膝关节疾病计算机辅助诊断方式研究

计算机辅助医学诊断技术研究与应用导言计算机在医学领域的应用已经成为了一种趋势，尤其是计算机辅助医学诊断技术。

计算机辅助医学诊断技术是指利用计算机技术对医学图像和临床数据进行处理和分析，帮助医生进行更准确的诊断和治疗决策。

本文将深入探讨计算机辅助医学诊断技术的研究现状和应用前景。

一、计算机辅助医学诊断技术的发展历程计算机辅助医学诊断技术最早出现在上个世纪六十年代。

当时，由于计算机图像处理技术的突破，医学图像的数字化和计算机化开始成为可能。

医学图像数字化后，医生们可以利用计算机进行图像的处理和分析，从而得出更准确的诊断结果。

随着计算机运算能力的不断提高和医学图像处理算法的不断优化，计算机辅助医学诊断技术在医学领域得到了广泛应用。

二、计算机辅助医学诊断技术的研究现状目前，计算机辅助医学诊断技术的研究重点主要包括图像处理和分析、模式识别和机器学习、医学知识表示与推理等方面。

1. 图像处理和分析图像处理和分析是计算机辅助医学诊断技术的核心内容之一。

通过对医学图像的预处理、增强和分割等操作，可以将原始图像转化为易于医生观察和分析的形式。

同时，图像处理和分析还可以提取图像中的特征信息，帮助医生对疾病进行定量和定性分析。

2. 模式识别和机器学习模式识别和机器学习是计算机辅助医学诊断技术的关键技术之一。

通过训练计算机识别医学图像中的特定模式和特征，可以提高医学图像的诊断准确性和效率。

目前，机器学习方法如人工神经网络、支持向量机和深度学习等在医学图像诊断中取得了显著的效果。

3. 医学知识表示与推理医学知识表示与推理是计算机辅助医学诊断技术的另一个重要方向。

通过将医学知识形式化表示，建立专家系统和智能决策支持系统，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

