Ⅰ 常用的醫葯文獻檢索外文資料庫有哪些
1.Pubmed
是醫學,生命科學領域的資料庫,旨在組織、分享科研領域信息。為用戶提供文獻檢索,圖片檢索,影響因子查詢,免費全文下載,國家自然科學基金統計分析等服務
如果是校外沒有這些資料庫賬號，可以從seek68文獻館中找到。而且還省米。
Ⅱ 求一個葯品資料庫大全，最好有條形碼和圖片，謝謝
戊戌數據涵蓋了國內國外各種醫葯品的各種數據。
包括中國葯品注冊，中國上市葯品，仿製葯一致性評價，美國上市葯品，歐盟上市葯品，中國基本葯物目錄，中國醫保目錄，中國臨床試驗，葯物雜質對照品，中國制葯企業庫，美國橙皮書，葯品說明書，ClinicalTrials，中國上市醫療器械，中國生物製品批簽發，歐盟HMA上市葯品，日本橙皮書，日本上市葯品等一系列關於醫葯學的資料庫查詢。
Ⅲ 醫學圖像資料在論文中怎麼應用
醫學論文是傳播精神文明，推進科學發展的載體；是醫學科研和臨床的書面總結；是進行工作總結、交流和提高醫療技術水平的重要工具，醫學論文的質量高低是反映醫學科學水平和動向的重要標志。一篇好的醫學論文，要求具備兩個方面：其一是論文內容的科學性、先進性、實用性；其二是寫作技巧上要文字簡潔、觀點鮮明、圖表恰當。
一.撰寫醫學論文的基本要求
科學性：一篇醫學論文的首要條件是必須有科學性。所謂科學性是指論文所介紹的方法、論點，是否用科學方法來證實，是否經得起實踐的考驗。這就要求： ⑴ 進行科研設計時即有周密的考慮，排除一切對結果可能幹擾的不利因素； ⑵ 要設立必要的對照組，甚至雙盲對照研究； ⑶ 對實驗和觀察的數據，要進行統計學處理； ⑷ 無論理論研究和實驗研究，對其結果的分析要從實際資料出發，得出恰當的結論，切忌空談設想和抽象推理。
先進性（創造性）：論文的先進性，實際上是指這篇論文是否達到一定的科學水平，一篇論文盡管具備了科學性，但不一定是先進的，因為這個工作可能在數年前甚至十幾年前已被別人證實過了，所以醫學論文的先進性，我們可以從兩個方面來衡量，一是理論水平，如原理探討，療效機制等是否有新的突破；二是實踐水平，如診斷水平或治療效果是否高於一般水平及技術操作是否特別先進。但不論是實踐水平或是理論水平的衡量，均應與同類成果當時的現有的水平相比較，如與國外的、國內的、本地的同類課題水平比較才能給予評價。
實用性（應用性）：一是與臨床聯系的課題，二是可重復性。
二.醫學論文的類型
一般醫學刊物中刊用的文章，大致可分為以下幾種類型：述評、論著（論著摘要、實驗研究、診斷技術等），病（例）現報告，臨床病（例）理討論、學術交流、綜述、專題筆談、經驗介紹、講座、簡訊等。
三.醫學論文的基礎結構
醫學論文（論著）的具體撰寫，一般可分為題目、序言、材料與方法、結果、討論、參考文獻等項。
題目：論文的題目必須切合內容而簡明扼要、突出重點，能夠明確表達論文的性質和目的。題目一般都採用主要由名片語成的片語來表達，且標題不宜過長（一般少於 20 字）。
摘要：全文通過什麼方法，得到什麼結果，資料數據，提出有意義的結論（包括陽性及陰性）。具體按四要素來書寫中、英文摘要：目的（ Objectives ）、方法（ Methods ）、結果（ Results ）、結論（ Results ）、結論（ Conclusions ），中英文內容要一致。字數控制在 200 字左右。關鍵詞或主題詞 3 ～ 5 條。英文摘要尚應包括文題、作者姓名（漢語拼音）、單位名稱、所在城市名及郵政編碼。作者應列出前 3 位， 3 位以上加 「et al」 。
序言：過去研究的情況、方法、目的和所獲得的主要成果或特點。這段文字不宜超過 100 ～ 200 字。
材料和方法：這是執行科研的關鍵部分，對於要進行的研究工作，必須按照實際情況，在事先： ⑴ 選擇好合適的即合乎一定條件的、一定數量的研究對象； ⑵ 採用一定的實驗、診斷或治療方法（包括實驗步驟、方法、器材試劑、葯品）； ⑶ 經過一定時期的觀察，相同條件下的對照組，與他人結果比較並綜沖啟消合分析。這部分內容要求簡明准確、材料完整旁臘及可信。
結果：把全部原始資料集中起來，在處理這些原始資料時，應是隨機，客觀地加以分析，不應有意無意地加以挑選。對於一些陰性結果，不必一一列出。盡量組織嚴密，符合邏輯、進行對比觀察。
討論：論文中很重要的部分，其主要任務是探討 「 結果 」 的意義。
討論的主要內容包括： ⑴ 主要的原理和概念； ⑵ 實驗條件的優缺點； ⑶ 本人結果與他人結果的異同，突出新發現、新發明； ⑷ 解釋因果關系，說明偶然性與必然性； ⑸ 尚未定論之處，相反的理論； ⑹ 急需研究的方向和存在的主要問題。
「 討論 」 的內容散知也以精簡為原則，要能講清楚主要的論點，已經談過的不宜在這一節里予以重復。在結論的問題中避免以假設來 「 證明 」 假設，以未知來說明未知，並依次循環推論。
參考文獻：列出參考文獻的目的，在於引證資料（包括觀點、方法等）的來源，不可從別人的論文中轉抄過來。
內部資料，非經正式發表者，一般不作文獻引用，為此一般要求引用文獻者必須用閱讀過的重要的、近年的文獻為准。論著 10 條左右，論著摘要 3 ～ 5 條，綜述 20 條左右。
四.醫學論文的產生過程
