醫(yī)學(xué)信息獲取及利用課件

1、醫(yī)學(xué)信息獲取及利用醫(yī)學(xué)信息獲取及利用醫(yī)學(xué)信息獲取及利用醫(yī)學(xué)信息獲取及利用醫(yī)學(xué)信息獲取及利用醫(yī)學(xué)信息獲取及利用2.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念醫(yī)學(xué)信息獲取的含義?醫(yī)學(xué)信息獲取的理解（1）醫(yī)學(xué)信息獲取的傳統(tǒng)理解借助某種換能器將醫(yī)學(xué)實(shí)體的非電信號(hào)轉(zhuǎn)換成醫(yī)學(xué)模擬電信號(hào)，再由A/D轉(zhuǎn)換器將模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)換成醫(yī)學(xué)數(shù)字信號(hào)的過(guò)程定義為醫(yī)學(xué)信息獲取。（2）醫(yī)學(xué)信息獲取的廣義理解凡能夠采用某種方法得到所需醫(yī)學(xué)信息的過(guò)程都稱為醫(yī)學(xué)信息獲取22.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念醫(yī)學(xué)信息獲取的含義?22.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息表示的含義各種類型的醫(yī)學(xué)信息，由于獲取的方法不同，計(jì)算機(jī)直接識(shí)別的數(shù)字信息、須經(jīng)過(guò)某

2、種變換或某種編碼才能為計(jì)算機(jī)所識(shí)別的信息。數(shù)字變換或編碼就是信息的一種表示形式32.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息表示的含義32.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息獲取的基本前提信息感知是對(duì)醫(yī)學(xué)實(shí)體信息的認(rèn)識(shí)和感悟信息感知主要由人體的感覺(jué)器官實(shí)現(xiàn)聲波振動(dòng)耳鼓膜和聽(tīng)骨耳蝸管內(nèi)淋巴液纖毛細(xì)胞發(fā)生彎曲變形神經(jīng)生理電信號(hào)聽(tīng)覺(jué)器官感知聲音信息感知總是具有局限性視覺(jué)器官只能感知16Hz20KHz的可見(jiàn)光聽(tīng)覺(jué)器官只能感知20Hz20KHz的聲波獲取人體無(wú)法直接感知的信息，必須借助人工感知系統(tǒng)（醫(yī)學(xué)傳感器），擴(kuò)展和延伸人體感知器官功能。42.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息獲取的基本前

3、提2.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息獲取的信息來(lái)源信息源：組織或個(gè)人為滿足其信息需要而獲得信息的來(lái)源，稱為信息源。實(shí)體型、文獻(xiàn)型、電子型、網(wǎng)絡(luò)型信息源醫(yī)學(xué)信息獲取的基本途徑52.1 醫(yī)學(xué)信息獲取的基本概念（續(xù)）醫(yī)學(xué)信息獲取的信息來(lái)源2.2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的界定什么是醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息？指在進(jìn)行醫(yī)學(xué)臨床、醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)、醫(yī)學(xué)教學(xué)、醫(yī)學(xué)預(yù)防和醫(yī)學(xué)管理等一般性的醫(yī)學(xué)實(shí)踐和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，所得到的各種常見(jiàn)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。特點(diǎn)是：多以數(shù)據(jù)形式直觀表現(xiàn)，具有明顯的可測(cè)性；信息多種多樣；分為計(jì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)兩類。計(jì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)：各種物理和化學(xué)指標(biāo)的數(shù)據(jù)信息計(jì)數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，則是指

4、那些不能用數(shù)量描述的文本數(shù)據(jù)信息62.2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的界定2.2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取方法傳統(tǒng)方法：文檔查閱法、實(shí)驗(yàn)研究法、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查法網(wǎng)上搜索方法：從光盤數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站、搜索引擎、網(wǎng)絡(luò)搜索軟件醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息獲取的基本原則數(shù)據(jù)信息的正確性、完整性、統(tǒng)一性、可操作性統(tǒng)一性：數(shù)據(jù)信息的形式和名稱統(tǒng)一；遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)。遵循標(biāo)準(zhǔn)的原則是：國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)先國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)先行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。倘若既無(wú)國(guó)際、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，又無(wú)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也可以在一定約定下自己擬訂一個(gè)臨時(shí)性標(biāo)準(zhǔn)文本。72.2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息2.

