放射科图像质量评价制度

放射科图像质量评价制度（通用11篇）

篇1：放射科图像质量评价制度

放射科图像质量评价制度

为了不断提高放射科技术人员的摄片质量和责任感，保证影像诊断准确性和临床诊断可靠性，每月拍摄的照片采取民主评片制，以使本科技术人员在工作的实践中取长补短，以资达到共同提高。

（一）图像质量评价每月一次。核查摄片体位是否符合。

标准：胶片尺寸统一，影像放大比例统一。

（二）在日常诊断读片的同时，从诊断角度，对影像质 量进行评价，发现图像质量不能满足影像诊断，医师与技术人员沟通，提出改进建议。

（三）技师或医师日常工作中发现图像质量问题应上 报图像质量评价小组研究解决。

武汉市第二中西医结合医院

放射科

2013.04.08

篇2：放射科图像质量评价制度

图像（胶片）质量评价制度

一、目的：规范化放射科普放、CT、MRI等检查，持续改进放射科图像质量，为影像医师及临床医师提供可靠的诊断依据，解除患者病痛。组织机构：科主任、质控小组、诊断组、技术组。质控小组成员：XX XX XX

二、措施：

（一）月评价

时间：每月最后一个工作日抽查汇总。

人员：质量控制小组抽查，科主任负责核对、监督。

方法：抽查技术组每人10份，其中平片、CT、MRI各3份，全景口腔1份，如部分检查当月未参与可替换成其他检查。标准：《放射科检查规范》

整改：发现个人问题及时通知相关人员改正。对多发问题形成规范，组织讲课学习。

奖惩：月评价结果是绩效考核重要标准。

记录：技术组图像质量评价表。质控小组负责记录。

（二）月讲课

时间：每月第二个整周的周三中午，教学室进行。人员：所有技术组及质控小组值班人员。

方法：讲课内容包括设备的维护、操作保养，新技术展望，放射科新技术应用，后处理技术，检查规范，常见检查错误。质控小组或诊断组医师在讲课结尾进行解剖教学。

标准：提前2周上交课件，进行审核、修改。讲课评分参照《放射科讲课评分制度》。

考核：进行课间提问，如需要可进行考试。记录：技术组讲课记录本。讲课人负责记录。

（三）早交班

时间：工作日周二、周四，读片室。

人员：下夜班技师进行交班。所有技术组及质控小组值班人员参加。方法：抽查前一日检查图像平片、CT、MRI全景口腔各3份。标准：《放射科检查规范》 整改：现场提问问题及时整改。

记录：技术组早交班记录本，详细记录问题及整改意见。交班人负责记录。

（四）日常工作

当班技师自查：当班技师严格按照相关规范操作设备、进行相关检查。图像不合格应重新投照。投照结束后上传合格图像。

打片技师复查：打片技师对上传图像进行复查。不合格图像应指导当班技师投照。将合格图像打片。

诊断医师检查：从诊断角度，对影像质量进行评价，发现图像质量不能满足影像诊断，医师与技术人员沟通，提出改进建议。

三、绩效考核

（一）图像评价结果做为个人年终考评、履职考核、职称晋升的重要参考材料之一。

（二）月评价结果记录到人，并与当月绩效挂钩，考核评分指标： 1）、工作量占绩效70%； 2）、图像质量占绩效30%； 3）、医德医风、劳动纪律10%。

（三）月评价评分标准

图像质量：满分100分，月评价得分与月奖金挂钩，按分数比例扣除当月图像质量绩效。

评分标准：按甲级片占抽查图像的比例分为优≥98％、良≥95％、可≥90％、差≤90％四个等级。

优不扣分，良扣2分，可扣5分，差扣10分。丙级片、废片每份另扣1分。设备完好率＜95%另扣1分

当月有讲课且讲课质量评分为90分以上的加5分。

篇3：超声图像的质量评价

1 清晰均匀性

清晰均匀性包括对比清晰度和图像均匀性。对比清晰度是指超声仪可显示出的相似振幅，和不同于灰阶细微差别的回声能力，或在低对比度条件下鉴别软组织类型和分清细微结构的能力。图像均匀性是指整个显示画面的均匀程度。

对于扇形扫描来说，由于近场声束较密，远场声束较疏，将造成波纹状图案出现。为了消除这一现象，需进行图像插补处理，即在远场水平扫描线上增加像素。图像送入后，处理器的行内插值电路进行行内插补处理，以填补未被采样的像素，消除像素矩阵中的空格，改善图像的均匀性[2,3]。