選題階段：論文的選題，也即是科研的選題，有時一項科研可產生多篇論文。選題過程一般可分為三步：
初擬題目：在這項工作之前必須手中有信息、資料和設想，當然可以是前瞻性研究或回顧性總結，大致可有以下幾個方面： ⑴ 臨床遇到的罕見病和疑難病例； ⑵ 危重病人的診治經驗； ⑶ 閱讀國內外文獻、參加學術會議受到的啟發，進行技術和方法的移植研究； ⑷ 新葯、新儀器的臨床應用，新的診斷方法及治療經驗； ⑸ 上級布置或招標的題目。在初步考慮擬選題目之後，應進行全面的文獻檢索，避免題目類同、結論陳舊和不符合客觀事實。在別人研究成果基礎上尋找尚未解決的問題作為自己的研究題目。
實驗研究階段：這包括應用國外或國內的先進手段、葯物、手術方法、檢測等進行臨床試用、觀察和隨訪調查，並用動物或正常人作對照試驗，要求詳細記錄各種數據及資料，作為論證和評價成果的依據。
整理、分析資料和總結階段：對以上資料進行統計分析，繪制圖表，臨床分析和比較，得出顯效、有效和生存率、死亡率、發病率等結論，並分析其相互關系，引證文獻作對比。分析成功和失敗的原因及制約因素，並對病因學、流行病學、發病機制進行論證，包括預後的估價。最後對論文作出自我評價，提出有待進一步探討的問題。
撰寫論文階段：該詳則祥，該簡則簡，文字簡練，用語准確，恰如其氛，切忌浮誇和虛構。當然，在產生論文以前，每位作者必須學會文獻檢索，統計學的基礎知識的 X2 檢驗、 T 檢驗、 F 檢驗、相關分析、回歸運算、如何選擇樣本大小等，努力閱讀醫學情報信息和文獻積累，在實踐中不斷總結，逐步提高寫作水平，這樣才能水到渠成寫出真正好的論文。
五.醫學論文撰寫中的常見問題
科研設計的選題與立題問題 標題太長，主題不突出。標題與內容不符，或題目太大而內容貧乏。 標題單調，主題不明確。 關於題目要求： ⑴ 可檢索性； ⑵ 特異； ⑶ 明確； ⑷ 簡短。 命題方法： ⑴ 方法； ⑵ 結論； ⑶ 探討。
關於把 「 構成比 」 當 「 率 」 的概念問題。
在醫學文獻中，我們發現有些作者對患病率、發病率、死亡率、感染率等概念混淆不清。
關於療效的確切評價問題。
只有觀察組沒有對照組：有比較才能有鑒別，醫學研究結果如無適當的對照比較，就難結論。即使有了對照組，若兩者之間沒有可比性，同樣不能得出確切的結論。
以上可見，對照組與實驗組一定在性別、年齡、病情、病期、病型、部位、療程等條件大致相同的情況下，才有可比性，其結果才有科學價值。
病例資料經過有意無意的挑選：有些論文，對所謂 「 資料不全 」 、 「 療程未滿 」 、 「 未隨訪到 」 的病例剔除不計，這樣所得的結果往往比實際療效高，因為若如此剔除，其結果的科學性必然成問題。更有甚者，對一些數據，主觀臆斷地以某種原因為理由加以剔除，完全失去了這次研究的意義。
考核方法和考核指標的科學性不夠。 ⑴ 無明確的客觀指標、僅憑患者主訴進行考核； ⑵ 觀察、研究人員的主觀偏面性； ⑶ 考核標准過低； ⑷ 數據未經統計學處理； ⑸ 考核方法不夠科學。統計學分析的差錯。 ⑴ 對照組的設立（隨機同期對照、歷史性對照、不同地區或醫院的對照交*對照）； ⑵ 隨機化分組（簡單、區組、分層）； ⑶ 盲法（非盲、雙盲）。
以上資料，說明了在考核療效時一定要注意： ⑴ 病例資料的可比性； ⑵ 客觀數據要經統計學處理； ⑶ 考核指標要有嚴格的科學性（可比性、指標不能過低，不能有主觀偏面性等）。圖表的應用問題：圖表是表達研究數據，使之一目瞭然的最簡潔方法。一般來說 「 圖 」 是從 「 表 」 來的，可以使讀者從圖中看出一個大概趨勢和實驗內容。在圖表應用上，可用文字表達的就盡可能不用圖表，必需用的也不宜過多，一般在 4 幅以內。
來 源：創 新 醫 學 網
Ⅳ 圖像數據圖屬於文獻信息資料庫嗎
一) 按對信息收錄的學科範圍劃分
1.綜合性資料庫所收錄信息覆蓋學科範圍廣，涉及多門學科，檢索范圍廣泛。如Web of
Science、中國知網(CNKI)、萬方數據知識服務平台等。
2.專業性資料庫所收錄信升雹息僅展於某一學科領城，專業性強，用於檢索特定專業文獻。
如PubMed/MEDLINE、CA 和中國生物醫學文獻資料庫Chinese BioMedial Literature Database,
以下簡稱CBM )等。
3.專題性資料庫收錄信息僅限於某一特定對象或專題，適用於專題檢索。如中國葯物專利資料庫、GenBank( 核酸序列資料庫)等。
(二) 按收錄信息內容的類型不同劃分
1.文獻型資料庫( literature database) 是指以各類型文獻為內容的資料庫，包括書目資料庫( bibliographic database )和全文資料庫(full-text database )。
書目資料庫是指存儲次文獻信息的資料庫，包括題錄資料庫、文摘資料庫、目錄資料庫等，是信息檢索最常用的資料庫。為檢索者提供文獻出處，檢索結果是文獻的線索而非原文。
如中國生物醫學文獻資料庫(CBM )、MEDLINE 等。
全文資料庫是存儲文獻全文的資料庫，包括圖書全文資料庫、期刊全文資料庫、學位論文全文庫等，是信息檢索中最受歡迎的資料庫。如書生之家數字圖書館、超數字圖書館CNKI、萬方數據知識服務平台等都擁有不同類型文獻的全文資料庫。
