医疗诊断

深度医疗(1) - 心电图特征识别 课程介绍 【主题】人工智能在医疗领域的应用 【介绍】深度学习在心电图（ECG）特征诊断识别方向的应用。课程涵盖相关的心电图原理，可以对医学背景有基本认识。再通过详细介绍基于TensorFlow的深度神经网络应用开发，让大家熟悉人工智能在心电图特征诊断识别方向的系统开发。 课程内容与报名入口 部分课程 限时 折扣中，课程内容详细介绍见： 深度医疗(1) - 心电图特征识别-详情介绍 优惠报名入口 ： 深度医疗(1) - 心电图特征识别-报名学习 深度医疗(2) - 乳腺癌诊断识别 课程介绍 【主题】人工智能在医疗领域的应用 【介绍】深度学习在乳腺癌诊断识别方向的应用。课程涵盖相关乳腺癌医学背景的基本知识，通过详细介绍基于TensorFlow的深度神经网络应用开发，让大家熟悉人工智能在乳腺癌诊断方向的系统开发。 课程内容与报名入口 部分课程 限时 折扣中，课程内容详细介绍见： 深度医疗(2) - 乳腺癌诊断识别-详情介绍 优惠报名入口 ： 深度医疗(2) - 乳腺癌诊断识别-报名学习 深度医疗(3) - 肺部病变诊断识别 课程介绍 【主题】人工智能在医疗领域的应用 【介绍】深度学习在基于X光片的肺部病变诊断识别方向的应用。课程涵盖相关影像学医学背景的基本知识，通过详细介绍基于TensorFlow的深度神经网络应用开发

PACS系统是通过计算机网络来实现医学图像的获取、存储、传送和管理的综合系统。它基本上替代了传统上对影像胶片的各种繁复操作。该系统在国外于80年代开始起步，在90年代初趋于成熟，目前已在临床中广泛应用。 一、 简 介 笔者所在医院在1998年初开始PACS的调研。根椐国外的有关资料，我们初步将PACS系统分为六个部分：影像实时采集，影像分析，影像查询、管理、存储，图文编辑及打印，远程会诊和系统管理。其中以影像实时采集最为关键，目前国外产品在影像采集方面基本上都是采用基于国际标准的DICOM3接口的医疗设备或者CR设备，而我院的情况是现有2台CT、1台核磁、2台高档彩色B超、1台黑白B超、导管设备以及X光放射设备，这些设备中仅有一台CT、具有DICOM3接口，其余都是模拟信号设备或者照相设备。基于我院的情况，我院的PACS系统制定如下的方案：争取短期内在我院内部建立一个，符合我院现状的综合网络系统，力争既能符合国际的趋势，同时又能使我院现有的设备尽可能多地上网。为此，我院计划采用三种采集方式：对于具有DICOM3接口的CT采用数字方式无损采集：对于非DICOM3接口的模拟设备，采用模拟视频的方式采集：对于X光照相设备以及外来胶片、历史胶片，采用扫描的方式采集，将这三种方式综合在整个系统中。这样有效地支持DICOM3的同时覆盖了医院几乎所有医疗影像设备。 根据我院的设计要求

本作品禁止任何人/企业申请专利，禁止任何人使用本作品参加任何比赛或作为毕业设计，如使用本作品源码进行商业用途务必联系作者。 一.科学性 1.研究意义 信息科技经过 60 余年的发展，已经普及到社会生活的每一个角落。随着信息技术在国家治理、经济运行的方方面面的应用，大量的数据随之产生。而互联网技术的爆发式发展使得近年来产生的数据总量超过了人类以往产生的历史数据的总和，医疗行业的数据增长幅度尤为突出。 医疗大数据具有巨大的价值,尤其是在临床辅助诊疗和健康管理方面。医疗大数据已经上升到国家战略，同时也是全球学术界与产业界竞争的研究热点。如何利用这些医疗数据，挖掘数据的深层价值，是未来信息科技发展的趋势，也是医疗大数据技术产生的背景。 本项目利用知识图谱将各种琐碎、零散的医疗信息知识相互连接，以支持综合型知识检索问答、辅助决策和智能医疗诊断。精准医学知识与大数据相结合，能够利用庞大的全人类对疾病的理解和医生的经验形成知识库，让医生能够通过大数据的信息系统直接根据病人的个体实际情况来对他们进行针对性的诊断和治疗，辅助医生的诊疗过程，使得普通医生也能够像最好的资深医生一样为病人提供高质量的诊疗服务。 本项目结合知识图谱和医疗大数据技术，可以帮助患者自我评估病情，帮助医生找到最佳治疗方案，提高医生工作效率和诊疗质量，为慢病患者提供远程指导和干预。 2.医疗大数据的爬取与存储 (1)