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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
医学影像技术论文范文
在日常学习、工作生活中，大家都经常接触到论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。你写论文时总是无从下笔？以下是我帮大家整理的医学影像技术论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
【摘要】 医学图像在临床应用或科研中的物理问题、算法和软硬件设计操作等，是医学物理学的重要分支。医学影像是人体信息的载体，可用于教学和科研、治疗和疾病诊断。
治疗中的医学影像可以用于制定治疗计划、在治疗过程实施影像监督，以及通过对治疗监督是采集的数据的图像重建实现对治疗计划的验证。当前医学影像的世界前沿是功能成像
主要内容是对人的生理功能和心理功能成像。这些成像方法和技术的发展以及在医疗界中的广泛使用，必将引起医学领域研究和新的治疗方案的革命。
【关键词】 医学影像；影响物理；成像技术
1引言
人体成像包括对健康人的成像和对病人的成像，对于前者的成像主要用于科研和教学，后者主要用于医学临床诊断和治疗。医学影像物理和技术是医学物理学的重要分支，研究的对象包括了所有人体成像。
目前临床广泛使用的模态按照成像时使用的物质波不同，分为X射线成像、γ射线成像、磁共振成像和超声成像。
2对目前各种医学成像模态现状的分析
2.1X射线成像
X射线成像模态分为平面X射线成像和断层成像。人体不同器官和组织对X射线的吸收可以用组织密度进行表征，因此，可以利用平面x射线、x射线照相术对人体内脏器官和骨骼的损伤和病灶进行诊断和定位
同时也把胶片带进了医学领域。随着x射线显像增强技术的发展，x射线的血管造影术和其他脏器的专用x线机相继诞生，扩大了x射线成像的应用范围。平面x射线成像的未来发展方向是数字化的x光机技术其中，x线机是全世界的发展方向，但是其价格使得大多数用户望而怯步。
作为传统影像技术中最为成熟的成像模式之一的x射线断层成像，其速度对于心脏动态成像完全没有问题，加上显像增强剂，还可以对用于血管病变及其血脑屏障是否被病灶破坏进行检查，属于功能成像的范畴。当前，三维控件x射线断层成像的实验室样机已经问世，将会为x射线成像带来新的生命力。
2.2核磁共振成像
目前，各种各样的核磁共振设备产品已经大量进入市场。核磁共振成像集中体现了各种高新技术在医学成像设备中的应用。目前核磁共振主要应用包括人脑认知功能成像，用于揭示大脑工具机制的认知心理实验测量。
2.3核医学成像
核医学成像包括平面和断层成像两种方式。目前，以单光子计算机断层成像和正电子断层成像为主，为动物正电子断层成像主要是用于基础研究，而平面的γ相机已经处于被淘汰的水平。
核医学成像设备可以定量地检测到由于基因突变而引起的大分子运动紊乱继而引起的脏器功能变化，例如代谢紊乱、血流变化等。这是其他设备如超声波检查不可能完成的任务。
这就是临床医学上所说的早期诊断，核医学影像设备能够快速发展归功于此。但是核医学成像存在空间分辨率差、病理和周围组织的相互关系很难准确定位的确定，因此，还需要医学物理工作的不懈努力。
2.4超声波成像
超声波是非电离辐射的成像模态，以二维成像的功能为主，也包括平面和断层成像两类产品。超声波成像由于其安全可靠、价格低廉，多以在诊断、介入治疗和预后影像检测中得到发展。
目前，超声波设备已有超过x射线成像的势头。同样，超声波成像也存在一定的缺点，如图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员等。
3关于医学软件问题
3.1基本情况分析
成像的硬件设备要完成功能离不开医学软件的支持，对于这些医学软件按照和硬件设备的关系，可分为三个层次：
第一层，工作和硬件紧密结合的软件。主要功能是负责成像设备的运动控制，对数据的采集，图像预处理和重建，完成数据分析。
第二层，主要负责对医疗器械产生的数据进行分析、处理软件。这种软件的应用需要来自医学物理人员，软件编程人员和医生三方的合作，目前，由于我国还没有建立这种三方合作机制，这类软件应用情况明显滞后。
第三层，主要功能是完成医学信息的整合的软件，用于医疗过程中医疗信息，医学工作的管理。例如PACS。这种软件也需要医生的参与，但是并没有依赖性。
3.2PACS
PACS是医疗发展信息化的体现，是医学影像技术集成管理和开拓影像资源应用范围的重要技术手段。PACS将医学影像中的各种软件和图像工作站连接起来，使之成为局域网中的节点，实现了资源的共享。不同科室的医生在完成对病人的信息收集和诊断后可以完成信息的录入。还可以利用商业设备上采集的数据运用于病人的诊疗中，结合数据和医学影像，对诊断信息综合处理，以此提高诊断的准确率。