2.數值型資料庫( numerical database ) 是存就有關科研數據、教們,包括各種統計教據、實驗數據、臨床檢驗數據等數值型信息的資料庫。如美國國醫學圖書編制的化學物質毒性資料庫RTECS,包含了10 萬多種化學物質的急慢性毒理實驗數據。
3.事實型資料庫( fact database ) 也稱指南資料庫( directory database )，主要存儲某種具體事實、知識數據的非文獻信息源的一般參考性、指示性資料信息，每個條目都是對一個事實確切、完整的描述。如人物資料庫、機構名錄資料庫、產品或商品信息資料庫以及指南庫、術語資料庫等。如美國醫生數據咨詢庫PDQ( Physician Data Query )，為醫生提供腫瘤診斷、治療、預後、臨床研究等詳細資料，相當於一部有關腫瘤的網路全書。
4.圖像資料庫( image database) 是指以圖像、圖面、圖形等為信息主體數據集合。如美國國立醫學圖書館( NLM )的可視人配判計劃資料庫( the visible human project)和哈佛大學醫學院的全腦圖譜資料庫(the whole brain atlas )等。
5.多媒體資料庫( multimedia database) 是存儲數值、文字、表格、圖形、圖吵賣帆像、聲音等多種媒體信息的資料庫，如NLM 的醫學史資料庫( history of medcine )。
Ⅳ 請問江蘇省電子病歷試點醫院都用什麼資料庫啊 謝謝~~！！
電子病歷系統(Electronic Medical Record ，EMR)是以醫學專用軟體，醫院通過電子病歷以電子化方式記錄患者就診的信息，它包括：首頁、病程記錄、檢查檢驗結果、醫囑、手術記錄、護理記錄等等，其中既有結構化信息，也有非結構化的自由文本，還有圖形圖象信息。涉及病人信息的採集、存儲、傳輸、質量控制、統計和利用。在醫療中作為主要的信息源，提供超越紙張病歷的服務，滿足醫療、法律和管理需求。
[編輯本段]用途
一、提高甲級病歷合格率
提高甲級病歷合格率，一方面需要通過各種管理手段以及規章制度來保證，另一方面需要結合各種新技術，通過可行的技術途徑來整合各種資源，明確將職責落實到具體個人，提高醫院對病案質量的管理能力，通過統計、分析、預警、三級質量評定等事前控制手段，能有效的提醒和督促醫務人員按時、按質完成病歷書寫工作。提高病歷甲級率，從而提高醫院提供綜合競爭力。
二、為醫務人員節省出大量的時間，更好的為醫院和患者服務
對於醫生來說，每天要接治多名患者，日常工作中70%的時間由於手工書寫病歷。通過電子病歷系統提供的多種規范化的模板及輔助工具，不僅可以將醫務人員從繁瑣重復的病歷文書書寫工作中解脫出來，集中精力關注病人的診療，而且通過模板書寫的病歷更加完整、規范，同時，還可使醫生將更多的時間用於提高自身的業務水平，收治更多的患者，從而可以提高醫院的經濟效益和醫療水平。
三、提高病案質量
電子病歷系統通過提供了完整、權威、規范、嚴謹的病歷模板，避免了書寫潦草、缺頁、漏項、模糊及不規范用語等常見問題，提高病歷審核合格率， 提高醫院提供綜合競爭力。
四、提高醫療糾紛舉證能力
病歷是具有法律效力的醫學記錄，為醫療事故鑒定、醫療糾紛爭議提供醫療行為事實的法律書證，如遇到法律糾紛時，沒有書寫的內容被視為沒有詢問、檢查，那麼法院將視為過失，這將對醫院造成很大的被動，甚至是損失。通過符合規范的病歷記錄，避免了語義模糊、書寫潦草、缺頁、漏項等問題，減少了可能出現的會對醫院各方面造成不良影響的、但是可以避免的錯誤，為舉證倒置提供有力的法律依據。不僅維護了醫院和醫務人員的合法權益，而且對醫院名譽、經濟效益都能帶來益處。
五、穩定和擴大病源
電子病歷系統為患者提供了長期健康記錄，並且支持健康記錄快速檢索，為醫務人員決策提供更多的歷史參考資料，提高患者對醫院的認可度。
六、提高病歷規范化
紙質病歷的內容是自由文本形式，字跡可能不清，內容可能不完整，意思可能模糊。轉抄容易出現潛在錯誤。只能被動地供醫生作決策參考，不能實現主動提醒、警告或建議。塗改現象突出，病史書寫隨意性強，計算機列印病歷不適當復製造成「張冠李戴」現象，缺某項病歷記錄內容，完成病歷記錄不及時。《病歷寶典》電子病歷系統從根本上解決了上述問題。
七、科研、教學及統計分析提供第一手的有價值的資料
在醫學統計、科研方面，典型病歷不易篩選，檢索統計困難通過電子病歷系統不僅可以快速檢索出所需的各種病歷，而且使以往費事費力的醫學統計變得非常簡單快捷，為科研教學提供第一手的資料。
[編輯本段]主要功能
為了滿足我國醫院發展的需要，為了使祖國醫學早日與世界科技接軌，大連匯源電子系統工程有限公司集中了大量的人力和物力，借鑒國內外HIS的先進經驗，並結合國內各家醫院的傳統管理模式和實際需求，開發了該醫院管理信息系統， 2001年《匯源醫院管理信息系統》被大連市信息產業局認定為軟體產品，該產品是真正適合我國國情的醫院管理信息系統，是唯一能在中國境內與IBM醫院信息系統解決方案平分天下的有自主知識產權的醫院信息系統。 ☆所見即所得的界面風格，直觀簡單，易學易用。