5、2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息獲取的利用途徑統(tǒng)計(jì)處理、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)：指那些規(guī)模巨大到無(wú)法利用目前常用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和主流軟件工具，在合理的時(shí)空中實(shí)現(xiàn)獲取、存儲(chǔ)、處理的海量數(shù)據(jù)及其技術(shù)。4 V特征：Volume(巨量)、Variety(多樣)、Velocity(高速)和Value(價(jià)值)核心：海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析處理82.2 醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)常規(guī)數(shù)據(jù)信息2.3 醫(yī)學(xué)生理信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)生理信息的含義生命體在其生命活動(dòng)過(guò)程中，無(wú)論是器官組織還是細(xì)微細(xì)胞都可能成為生理信息產(chǎn)生的信息源人體生理信號(hào)的類型：表2.1電信號(hào)：內(nèi)源

6、性信號(hào)、外源性信號(hào)非電信號(hào)：機(jī)械性質(zhì)信號(hào)、化學(xué)性質(zhì)信號(hào)生理信號(hào)特點(diǎn)？幅值小，頻率低信噪比低，隨機(jī)性強(qiáng)，易受干擾而不易被識(shí)別一般需要換能器才能獲取92.3 醫(yī)學(xué)生理信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)生理信息的含義92.3 醫(yī)學(xué)生理信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本過(guò)程圖2.2102.3 醫(yī)學(xué)生理信息的獲取及利用（續(xù)）醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本技術(shù)（1）人體生理信號(hào)的表征。是一個(gè)時(shí)間的函數(shù)對(duì)于具有連續(xù)重復(fù)特征的生理信號(hào)，通常采用準(zhǔn)周期函數(shù)（如心電圖信號(hào)）或瞬時(shí)函數(shù)（如眼動(dòng)圖信號(hào)、受刺激的細(xì)胞信號(hào)）進(jìn)行描述。例如心電圖中的P-QR

7、S-T復(fù)合波就是以準(zhǔn)周期或近似周期形式產(chǎn)生的波形信號(hào)來(lái)構(gòu)建的波形圖。對(duì)于具有隨機(jī)特性的生理信號(hào)，多數(shù)情況只能用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法進(jìn)行描述 11醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本技術(shù)1醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）（2）醫(yī)學(xué)傳感器拾取信號(hào)的原理 醫(yī)學(xué)傳感器概念：傳感器又稱換能器，是醫(yī)學(xué)檢測(cè)儀器及人體直接耦合的一種設(shè)備，其作用是對(duì)人體生理信號(hào)進(jìn)行感知和拾取，并轉(zhuǎn)換成模擬電信號(hào)。醫(yī)學(xué)傳感器分類（表2.3）工作原理分：物理型、化學(xué)型和生物型輸入信息分：有位移型、壓力型、速度型、流量型、溫度型和電位型用途分：脈搏傳感器、腦電傳感器、胃電傳感器傳感器組成：感受器：完成對(duì)人體溫度、壓力和流量

8、等物理量的識(shí)別和拾取換能器：將拾取的物理量轉(zhuǎn)換成大小不同的電信號(hào)形式12醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）（2）醫(yī)學(xué)傳感器拾取信號(hào)的原醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）（3）生理信號(hào)的ADC轉(zhuǎn)換概念：人體生理信號(hào)經(jīng)傳感器拾取后得到是模擬電信號(hào)，通過(guò)模/數(shù)轉(zhuǎn)換即A/D轉(zhuǎn)換或稱ADC（Analog to Digital Converter）轉(zhuǎn)換技術(shù)，使其數(shù)字化。ADC轉(zhuǎn)換器組成：模擬多路選擇電路、采樣保持電路、A/D轉(zhuǎn)換及控制電路A/D轉(zhuǎn)換器有8位、12位、16位、24位或更高位的多種分辨形式ADC轉(zhuǎn)換的工作過(guò)程分兩步：一是采樣，二是量化。如圖2.313醫(yī)學(xué)生理信息獲取的基本原理（續(xù)）（3）生理信號(hào)的

9、ADC轉(zhuǎn)換1ADC轉(zhuǎn)換的工作過(guò)程采樣頻率的選擇采樣，就是將模擬信號(hào)的幅值被等分地間隔開(kāi)來(lái)，即將一個(gè)連續(xù)時(shí)間函數(shù)的信號(hào)變成具有一定時(shí)間間隔T，使在每一個(gè)時(shí)間ti i=1,2,n時(shí)才有函數(shù)值的離散信號(hào)過(guò)程。香農(nóng)-奈奎斯特（Shannon-Nyquist）采樣定理：采樣頻率f至少應(yīng)是原始信號(hào)x(t)中最高頻率的2倍量化階數(shù)的確定量化，就是在采樣所確定的時(shí)間間隔位置對(duì)信號(hào)進(jìn)行量化處理即以有限的數(shù)字精度進(jìn)行數(shù)字表示的過(guò)程。量化階數(shù)m，指幅值范圍對(duì)量化階值的比值，用2的乘冪形式表示，即m=2n，這里的n為二進(jìn)制數(shù)的位數(shù)14ADC轉(zhuǎn)換的工作過(guò)程采樣頻率的選擇14 醫(yī)學(xué)生理信息獲取的方法及利用分析心電信號(hào)的數(shù)

