临床医生和其他健康保健提供者目前正在将越来越多的连续和复杂的决策基于一个非常大量的复杂的数据收集的各种异构数据源,常常产生异步。这是复杂的,越来越多的新的诊断和监测装置进一步凸显日益增长的数据流的潜力以及诊断和治疗多个病人的挑战。可以说,有很多隐藏的知识在不同的临床数据,如图像、生理信号,以及其他不能被人眼快速提取。在过去的十年中,需要计算方法,特别是信号和图像处理算法,分析这些复杂的数据集,为卫生保健提供者提供建议和/或预测进一步强调。然而,由于数据的规模和复杂性产生的监控和成像系统,需要更有效的方法从这些图像中提取知识没有相同的速率增长。当然,这将阻碍临床决策支持系统的开发。

这个特殊问题的计算和数学方法在医学上是一个简短的更新和进步方法的现状和方法在生物医学信号与图像处理方法用于临床决策支持系统。给出的计算方法在这个特殊问题涉及广泛的算法方法应用于广泛的临床应用。

本文通过x李等人提供了一个系统来识别模式识别卒中后轻度认知障碍患者的工作记忆与负载有关ERP可能提高我们的评估的一些长期影响中风。e .天鹅等人提出一个方法来处理CT图像为了发现肺结核以更有效的方式。f·李和f . Porikli给他们的方法的描述,允许跟踪正交肺肿瘤的x射线。本文通过n在等人提出了一种计算机辅助检测乳腺密度的方法更准确检测乳腺癌。本文还提出了一种可视化的方法其他乳房解剖区域在乳房x光检查。h .江泽民等人提供一个混合方法,基于水平集方法,提取的胰腺CT扫描的图像可能临床应用CT用于检测胰腺的潜在损失。m .江泽民等人的研究着重于支持向量回归的参数优化解决逆心电图问题,而H.-T。吴等人提出的量化研究的结果之间复杂的波动的rr间隔系列和photoplethysmography振幅系列。这两种方法可能会广泛影响新的病人生理诊断方法。Y.-W的论文发表。陈等人关注的计算机辅助诊断和量化肝硬化肝脏基于形态学分析和机器学习。 I. Cruz-Aceves et al. present their unsupervised cardiac image segmentation that applies multiswarm active contours with a shape prior. Finally, the paper by H. Jiang et al. provides a liver segmentation method, based on snakes model and improved GrowCut algorithm that is applied to abdominal CT images.

随着越来越多的先进的成像和监测系统的设计,预计这些系统产生的算法来处理数据需要相应的进化。这些新方法不仅可以帮助提取新知识可能不容易通过当前的传统解释,还为提供快速预测信息协助卫生保健提供者做出更明智的决定。所示的文件在这个特殊的问题,这些改变需要解决生产数据的大小和复杂性。丰富的机会和挑战。

Kayvan Najarian
凯文·r·沃德
Shahram Shirani