☆支持病歷文檔的結構化存儲，是真正的結構化電子病歷系統。
☆支持豐富的病歷模板庫(簡單元素庫、復雜元素庫、小模板庫、大模板庫、常用語庫)。
☆病歷大模板區分男女患者。
☆提供醫學專用輸入法，提供醫學專用片語和短語。
☆支持病程記錄和護理記錄的連續列印(續打)、重復列印、按頁碼列印。
☆強大的表格處理能力(可以方便的製作表格病歷)，支持表格嵌套、合並單元格、拆分單元格、刪除行、刪除列、添加行、添加列、表格內插入元素、表格寬度手動或自動調整。
☆支持數據元素綁定、實現了多文檔同步刷新技術。
☆支持關鍵文字禁止刪除。(例如「主訴、現病史、既往史、家族史、一般檢查、專科檢查」等關鍵文字)。
☆支持輸入數值合法性檢查。
☆支持必填項檢查。
☆支持各種醫學專用表達式(例如月經史、胎心、齲齒位置的公式表述)。
☆豐富的醫學圖片庫及強大的醫學失量圖編輯器，支持圖形多次編輯、組合、分拆、Undo/Redo、復雜填充、自定義線型、復制、粘貼等復雜操作。
☆支持病歷文檔三級檢診(三級審核)功能。
☆支持修改痕跡保留，保留各級醫生的修改痕跡。
☆支持數據鎖定、簽入、簽出機制。
☆引入時效控制機制，採用工作流主推模式，任務自動提示，及時提醒和催促醫務人員，按時、按質、按量完成病歷書寫工作，有效的避免病歷文檔的缺寫、漏寫、延時書寫。
☆引入消息機制，對病歷書寫過程進行全程實時監控。
☆支持電子病歷的結構化檢索。
☆支持離線書寫病歷。
☆支持典型病歷提取、存儲、檢索。
☆支持病歷質量的自動打分合評判。
☆支持病歷的在線借閱及審批。
☆快速復制功能。
☆支持將各種多媒體文件(如：聲音、圖像、影像、動畫等文件)以附件的方式附加的文檔中。
☆可將病歷文檔以XML格式導出，便於數據交換。
☆支持PDA等無線手持設備。
☆支持HIS、PACS、LIS、RIS等系統的無縫接入。
☆提供操作安全、數據傳輸安全、數據存儲安全。
☆病歷文檔壓縮加密存儲，大大節省存儲空間。
☆支持三測單的錄入與列印。
[編輯本段]特點
（1） 規范病例書寫，提高病例質量，實現病例標准化。
（2） 傳輸速度快。
（3） 共享性好。
（4） 儲存容量大。
（5） 使用方便。
（6） 成本低。
[編輯本段]組成元素及分類情況
組成元素：（1）基礎信息
（2）診療信息
分類:（1）患者的一般信息
（2）症狀信息
（3）體徵信息
（4）實驗室檢查信息
（5）診斷信息
（6）治療信息
（7）疾病轉歸信息
（8）費用信息
（9）醫護人員信息
[編輯本段]數據輸入方法
（1） 結構化數據的錄入。
① 結構化數據輸入的基本條件
病例中大量的信息可由醫護人員直接進行結構化數據輸入,而結構化數據輸入的基本條件是結構化的系統模型、知識驅動性內容、預定義詞彙表、合成表達式規則。
②結構化數據錄入方法
（2） 自然語言數據的錄入。（NLP）
NLP的優點是醫師在書寫病例時不必改變他們習慣的記錄方式，可以自由地表達各種信息。他們可以用手寫文本或磁帶錄音。對於錄音，NLP系統可以利用語音識別系統來分析自然語言中句子，處理其中包含的醫學信息，從而進行數據的錄入。NLP最基本的功能是對所用術語產生索引，這些索引可以提取含一個或多和指定術語的文本，NLP將可以將它們聯系起來處理，進行推論。
（3）生物信號和醫學圖像處理
隨著醫院引進大批數字化的儀器設備，應用LIS、PACS等醫學信息系統，生物信號和醫學圖象經它們處理，已逐步實現數字化，並可通過系統的介面，把這些數字化的醫學信息整合到電子病歷中。
不同系統之間信息的傳遞是通過系統的介面，信息標准化是介面的關鍵。當兩個系統使用同一個標准時，傳遞信息就非常簡單。如兩個系統使用的不是同一個標准時，介面就必須進行信息轉換，由發送信息的系統通過介面將數據轉換成接受信息的系統可以理解的格式，或者由接收系統通過介面將數據轉換成可以理解的格式。信息的標准化是一個漸進的過程，為了便於使用非標准信息的系統之間介面，人們開發了介面引擎，利用介面引擎將非標准化信息轉換為標准化信息。
（4）電子病歷的簽名與更改
病歷是具有法律效應的文件，病歷數據具有法律證據作用。病歷中醫療數據的安全性極其重要，這不僅維護了患者的利益，也維護了醫療人員的利益。每次寫完電子病歷都要進行簽名後才能生效。如果重新打開電子病歷進行更改操作，EPR系統就會針對不同的更改人進行不同的處理，如上一級醫師對病歷內容進行刪除或增加內容時，系統自動將刪除的內容變紅且在文字中間加一條橫線；如果是主任醫師對病歷內容進行刪除或增加內容時，系統自動將刪除的內容變紅且在文字中間加兩條橫線，對新加的內容變紅且在文字下面加兩條橫線。
[編輯本段]模板格式
（1） 紙張尺寸
（2） 頁面設置
（3） 版面要求
（4） 病案紙樣式
例的製作方法
簡述電子病
（1） 電子病例模板中的頁眉、頁腳、製作要點
用Word作為編輯器來製作病歷模板，病歷模板應符合《醫療護理技術操作常規》第四版中病案的書寫要求。
①頁眉常用格式為「姓名、科別、床號、病案號」。有的醫院將「病歷續頁」、「病歷紙」等也包含在內，目前還沒有統一規定。為了在實際輸入內容時頁眉內容不來回錯動，必須在頁眉中建立一個表格，將姓名、科別、床號、病案號框在其中，留出相應的空格，醫生在書寫病歷時將病人的姓名等內容填入其中即可。要注意留出足夠的空格，以避免錯行。
