文献类型：期刊文章

作　　者：赵明珠[1] 张艳[1,2] 朱应燕[1]

Zhao Mingzhu;Zhang Yan;Zhu Yingyan(College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang,Guizhou 550025,China;Research Center of Nondestructive Testing for Agricultural Products,Guiyang University,Guiyang,Guizhou 550005,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025 [2]贵阳学院农产品无损检测工程研究中心,贵州贵阳550005

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：贵州省普通高等学校农产品无损检测工程研究中心资助项目(黔教合KY字[2016]017);贵州省科技厅学术新苗培养及创新探索专项项目(GYU-KJT[2019]-18)。

年　　份：2021

卷　　号：58

期　　号：8

起止页码：20-30

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过疾病的早期筛查,制定针对性治疗方案的精准医疗已成为医学发展的重要趋势。医学影像学检测是实现精准医疗的重要基础。疾病初期无明显表征,采用常规检测方法进行诊断具有一定的局限性,但机体会表现出异常的温度分布,红外热成像技术可以灵敏地检测出温度的变化,因此将其应用于早期疾病检测成为国内外的研究热点。本文首先介绍了当前医学影像学检测手段(如X线检查、超声、磁共振成像)的优缺点,重点介绍了红外热成像技术用于疾病检测的原理;然后对红外热成像技术和先进图像识别技术在早期疾病检测识别领域的国内外现状进行阐述,对比分析了红外热成像技术在早期疾病检测中的优缺点,其优点是无损、快速、准确率高,缺点是所需数据量大、图像处理算法性能差。将红外热成像技术与深度学习相结合对早期疾病进行无损检测,将成为今后的主要研究方向。

关 键 词：成像系统 红外热成像技术 早期疾病检测  无损检测  医学图像识别 深度学习  

分 类 号：R318.5[生物医学工程类]