4医学影像物理和技术学科今后的发展
虽然存在各种不同的医学影像模态，但是目标只有一个，即为了更好的进行医学研究诊断，随着物理和计算机技术的发展，医学影像技术会随之提高。为了更好的为医疗服务，在今后的发展中，医学影响物理和技术学科还需在以下几方面继续努力。
第一，用于成像的物质波产生装置还需要不断进行提升，为更好的满足成像需求，在提高波源产生物质波的同时，还需要改变物质波的束流品质；
第二，将物质波和人体组织发生相互作用的规律模型化，为减少误诊率和定位误差，把模型参数的最佳化，改善从影像中提取信息的质量和速度。同时努力消除探测中的噪声和伪影；
第三，把探测的信号收集，放大、成形实现数字化；
第四，为满足影像诊断和治疗中的监督需要，高质量的实现图像重建和显示等。
在科学技术方面，开展医学影像在脑功能成像研究中的应用、临床诊断中的应用等，有利于拓宽医学影像的市场。
5结语
本文介绍了当今主流的几种医学成像技术，对各种成像方式的优缺点进行了阐述，对日后医学影像物理和技术的发展提出了自己的看法，希望能为那些为医疗服务的工作者们提供一些参考。随着医学影像物理和技术的不断进步，医疗服务行业的科学化加速发展。
参考文献
[1]黄浩，施红，陈伟炜，俞允，林多，许茜，俞向梅，洪全兴，魏国强.医学影像技术学专业教育的问题与思考[J].教育教学论坛.2013（11）
[2]彭文献，黄敏，罗敏.基于岗位需求培养医学影像技术学生专业意识的探讨[J].浙江医学教育.2011（03）
【摘 要】随着科学技术的进步，医学影像技术在医疗领域中的地位将更为重要。本文谈了医学影像技术发展史，总结了近年来取得的新进展。
【关键词】医学影像技术
医学影像技术主要是应用工程学的概念及方法，并基于工程学原理发展起来的一种技术，其实医学影像技术还是医学物理的重要组成部分，它是用物理学的概念和方法及物理原理发展起来的先进技术手段。医学影像信息包括传统X线、CT、MRI、超声、同位素、电子内窥镜和手术摄影等影像信息。它们是窥测人体内部各组织，脏器的形态，功能及诊断疾病的重要方法。随着医疗卫生事业的.发展，以胶片为主要方式的显示、存储、传递X-ray摄像技术已不能满足临床诊断和治疗发展的需求，医疗设备的数字化要求日益强烈，全数字化放射学、图像导引和远程放射医学将是放射医学影像发展的必然趋势。
1 传统摄影技术在摸索中进行
1.1 计算机X线摄影
X射线是发展最早的图像装置。它在医学上的应用使医生能观察到人体内部结构，这为医生进行疾病诊断提供了重要的信息。在1895年后的几十年中，X射线摄影技术有不少的发展，包括使用影像增强管、增感屏、旋转阳极X射线管及断层摄影等。但是，由于这种常规X射线成像技术是将三维人体结构显示在二维平面上，加之其对软组织的诊断能力差，使整个成像系统的性能受到限制。从50年代开始，医学成像技术进入一个革命性的发展时期，新的成像系统相继出现。70年代早期，由于计算机断层技术的出现使飞速发展的医学成像技术达到了一个高峰。到整个80年代，除了X射线以外，超声、磁共振、单光子、正电子等的断层成像技术和系统大量出现。这些方法各有所长，互相补充，能为医生做出确切诊断，提供愈来愈详细和精确的信息。在医院全部图像中X射线图像占80%，是目前医院图像的主要来源。在本世纪50年代以前，X射线机的结构简单，图像分辨率也较低。在50年代以后，分辨率与清晰度得到了改善，而病人受照射剂量却减小了。时至今日，各种专用X射线机不断出现，X光电视设备正在逐步代替常规的X射线透视设备，它既减轻了医务人员的劳动强度，降低了病人的X线剂量；又为数字图像处理技术的应用创造了条件。随着计算机的发展数字成像技术越来越广泛地代替传统的屏片摄影现阶段，用于数字摄影的探测系统有以下几种： (1)存储荧光体增感屏[计算机X射线摄影系统(computer Radiography.CR)]。
(2)硒鼓探测器。(3)以电荷耦合技术(charge Coupled Derices.CCD)为基础的探测器 。(4)平板探测器(Flat panel Detector)a：直接转换(非晶体硒)b：非直接转换(闪烁晶体)。这些系统实现了自动化、遥控化和明室化，减少了操作者的辐射损伤。
1.2 X-CT
CT的问世被公认为伦琴发现X射线以来的重大突破，因为他标志了医学影像设备与计算机相结合的里程碑。这种技术有两种模式，一种是所谓“先到断层成像”(FAT)，另一种模式是“光子迁移成像”(PMI)。
1.3 磁共振成像