②表格設置要用Word提供的表格自動套用無格格式，這樣列印出來不顯示表格結構，使病歷美觀大方。在設計病歷時表格的下方有一輸入行不能刪除，使頁眉與病歷內容 之間保持適當的空間。
③頁腳應包括醫院名稱和頁碼，一般應根據各個醫院規定的要求進行設計。
（2）電子病例模板內容設計要點
①入院記錄中模板內容應包括「一般項目、主訴、現病史」等。病例開頭為「入院紀錄」、在其下方作一表格，前六項內容為一列，並留出一列與其相對應。中個表格為四列六行設計。用word提供的表格自動套用無格格式，調整適當列寬，使列寬有足夠的空間輸入項目內容。這樣製作項目排列整齊，輸入內容不會錯動。
②將主訴、現病史、個人史、家族史、體格檢查等項目列在一起後把病例書寫的整個次序過程套路在病例模板中。
[編輯本段]使用注意事項
（1） 必須做好系統數據初始設定工作
（2） 嚴格安全管理
（3） 嚴密組織數據切換
（4） 保證相互之間的組織協調
（5） 加強醫務人員保密安全教育
（6） 嚴格醫囑查對制度
（7） 電子病例模板規范
（8） 加強管理監控
Ⅵ 「數據集」醫學圖像數據集與競賽大全
智能醫療有很多的發展方向，例如醫學影像處理、診斷預測、疾病控制、 健康 管理、康復機器人、語音識別病歷電子化等。當前人工智慧昌碧陸技術新的發力點中的醫學圖像在疾病的預測和自動化診斷方面有非常大的意義，本篇即針對醫學影像中的病例分析，降噪，分割，檢索等領域來介紹一些常用的數據集。
1.1 病例分析數據集
1.1.1 ABIDE
發布於2013年，這是一個對自閉症內在大腦結構的大規模評估數據集，包括539名患有ASD和573名正常個體的功能MRI圖像。
1.1.2 OASIS
OASIS，全稱為Open Access Series of Imaging Studies，已經發布了第3代版本，第一次發布於2007年，是一項旨在使科學界免費提供大腦核磁共振數據集的項目。它有兩個數據集可用，下面是第1版的主要內容。
(1) 橫截面數據集：年輕，中老年，非痴呆和痴呆老年人的橫斷面MRI數據。該組由416名年齡在18歲至96歲的受試者組成的橫截面資料庫組成。對於每位受試者，單獨獲得3或4個單獨的T1加權MRI掃描包括掃描會話。受試者都是右撇子，包括男性和女性。100名60歲以上的受試者已經臨床診斷為輕度至中度阿爾茨海默病。
(2) 縱向集數據集：非痴呆和痴呆老年人的縱向磁共振成像數據。該集合包括150名年齡在60至96歲的受試者的縱向集合。每位受試者在兩次或多次訪視中進行掃描，間隔至少一年，總共進行373次成像。對於每個受試者，包括在單次掃描期間獲得的3或4次單獨的T1加權MRI掃描。受試者都是右撇子，包括男性和女性。在整個研究中，72名受試者被描述為未被證實。包括的受試者中有64人在初次就診時表現為痴呆症，並在隨後的掃描中仍然如此，其中包括51名輕度至中度阿爾茨海默病患者。另外14名受試者在初次就診時表現為未衰退，隨後在隨後的訪視中表現為痴呆症。
1.1.3 DDSM
發布於2000年，這是一個用於篩選乳腺攝影的數字資料庫，是乳腺攝影圖像分析研究社區使用的資源。該項目的主要支持來自美耐頃國陸軍醫學研慧差究和裝備司令部的乳腺癌研究計劃。DDSM項目是由馬薩諸塞州綜合醫院（D. Kopans，R. Moore），南佛羅里達大學（K. Bowyer）和桑迪亞國家實驗室（P. Kegelmeyer）共同參與的合作項目。資料庫的主要目的是促進計算機演算法開發方面的良好研究，以幫助篩選。資料庫的次要目的可能包括開發演算法以幫助診斷和開發教學或培訓輔助工具。該資料庫包含約2,500項研究。每項研究包括每個乳房的兩幅圖像，以及一些相關的患者信息（研究時間，ACR乳房密度評分，異常微妙評級，異常ACR關鍵字描述）和圖像信息（掃描儀，空間解析度等）。包含可疑區域的圖像具有關於可疑區域的位置和類型的像素級「地面真實」信息。
1.1.4 MIAS
MIAS全稱為MiniMammographic Database，是乳腺圖像資料庫。
乳腺MG數據（Breast Mammography）有個專門的database，可以查看很多數據集，鏈接地址為：
1.1.5 MURA
發布於2018年2月，吳恩達團隊開源了 MURA 資料庫，MURA 是目前最大的 X 光片資料庫之一。該資料庫中包含了源自14982項病例的40895張肌肉骨骼X光片。1萬多項病例里有9067例正常的上級肌肉骨骼和5915例上肢異常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每個病例包含一個或多個圖像，均由放射科醫師手動標記。全球有超過17億人都有肌肉骨骼性的疾病，因此訓練這個數據集，並基於深度學習檢測骨骼疾病，進行自動異常定位，通過組織器官的X光片來確定機體的 健康 狀況，進而對患者的病情進行診斷，可以幫助緩解放射科醫生的疲勞。
參考2018年論文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.
