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An automatic eHealth platform for cardiovascular and cerebrovascular disease detection

机译：一种用于心血管和脑血管病检测的自动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人类生活的杀手队的杀手，我们研究和设计了一种辅助诊断eHealth平台，用于使用3层建筑学的脑血管和脑血管病检测。该体系结构有三层：用户界面层，业务逻辑层和数据访问层。我们采用了若干关键技术，我们使用具有粒子群优化的新型统计脑血管分割算法，以分割脑血管。我们应用多尺度增强和动态气球跟踪（MSCAR-DBT）方法，以分段心脏血管。我们提出球B样条曲线以重建血管。我们使用Compute Unified Device Architecture（CUDA）使用射线铸造体积渲染。在系统中存储108名患者计算机断层扫描数据或磁共振成像数据的实验验证了我们提出的每个型号的可行性和有效性。我们还在北京的几家医院测试平台，并从医生接受积极的反馈。

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