此外，一帧图像内的扫描声线数也影响着图像质量，声线愈多，图像愈清晰细腻，分辨细节的程度愈高。实时成像系统的声线数一般不太密，每发射1个声脉冲形成1条声线。在线形扫描中，每横移1 mm至少需要1条声线;扇形扫描中，每1°内至少要有1条声线。同时，声线数的多少还受帧频和穿透深度的制约。超声诊断仪的图像处理可以在图像显示时利用内插值电路插入扫描线数，以弥补声线数的不足和改善图像的对比清晰度[4]。

2 声像图的特征

入射的超声波经过许多界面或某个病灶后所产生的回波信号构成了超声切面声像图，该声像图并不像光学摄影成像完全反映被摄物体的轮廓、形态和色彩，而是经超声与媒质间相互作用的有机产物。对其回波信号的特征可按以下几个方面分类：

(1)回声强弱。根据图像中的不同灰阶，可以把回波信号分为强回声、中等回声、低回声和无回声4种。回声强弱的量度一般以被探测脏器或组织的正常回声为标准，利用病变部位回声与周围正常组织回声强度的比较来确定。如正常脂肪组织表现为强回声、正常肝脏实质的回声为中等回声、正常肾皮质为低回声以及正常充盈的胆囊回声为无回声。显然，声像图回声的强弱是超声与不同生物特性阻抗的生物材料相互作用时，超声经吸收、衰减、反射或散射以及其他形式能量损耗多少的一种客观体现，如图1所示。

(2)回声形态。按回波信号在显示器上所形成的光点分布和聚集状态，回声形态可划分为：

(1)光团：回波信号的光点呈现密集明亮的球状，为实体占位回声图，他们大部分提示为肿瘤、结石等。

(2)光斑：回声光点呈明亮不规则的片状灰阶，边缘较为清楚，他们的大小一般为0.5 cm左右。

(3)光环：回声光点排列呈圆环形，强回声环是一种增强的线状回声光环，常表现为肿块周围边界;弱回声环表现为图像周围出现一圈黑暗区，多见于肝内肿瘤的占位病变。

(4)光点：回声呈细小点状，多为0.5 cm以下的白色增强光点散状出现，是声阻抗相差悬殊的表现。细小结石、钙化斑点及纤维结节皆可有此状态。

(5)光带：回声光点显示白色增强的带状或线状，多为韧带、重叠的血管壁或脏器包膜，有时亮，可能是钙化表现[5]。

(3)回声分布。按其图像中光点的分布情况，分为均匀性或非均匀性、密集或稀疏等不同类型。

(1)均质性分布指反射光点大小、灰阶一致，且分布均匀，多为人体实质性器官(如脾、淋巴结、肾皮质和大脑等)。一般超声扫描时呈黑色或灰色灰阶，稍加大增益，即有光点分布其中，据此可与液性暗区区别。

(2)非均质性分布。由于存在许多不同声阻抗界面，非均质性分布呈现出不同程度的光点回声，表现为相对不均匀介质的图像，如肝脏、膜腺等器官内部结构。

(3)实质暗区为实体占位声像图，与所在脏器断面回声比较，实质性暗区回声较弱，呈块状或圆形黑色灰阶，其中有浅灰色稀疏光点或光带，部分肿瘤早期多属此类图像。

(4)液性暗区。液体为均匀介质时，声阻抗多无差别，该区内无任何回波反射，成为无回声区或纯液性暗区。图像呈黑色灰阶，如胸水、腹水、胆囊积液、心包积液或积血等。由于多灰阶(64灰阶)显示的超声图像其灵敏度相对较高，液体内细小悬浮粒子也可显示出较细小浅淡的光点回声，如混浊的羊水、浓缩的胆汁等均有此现象。

(5)囊性暗区具有液性的囊肿样回声，囊肿内无回声区，呈灰黑灰阶，且后方回声增强。血肿、版肿和均匀实质性肿物都可能呈现此状态[6]。

声像图特征主要包括物理学特征和形态学特征。超声图像的形成既反映出超声波在生物组织中传播特性的差异，又具有与病理性质相联系的形态学特点，物理学特征主要包括透声性、衰减、后方增加效应、量化分析和谱分析等。由于人体各种正常组织和病变组织对声能的吸收衰减不同，表现了后方回声的“增强”或减弱乃至形成后方“声影”，这些物理学特征在病变性质的诊断和图像分析上都有重要的意义[7]。

