Medical imaging technology enables medical personnel to monitor the physical and mental recuperation of patients, as well as their body's responses during and after the illness, in real-time.Enhancing diagnosis and treatment efficacy, as well as service excellence.Beginning with an exploration of the fundamentals of medical image databases, this article delves into the notion of medical image databases, the essential technologies of medical image databases, and the retrieval process.Reference for related research can be provided.

Keywords: Medical imaging technology; Medical imaging database; Image retrieval technology

在最近的几年里，随着经济的全球化持续深入，科技的飞速进步，特别是在计算机信息技术的普及与运用方面，数字化的医疗以及数字化的医学图像都有了显著的提升。对于那些经济基础较弱且医疗设施相对落后的地方，医生仍需要通过肉眼观察和

分析一些医学影像，这很可能导致诊疗观念的偏差，不利于病人的全面康复。

1医学影像数据库背景分析

现代医疗领域里，医护人员与病人、病人与病人的沟通通常基于单维、双维以及更深层次的数字。在这些中，一维数据是最基本的，也是医患交流最频繁的，它主要通过直观的文字来描述医学现象，以便于进行沟通和交流。在二维及以上的数据中，除了基础的文字描述，还涵盖了通过图像资料对疾病的阐述。相较于一维数据，二维数据更为直观，所展示的信息量更多，精度也更高，这有利于提升诊断能力。所以，现代医疗行业里，医疗图像技术扮演着关键角色，并且在实际操作过程中展现出显著的效果。尽管如此，将医学图片转换为电子图片的过程并不易，其中一个主要挑战便是获取的初级医疗信息的覆盖面较广，识别起来也相当困难，因此，前期的准备阶段会消耗许多的人力与财力。为了建立数据库，我们必须确保其高效存储，并且对原始数据进行有序的组织和管理，同时实现精确的检索。构筑医疗影像数据库需要借助于电脑以及其它相关领域的R&D成果（例如：云端数据库、人工智能、图像处理等），并且根据医疗影像数据的独特性，把医疗影像的可视化与数据库技术紧凑地融为一体，进一步达到对医疗图像数据的采集、保存、检索的系统性管理，以此来增强医疗诊断的效能。

2影像数据库设计内容

2.1医学影像数据库的定义

在当前的医疗信息管理体系中，医学影像扮演着关键的媒介和传播角色，其呈现方式、医学图像处理技巧以及储存和管理方法都必须严格遵循特定的规则，这是一个相当具有挑战性的任务。一些专家通过比较研究得出，从管理观念和技术领域来看，医学影像数据与其他影像数据存在根本性的差异，例如，器官等结构组织的形态、生理纹理的特性、临床医学对影像信息的需求等。构建医学影像数据库，能够在图像数据库和工程数据库的基础之上，整合运用生物医学工程等多个领域的创新思想和先进技术。医学影像数据库具备整合医学影像信息的功能，它可以为患者的疾病诊断、远程医疗服务以及医学专业的多媒体教学等领域提供引导和理论依据，并在诊断、治疗和教学的全过程中发挥着至关重要的角色。

2.2影像数据库设计内容

2.2.1三层体系结构

这个系统的三层架构由：数据层、功能层和用户界面展现层组成。首要的是，这个架构拥有一个灵活的硬件系统，能够根据不同的设计需求，挑选出与之相匹配的硬件元素，这与系统的可扩展性有着直接的联系。利用工作站和服务器，有关的职员能够在对应的服务器上安装数据层、功能层及用户界面显示层。伴随着相关行业的持续壮大和客户群体的增长，职员们有机会把办公室设定为功能层的特定服务器，然后额外添置一个服务器给数据层。当行业范围进一步拓宽，且客户群体呈现上升趋势时，职员们可以决定是否继续扩充功能层的服务器，从而实现数据业务的高效划分。接下来，增强程序的保养能力。假如处于三层架构中，我们能够进行并行开发，并且能够设计出适当的开发语言。终究，通过更新和保养来确保应用技术规范的遵守，使得整个系统更加完善。