核磁共振成像，现称为磁共振成像。它无放射线损害，无骨性伪影，能多方面、多参数成像，有高度的软组织分辨能力，不需使用对比剂即可显示血管结构等独特的优点。
1.4 数字减影血管造影
它是利用计算机系统将造影部位注射造影剂的透视影像转换成数字形式贮存于记忆盘中，称作蒙片。然后将注入造影剂后的造影区的透视影像也转换成数字，并减去蒙片的数字，将剩余数字再转换成图像，即成为除去了注射造影剂前透视图像上所见的骨骼和软组织影像，剩下的只是清晰的纯血管造影像。
2 数字化摄影技术
数字X射线摄影的成像技术包括成像板技术、平行板检测技术和采用电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术。成像板技术是代替传统的胶片增感屏来照相，然后记录于胶片的一种方法。平行板检测技术又可分为直接和间接两种结构类型。直接FPT结构主要是由非品硒和薄膜半导体阵列构成的平板检测器。间接FPT结构主要是由闪烁体或荧光体层加具有光电二极管作用的非品硅层在加TFT阵列构成的平板检测器。电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术结构上包括可见光转换屏，光学系统和CCD或CMOS。
3 成像的快捷阅读
由于成像方法的改进，除了在成像质量方面有明显提高外，图像数量也急剧增加。例如随着多层CT的问世，每次CT检查的图像可多达千幅以上，因此，无法想象用传统方法能读取这些图像中蕴含的动态信息。这时在显示器上进行的“软阅读”正在逐渐显示出其无可比拟的优越性。软拷贝阅读是指在工作站图像显示屏上观察影像，就X线摄影而言这种阅读方式能充分利用数字影像大得多的动态范围，获取丰富的诊断信息。
4 PACS的广阔发展空间
随着计算机和网络技术的飞速发展，现有医学影像设备延续了几十年的数据采集和成像方式，已经远远无法满足现代医学的发展和临床医生的需求。PACS系统应运而生。PACS系统是图像的存储、传输和通讯系统，主要应用于医学影像图像和病人信息的实时采集、处理、存储、传输，并且可以与医院的医院信息管理系统放射信息管理系统等系统相连，实现整个医院的无胶片化、无纸化和资源共享，还可以利用网络技术实现远程会诊，或国际间的信息交流。PACS系统的产生标志着网络影像学和无胶片时代的到来。完整的PACS系统应包含影像采集系统，数据的存储、管理，数据传输系统，影像的分析和处理系统。数据采集系统是整个PACS系统的核心，是决定系统质量的关键部分，可将各种不同成像系统生成的图象采入计算机网络。由于医学图像的数据量非常大，数据存储方法的选择至关重要。光盘塔、磁带库、磁盘陈列等都是目前较好的存储方法。数据传输主要用于院内的急救、会诊，还有可以通过互联网、微波等技术，以数据的远距离传输，实现远程诊断。影像的分析和处理系统是临床医生、放射科医生直接使用的工具，它的功能和质量对于医生利用临床影像资源的效率起了决定作用。综上所述，PACS技术可分为三个阶段，(1)用户查找数据库；(2)数据查找设备；(3)图像信息与文本信息主动寻找用户。
5 技术——分子影像
随着医学影像技术的飞速发展，在今天已具有显微分辨能力，其可视范围已扩展至细胞、分子水平，从而改变了传统医学影像学只能显示解剖学及病理学改变的形态显像能力。由于与分子生物学等基础学科相互交叉融合，奠定了分子影像学的物质基础。Weissleder氏于1999年提出了分子影像学的概念：活体状态下在细胞及分子水平应用影像学对生物过程进行定性和定量研究。
分子成像的出现，为新的医学影像时代到来带来曙光。基因表达、治疗则为彻底治愈某些疾病提供可能，因此目前全世界都在致力于研究、开创分子影像与基因治疗，这就是21世纪的影像学。 新的医学影像的观察要超出目前的解剖学、病理学概念，要深入到组织的分子、原子中去。其关键是借助神奇的探针--即分子探针。到目前为止，分子影像学的成像技术主要包括MRI、核医学及光学成像技术。一些有识之士认为；由于诊治兼备的介入放射学已深入至分子生物学的层面，因此，分子影像学应包括分子水平的介入放射学研究。
6 学科的交叉结合
交叉学科、边缘学科是当今科学发展的趋势。影像技术学最邻近的学科应为影像诊断学。前者致力于解决信息的获取、存储、传输、管理及研发新的技术方法；后者则将信息与知识、经验结合，着重于信息的内容，根据影像做出正常解剖结构的辨认及病变的诊断。两者相辅相成，互为依托。所以，影像技术学的发展离不开影像诊断学更密切地沟通与结合将为提高、拓展原有成像方式及开辟新的成像方式做出有益的贡献。医用影像诊断装置用于详细地观察人体内部各器官的结构，找出病灶的位置毫克大小，有的还可以进行器
官功能的判断 。还有医用影像诊断装备情况，已成了衡量医院现代化水平的标志。
7 浅谈医学影像技术的下一个热点
