配执行查询操作。然而，完全的TBIR要求通过用自动标注取代改变手工标注的方式来减少标注的不准确、不完整以及主观性。此外，图像中所包含的丰富视觉特征往往无法用文本来客观地描述。通过相关的调研得知，当前已有的自动标注算法有如下分类：①相关模型方面，包括：跨媒体相关模型CMRM，连续相关模型CRM，多伯努利相关模型MBRM和一致性语言模型CLM；②生成式模型方面，包括：概率隐语义分析模型PLSA，高斯混合模型GMM，高斯-隐荻利克雷分配模型模型Guass-LDA，相关隐荻利克雷分配模型Corr-LDA；③传播式模型方面，包括：基于流形的自动图像标注和基于流形的多种相似性综合；④利用词汇间关系的标注方法方面，包括：互相关标记传播模型CLP，WordNet多测度混合模型和利用随机游走进行标注改善。

CBIR检索技术

CBIR涉及的关键技术包括：图像特征的提取和表达方法、图像相似性比较方法、相关反馈机制、性能评价、压缩域检索、以及图像高维特征压缩和索引。CBIR从提出到现在，在国内外已经取得了不少的成就：①技术上，各种新的方法层出不穷，如一些用于降维的特征提取方法和分割方法；②学术上，已有一些较为知名的学术专刊和专集，如ACM Multimedia和SPIE每年专门的CBIR国际会议等；③应用上，已经有许多CBIR系统，如IBM的QBIC系统，哥伦比亚大学开发的VisualSEEK以及UIUC的MARS，MTI的PhotoBook，UC Berkeley的Chabot系统等等。

3医学图像检索的研究现状

TBMIR检索技术

TBMIR是传统的TBIR在医学方面的应用。首先，对待检索的医学图像按照病人姓名、病单号和症状名等文本进行手工标注。然后，采用TF-IDF文字向量内积的方式执行查询操作。TBMIR的优点包括：检索速度快，引擎等技术比较成熟，实现较简单；其缺点有：医学图像被标注的文本需要手工完成，且依赖于医师的个人见解。另外与其他类型的图像相比，医学图像由于所含信息量大、灰度和空间分辨率高、图像相似性大以及颜色类型少等，具有极强的复杂性，比较容易产生“语义鸿沟”问题，使得TBMIR中精确、客观和完整的文本不易得到。因此，CBMIR检索技术就是在这种情况下产生的。

CBMIR检索技术

目前，研究者们开发了一些既包括针对病理学、检验学和影像学等单一来源的图像检索系统，也包括多来源、多分类的特定应用的CBMIR系统。在放射学中，乳腺照片是最经常被用来进行分类和CBMIR研究的。美国的普渡大学和芝加哥大学、英国的曼彻斯特大学、加拿大的卡尔加里大学在研究乳腺癌方面做了广泛和深入的研究。ASSERT是专用于高分辨CT肺部图像的项目，它针对影像中某些局部病灶特征来建立相似性准则。综上，目前对CBMIR的研究已经取得了不少进展，但在体现医学图像固有性质方面还需要加强，因此人们对CBMISR检索技术进行了研究。

CBMISR检索技术

目前，CBMISR检索技术已经被应用到X片、CT和MRI等医学图像中。德国亚琛工业大学的Thomas M. Lehmann等研制的IRMA是目前较为成熟的IRMA与PACS结合的医学图像语义检索系统，美国密苏里大学的Adrian S. Barb等通过医学视觉特征建立了HRCT图像中肺部语义变量层次化模型。目前，医学图像语义理解的研究已得到普遍的关注，然而要缩小“语义鸿沟”，理论上仍有许多复杂且艰巨的问题需要解决。

4医学图像语义表达的研究现状

医学图像语义是指关于图像的全部或部分的结构性和诊断意义的文字描述，内容包括：器官组织的名称、属性、相互之间的约束关系以及图像表述的病症信息等。医学图像语义的表达涉及到用视觉特征来表达的图像内容，这些视觉特征不能直接反映符合人类的理解习惯的图像语义。为此，有不少学者专门研究了医学图像内容的语义表达方式，可分为以下几种。