10、字化獲取方法及其分析常見(jiàn)心電信號(hào)的數(shù)字化采集和分析系統(tǒng)檢測(cè)心律失常的心電信號(hào)采集和分析系統(tǒng)動(dòng)態(tài)心電信號(hào)采集和分析系統(tǒng)心電信號(hào)采集和分析系統(tǒng)心電圖機(jī)、心電生理檢則儀、運(yùn)動(dòng)平板心電檢測(cè)機(jī)、動(dòng)態(tài)心電圖檢測(cè)儀、心電監(jiān)護(hù)儀系統(tǒng)構(gòu)成測(cè)量程序：實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的數(shù)字化準(zhǔn)確獲取分析程序：不同類型的心電系統(tǒng)差別較大15 醫(yī)學(xué)生理信息獲取的方法及利用分析心電信號(hào)的數(shù)字化獲取方法及醫(yī)學(xué)生理信息獲取的方法及利用分析（續(xù)）腦電信號(hào)的數(shù)字化獲取方法及其分析腦電圖EEG（Echoencephalography）是大腦神經(jīng)活動(dòng)在頭皮上產(chǎn)生的電位分布數(shù)字化腦電圖設(shè)備：腦電功率譜分析設(shè)備動(dòng)態(tài)腦電圖機(jī)腦電地形圖BEAM（Brain E

11、lectrical Activity Mapping）儀腦電信號(hào)分析和檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)量程序：頭皮電極拾取腦電信號(hào)，ADC轉(zhuǎn)換數(shù)字信號(hào)分析程序：不同的腦電系統(tǒng)區(qū)別很大16醫(yī)學(xué)生理信息獲取的方法及利用分析（續(xù)）腦電信號(hào)的數(shù)字化獲取方2.4 醫(yī)學(xué)圖像信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)圖像信息概述醫(yī)學(xué)圖像信息的含義：一種用圖像表達(dá)醫(yī)學(xué)信息的信息源，是醫(yī)學(xué)診斷的重要依據(jù)。醫(yī)學(xué)圖像種類：X射線圖像、超聲圖像、磁共振圖像、同位素圖像和顯微圖像醫(yī)學(xué)圖像信息的基本特征維數(shù)多、信息量大（表2.4）、生命性172.4 醫(yī)學(xué)圖像信息的獲取及利用醫(yī)學(xué)圖像信息概述17表2.4 一些常見(jiàn)醫(yī)學(xué)圖像信息文件的大小圖像類型一幅圖像（位）圖像數(shù)/檢

12、查文件/檢查核醫(yī)學(xué)圖像1281281230-601-2M磁共振圖像25625612608M超聲圖像512512820-2305-60M數(shù)字減影血管造影圖像5125121215-404-10M計(jì)算機(jī)斷層掃描圖像512512124020M計(jì)算機(jī)放射圖像2048204812216M數(shù)字化X線攝影圖像2048204812216M數(shù)字化X線乳腺攝影圖像40964096124128M18表2.4 一些常見(jiàn)醫(yī)學(xué)圖像信息文醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的過(guò)程（兩個(gè)階段）光電轉(zhuǎn)化：將反映不同光強(qiáng)度的醫(yī)學(xué)圖像信息轉(zhuǎn)化成模擬電信號(hào)，光電轉(zhuǎn)換設(shè)備：電荷藕荷器CCD（Charged Coupled Devi

13、ce）和互補(bǔ)型金屬氧化物半導(dǎo)體CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）模數(shù)轉(zhuǎn)化：把模擬圖像信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像信號(hào)，即實(shí)現(xiàn)圖像的采樣和量化。圖像采樣，是將空域或時(shí)域上的連續(xù)模擬圖像拾取和變換成離散的采樣點(diǎn)（像素）集合的過(guò)程。圖像的量化，就是將采樣得到的像素點(diǎn)上表示明亮程度的信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)值（一般用整數(shù)）陣列表示的過(guò)程19醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的過(guò)程（兩個(gè)階段）醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）圖像信息的表示形式采用直觀的矩陣形式表示。將圖像離散化，離散后即可得到一個(gè)mn階矩陣形式。P40 (2.1)陣列中每個(gè)點(diǎn)（xi

14、 , yi）的函數(shù)值表示采樣點(diǎn)的灰度值，x和y分別表示在x, y方向的變化距離即采樣周期。為方便起見(jiàn)，通常取x=y=0，x=y=1。20醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）圖像信息的表示形式20醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）象素點(diǎn)的灰度級(jí)別一幅圖像的清晰度和保真度除了及象素點(diǎn)的采樣周期有關(guān)，還及表示該象素點(diǎn)的灰度級(jí)別有關(guān)灰度級(jí)別越高，效果越好，反之就越差。人眼對(duì)黑白程度只能分辨出20多個(gè)級(jí)別，常用1個(gè)字節(jié)256等級(jí)；用2個(gè)字節(jié)表示，灰度級(jí)別高了，有64k個(gè)等級(jí)，但存儲(chǔ)空間卻增加了1倍21醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）象素點(diǎn)的灰度級(jí)別21醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）黑白圖像，亦稱二值圖像，其