医疗保健事业在经济上的窘迫使得90年代以来，成为一个没有大规模推广一种新的影像技术的、相对沉寂的时期，延续了一些现有影像技术的发展，使得他们中至今还没有一种影像技术能对影像学产生巨大的影响。随着科技的发展，最近逐渐发展起来的一批有希望的影像技术。如：磁共振谱(MRS)，正电子发射成像(PET)单光子发射成像(SPECT)，阻抗成像(EIT)和光学成像(OCT或NRI)。他们有可能很快成为大规模应用的影像技术，将为脑、肺、乳房及其他部位的成像提供新的信息。
7.1 磁源成像
人体体内细胞膜内外的离子运动可形成生物电流。这种生物电流可产生磁现象，检测心脏或脑的生物电流产生的磁场可以得到心磁图或脑磁图。这类磁现象可反映出电子活动发生的深度，携带有人体组织和器官的大量信息。
7.2 PET和SPECT
单光子发射成像(SPECT)和正电子成像(PET)是核医学的两种CT技术。由于它们都是接受病人体内发射的射线成像，故统称为发射型计算机断层成像(ECT)。ECT依据核医学的放射性示踪原理进行体内诊断，要在人体中使用放射性核素。ECT存在的主要问题是空间分辨率低。最近的技术发展可能促进推广ECT的应用。
7.3 阻抗成像(EIT)
EIT是通过对人体加电压，测量在电极间流动的电流，得到组织电导率变化的图像。 目的在于形成对体内某点阻抗的估计。这种技术的优点是，所采用的电流对人体是无害的，因而对成像对象无任何限制。这种技术的时间分辨率很好，因而可连续监测实际的应用，已实现以视频帧速的医用EIT的实验样机。
7.4 光学成像(OTC或NIR)
近期的一些实质性的进展表明，光学成像有可能在最近几年内发展成为一种能真正用于临床的影像设备。它的优点是：光波长的辐射是非离子化的，因而对人体是无伤害的，可重复曝光；它们可区分那些在光波长下具有不同吸收与散射，但不能由其它技术识别的软组织；天然色团所特有的吸收使得能够获得功能信息。它正在开辟它的临床领域。
7.5 MRS
MRS是一种无创研究人体组织生理化的极有用的工具。它所得到的生化信息可与人体组织代谢相关联，并表明它正常组织的方式有差别。目前MRS还没有常规用于临床，但已有大量技术正在进行正式适用。
上述的几个先进的技术，究竟哪一个能成为医学影像技术的热点，我们认为应要有最大效益、安全和经济是最为重要的。在逝去的20世纪，医学影像技术经历了从孕育、成长到发展的过程，回顾过去可以断言它在防治人类疾病及延长平均寿命方面是功不可没的。在一切“以人类为本”的21世纪中，人们将继续用医学影像技术来为人们的健康服务。
随着我国的医学影像技术在临床上越来越广泛的应用，医学影像技术的规范化也在不断的完善。下面是我为大家整理的医学影像 毕业 论文，供大家参考。
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 通过更新实践教学内容、改革教学组织 方法 ,继承和发扬传统教学的优良传统,充分利用医学模拟教学,改革医学影像检查技术的实践教学模式。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像检查技术; 教学方法 ;研究
医学影像检查技术的教学，是以讲解X线、CT、MRI、超声、影像核医学检查技术及X线照片冲洗技术、放射诊断影像质量管理等知识为基础，以培养学员专业操作技能为前提,其重点是提升学员专业思维及操作能力。当前，面对新形势下人们的法制意识、医疗保健知识的不断增强，更加要求医疗人员对患者的检查、诊断及治疗，在借助各种先进的检查、诊疗设备的条件下，具有高超、娴熟的操作技巧和准确的综合判断能力，以减少、杜绝医疗事故的发生。这不仅是全体医务工作者面临的重任，更是即将走出校门的准医务工作者所面临的巨大挑战。而教学质量的优劣将直接影响到医学影像技术专业人员的综合能力。为此，我们医学影像系通过改进教学模式，利用先进的医疗及教学设备和采用多媒体教学及模拟训练的方式，侧重学员实践能力的培养，使他们在进入临床前就掌握了教学大纲所要求的理论知识和操作能力，取得了很好的效果。
1资料与方法
参加本次教学模式改革的是张家口 教育 学院08级医学影像系三个班级，其中：08医学影像技术专业44人、08分院医学影像技术专业49人、08级影像设备管理及维护专业39人。作为对照的是张家口教育学院07级医学影像三个班级，其中：07医学影像技术专业一班40人、07级医学影像技术专业二班17人、07分院医学影像技术专业46人，采用旧的课堂教学为主的教学模式。教学改革的重点突出医学影像技术专业课的理论知识与操作实践相结合，分为两部分。