2.2.2现有的通用多媒体系统结构

为了准确掌握在图像搜寻功能中的影像和图像数据库的组织架构，有关专业人士必须深入探讨多媒体信息系统的一般性结构，然而，他们更倾向于强调图像处理的步骤。当我们进行真实的对照与解读图像搜寻系统的过程中，三层体系的框架设计必须建立在图像搜寻模型的使用之上。比如，Infoscope信息检索系统的应用与设计主要包括四个部分：首先，数据库模块负责存储数据以及相应的输出特性。接下来，我们会从图像中提取出所有的特征，然后把它们全部整合到数据库里。第三，通过使用接口模块进行人机交互设计，我们可以将所有的形式化信息需求都在系统的检索结果中展示出来。四、在知识库里，有许多运算和对比的方法，这也构成了多媒体应用领域的核心知识。Infoscope的系统架构如图1所示，它是对该系统的完整呈现。在这其中，交互查询模块和查询信息模块直接构建了接口模块，同时，在数据（图像）处理模块的协助下，能够让人们对知识库信息有一个全面的认识。通常，处理过的图像主要源于新图像的收集，然后通过插入模块提供的图像来构建数据库。

2.2.3数据库设计

在实际的数据库设计过程中，员工可以从软件系统的架构和功能划分的角度出发，采用三层结构，使得系统的组织更为合理，同时功能也能相应地独立出来。设计师也能依据特定的工作需求，将系统设计为C/S结构和b / s结构，这两种结构都是基于本地网络和互联网的。他们可以充分利用内部网络的快速反应能力，从而增强三层结构在WAN中的扩展性和访问性。图1展示了数据库的总体设计框架，通常情况下，数据库设计主要由信息库、图像库和文件库三个部分组成。在这里，信息库的主要职责是储存特定的商业信息，而图像库则负责保留一些初始的影像数据库图片。

图1数据库总体框架

3医学影像数据库的关键技术

在现阶段，医学影像数据库的出现是对医院信息管理系统的优化和扩展，特别是对于数字化医院来说，它更是占据了管理系统的关键位置。系统软件开发在医学影像数据库中的应用领域广泛，同时对人才的技术能力有着较高的要求。这个领域包括数据库建模、互联网+技术、医学图像处理技术、云端储存技术以及精细化检索等多个前沿科技。

3.1医学影像数据模型的设计

在众多行业中，构建数据库的关键步骤和基础是创建数据模型，这个数据模型的构建将直接决定数据库系统的最终表现和使用成果。然而，由于一些医疗理念和硬件设施较为落后的地方医院，再加上专业人员和设备的匮乏，使得这些地方的医疗系统中的医学影像数据库无法充分发挥其功能。所以，对于整个医疗图像数据模型的构建任务来说，是不可或缺的。

3.2医学图像的数据结构和算法研究

在这个信息化的时代，医学影像数据不仅具备多媒体数据的优点，还与医学领域的相关信息紧密相连，使得医学影像能够迅速传播和交流，从而提升了诊断的效率和质量。然而，根据目前的状况来看，我国的医疗数据来源渠道呈现出多元化的特性，并且这些数据还与医疗机构的存储单元有关联，这就使得数据结构变得非常复杂。所以，当我们进行医疗影像的数据架构分析的时候，我们需要同时考虑优化算法，这样才能保证数据的真实性和精确性。

3.3医学图像的智能处理和检索技术

现在，当医疗影像科技被运用于医疗诊断时，我们必须对收集的影像数据做出更深入的处理，例如：恢复、二次创造以及再次塑造等。同时，图像搜寻也是通过使用自动化方法来对目标图片进行区域划分、识别、特性抽取等操作。