医学自学综述范文 第3篇

1模糊数学应用于中医临床的研究

模糊数学方法在中医临床有诸多运用。章浩伟等［6］采集了上海地区900例肝炎肝硬化样本，检验灰色关联分析和模糊聚类对中医肝病诊断待正确率，通过与专家组诊断的结果对比，结果两种方法的正确率分别为和，认为模糊数学方法对中医的现代化和客观化发展有重要作用。张世筠等［7］以2442例患者为研究对象，采用流行病学及变量聚类分析的方法，将中医肝证肝气郁结、肝火上炎、肝胆湿热、肝阳上亢、肝郁脾虚、肝血亏虚、肝肾阴虚、寒凝肝脉、肝肾阳虚、肝风内动10个主要证型简化为实证、风证和虚证3大类。研究结果不仅从统计学角度阐明了中医肝证简化证型的合理性，而且科学地解决了中医各肝证的归属问题。顾学兰等［8］将545例肝炎后肝硬化患者的38个症状和37个体征分别以不同分值量化记录，运用模糊聚类分析法把这些元素其分为6类，结合主成分因子分析法和主成分分析法剔除部分变量，建立了6个“单元证”的方程式。模糊数学综合评价在评价疾病疗效亦有应用，叶建红等［9］将60例Ⅱ型糖尿病患者分为气阴两虚型、肾阴亏虚型、胃热炽盛型和肺热津伤型4型，依据辨证分型施以不同的方药治疗，应用模糊数学的方法建立模糊矩阵，对每一证型的治疗结果作综合评判，并认为以该法评判2型糖尿病的疗效，可指导临床实践，从而提高疗效。王永泉［10］用模糊控制理论对推拿的量化研究进行了有益的尝试，以均匀、持久、有力、柔和、深透作为中医手法的因素集，评语集分为较好、很好、较差、很差4个等级，分别算出评价因素的权重值，根据专家评定法进行模糊综合评判，从而实现了手法评判标准的量化。王氏认为，由于综合利用了直觉、经验等主观信息，结果更容易被接受。

2模糊数学应用于中药和方剂学的研究

中药理论中的四气五味、升降沉浮和功用主治等概念均具有模糊性，相同药物由于采摘时间和炮制方法的差异，以及在不同方剂中配伍角色的转换，导致了药物的性味归经和功用主治变化，这种动态性的变化极其复杂，其类属模糊［11］。作为一种量化工具和基本研究方法，模糊数学有助于中药性能与功效、方剂配伍规律的量化，更加科学地研究和分析中医临床处方和中药组方规律，为新方药的开发提供了切实可行的思路和技术途径。金锐等［12］采用模糊数学识别法评价了中药的寒热药性：首先以姜附桂方和三黄方代表的经典寒热复方为基础，建立了寒热药性表达模糊评价模式；用热性药肉桂、仙茅及寒性药黄柏、栀子分别干预正常、虚寒和虚热3种状态，利用模糊评价模式评价模型干预前后的生物学数据变化，分析药性表达特征。结果发现以该评价模式能够有效地分析出药物的寒热药性和药性表达方式，药性相同的中药既有共性特征，也有个性特征。这种模糊数学模型可以作为整体、综合评价中药的寒热药性的有效方法。刘明等［13］以模糊数学理论为基础，对中药“君臣佐使”的分子生物学表达和量化方法进行了研究：以四物汤为例，采用模糊数学模型，对方中四味药的归属进行了判断，结果显示地黄和当归属“君臣药”，白芍属于“佐药”，川芎属“使药”。模糊数学是中药“君臣佐使”特性更为本质的表达方式。张红等［14］认为模糊数学中的模糊识别法是研究中药组方量化的有效工具：以桂枝汤为研究对象，采用该方法将方中5味药依据性味归经的不同进行量化，数学模型分析的结果与中医组方原则相吻合。赵蔡斌等［15］根据中医的五行学说，以模糊数学方法对小柴胡汤中单味中药的性味归经特性进行了量化，并利用模糊聚类分析法对其配伍进行了分析。结果表明方中柴胡与黄芩；半夏与生姜；人参、大枣与甘草的相似度较高，揭示了中药方剂配伍中“君臣佐使”理论的本质，相同“地位”药物的性质相似，与传统中医理论的结论相吻合。王优杰等［16］以金复康口服液为研究对象，用模糊综合评价法对该药的不同矫味配方的口感进行评价，以期达到筛选最佳矫味配方的目的。结果表明三氯蔗糖与赤藓糖醇组成的复合剂为此药的最佳矫味配方。依据模糊综合评价法得出的结果较为客观，克服了主观因素的干扰，可以用于中药制剂的感官评价。