1.1.6 ChestX-ray14
參考論文：
CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning
ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120個單獨標注的14種不同肺部疾病（肺不張、變實、浸潤、氣胸、水腫、肺氣腫、纖維變性、積液、肺炎、胸膜增厚、心臟肥大、結節、腫塊和疝氣）的正面胸部 X 光片。研究人員對數據採用NLP方法對圖像進行標注。利用深度學習的技術早期發現並識別胸透照片中肺炎等疾病對增加患者恢復和生存的最佳機會至關重要。
1.1.7 LIDC-IDRI
LIDC-IDRI數據集是由美國國家癌症研究所(National Cancer Institute)發起收集的，目的是為了研究高危人群早期肺結節檢測。該數據集中，共收錄了1018個研究實例。對於每個實例中的圖像，都由4位經驗豐富的胸部放射科醫師進行兩階段的診斷標注。該數據集由胸部醫學圖像文件(如CT、X光片)和對應的診斷結果病變標注組成。
1.1.8 LUNA16
發布於2016年，是肺部腫瘤檢測最常用的數據集之一，它包含888個CT圖像，1084個腫瘤，圖像質量和腫瘤大小的范圍比較理想。數據分為10個subsets，subset包含89/88個CT scan。
LUNA16的CT圖像取自LIDC/IDRI數據集，選取了三個以上放射科醫師意見一致的annotation，並且去掉了小於3mm的腫瘤，所以數據集里不含有小於3mm的腫瘤，便於訓練。
1.1.9 NSCLC
發布於2018年，來自斯坦福大學。數據集來自211名受試者的非小細胞肺癌（NSCLC）隊列的獨特放射基因組數據集。該數據集包括計算機斷層掃描（CT），正電子發射斷層掃描（PET）/ CT圖像。創建該數據集是為了便於發現基因組和醫學圖像特徵之間的基礎關系，以及預測醫學圖像生物標記的開發和評估。
1.1.10 DeepLesion
DeepLesion由美國國立衛生研究院臨床中心（NIHCC）的團隊開發，是迄今規模最大的多類別、病灶級別標注臨床醫療CT圖像開放數據集。在該資料庫中圖像包括多種病變類型，目前包括4427個患者的32,735 張CT圖像及病變信息，同時也包括腎臟病變，骨病變，肺結節和淋巴結腫大。DeepLesion多類別病變數據集可以用來開發自動化放射診斷的CADx系統。
1.1.11 ADNI
ANDI涉及到的數據集包括如下幾部分Clinical Data（臨床數據）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正電子發射計算機斷層掃描）、Gennetic Data（遺傳數據）、Biospecimen Data（生物樣本數據）。
1.2 醫學降噪數據集
1.2.1 BrainWeb數據集
發布於1997年，這是一個模擬數據集，用於醫學圖像降噪。研究者可以截取不同斷層的正常腦部模擬圖像，包括T1，T2，PD3種斷層，設置斷層的厚度，疊加高斯雜訊或者醫學圖像中常見的萊斯雜訊，最終會得到181×217大小的雜訊圖像。
1.3 醫學分割數據集
1.3.1 DRIVE數據集
發布於2003年，這是一個用於血管分割的數字視網膜圖像數據集，它由40張照片組成，其中7張顯示出輕度早期糖尿病視網膜病變跡象。
1.3.2 SCR數據集
發布於2000年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖結構的自動分割對於這些圖像中的計算機輔助診斷非常重要。SCR資料庫的建立是為了便於比較研究肺野，心臟和鎖骨在標準的後胸前X線片上的分割。
本著合作科學進步的精神，我們可以自由共享SCR資料庫，並致力於在這些分割任務上維護各種演算法結果的公共存儲庫。在這些頁面上，可以在下載資料庫和上載結果時找到說明，並且可以檢查各種方法的基準結果。
1.3.3 醫學圖像分析benchmark
在網址https://grand-challenge.org/challenges/提供了時間跨度超過10年的醫學圖像資料。
1.3.4 Ardiac MRI
ardiac MRI 是心臟病患者心房醫療影像數據，以及其左心室的心內膜和外膜的圖像標注。包括33位患者案例，每個受試者的序列由沿著長的20幀和8-15個切片組成，共7980張圖像。
1.3.5 NIH
發布於2017年，這是一個胸部X射線數據集，包含30,805個患者，14個疾病圖像標簽（其中每個圖像可以具有多個標簽），112,820個正面X射線圖像，標簽是使用自然語言處理從相關的放射學報告中自動提取。十四種常見的胸部病變包括肺不張，鞏固，浸潤，氣胸，水腫，肺氣腫，纖維化，積液，肺炎，胸膜增厚，心臟擴大，結節，腫塊和疝。由於許多原因，原始放射學報告（與這些胸部X射線研究相關）並不是公開分享的。所以文本挖掘的疾病標簽預計准確度 > 90％，這個數據集適合做半監督的學習。