尽管在医疗影像检测方面已经有所进步，一些应用技术也日益完善，但是，大部分的医疗影像图像，除了彩色超声波和病理切片，仍然以灰度图的形式呈现，这使得不同类型的影像信息可能会有相似的表现，从而无意识地提高了医疗影像的识别困难程度。另一方面，医学图像的制作过程也可能遭遇一些特殊的影响，例如，在此过程中可能会产生噪音、虚假影像以及几何形状的改变等干扰。所以，我们需要根据实际情况，寻求一种符合医疗图片特征的计算模型和信息描绘手段，这样，我们的医疗影像信息搜集就会变得更具人性化、更为精确。

4种医学影像数据库图像检索的方法步骤

4.1图像入库

一般来说，当医师评估患者的基础疾病状态时，他们必须把诊断的结论和患者的相关资料存储进特定的数据库，这些资料通常涵盖了文字性质的一维资料，或者是图片性质的二维资料。在图像入库的过程中，工作人员需要首先描述图像的特性，然后根据一维文字信息反馈的特性将其输入到数据库，以此来减少检索的范围。接下来，将二维图片的颜色、身体轮廓等元素输入至数据库的对应区域。终究，把输入到数据库的文本、图片等资料连接在一起，构建出病人的基本信息。

4.2图像检索查询

建立医学数据库不仅改善了医学领域的信息查询方式，使得查询不再受地理和时间的限制，同时也在一定程度上节约了存储空间，提高了文件的质量。当医生使用数据库进行信息搜索时，只需简洁地描述图像的特性就能找到所需的信息，这使得搜索方式更为高效，节省了人力和时间的开销。由于医疗影像产品的信息大多是由基础的文本和词汇来表达的，因此，当使用数据库进行查询的时候，相关工作者必须首先输入文本，明确待查询的图片内容，设置查询范围，然后依照二维图片的颜色等元素来进行匹配，这样才能找到预期的影像信息。接着，他们还需要继续验证，重新查看预期的图片，最后确保并提取出这些信息。

4.3检索的步骤

（1）选择相应的图片数据，然后在搜索界面上输入相关的文本关键字，搜索引擎会依照这些文本信息来进行筛选，以便找出所需的图片颜色数据。

（2）依据前一步骤筛选出的颜色数据，结合对目标图像资料的颜色分类，再次输入文字信息进行深度筛选，从而找出与之匹配的图像资料。

5结语

现在，图像检索系统是基于底层视觉表达的，这导致了对同一目标影像，机器识别认为相似，但人眼识别却可能不一样的情况出现，从而使得检索工作变得重复和不确定。未来的科研任务会围绕前述难题，逐渐增强对图片信息的解读，并且进一步巩固和扩充其理论根据，深化对医疗影像全面属性的探讨，并且持续推动功效评估、人与计算器的交互、多角度搜寻等科技的发展，从而给医疗影像的搜寻任务带来更广阔的空间。

参考文献

[1] 冯枭.基于多特征的医学图像检索技术研究[D].成都：电子科技大学，2016.

[2] 于凡，万艳丽，胡红濮.医学图像检索技术发展现状[J].中华医学图书情报杂志，2017，26（07）:31-35.

[3] 李绍柱.基于语义的医学图像检索技术研究[D].沈阳：沈阳工业大学，2009.

[4] 曹阳.医学图像处理与检索技术的研究[D].沈阳：东北大学，2010.

[5] 王以文，顾政，褚永华.医学图像检索技术的研究进展[J].中国医疗设备，2020，35（01）:148-150，162.

[6] 王睿岿，王瑞平.大规模视觉检索前沿技术进展[J].人工智能，2020（2）：39-46.

[7] 杜跃，苏硕，李敬铮.基于多特征融合的图像检索技术研究与实现[J].现代信息科技，2020，4（3）：83-85.

[8] 任智姣.大数据检索及其在图像标注与重构中的应用[J].数字通信世界，2020（1）：217.

[9] 严伟中，刘芝怡.大数据分析技术在海量激光图像检索中的应用[J].激光杂志，2019，40（9）：85-89.