此外，基于知识推理的方法还可以帮助医生对医学图像中的异常区域进行定位和分析。

三、计算机辅助医学诊断技术的应用计算机辅助医学诊断技术已经在多个医学领域中得到了广泛的应用，例如放射学、病理学、神经科学等。

计算机辅助导航技术在骨科中的应用进展近年来，计算机辅助导航技术在骨科领域得到了广泛的应用。

它可以提高手术的精准度和安全性，帮助骨科医生进行更加精细和准确的手术操作，同时减少手术的风险和并发症的发生率。

骨科手术需要准确的骨骼定位和精确的器械操作。

在传统的手术方式中，医生需要凭借自己的经验和观察来判断手术的进程和定位。

但是，由于人体解剖结构的复杂性，传统手术方式难以满足高精度操作的需求。

而计算机辅助导航技术可以通过对患者的骨骼数据进行三维数字化重建，实时反馈手术进度和器械位置，提高骨科手术的精度和安全。

计算机辅助导航技术在骨科手术中的应用主要包括两个方面：预操作计划和实时导航。

预操作计划是指通过将患者的骨骼数据进行数字化重建和模拟操作，帮助医生进行手术前的计划和准备。

实时导航是指通过将手术器械和患者的骨骼数据进行匹配和定位，实现手术过程的实时控制和精确导航。

在预操作计划中，计算机辅助导航技术可以对患者的骨骼结构进行数字化三维重建，并为医生提供更全面和准确的骨骼信息。

医生可以在计算机上进行模拟操作，制定手术方案和手术路径，提高手术过程的安全性和可控性。

同时，预操作计划还可以为医生提供手术器械的选择和定位方案，并优化术中操作流程。

在实时导航中，计算机辅助导航技术可以将术中手术器械的位置和患者骨骼结构进行匹配和定位，通过三维成像技术实时反馈手术器械的位置和移动方向。

医生可以通过计算机屏幕上的实时反馈信息，辅助手术器械的操作和调整，确保手术的精度和安全性。

与传统手术方式相比，计算机辅助导航技术可以将术中误差降至最低，减少手术风险和并发症的发生率。

除了在手术中的应用，计算机辅助导航技术在骨科领域还具有广泛的前景。

例如，在骨科康复治疗中，计算机辅助导航技术可以为医生提供更加全面和准确的患者数据，帮助医生进行更好的康复方案制定和治疗跟踪。

同时，计算机辅助导航技术还可以用于骨科教学和研究，为骨科学的发展提供更加良好的平台和空间。

医学诊断中的计算机辅助诊断技术研究随着计算机技术的不断发展，计算机辅助诊断技术在医学领域中得到了广泛的应用。

计算机辅助诊断技术利用计算机处理和分析医学影像、电子医疗记录、实验室数据等临床信息，辅助医生进行诊断和治疗，大大提高了医学诊断的准确性和效率。

本文将探讨医学诊断中的计算机辅助诊断技术的发展及应用。

一、计算机辅助诊断技术的发展历程计算机辅助诊断技术起源于20世纪60年代末的美国。

当时，医学影像学是最早应用计算机技术的领域之一。

随着医学影像技术的发展，计算机辅助诊断技术得到了进一步的研究和应用。

80年代，计算机辅助诊断技术开始应用于临床实践，成为医学领域中的一个新兴研究领域。

在计算机辅助诊断技术的发展过程中，医学影像分析技术、转录组和蛋白组学等生物信息学技术、电子病历、医学知识和用户界面等技术逐渐成熟和发展。

其中，医学影像分析技术是计算机辅助诊断技术的核心技术之一。

基于医学影像分析技术，计算机辅助诊断技术可以帮助医生快速、准确地诊断疾病。

二、计算机辅助诊断技术的应用现状1.医学影像分析技术的应用医学影像分析技术是计算机辅助诊断技术的核心技术之一。

医学影像分析技术可以对医学影像进行数字化、分类、识别、分割和重建等处理，从而帮助医生快速定位病变区域。

计算机辅助诊断技术在医学影像中的应用主要有以下几个方面：(1)CT/MRI影像分析CT和MRI是常用的医学影像技术，它们可以提供高分辨率、三维、无创和非侵入性的图像，对医生诊断疾病有很大的帮助。

计算机辅助诊断技术在CT和MRI影像分析中可以帮助医生快速、准确地定位病变部位，并提供有效的治疗方案。

(2)乳腺X光影像分析乳腺癌在女性中具有较高的发病率，早期诊断和及时治疗对于提高治愈率至关重要。

乳腺X光影像分析是早期诊断乳腺癌的重要手段之一。

计算机辅助诊断技术可以对乳腺X光影像进行数字化、分类、识别、分割和重建等处理，从而帮助医生快速、准确地判断疑似乳腺癌的瘤块。

计算机导航系统辅助下的全膝关节置换摘要：目的通过分析计算机导航系统辅助下人工膝关节置换手术效果的初步分析，得出计算机导航辅助手术的优势、不足。

方法：病例选自2010年1月-2014年1月，均为初次置换手术。

总共为6例重度骨性关节炎患者。

对比手术前后患者的HSS评分、美国膝关节协会评分、关节活动度。

结果：计算机导航系统辅助下人工膝关节置换手术后HSS，AKSS、关节活动度均较术前改善，有统计学意义（P<0.05）。

结论：计算机导航系统辅助下全膝关节置换手术减少创伤，改善关节功能，准确恢复下肢力线。

关键词：计算机导航系统；全膝关节置换；下肢力线；治疗效果全膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty，TKA）现已被成熟应用于临床中，主要用于治疗晚期骨关节病损中，包括骨关节炎、类风湿性关节等。

近年来，随着临床医生、医技人员、工程师等共同努力下，将影像技术与临床治疗现象将结合，开发出列计算机导航辅助骨科导航技术（Computer Assisted Orthopedics Surgery，CAOs），如今CAOS已被临床用于脊柱外科、运动医学科、关节外科、骨肿瘤等，现计算机导航系统已被广泛应用于膝关节置换术中（1）。