15、像素值只有0和1灰度圖像，每個(gè)像素的信息由一個(gè)量化的灰度級(jí)來(lái)描述彩色圖像：每個(gè)像素的信息是由RGB三種原色構(gòu)成，而RGB又由不同的灰度級(jí)來(lái)描述，因此彩色圖像是用三個(gè)矩陣共同來(lái)描述22醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）黑白圖像，亦稱二值圖像，其像醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）醫(yī)學(xué)圖像信息的編碼方法什么是圖像信息的編碼？如何使圖像信息在計(jì)算機(jī)中占用較少的存儲(chǔ)空間，“數(shù)據(jù)壓縮”。圖像信息的編碼方法：無(wú)損壓縮，可逆壓縮。壓縮比2：1。有損壓縮，不可逆壓縮。高壓縮比，圖像質(zhì)量降低。23醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本原理（續(xù)）醫(yī)學(xué)圖像信息的編碼方法23哈夫曼編碼算法基本思想和特點(diǎn)依據(jù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率來(lái)編碼，達(dá)到壓縮特

16、點(diǎn)：是一棵加權(quán)二進(jìn)制樹；頻繁元素在樹頂部；左分支分配1（或0），右分支分配0（或1）。算法過(guò)程P41 構(gòu)造唯一的數(shù)據(jù)元素概率集合，各元素是節(jié)點(diǎn)；概率集合列表中數(shù)據(jù)元素以值遞增排序。最小的兩個(gè)概率值相加 形成二叉樹父節(jié)點(diǎn)，這兩個(gè)值為葉節(jié)點(diǎn)，并將值小的（左側(cè)）賦1，并從列表中移除這兩個(gè)值，將新節(jié)點(diǎn)插入列表中，列表仍保持遞增。重復(fù) 直到列表中留下 1個(gè)元素 ，即為 整個(gè) 二叉樹的父節(jié)點(diǎn) 。從二叉樹樹根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始找到 每個(gè)葉節(jié)點(diǎn) ，把沿途經(jīng)過(guò)的“1”和“0”串起來(lái)，即可得到每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的編碼24哈夫曼編碼算法基本思想和特點(diǎn)24哈夫曼編碼算法（續(xù) ）案例2.1 設(shè)一幅醫(yī)學(xué)圖像中出現(xiàn)有8種灰度級(jí)別s0,s1,

17、s2,s7，且已知在該幅圖像的象素序列中，s0, s1, s2,s7分別出現(xiàn)的次數(shù)是：4，5，6，7，10，10，18，40，試用哈夫曼編碼方法對(duì)其進(jìn)行編碼。先計(jì)算每種灰度級(jí)別出現(xiàn)的概率p(si)(i=0,1,2,7)并按從小到大進(jìn)行排序，即：0.04，0.05，0.06，0.07，0.10，0.10，0.18，0.40再將最小的兩個(gè)概率節(jié)點(diǎn)值相加得到新的概率節(jié)點(diǎn)值，并構(gòu)建二叉樹和賦值“0”和“1”，之后再重新排序，即：0.06，0.07，0.09，0.10，0.10，0.18，0.40按算法構(gòu)造 二叉樹 25哈夫曼編碼算法（續(xù) ）案例2.1 設(shè)一幅醫(yī)學(xué)圖像中出現(xiàn)有哈夫曼編碼算法（續(xù) ）哈夫曼

18、編碼二叉樹10.40.60.230.370.180.190.090.100.040.050.100.130.060.07S4S1S0S6S3S2S5S711101110000001最后從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始沿著樹枝到葉節(jié)點(diǎn)將所有賦值串起來(lái)，得到了s0到s7的編碼結(jié)果依次是：00011，00010，0101，0100，0000，011，001，1。26哈夫曼編碼算法（續(xù) ）哈夫曼編碼二叉樹10.40.60.23教材P42 圖2.7糾錯(cuò) 0.230.370.1327教材P42 圖2.7糾錯(cuò) 0.230.370.1327案例分析假設(shè)有一個(gè)字符列表“abcdefg”,它們?cè)谝粋€(gè)文件中出現(xiàn)的頻率依次分別是17、7