1.4 List of Open Access
在List of Open Access Medical Imaging Datasets網站上可以看到更多的相關方向的數據集。
2.1 VISCERAL
VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的縮寫，是放射學中的視覺概念提取挑戰賽。他們提供幾種不同成像模式（例如CT和MR）的幾種解剖結構（例如腎，肺，膀胱等）的放射學數據以及一個雲計算實例。
2.2 Grand Challenges
提供了醫學圖像分析領域內所有挑戰的概述，下面舉的例子是2019年的醫學圖像方面將要舉辦的競賽。
2.3 Dream Challenges
這個挑戰賽中包括有數字乳腺攝影夢想挑戰；ICGC-TCGA DREAM體細胞突變稱為RNA挑戰（SMC-RNA）等等。
最後提供給對醫學影像處理感興趣的童鞋一個超級贊的github鏈接如下：
這是Github上哈佛 beamandrew機器學習和醫學影像研究者貢獻的數據集，包括了醫學影像數據、競賽數據、來自電子 健康 記錄的數據、醫療數據、UCI數據集、生物醫學文獻等。
Ⅶ 醫學影像文件dcm格式用什麼軟體打開 在哪裡可以下載到.
我也是找了好久才找到的。。。。網頁鏈接 NBIA國際生物圖像資料庫。
不需要注冊 直接點「search images」就可以啦，裡面全是各種各樣的標准格式的dicom文件，單單就CT圖像而言還不只是單張的，而是多層的。
Sante DICOM Editor 4 (64-bit)不錯，至少就看CT圖像而言是這樣的，下載也很方便，上網一搜就行。
Ⅷ 什麼是醫學影像信息系統它分為幾類有幾部分構成
【醫學影像信息系統】醫學影像信息系統狹義上是指基於醫學影像存儲與通信系統，從技術上解決圖像處理技術的管理系統；在現代醫療行業，醫學影像信息系統是指包含了包括了RIS，以DICOM3.0國際標准設計，以高性能伺服器、網路及存儲設備構成硬體支持平台，以大型關系型資料庫作為數據和圖像的存儲管理工具，以醫療影像的採集、傳輸、存儲和診斷為核心，是集影像採集傳輸與存儲管理、影像診斷查詢與報告管理、綜合信息管理等綜合應用於一體的綜合應用系統，主要的任務就是把醫院影像科日常產生的各種醫學影像（包括核磁、CT、DR、超聲、各種X光機等設備產生的圖像）通過DICOM3.0國際標准介面（中國市場大多為模擬，DICOM，網路等介面）以數字化的方式海量保存起來，當需要的時候在一定的授權下能夠很快的調回使用，同時增加一些輔助診斷管理功能。
【醫學影像信息系統分類】在實際應用中，可以把醫學影像信息系統應用劃分為四類：
1、在整個醫院內實施的完整醫學影像信息系統系統，目標是支持在醫院內部所有關於圖像的活動，集成了醫療設備，圖像存儲和分發，數字圖像在重要診斷和會診時的顯示，圖像歸檔，以及外部信息系統；
2、在醫院放射科部門內實施的醫學影像信息系統系統，目標是提高部門內醫療設備的使用效率；
3、在醫院內部的圖像分發系統，目標是幫助醫院的其他部門，特別是急診室（ER）和特護房（ICU）獲得放射醫療部門生成的圖像；
4、遠程放射醫療，目標是支持遠程圖像傳輸和顯示。
【醫學影像信息系統由三部份組成】
1、Database Server SubSystem：用於管理影像。
醫學圖像診斷在現代醫療活動中佔有相當大的比重。藉助可視化技術的不斷發展，現代醫學已越來越離不開醫學圖像的信息，在臨床診斷、醫學科研等方面正發揮著極其重要的作用。醫學圖像信息是多樣化的，如B超掃描圖像、彩色多普勒超聲圖像、核磁共振（MRI）圖像、X-CT圖像、X線透視圖像，各種電子內窺鏡圖像，顯微鏡下病理切片圖像等。隨著醫學診斷可視化技術的深入發展，人們正在不斷努力，尋求更清晰、更有診斷價值的高質量醫學圖像。中國的醫院在過去十多年間，引進了大批進口的先進醫學圖像設備，對提高診斷水平，加強對醫院等級管理起了重要的積極作用。由於資金的困擾及儀器設計的水平、大多數醫學圖像設備都沒有考慮圖像的儲存和傳輸功能、充其量配置一部列印機或X光膠片作圖像記錄。醫生診斷是通過對儀器屏幕的圖像進行肉眼觀察，憑個人的經驗進行分析診斷、主觀成分較多。
隨著電子計算機技術，特別是多媒體技術的飛速發展，使醫學圖像的存儲和傳送成為可能，大容量的硬碟、圖像信息的壓縮技術、可讀寫光碟的應用，使醫學圖像可以大量存儲。DICOM3.0標準的制定使醫學圖像及各種數字信息在計算機間傳送有了一個統一的標准，通過數據介面與互聯網接通，就可以進行醫學圖像信息的遠程傳輸，實現異地會診。PACS是實現醫學圖像信息管理的重要條件，它把醫學圖像從採集、顯示、儲存、交換和輸出進行數字化處理，最後實現圖像的儲存和傳送。