3模糊数学应用于舌诊和脉诊的研究

4模糊数学应用于中医专家诊疗系统的研究

5展望

医学自学综述范文 第4篇

各有关医疗单位及各位代表：

由中华医学会、中华医学会呼吸病学分会主办的中华医学会第十一次全国呼吸病学术会议于x年x 月～ 日在长春市召开。本次会议为一类学术年会，与会代表预计x余人。大会将交流近年来本学科领域的临床、基础等科研成果及经验总结。本次大会除邀请国内外著名专家就学科最新进展作专题报告外，还安排了英语交流、病例讨论、分组会交流、壁报交流、书面交流等多种形式的学术交流活动。

本次大会将继续举办优秀壁报奖、英语交流优秀论文奖和优秀论文奖的评奖活动。获奖者将有幸得到获奖证书、奖金和奖品。

您撰写的论文经专家评审，被选为会议交流(详见论文录用通知)，并作为正式代表出席会议 。

现将大会有关事项通知如下：

一、报到时间：x月xx日 x：～：

二、会议时间：大会报到当天：有大会开幕式和文艺晚会等活动。大会x月xx日、xx日全天和xx日上午学术交流。

三、报到地点：

长春国际会展中心大饭店大堂 地址：长春市会展大街号

联系人：刘 丽

四、交通：在报到日(x月xx日)机场和长春火车站及长白路火车站临时站全天接站。如果自行前往，乘车路线如下：

长春火车站、长白路火车站临时站：x、火车站西侧乘轻轨至会展中心站下车，票价x元；x、火车站站前乘路公交车至会展中心站下车，票价x 元。若乘出租车，价格约xx元，行程约。x公里。

长春龙嘉国际机场： 机场乘巴士至长春人民广场站xx元/人，人民广场下车后人民大街公交站点乘路车至会展中心站下车，票价x 元。若乘出租车，价格-x元，行程约xx公里。

五、会议费用：

1、注册费(含资料费x元)：x元

2、住宿费：食宿由大会统一安排，代表住宿在报到时进行安排。x月xx日退房时间可延长到：，中午闭幕式后即可撤离。

六、随通知寄去回执表，请认真填写，于x年x月x日前发电子邮件至会务组。

高鹏 e-mail: 传真：- 电话：-

七、会议交流准备：

专题报告分钟(含x分钟讨论)，分组会发言分钟(含x分钟讨论)。

1、请发言时严格遵守时间要求，不要超时。在发言的幻灯上，将挂上倒计时软件，到时将终止发言。

2、壁报制作及要求：自行制作cm(宽) cm(高)的壁报，每份壁报一般仅占用一个版面，请勿颠倒壁报宽和高的尺寸。请在报到时将壁报交会务组，由会务组统一进行张贴。

3、请将多媒体幻灯片在报到时交会务组。

中华医学会呼吸病学分会历来非常关注我国西部地区呼吸专业的人才培养，本次大会仍将对来自西藏、新疆、甘肃、宁夏、青海、贵州的代表，其论文进行分组会交流或壁报交流的，免注册费(含资料费);进行书面交流的，注册费减半。以此鼓励更多的西部地区医务人员参加学术会议，提高学术水平。

八、学分：国家级i类继续教育学分。根据国家继续教育委员会规定，所有需要学分的代表，务必提交本人有效证件号码。