1.1课堂教学采用多媒体手段，由教师制作PPT课件，做到图文并茂、生动有趣，充分利用医院的各种影像临床病案资料，采用启发式、讨论式、直观式形象教学法、发现教学法、任务驱动式教学法等方法，达到使用学生由被动学习转变为主动学习，以提高学生学习的主动性、积极性。临床见习示教，则组织学生到本院实训室、附属医院影像科参观、见习、模拟示教。如在讲完总论以后，安排学生到医院见习，结合理论，建立直观印象，消除神秘感，提高学生对专业的热爱、崇高责任感和自豪感，从而提高学生学好本专业的极积性和自觉性。
1.2适当增加实训教学时间模拟实训教学为学生实训提供了可靠的保证。学生操作实训机，模拟各部位的扫描过程，既加深了对理论的理解又提高了操作技能[1]。临床实训教学，集中一段时间将学生安排到教学医院，开展技能实训，按照详细周密的安排，学生到医院影像科在带教老师指导下进行实训。一方面学生亲临实际的岗位环境，感受岗位气氛，增强学生的道德感、责任心，激发了学习热情，另一方面增加实际的操作机会，学得好、掌握得快[2]。表108级医学影像系各班的教学安排
2结果
对于08级和07级各专业班分别进行理论笔试考试及实践能力测试，同时要求教师对学生的综合能力进行整体评价，取各班平均分，进行比较。
2.1通过教学改革，08级各专业班实践及笔试平均成绩均高于07级各专业班，并且教师对学生的整体综合能力评价高于07级各专业班，学生对自己的技术能力信心十足，游刃有余，在医院实践中可以熟练操作，即使遇到不常见的病例，通过自己扎实的理论实践知识仍可以很快接受新的知识，融会贯通。
2.208医学影像技术专业班的实践及笔试平均成绩高于08分院医学影像技术专业班和08级影像设备管理及维护专业班。
通过学生各门课程成绩综合分析，教学改革后学生成绩和能力明显提高，且成绩与实训情况有正比的关系，有实训安排的班级考试成绩明显高于无实训的班级，实训时间长的班级考试成绩明显高于实训时间短的班级。表308级各班学生平均成绩表 表407级各班学生平均成绩表
3讨论
从影像技术专业学生成长为一名合格的医生需要大量的实践、技能锻炼、 经验 积累和专业思维的培养。影像技术专业医学生的专业素质提高才是教学的最终目的，为实现医学教育的培养目标,适应社会发展的需求,实践教学的改革势在必行。以往的影像检查技术教学侧重于理论知识的讲解，教学方法上是以教师为中心，课堂为中心，书本为中心，教师只管教，学生只是做笔记，这种填鸭式教学，学生是被动学习，目的也是应付考试，忽视了操作技能的提高，不利于学生能力的培养，使学生从事临床工作后感到力不从心。我们通过教学改革，改变传统教育中重理论轻实践的倾向，加强理论教学与实际操作的有机结合，激发学生的学习兴趣及创造力，提高整体教学水平，取得了较好的成绩[3]。
通过多媒体教学软件制作，既可使学生获得对于解剖结构的清晰直观的立体图像，图文并茂，形象生动。也极好地调动了学生的学习兴趣，给学生在课后留下难忘的印象。我们把多媒体作为一种教学辅助手段，选择教材中的重点、难点，融合常见病多发病的典型病例，通过多媒体形式表现出来，使学生更易于掌握那些不易理解、不易用语言描述的知识。采取以问题为中心的教学方法，培养学生的自学能力和创造力[4]。
另外我们提倡医学模拟教育[1]，医学模拟教育是通过实践技能培训、医学模拟中心乃至模拟医院的方式将医学模拟设备应用于影像技术专业技术实践教学,倡导以贴近医院的真实环境和更符合医学伦理学的方式开展实践和考核。我们有完整的影像设备，例如：影像检查技术及放射X线室，数字成像及PACS室，影像设备室，影像诊断阅片室，CT操作室,设备储藏室;超声诊断室，通过模拟教学，既解决了病员相对不足的问题，又给学生提供了系统完善的操作机会。
实践教学是医学教育的重点和难点,更多的研究和探索适应发展需要的教学模式是推动医学教育发展的动力。医学影像检查技术是一门应用性的学科，培养学生的动手能力和解决实际的能力是教学的关键，提高教师队伍的整体素质及责任心，把临床带教教学作为重点，组织教学大查房、各种教学研讨会，加强教学管理和推进新的教学方法，狠抓教学执行和质量监控，制定完善的 规章制度 、科学的教学质量标准和实践教学评价指标体系，加强教学过程管理,严抓教学执行和质量监控 措施 的落实。临床教学过程中，经常会遇到患者不让实习学生“碰”的尴尬处境,涉及到患者隐私的医疗活动时,情况更严重，带教教师通过做患者的思想工作取得配合，尽量多给学生提供实践操作机会，同时监督操作的每一个步骤，以防止对患者造成不必要的伤害。
通过增加模拟实践技能培训及临床见习实习，使学生尽可能多的掌握技术操作技能，满足未来就业的需要，只有灵活运用所学知识，使理论与实际相结合，把理论知识转化为相应的技巧和能力，才能形成稳固的知识结构，为将来的独立工作打下良好的基础。
医学影像毕业论文文献
1王长远,秦俭,王晶,等.医学模拟教育的发展状况\[J\].中国基层医药,2007,14(1):170-171.