19、、22、13、77、90、45。試用霍夫曼編碼算法為每個(gè)字母編碼。28案例分析假設(shè)有一個(gè)字符列表“abcdefg”,它們?cè)谝粋€(gè)文件哈夫曼編碼算法（續(xù) ）編碼效率分析哈夫曼編碼：用 可變長(zhǎng)碼子編碼，對(duì)出現(xiàn)概率大的符號(hào)賦短碼子，出現(xiàn)概率小的符號(hào)賦長(zhǎng)碼子。信息編碼的效率由信源熵H(S)及信源符號(hào)的平均碼長(zhǎng)L的比值決定。本例： =0.977其中， p(si)為第i個(gè)級(jí)別灰度出現(xiàn)的概率值，li為信源第i個(gè)狀態(tài)si編碼長(zhǎng)度的平均碼長(zhǎng)。本例：29哈夫曼編碼算法（續(xù) ）編碼效率分析29醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本方法及利用從X射線成像系統(tǒng)中獲取圖像信息利用人體器官和組織對(duì)X線的衰減不同，透射的X線的強(qiáng)度也不同這一性

20、質(zhì)，檢測(cè)出相應(yīng)的二維能量分布，并進(jìn)行可視化轉(zhuǎn)換，從而可獲取人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像。常規(guī)X線數(shù)字成像系統(tǒng)計(jì)算機(jī)X線攝影系統(tǒng)CR（Computed Radiography）數(shù)字化X線攝影系統(tǒng) DR數(shù)字減影血管造影系統(tǒng)DSA（Digital Subtraction Angiography）30醫(yī)學(xué)圖像信息獲取的基本方法及利用從X射線成像系統(tǒng)中獲取圖像信計(jì)算機(jī)X線攝影（CR) CR系統(tǒng)是使用可記錄并由激光讀出X線成像信息的成像板（imaging plate ，IP）作為載體，先將X射線模擬影像保存下來(lái)，再對(duì)存儲(chǔ)在IP板上的模擬信息通過(guò)激光掃描器和光電轉(zhuǎn)換器將潛影轉(zhuǎn)換為光電信號(hào)，進(jìn)而通過(guò)ADC轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)

21、字X線的影像信息。31計(jì)算機(jī)X線攝影（CR)31數(shù)字X線攝影(DR）是在X線影像增強(qiáng)器電視系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，采用模/數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字化X圖像信號(hào)后送入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行存儲(chǔ)。32數(shù)字X線攝影(DR）32數(shù)字減影血管造影（Digital Subtraction Angiography，DSA）解決傳統(tǒng)的X射線血管造影中血管及骨骼和軟組織的影像重疊、血管顯示不清原理：是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)中的圖像幾何運(yùn)算功能，將造影劑注入前后的數(shù)字化X線圖像進(jìn)行相減操作，獲得兩幀圖像的差異部分被造影劑充盈的血管圖像。DSA獲取影像的過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程33數(shù)字減影血管造影（Digital Subtract

22、ion AX線斷層掃描成像系統(tǒng)X線CT（Computerized Tomography，CT）是以測(cè)定X射線在人體內(nèi)的衰減系數(shù)為物理基礎(chǔ)，采用投影圖像重建的數(shù)學(xué)原理，經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)高速運(yùn)算，求解出衰減系數(shù)數(shù)值在人體某斷面上的二維分布矩陣，然后應(yīng)用圖像處理及顯示技術(shù)將該二維分布矩陣轉(zhuǎn)變?yōu)檎鎸?shí)圖像的灰度分布，從而實(shí)現(xiàn)建立斷層圖像的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。34X線斷層掃描成像系統(tǒng)X線CT（Computerized To影像成像圖35影像成像圖35螺旋CT 螺旋CT機(jī)是目前世界上最先進(jìn)的CT設(shè)備之一，其掃描速度快，分辨率高，圖像質(zhì)量?jī)?yōu)。用快速螺旋掃描能在15秒左右檢查完一個(gè)部位，能發(fā)現(xiàn)小于幾毫米的病變，如小肝癌

23、、垂體微腺瘤及小動(dòng)脈瘤等。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息，了解什么是螺旋CT，它有那些特點(diǎn)？ 36螺旋CT 螺旋CT機(jī)是目前世界上最先進(jìn)的CT設(shè)備之一，其掃從超聲成像系統(tǒng)中獲取圖像信息超聲波：是指高于人的聽(tīng)覺(jué)范圍即頻率在20kHz的機(jī)械波，醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的超聲波是一種縱向壓力波，其頻率一般在1MHz到幾十MHz之間。臨床超聲系統(tǒng)：超聲診斷系統(tǒng)即B超（B-scan or B-mode）超聲彩色多普勒血流成像系統(tǒng)（彩超）超聲諧波成像系統(tǒng)超聲計(jì)算機(jī)體層成像系統(tǒng)37從超聲成像系統(tǒng)中獲取圖像信息超聲波：是指高于人的聽(tīng)覺(jué)范圍即頻超聲成像基本原理利用超聲波良好的指向性和他的反射、折射、衰減規(guī)律及多普勒效應(yīng)等物理特性，借助超聲波換