1.资料与方法1.1一般资料病例选自2010年1月-2014年1月，均为初次置换手术。

总共为6例重度骨性关节炎患者，其中男2例，平均65岁，女4例，平均64岁。

术前特种外科医院评分（Hospital for special surgery，HSS）评分平均42分，膝关节活动度为0-100度，平均80度；美国膝关节协会评分（American Knee Sociaty Score，AKSS）平均106分；所有患者术前均对全身情况进行评估和控制，6例均存在膝内翻畸形，内翻角平均18度1.2手术方法1.2.1 计算机导航系统手术利用美国蛇牌Ortho pilot系统，系统主要包括：1空间定位器2信号接收器3工作站4显示器1.2.2 手术步骤；患者平卧于手术台，导航系统放置于术者对侧，系统离手术台1.5-2m。

计算机辅助导航系统在关节外科的应用目的讨论计算机辅助导航系统以及在关节外科的应用。

方法数据库：Pubmed数据库，维普数据库，万方数据库。

标签：中文关键词为”计算机辅助导航关节外科关节成形术韧带重建”；英文关键词为”computer-assisted navigation system（CANS），joint surgery，arthroplasty，ligament reconstruction”。

对检索到的文献进行综述。

结果关节外科作为骨科分支，其大部分手术需要放置内置物辅助治疗，因此手术不仅要求内置物稳定，同时还要求最大限度的恢复关节功能。

随着20世纪计算机及医疗检查设备的不断更新，计算机辅助导航系统进入外科领域。

针对目前常见的手术，比如：髋膝关节置换、交叉韧带重建，现有研究表明，计算机辅助导航能在微创下完成手术，减少手术并发症，提高假体的安放精度，最大限度的恢复关节功能。

结论计算机辅助导航系统虽然目前普及率不高，但该系统优化了手术方式，极大的满足了临床需求，改善了临床疗效。

标签：计算机辅助导航；关节外科；关节成形术；韧带重建计算机辅助导航系统在近几年来发展迅猛，在整个临床医学领域中起到了里程碑式的作用。

由于骨外科的特殊性，在骨科手术中更是应用广泛。

因其具有高精确度、高安全性及高效性的特点，使其在骨外科手术中占有很高的地位。

随着医学影像设备的快速发展，计算机辅助导航系统逐渐应用在外科手术中，尤其在骨外科手术中的应用越来越广泛和成熟。

骨科手术中所需要的骨骼、关节、肌肉的信息可以被X线、CT、MRI等医学影像设备实时、清晰、快速的反映出来，其完美的满足了骨科手术中关节外科的创伤小、精度高的要求，大大提高了手术质量，减少了手术风险。

1计算机辅助导航系统的基本原理计算机辅助导航系统（computer-assisted navigation system，CANS）是一种利用数字化扫描技术（C臂影像、CT、MRI等）进行三维定位的系统，其将扫描出的患者的信息传输到计算机工作站，通过强大的中心计算机工作站的运算，迅速的完成图像处理，重建出较为准确的三维立体影像模型。

膝关节疾病计算机辅助诊断方式研究浅谈作者：鹿猛葛飞来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第02期摘要：计算机智能的发展为膝关节疾病的诊断提供了新的诊断方式，克服了传统诊断方式一些缺点。

本文就膝关节摆动信号处理过程技术进行汇总，对未来的发展方向进行展望。

关键词：膝关节；膝关节摆动信号；计算机辅助诊断；模式识别；计算机智能；信号分段中图分类号：R445.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-02膝关节疾病在人群中的发病率特别高。