2郭劲松,张东华,薄红,等.临床技能模拟训练中心的建立和实践探索\[J\].中国高等医学教育,2006,20(10):77-79.
3袁力,赵遵强,袁聿德,等.高等医学影像教育课程设置与改革\[J\].医学影像学杂志,2003,13(5):373-375.
4袁力,刘林祥,冯圣平,等.高等医学院校医学影像教育办学模式的国际比较\[J\].医学与哲学,2003,24(8):57-59.
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 随着医学影像技术在临床上的广泛应用，医学影像技术的规范化问题愈益突出。从医学影像技术队伍素质的提高、医学影像网络工作系统的数字化建设以及医学影像学诊断 报告 的书写等方面，就医学影像技术规范化建设进行探讨。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像技术;诊断;规范化
医学影像技术规范化是指医学影像诊断合乎一定的标准，即利用医学影像检查手段使其诊断水平不断提高，它要求根据设备和仪器条件合理地开展检查项目，并且在一定时期内达到一定的水平或质量标准，最终目标是提高诊断率，减少漏、误诊，并在最大限度内满足患者需求，但我国地域辽阔，医疗资源分布不均衡，不同医院的医学影像技术设备和水平有较大差异，即使在同一医院也可能使用多种型号的检查设备。为了进一步提高医学影像诊断水平，准确可靠地为临床提供看得懂、能理解的诊断依据，因此，加强医学影像技术的规范化建设就势在必行。
1 提高医学影像技术队伍素质
医学影像设备不断更新换代，且周期越来越短，建立在高新影像设备之上的影像学正发生着巨变，不断更新的设备所涵盖的知识范围，应用时的工作原理、性能无不涉及广博的计算机领域和工程学领域的知识。传统意义上的影像科技人员，无论老中青，都要从零开始，逐步地熟悉、掌握以致精通这门新的数字影像技术，也就是说，要从陈旧的工作模式转为更为开放的、多元化的医技理念。树立新的医技理念，至少应从以下几方面着手。首先，应抓紧时间快速提高自身英文的听、说、读、写、译的能力。数字化设备无论是界面显示还是操作使用提示，无论是部位选择还是投照方式，以及后处理内容均为英文显示，英语既是基础更是工具，同时，随着我国医学事业的发展，与国内外的学术交流将更加频繁，对先进技术与设备的引进速度也将加快。只有不断提高英语水平，才能进一步进行图像处理功能等方面的应用和开发，合理、高效地使用新设备。其次，要多阅读一些有关IT网络、计算机信息技术的专业或通俗刊物，了解网络的运作，对图像的摄取、删除、处理、传递、存储及打印等概念要清晰明了，并在与编程和网络工程师的合作中积累和丰富这一领域的知识。再次，不断完善影像诊断知识结构。人体各部位的解剖结构、生理、病理及病理演变，其图像在监视器上的显示与相关诊断所需，其形式和内涵不尽相同，且数字化影像各参数具有可调节性、大宽容度，如何使体位设计更合理、如何在图像的后处理中使感兴趣区真实并具有明确诊断所需的特征，对技师的影像学知识和诊断学知识的综合应用，提出了更高的要求。
2 建立医学影像网络工作系统
随着数字化时代的到来，医学影像学这门综合性学科开始逐步从影像投照、成像、阅片、报告书写以及远程会诊诸环节进入全面数字化的崭新时代。比如，近年来先进的彩色多普勒超声检查仪的引进和临床应用，拓宽了超声检查范围、服务对象，超声影像、诊断信息和工作量成倍增长，而原有的手写报告、热敏打印图像、人工病案存档、检索查询、工作量统计等，明显影响了工作效率和服务质量，不能更好地为教学、科研和患者的诊疗服务。这一切对于医学影像网络工作系统的建立与完善提出了现实的要求。医学影像室作为医院的医技科室，与患者和临床科室有着密切联系。这种联系简单地表达为患者和临床科室申请单的请求与影像室检查报告单的答复。影像室从接收申请单到发出检查报告单是一个有序的过程，每项工作的效率和服务质量及其之间的衔接良好与否，将反映影像室整体的工作效率、服务质量和管理水平。这要求从预约登记到发出报告必须实现一体化操作(如图1所示)。