24、能器和各種數(shù)字聲束技術(shù)，將設(shè)定工作頻率的超聲波導(dǎo)入被檢測(cè)的人體內(nèi)，由于超聲波遇到不同組織或器官的界面時(shí)，將發(fā)生不同程度的反射和透射，當(dāng)接受設(shè)備接受到攜帶有相關(guān)信息的回波信號(hào)，經(jīng)數(shù)字掃描變換等處理最終形成一幅超聲圖像。38超聲成像基本原理利用超聲波良好的指向性和他的反射、折射、衰減從磁共振成像系統(tǒng)中獲取圖像信息磁共振成像系統(tǒng)MRI（Magnetic Resonance Imaging）：是利用人體內(nèi)氫原子核質(zhì)子（1H）在磁場(chǎng)內(nèi)共振的特性，通過(guò)不同的掃描脈沖序列形成橫斷面、冠狀面和任意切面的掃描成像。利用人體不同器官的正常組織及病理組織之間在馳豫時(shí)間上存在的差異.馳豫過(guò)程及馳豫時(shí)間:系統(tǒng)通過(guò)對(duì)處在

25、靜磁場(chǎng)中的人體施加某種特定頻率的射頻脈沖，使人體組織中的氫原子受到激勵(lì)而發(fā)生磁共振，當(dāng)中止后，氫原子核把吸收的能量逐步釋放,其相位和能級(jí)都恢復(fù)到激發(fā)前的狀態(tài),稱馳豫過(guò)程；而恢復(fù)到原來(lái)平衡狀態(tài)所需的時(shí)間稱馳豫時(shí)間，經(jīng)過(guò)必要的前置放大，再由ADC轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。39從磁共振成像系統(tǒng)中獲取圖像信息磁共振成像系統(tǒng)MRI（Magn從核醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中獲取圖像信息核醫(yī)學(xué)（NM: Nuclein Medicine)即原子核醫(yī)學(xué)成像, 又稱放射性核素成像RNI（Radioisotope Nuclein Imaging）是通過(guò)人體內(nèi)注入能夠發(fā)射伽馬（）射線放射性示蹤劑來(lái)成像，使帶有放射性核的示蹤原子進(jìn)入要成像的組

26、織，然后測(cè)量放射性核素在人體內(nèi)的分布來(lái)成像的一種技術(shù)。放射性核素成像技術(shù)可觀察放射性在人體內(nèi)的狀況及運(yùn)動(dòng)變化，反映人體內(nèi)的生理生化過(guò)程，能夠反映器官和組織的功能狀態(tài)，可顯示動(dòng)態(tài)圖像。構(gòu)成：由探測(cè)器、掃描床和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)組成，在功能上都是通過(guò)探測(cè)器對(duì)光子的獲取，并經(jīng)光電和模數(shù)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)對(duì)人體圖像的處理。40從核醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中獲取圖像信息核醫(yī)學(xué)（NM: Nuclein從核醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中獲取圖像信息（續(xù)）分類 ：?jiǎn)喂庾影l(fā)射成像(Single Photon Emission Tomography，SPECT)，早期診斷惡性腫瘤骨轉(zhuǎn)移的骨骼顯像、診斷心肌缺血的心臟灌注顯像和診斷異位甲狀腺的甲狀腺顯像。正電子

27、發(fā)射成像(Positron Emission Tomography，PET)。對(duì)腫瘤的早期診斷、惡性腫瘤的分期和分級(jí)、原發(fā)病灶的尋找、放療生物靶區(qū)的定位因?yàn)镾PECT和PET都是對(duì)從病人體內(nèi)發(fā)射的射線成像，所以統(tǒng)稱為ECT。41從核醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中獲取圖像信息（續(xù)）分類 ：412.5 醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的獲取和利用醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的概念醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的含義韋伯斯特（Webster）詞典：“知識(shí)是通過(guò)實(shí)踐、研究、聯(lián)系或調(diào)查獲得的關(guān)于事物的事實(shí)和狀態(tài)的認(rèn)識(shí)，是對(duì)科學(xué)、藝術(shù)或技術(shù)的理解，是人類獲得的關(guān)于真理和原理的認(rèn)識(shí)的總和。”知識(shí)工程的觀點(diǎn)，知識(shí)是人們?cè)谏詈凸ぷ鲗?shí)踐中所使用的事實(shí)、規(guī)則和方法，以及對(duì)他們的

