模糊诊断模型驱动的DICOM SR关系数据库及其XML表示

随着医疗成像技术的广泛应用，PACS（Picture Archiving and Communication System，医学影像存档和通信系统）的需求已经超越了简单的图像存储和管理，向着智能检索的方向发展。本文的核心研究在于"基于模糊诊断模型的DICOM SR关系数据库"，这是一个创新性的概念，它利用模糊理论来处理医学图像诊断中的不确定性，这在实际临床决策支持中具有重要意义。 模糊诊断模型是针对医学领域复杂性和不确定性的有效工具，它可以捕捉和表达诊断过程中难以精确定义的特征。DICOM SR（Digital Imaging and Communications in Medicine, Structured Report）是一种标准化的报告格式，用于记录和交换医学图像分析结果。通过将模糊理论融入DICOM SR关系数据库，研究人员能够设计出一个能够适应医学图像诊断语言中模糊信息的模型，提高了数据的灵活性和准确性。 该论文提出了一种将含不确定信息的DICOM SR关系数据库转换为XML（eXtensible Markup Language）的方法。XML是一种广泛使用的标记语言，它的结构化特性使得数据更容易被搜索引擎理解和索引。通过这种转换，不仅实现了SR信息的有效表达，还为后续基于语义的医学图像智能化检索提供了坚实的基础。这意味着，未来的医疗信息系统可以根据患者的具体需求和症状，通过理解模糊诊断报告中的语义信息，进行更为精准和个性化的搜索。 作者冯雪和马宗民，作为东北大学信息科学与工程学院的研究人员，他们的工作得到了国家自然科学基金项目的资助，这表明这项研究具有较高的学术价值和实践意义。他们的研究成果不仅提升了医学影像系统的智能化水平，也为医学信息管理和检索领域的未来发展开辟了新的路径。 这篇论文的主要贡献在于提出并实现了一个融合模糊理论的DICOM SR关系数据库，以及其与XML的映射转换方法，这对推动医学图像智能检索技术的发展具有重要的推动作用。这一成果对于提升医学图像数据的可用性和分析效率，优化医疗决策过程，具有显著的实际应用价值。