换一批智慧医学视域下基于连续帧上下文信息与扩散模型的医学影像分割方法研究
Application of medical image segmentation method based on continuous frame context information and diffusion model in the perspective of smart medicine
摘要目的:针对MRI诊断过度依赖医生经验导致的漏诊、误诊问题,本研究提出一种基于连续帧上下文信息与扩散模型的医学影像分割方法,旨在提升诊断准确性与效率.方法:选取 2021 年 1 月—2025 年 1 月于南通市肿瘤医院胃肠外科就诊的 232 例直肠癌患者为研究对象,采用分层随机法将其分为A组(n=116)和B组(n=116).A组采用基于阈值的传统医学影像分割方法,B组采用基于连续帧上下文信息与扩散模型的医学影像分割方法.比较两组患者的诊断效率、准确度、护理质量、患者投诉率及纠纷发生率.结果:与A组相比,B组的诊断耗时更短,漏诊率、误诊率、投诉率、漏检率和纠纷率均更低,诊断速度、诊断质量及护理质量评分更高,差异有统计学意义(P<0.05).结论:基于连续帧上下文信息与扩散模型的智能分割方法显著提升了直肠癌MRI诊断的效率和质量,同时有助于改善术后护理质量,使患者投诉率和纠纷发生率显著降低,为智慧医学的高质量发展提供了有效技术支撑.
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关键词
磁共振成像连续帧上下文信息扩散模型医学影像分割护理质量Magnetic Resonance ImagingContinuous Frame Context InformationDiffusion ModelMedical Image SegmentationNursing Quality
分类号
TP391
栏目名称
DOI
10.12180/j.issn.2096-7721.2025.06.002
发布时间
2025-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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