目前的临床诊断方式有以关节镜入侵检测为代表的入侵性检测与MR，DR，CT影像为代表的非入侵性检测的诊断方式。

入侵性检测对患者而言特别疼痛，并需要多次检测进行判决。

非入侵性检测需要放射性诊断，流程复杂，并需要大量的人工操作与分析。

一种克服传统诊断方式弊端，简化诊断过程的膝关节诊断方式提出，过程为：信号收集；信号预处理；特征提取；模式分类；得出初步诊断结果。

下面分别对过程简介。

1 膝关节摆动信号与信号收集膝关节在伸展或弯曲时，内外关节组织会发出微弱的摆动音频信号，是一种复杂的非平稳信号，这就是膝关节摆动信号（VAG）[1]。

正常的关节表面是较光滑的，在活动时只发出轻微的声音；患有骨关节炎或增值性关节炎等疾病的关节病患者，软骨组织会有一定程度的损坏，在活动时会摩擦产生较多的杂音。

众多文献表明，膝关节摆动信号可被用来表征膝关节软骨的状态。

VAG的采集将加速器放在受测者膝关节髌骨中部，让受测者从水平状态向下弯曲至大约135度，在伸展回水平状态。

采集过程中保持以膝关节为中心轴角速度恒定。

2 信号预处理方式与特征提取VAG测量得到的信号会引入肌电摆动信号（VMG），随机噪声。

肌肉收缩干扰（MCI）是辅助诊断的主要障碍。

Krishna的实验表明进行特征提取前MCI去除不是必要的，甚至产生负面影响。

去除噪声的预处理方式有两部分；第一部分去除由肌肉运动产生的基线噪声干扰，处理方法是利用时延滑动平均滤波器（Moving average filter）进行处理[2]；第二部分为去除VAG信号中的噪声，有匹配追踪去噪，小波滤波方法以及提出的一种以最小能量化为原则的自适应滤波器模型。

骨关节疾病治疗中应用计算机辅助技术的分析目的：分析计算机辅助技术在骨关节疾病治疗中的应用效果，从而为疾病的治疗提供新的思路和方法。

方法：以我院在2012年12月-2013年12月收治的100例骨关节疾病患者作为研究对象，采用医学CT/MRI对其骨骼进行扫描，并通过计算机辅助技术对骨关节解剖结构建立模型，然后使用CAD软件准确分析上述解剖模型，并通过快速成型技术制作出骨关节的原型，进而与实物原型进行对比分析，最后将上述模拟数据输入到计算机中对整个外科手术过程的设计、演练以及合适固定材料进行优化选择，从而对骨关节的手术过程进行准确设计并实施。

结果：通过计算机辅助技术，16例髋关节脱臼患者术后髋关节包容恢复至正常及其功能也恢复良好；20例前后交叉韧带损伤的患者术后膝关节的功能恢复良好；23例骨关节畸形患者术后其畸形关节解剖功能和外形恢复良好；25例骨折患者在术后5个月左右骨折基本愈合；16例行内固定重建肿瘤切除术后并发骨缺损的患者，在术后对患者进行定期随访发现患者治疗情况好转，并未出现内固定器械的断裂以及肿瘤的复发等情况。

结论：计算机辅助技术对多种骨关节疾病的治疗过程方案的个性化设计、实施以及功能重建等方面具有重要的价值。

标签：骨关节疾病；计算机辅助技术；数字化骨科手术随着医疗时代的不断进步，借助现代科学技术手段将是外科手术的应用与发展的必然趋势，这是由于人体自身的思维和能力是有限的[1]。

为了分析计算机辅助技术在骨关节疾病治疗中的应用效果，从而为疾病的治疗提供新的思路和方法，本文以我院在2012年12月-2013年12月收治的100例骨关节疾病患者作为研究对象，分析计算机辅助技术在骨关节疾病治疗过程中的应用效果。

现将其结果报告如下：1 资料与方法1.1 资料以我院在2012年12月-2013年12月收治的100例骨关节疾病患者作为研究对象，其中男性患者54例，女性患者46例，最大年龄为68岁，最小年龄为7岁，其平均年龄为（33.4 ± 1.7）岁。