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首页> 外文会议>4th International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics >An automatic eHealth platform for cardiovascular and cerebrovascular disease detection
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An automatic eHealth platform for cardiovascular and cerebrovascular disease detection

机译：用于心血管和脑血管疾病检测的自动eHealth平台

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Cardiovascular and cerebrovascular disease has become the number-one killer to human life in the world We study and design an aided diagnosis eHealth platform for cerebrovascular and cerebrovascular disease detection with 3-tier architecture. The architecture has three layers: User Interface Layer, Business Logic Layer and Data Access Layer. We employ several key technologies for the platform We use a novel statistical cerebrovascular segmentation algorithm with particle swarm optimization to segment the cerebral vascular. We apply a multiscale enhancement and dynamic balloon tracking (MSCAR-DBT) method to segment the heart vascular. We propose Ball B-Spline curve to reconstruct the blood vessels. We use ray-casting volume rendering with compute unified device architecture (CUDA). Experiments on 108 patients' computed tomography data or magnetic resonance imaging data stored in the system verify the feasibility and validity of each model we propose. We also test the platform on several hospitals in Beijing and receive a positive feedback from doctors.
机译：心血管和脑血管疾病已成为世界上第一大杀手，我们研究和设计了一种用于三层结构的脑血管和脑血管疾病检测的辅助诊断eHealth平台。该体系结构具有三层：用户界面层，业务逻辑层和数据访问层。我们为该平台采用了几种关键技术。我们使用一种具有粒子群优化的新型统计脑血管分割算法来分割脑血管。我们应用了多尺度增强和动态气球跟踪（MSCAR-DBT）方法来分割心脏血管。我们提出Ball B样条曲线来重建血管。我们使用带有计算统一设备体系结构（CUDA）的光线投射体积渲染。对存储在系统中的108位患者的计算机断层扫描数据或磁共振成像数据进行的实验验证了我们提出的每种模型的可行性和有效性。我们还在北京的多家医院测试了该平台，并获得了医生的积极反馈。

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