28、解釋、轉(zhuǎn)換和使用過(guò)程。醫(yī)學(xué)知識(shí)信息，就是人們對(duì)醫(yī)學(xué)科學(xué)和醫(yī)學(xué)實(shí)踐規(guī)律性認(rèn)識(shí)的一種醫(yī)學(xué)知識(shí)的信息表達(dá)。422.5 醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的獲取和利用醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的概念42醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的類型按照知識(shí)信息的基本形式劃分描述醫(yī)學(xué)對(duì)象及其屬性的知識(shí)、描述醫(yī)學(xué)對(duì)象之間關(guān)系的知識(shí)、描述醫(yī)學(xué)對(duì)象因果關(guān)系的知識(shí)、描述醫(yī)學(xué)對(duì)象行為、狀態(tài)和過(guò)程的知識(shí)等按照知識(shí)信息的基本功能劃分一階知識(shí)，指最基礎(chǔ)的知識(shí)，如醫(yī)學(xué)事實(shí)；二階知識(shí)，指關(guān)于事實(shí)利用的知識(shí)，如醫(yī)學(xué)概念；三階知識(shí)是指關(guān)于對(duì)二階知識(shí)使用的知識(shí)。43醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的類型按照知識(shí)信息的基本形式劃分43醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的獲取是構(gòu)造醫(yī)學(xué)知識(shí)系統(tǒng)的前提和重要步

29、驟。醫(yī)學(xué)知識(shí)系統(tǒng)就是專門研究醫(yī)學(xué)知識(shí)的獲取、存儲(chǔ)、表示、轉(zhuǎn)換、分類和利用等問(wèn)題的應(yīng)用系統(tǒng)1.知識(shí)信息的收集：從知識(shí)源中把各種經(jīng)過(guò)識(shí)別、理解、篩選、歸納、能為所用的信息抽取出來(lái)的過(guò)程。2.知識(shí)信息的表示：知識(shí)表示就是知識(shí)的機(jī)器表示；是一種自然語(yǔ)言的機(jī)器表示。知識(shí)表示是一種特殊的編碼形式，是將獲取的知識(shí)用一種方法構(gòu)造成一個(gè)知識(shí)模型的過(guò)程。44醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的獲取是構(gòu)造醫(yī)學(xué)知識(shí)系醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)（續(xù)）產(chǎn)生式規(guī)則法ifthen；ifthen（可信度）。案例2.2 由美國(guó)斯坦福大學(xué)研制的醫(yī)學(xué)傳染病輔助診斷MYCIN系統(tǒng)，其知識(shí)模型就是主要采用了產(chǎn)生式規(guī)則法。下面就是MY

30、CIN系統(tǒng)中的一條規(guī)則：前提：（1）細(xì)菌革氏染色陰性，（2）形態(tài)桿狀，（3）生長(zhǎng)需氧結(jié)論：該細(xì)菌是腸桿菌屬，CF=0.845醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)（續(xù)）產(chǎn)生式規(guī)則法45醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)（續(xù)）案例2.3 下面是某個(gè)智能分析診斷系統(tǒng)中的規(guī)則形式，其編碼方法更是一目了然。規(guī)則的一般形式是： 如果：條件（X1）的可信度為（Y1），且 條件（X2）的可信度為（Y2），且 條件（Xn）的可信度為（Yn）， 則有：結(jié)論（X），其可信度為（Y）。3. 醫(yī)學(xué)知識(shí)信息的存儲(chǔ)醫(yī)學(xué)知識(shí)信息輸入到專門用于存放知識(shí)信息的知識(shí)庫(kù)中保存起來(lái)，以便在知識(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行推理中使用46醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的基本任務(wù)（續(xù)）案例

31、2.3 下面是某個(gè)智醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的方法1知識(shí)信息的人工獲取常規(guī)醫(yī)學(xué)知識(shí)的獲取醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)的獲取2.知識(shí)信息的自動(dòng)獲取自動(dòng)獲取醫(yī)學(xué)知識(shí)信息是指利用專門的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)獲取相關(guān)知識(shí)的方法通過(guò)編輯器自動(dòng)獲取知識(shí)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法自動(dòng)獲取知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）就是要構(gòu)建一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)，使該系統(tǒng)能夠模擬人類學(xué)習(xí)的過(guò)程和行為，自動(dòng)地通過(guò)學(xué)習(xí)、歸納，以獲取相關(guān)知識(shí)信息并不斷完善自身的性能47醫(yī)學(xué)知識(shí)信息獲取的方法1知識(shí)信息的人工獲取47決策樹（Decision Tree）決策樹（Decision Tree）系統(tǒng)是通過(guò)對(duì)訓(xùn)練示例的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練最后得到的一個(gè)離散新知識(shí)的信息系統(tǒng)。ID3算

32、法,悉尼大學(xué)J.R.Quinlan1979年提出ID3算法核心思想:通過(guò)對(duì)給定的訓(xùn)練示例進(jìn)行學(xué)習(xí)，從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，自頂向下對(duì)每個(gè)樹節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分成分支節(jié)點(diǎn)，并使其信息熵值不斷減少直至熵為0，即到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)而生成決策樹。48決策樹（Decision Tree）決策樹（Decision復(fù)習(xí)信息熵（P10)香農(nóng)信息熵：計(jì)算離散型隨機(jī)事件信息量，P10條件熵和聯(lián)合熵：對(duì)于信源是兩個(gè)離散型隨機(jī)事件X和Y，則它們的聯(lián)合信息熵H(X,Y)和條件信息熵H(X|Y)可分別由式(1.3)和(1.4)平均互信息量：表示信號(hào)Y所能提供的關(guān)于X的信息量大小 I(X,Y)=H(X)-H(X/Y)49復(fù)習(xí)信息熵（P10)香農(nóng)信息