此外，通過對醫學圖像和信息進行計算機智能化處理後，可使圖像診斷摒棄傳統的肉眼觀察和主觀判斷。藉助計算機技術，可以對圖像的像素點進行分析、計算、處理，得出相關的完整數據，為醫學診斷提供更客觀的信息，最新的計算機技術不但可以提供形態圖像，還可以提供功能圖像，使醫學圖像診斷技術走向更深層次。
2、File Server SubSystem : 用於存放影像。
大容量存儲設備分為以下四類：磁介質，光介質，磁帶及其它（如全息存儲）仍在發展中的介質。磁碟容量正在飛速增長，未來的方向是TB級桌面磁碟，2000年時價格下降到3美分/MB。在光學存儲設備中，DVD是目前的熱點，但其影響力遠不如CD-ROM技術當年的影響力。DVD目前可以作為備份介質，但作為存儲介質仍有不足，可擦寫的DVD還不成熟。磁帶的新進展包括多磁軌記錄、磁阻式磁頭和允許隨機訪問的新型格式。磁帶的價格很有吸引力，但不能防潮，也不能接近磁場，存放場所的要求比較嚴格。
備份（歸檔）是一個動態的過程，必須考慮到技術的變化，歸檔策略必須考慮到這一點。例如，一個機構的7年歸檔容量是11TB，因而現在購買了11TB的存儲介質，但存儲介質的價格將來會下跌，技術也會發生變化，所以這是不合算的。
資料庫的性能、可靠性和容量與PACS系統的性能直接相關。PACS系統中圖像的每一次流動都與資料庫有關，但PACS的資料庫技術受到了忽視。當PACS集成到MIS系統中時，這一點將會得到改觀。高可用性技術的發展隨著用戶對PACS的依賴性增強將會越來越重要。
3、DICOM SubSystem：透過DICOM 協議與檢查設備連線作業。
Ⅸ 在PubMed資料庫中,表示免費的帶圖片的文章用什麼表示
用ML表示。PubMed是一種免費資源，支持搜索和檢索生物醫學和生命科學文獻，PubMed資料庫包含超過3000萬份生物醫學文獻的引文和摘要。PubMed中的引用主要來自生物醫學和健康領域，以及相關學科，例如生命科學，行為科學，化學科學和生物工程。PubMed有助於搜索多個NLM文獻資源。
Ⅹ 有best evidence資料庫的嗎
資料庫介紹:
BMJ Clinical Evidence （臨床證據資料庫）是由英國醫學雜志出版集團出版，主要為臨床醫生提供涉及治療環節的最新研究證據。英國醫學雜志（BMJ）出版集團經過三年多的精心運籌和製作，在2009年向全球用戶宣布出版全新的循證醫學資料庫-Best Practice。它不僅整合了BMJ Clinical Evidence（臨床證據資料庫）中全部的治療研究證據；更為寶貴的是，它還增添了由全球知名學者和臨床專家執筆撰寫的，涉及個體疾病的診斷，預防，葯物處方，國際臨床指南和隨訪等重要內容。此外，BP中還提供了大量的病症彩色圖像和數據表格等資料。有效解決了醫生在臨床工作流程的各個環節需要的關鍵信息和知識。主要特點如下：
疾病種類：Best Practice 收錄上千種的臨床疾病，包括了臨床常見疾病和非常見病。 而「臨床證據」資料庫目前收錄了600多種的常見病。
權威性： Best Practice中的每一種疾病都有世界頂尖臨床專家撰寫，並有同行評審完成，權威性獲得國際同行高度認可。增加了權威專家總結的經驗和建議。 「臨床證據」目前主要提供研究證據。
核心價值： Best Practice 收錄上萬多種的診斷方法。包括臨床鑒別診斷、實驗室檢查、病史檢查、診斷步驟和方法等核心內容； 「臨床證據」資料庫中沒有提供這些內容。
內容：Best Practice 收錄了數千項的國際治療指南和診斷標準的全文內容；並可定製中文指南和標准；此外還提供了大量的彩色病例圖片和圖像；「臨床證據」中主要收錄了治療指南,文獻主要提供傳統的參考引文信息。
整合：Best Practice嵌入了國際權威的葯物處方資料庫，提供最新的葯物副反應和多種葯物相互作用的最新證據；「臨床證據」目前沒有提供葯物處方的信息和資源。
訪問：Best Practice 可以實現遠程訪問方式，讀者可以通過圖書館獲得授權在家裡或工作場所隨時訪問這一網上資源；目前「臨床證據」僅限於通過固定IP方式訪問。
更新：Best Practice 收錄的疾病數量和研究證據都是定期更新的，目前的頻率是每月更新。此外每年還對已收錄的疾病內容進行再審核和更新。 此外，還增加了對非常見疾病的收錄。「臨床證據」主要收錄常見的臨床疾病。
Best Practice不僅能夠更好地滿足醫學院校的教師教學，學生學習和實踐的需求。更能夠為臨床醫生一站式地解答臨床診、治過程中遇到各種問題和疑慮，進而降低誤診率，提高和改進臨床診治的效率和結果，減少不必要的醫療成本支出。