中国医院杂志

期刊简介

杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准,1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会(原“中华医院管理学会”)主办,是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性,被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊(中国科技核心期刊),是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格,使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁,传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版,面向国内外发行,月刊,大16开本,内文铜版纸印刷,四封及目次、 插页彩色印刷,内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实,贴近医院、服务医院的编辑方针,始终以读者为本,引领潮流。传播现代经营理念,报道学科重大进展,交流先进经验,发布权威信息,融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式,依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会,聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者,组成权威性编委会,与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量,全面的资讯服务,成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括:医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务,自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校,他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时,随时征求读者对杂志的意见和建议,并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7~8人,月均读者总数:255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰(兼) 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋(兼) 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内:北京报刊发行局 国外:中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号:2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078,北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话:(010)87677703 传真:(010)87677705 定价:每期16.00元,全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R

常用的医学图像处理算法

时间:2024-02-27 11:24:18

常用的医学图像处理算法有很多种,下面列举一些主要的算法:

  1. 图像预处理算法:包括滤波、平滑、增强等操作,用于改善图像质量,减少噪声,增强感兴趣区域等。例如,中值滤波、高斯滤波等可以用于去除图像中的噪声;直方图均衡化可以用于增强图像的对比度。

  2. 图像分割算法:用于将图像中的不同区域或目标分离开来。常见的分割算法有阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭算法等。这些算法可以根据像素灰度值、颜色、纹理等特征将图像划分为不同的区域。

  3. 特征提取算法:用于从图像中提取出有意义的特征,以便于后续的分类、识别或量化分析。常见的特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。这些特征可以通过不同的算法进行提取,如SIFT、SURF、HOG等。

  4. 图像配准算法:用于将两幅或多幅医学图像进行对齐,以便于比较和分析。图像配准通常涉及到图像变换(如平移、旋转、缩放等)和相似性度量(如互信息、均方误差等)。

  5. 图像融合算法:用于将多源或多时相的医学图像融合在一起,以提供更全面的信息。图像融合可以通过像素级融合、特征级融合或决策级融合等方法实现。

  6. 三维重建算法:用于从二维医学图像序列中重建出三维结构。常见的三维重建算法有体绘制和面绘制两种。体绘制通过计算光线穿过体数据的累积颜色来生成三维图像;而面绘制则通过提取体数据的等值面或轮廓线来生成三维表面模型。

  7. 深度学习算法:近年来,深度学习在医学图像处理领域取得了显著的进展。通过训练深度神经网络模型(如卷积神经网络CNN),可以自动学习从医学图像中提取特征和进行分类或分割等任务。深度学习算法在医学图像识别、病变检测、病灶定位等方面具有广泛的应用前景。

以上列举的算法只是医学图像处理领域中的一部分,实际上还有很多其他的算法和技术可以根据具体的应用需求进行选择和使用。