33、熵：計(jì)算離散型隨機(jī)事件信息量，PID3學(xué)習(xí)算法算法步驟：1）把訓(xùn)練示例看成是一個(gè)集合，并按照示例的某個(gè)屬性或劃分目標(biāo)構(gòu)造一棵樹。如果其信息熵等于0，表明訓(xùn)練示例不存在不確定性，決策樹就此生成；否則下一步。2）按照劃分目標(biāo)將集合劃分成若干子集以形成一棵由父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)形成的劃分樹，并標(biāo)記指向父節(jié)點(diǎn)的指針。3）分別計(jì)算各子節(jié)點(diǎn)（樹枝節(jié)點(diǎn)）的信息熵值，若為0，則無(wú)需再劃分新的子節(jié)點(diǎn)；若否，則對(duì)該節(jié)點(diǎn)繼續(xù)劃分新子節(jié)點(diǎn)。4）重復(fù)2）和3）兩步，直到所有樹枝節(jié)點(diǎn)所形成的子集劃分成新的子節(jié)點(diǎn)的信息熵值等于0為止。5）從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，沿著指針將決策樹每條樹枝節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)，最終得到通過(guò)學(xué)習(xí)而形成的新的知識(shí)規(guī)則。5

34、0ID3學(xué)習(xí)算法算法步驟：50ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）案例2.4 設(shè)某醫(yī)院眼科醫(yī)生在決策患者佩戴隱形眼鏡時(shí)已有一定經(jīng)驗(yàn)，并總結(jié)出了如表2.5所示的決策表。如果將這個(gè)決策表作為一個(gè)訓(xùn)練示例集合交給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)用決策樹的方法去學(xué)習(xí)，那么系統(tǒng)將會(huì)獲取什么樣的知識(shí)？首先把24個(gè)訓(xùn)練示例當(dāng)作一個(gè)集合S，如果上述決策表完全正確，每個(gè)訓(xùn)練示例都能得到正確和唯一的診斷，這時(shí)集合S就沒(méi)有不確定性，這就說(shuō)明了描述S的決策樹和規(guī)則集也就沒(méi)有不確定性，其熵值均等于0。本案每種決策的概率分別是：p(1)=4/24，p(2)=5/24，p(3)=15/24診斷集合S的信息熵為:H(S)=1.326bit存在一定的冗余信息, I

35、D3的目的正是要盡量減少這種冗余信息。其方法是采用不斷減少熵值的方法將訓(xùn)練集合劃分成較小的子集，直至信息熵等于0為止。51ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）案例2.4 設(shè)某醫(yī)院眼科醫(yī)生在決策患ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）子集劃分: 劃分的原則是通過(guò)選擇某個(gè)及訓(xùn)練集合S具有最大互信息的屬性來(lái)劃分子集的，因?yàn)槊恳粋€(gè)決策總是及相關(guān)，就是說(shuō)每一個(gè)屬性值必然會(huì)包含關(guān)于的某些信息。其中互信息I是由（式2.3）決定:只需計(jì)算計(jì)算屬性A、B、C、D的條件熵即可52ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）子集劃分: 劃分的原則是通過(guò)選擇某個(gè)及訓(xùn)ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）屬性A的決策的條件熵為決策屬性A的頻率如表2.6對(duì)于屬性B、C、D的決策的條件熵分別是：H

36、(S|B)= 1.2867(bit)，H(S|C)= 0.9491(bit)，H(S|D) =0.7773(bit)屬性A、B、C、D及訓(xùn)練集合S的互信息分別是：0.0394、0.0394、0.3770、 0.5488個(gè)比特53ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）屬性A的決策的條件熵為決策屬性A的頻率ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）根據(jù)決策屬性D的屬性值將集合S劃分成兩個(gè)子集D1和D2。仍需計(jì)算兩個(gè)子集的信息熵，如果某個(gè)子集的信息熵等于0，則該子集無(wú)須再進(jìn)行劃分；否則，則要進(jìn)一步進(jìn)行計(jì)算所有屬性及該子集的互信息，然后再按選取互信息最大的屬性進(jìn)行新的子集的劃分。這里的H(D1)=0，說(shuō)明D1這個(gè)子集不需再劃分成新的子集了。但H(D2)為：54ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）根據(jù)決策屬性D的屬性值將集合S劃分成兩個(gè)ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）55ID3學(xué)習(xí)算法（續(xù)）553數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)什么是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD（Knowledge Discovery in Dadabase）：是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的