图1 影像网络工作系统流程(略)
影像网络工作系统的建立与临床应用，不仅可以实现患者一般资料—图像采集—诊断报告全部信息的数据化存档，提高诊断水平和服务质量，减少医疗纠纷，而且由于使就诊顺序透明化、公开化和接诊服务的温情化，提高了患者满意度，所以大大有助于和谐医患关系的建立。同时，这一网络的建立也真正体现了医疗信息共享，使患者在一所医院拍摄的X线、CT及MRI图像及诊断意见报告，在远程会诊或转诊到其他医院咨询、会诊或治疗时仍然具有参考价值，不必再作重复检查，这样既节省人力物力，减少医疗资源的浪费，也可减少患者的经济负担，数字化的进程使接诊到发报告的时间大大缩短，从过去的隔日到目前的2 h，甚至0.5 h，而工作量的不断增加又是每个医院所面对的。减少患者的等待时间已经成为衡量医疗服务质量的一个重要标准，要做好这一点除了发挥设备优势外，尽量缩短各环节的耗时，利用信息的传递，使每个环节运作流畅尤为重要。
3 完善医学影像学诊断报告
3.1 基本程序规范化 医学影像学诊断报告是临床医生诊断和确定治疗方案的重要依据之一，又是重要的医疗文件。报告书写的质量代表科室的诊断水平，也代表整个学科的水平以及发展的程度。这就要求医学影像科室人员要通过审阅病历，了解病情，全面观察，系统分析，结合临床进行鉴别、对照、综合，写出报告做出结论。
3.2 基本格式规范化 医学影像学诊断报告书的格式是一种形式，它反映的内容必须要符合质量保证与质量控制要求。纵观目前国内外的诊断报告书，形式各种各样，大小与繁简程度也不一致。但是从质量保证与质量控制角度来看，医学影像学的诊断报告书的一般格式应依次包括以下5项内容：一般资料，包括患者姓名、性别、年龄、科别、住院号、病区、病床、门诊号、X线号、CT号、MRI号、DSA号、X片序号、检查日期、报告日期等;检查名称与检查方法或技术;医学影像学表现或讨论部分，如X线所见、CT所见、MH 所见、DSA所见等;医学影像学诊断或印象部分;书写报告与审核报告医师签名。在临床工作中，上述五项内容可具体化为以下几种格式。第一种是从影像征象或讨论到影像诊断或印象的分段描述法。第二种是从影像诊断或印象到影像征象或讨论的分段描述法。第三种是将影像征象或讨论与影像诊断或印象混合描述法。第四种是表格式，是将报告设计成固定的表格。第五种是逐条列项式，是将各项观察的内容按顺序排列，在预留的空白处填写正常、异常或意见等。其中，第二种报告格式是目前采用最多、最常用的一种，因为它满足规范化报告的5项内容，符合检查的标准，是目前公认的标准格式之一。
3.3 基本要求规范化 书写规范化报告内容的总体原则是影像描述简洁，重要的部分或内容先写，回答临床医师的要求;病灶要进行必要的量化及形态影像征象描述;影像检查要进行征象的比较及必要的鉴别诊断，最后要得出影像检查的结论。一般和常规项目要齐全，描述要有顺序，主次要分明，描述部分与诊断结论要保持一致。此外，还要求字迹工整、语句通顺、术语规范。
3.4 注意事项 医学影像报告是一份把病变影像转换成文字、具有法律效力的医疗文件，讲求客观性、科学性、严禁掺杂主观印象，不要武断地单以图像诊断疾病，也不要过于随附临床，故一定要写得确切、客观。这就必须运用规范的影像学术语或解剖学与病理学名称来描绘，不能随便下笔，按个人的 爱好 写。实事求是，不弄虚作假是对医学影像技师的最基本要求。总之，加强医学影像技术的规范化建设已经迫在眉睫，刻不容缓，需要我们从多方面努力。只有这样，才能提高医学影像诊断的准确性，才能更好地服务于临床，造福于患者。
医学影像毕业论文文献
[1] 李晨,杨德民,苗壮,等.超声影像网络工作系统的建立与临床应用[J].中华现代影像学杂志,2005，(12):1078?1080.
[2] 段少银,蔡国祥,叶锋,等.关于医学影像学诊断报告书书写规范化的讨论[J].中华现代影像学杂志,2000，(1):90?91.
[3] 林海波,曹然,叶晖,等.影像技术数字化建设面临的问题[J].现代医院,2004，(6):117?118.
引言
医学影像是涵盖X 线片、超声、CT、核磁共振、介入等多个不同门类的一门新兴医学技术，自1895年伦琴发现X 线片以来，医学影像技术得到迅速发展，在此之前，医生除解剖外，只能依靠触诊了解患者体内情况，但解剖与触诊均具有一定风险。因影像成像原理及采用的检查方法存在明显区别，检查范围也各不相同，且还突出了检查技术。因此，影像技术对于影像诊断具有较强的依赖性，逐渐从根据某一形态变化而诊断向功能、形态、代谢等改变的综合诊断体系方向演变。
一、医学影像技术与医学影像诊断的专业互补性
医学影像诊断离不开医学影像技术的支持，二者之间存在十分紧密的关心。医学影像技术水平的提升及工作层面的拓展需要影像诊断的科学指导，而医学影像诊断水平的提升同样需要高水平的医学影像技术作为保障。只有通过医学影像诊断及时将结果反馈出来，才能逐步提升医学影像技术水平。由于不同的医学影像技术的成像原理是存在差别的，并且不同的影像学技术的专业性较高，例如超声检查、CT、MRI 等方法各有特点，在临床应用过程中，对检查的结果进行分析与研究，能够发现不同的技术各有优势，但也存在一定的不足和缺陷。对于疾病的诊断，并非通过医学影像技术就能够得出最准确的结论，有时仅通过一种影像学技术就能进行诊断，而采用其他的检查方式则难以检出异常。即使不同的影像学技术都能对一些疾病进行检查，但应当出于对患者经济角度的考虑，选择最为经济且适合的检查方法。
医学影像技术和医学影像诊断在本质上是紧密联系的，并且二者之间相互依赖、相互渗透、相互制约，在相互促进的过程中促进各自的发展。随着当前医学影像技术的不断成熟与发展，医学影像诊断和医学影像及时之间的界限逐渐变得模糊。在整个医疗环境中，随着新业务、新技术、新材料以及性科学的出现及快速发展，使得医学影像诊断与医学影像技术之间实现了有效的融合，这在一定程度上缩短了患者的治疗周期，大大提升了医疗水平。
二、医学影像技术与医学影像诊断的专业独立性
在当前医学影像技术临床应用中，对于专业医师的要求较高，主要包括：第一，要求了解与掌握CT、核磁共振、超声医学及常规放射学等方面的专业操作技能与相关理论知识;第二，了解并掌握有关电子学、基础医学及临床医学等方面的理论知识;第三，在疾病诊断过程中，对各类影像学诊断技术的应用情况及主要作用有一定的了解;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
在当前医学影像诊断应用方面，对于专业医师的要求主要有以下几个方面：第一，熟练掌握现代医学影像学、基础医学及临床医学等方面的专业性知识;第二，在对临床疾病患者的诊断过程中，对多种影像诊断技术熟练应用;第三，能够深入了解并熟悉与医学影像方 面相 关的临床技术及知识;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
医学影像技术主要是为临床疾病的影像学诊断提供科学的参考依据，并且能帮助专业医师获得准确可靠的影像学信息与知识，从而为疾病的诊断及治疗提供极为关键的依据。医学影像诊断工作则主要是为了对医学影像技术中提供的各方面信息作出观察与分析，并对这些信息进行归纳与 总结 ，从而得出最为客观、公正的影像学诊断结论。
三、结束语
综上所述，医学影像技术与医学影像诊断互为一个整体，前者离不开后者的支持，而后者在临床中的应用效果则依赖于后者。医学影像诊断技术在临床应用过程中与医学影像诊断相互促进、相互制约。因此，医学影像技术工作人员和影像诊断人员应当严格依据相关标准执行质量控制及质量管理，逐步提升临床医疗诊断效率及水平，在进一步减轻患者就诊痛苦的同时，将医学影像学的临床应用价值充分发挥出来。
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不可以。经济类本科毕业论文的实证结果要么不显著，要么显著的部分低于20%的显著程度，在学术上很没有说服力，会影响论文通过。综上，经济类本科毕业论文10%显著性水平是不可以用得，不否和要求。
论文中显著性水平标注方法：（1） 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。（2）用该平均数依...
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:
FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合
论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放
最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：
定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层
top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作
top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：
大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：
， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制
，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明
，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%
BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation
EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络
之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度
EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6
论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字
box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)
因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率
结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率
模型训练使用momentum=0.9和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到0.008，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=0.997，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=0.9998，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法
Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了51.0mAP，比NAS-FPN少使用4x参数量和9.3x计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9
论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有3.2x和8.1x加速
论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat
Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的
Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度
figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，
论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显
论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源