3 结论

由于超声对液体与实质性组织有着显著的图像差别，所以对囊性液体与实质性病变组织具有良好的鉴别能力。如根据组织病理变化的特点，急性炎症早期以水肿为主，则声像图局部回声减弱、透声强使后方回声增强;而纤维化病变使纤维组织增加，回声增多，透声减弱使回声增强。按其病变程度不同可表现为光点增大且分布不均、线状和网状回声增强等[8]。

值得注意的是超声对病变性质的诊断只是根据物理界面特性的规律做出判断，并不是病原学上的特异性判断;另一方面，任何脏器或组织的病变过程的复杂性则反映为图像上的多变性。因此，必须结合临床实际对图像进行分析，并通过其他影像诊断方法的相互补充，方可达到正确诊断之目的。

参考文献

[1]吴立顺,菅喜岐.超声图像诊断技术的发展及应用现状[J].医疗卫生装备,2007,28(12):35-36.

[2]王瑞玉.医用超声仪原理构造和维修[M].北京:北京医药科技出版社,2007.

[3]李义兵,余大昆.实时全景超声成像技术及其临床应用[J].医疗卫生装备,2005,26(10):52-53.

[4]李义兵,余大昆,刘晓东.计算机在医学超声成像中的应用[J].医疗卫生装备,2006,27(4):23-24.

[5]郑光美,黎春雷.超声心动图在右心功能评价中的应用进展[J].医疗卫生装备,2005,26(9):25-26.

[6]范毅明.医用B超仪与超声多普勒系统[M].上海:第二军医大学出版社,1999.

[7]徐智章.外周血管超声彩色血流成像[M].北京:人民卫生出版社,2002.

篇4：图像质量评价研究

关键词：图像融合 图像质量评价 主观评价 客观评价

一、主观评价

通过人眼对图像的观察，我们可以检查出：融合图像是否配准，如果配准不好，那么融合图像就会出现重影和几何变形；融合图像整体色彩是否与天然色彩一致，如居民点影像是否明亮突出，水体影像是否呈现蓝色，植被影像是否呈现绿色；判断融合图像整体亮度、对比度是否合适，是否有蒙物或斑块；融合图像纹理及彩色信息是否丰富，空间信息是否丢失；融合图像的清晰度是否降低，地物影像边缘是否清楚。

图像融合的主观评价方法就是以人作为观察者，对图像的优劣做出主观定性。

评价。该方法受观察者、图像类型、应用场合和环境条件的影响较大，只在统计 上有意义，但是该方法比较容易实现，对最终的图像质量评测也是十分有用的。 选择主观评价的观察者可考虑两类人：一类是未经过训练的“外行”观察者，另 一类是对图像技术有经验、训练有素的“内行”观察者，他们能够凭借自己的观 察对图像的质量做出相对严格的判断。给出了国际上规定的图像评价的五级质量尺度和妨碍尺度（也称为图像主观评价5分制）。一般人多采用质量尺度，而专业人员则多采用妨碍尺度。为了保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应足够多。应该注意的是，如果图像是观察者很熟悉的内容，则观察者就容易挑出毛病，而给出较低的分数，而那些对图像内容不熟悉的观察者给出的较高分数并不能准确地反映图像的质量。图像的 MOS(Mean Opinion Score)值即图像的主观评价分值，一般情况下是选用一定数量的专业图像处理人员与非专业人员来为图像打分，再取平均值。用 A(i, k ) 表示，它表示第i 个人对第 k 幅图像的打分值，分值取在5分以内。因为人眼的分辨能力很有限，在五个级别的分值中有时候很难做出取舍，所以可以打半分。

图像融合的主观评价方法（或定性评价），是一种主观性较强的目测方法。

该方法对一些明显的图像信息进行评价显得直观、快捷和方便，对一些暂时还没有客观评价指标的现象也可以进行定性的说明。例如，在多源图像融合中，主观 评价可以较快的判断融合图像是否配准，图像的边缘信息是否损失，融合图像的 纹理和色彩是否丰富等等。尽管主观评价通过大量的统计可以获得比较准确的判 断结果，但是整个过程非常繁琐。若没有进行大量的统计，所获得的结论可能不 准确。而且目前对人的视觉特性还没有充分了解，对人的心理因素也还没有找出 定量描述的方法，因此不同的评价者其对图像评价的结论差异会很大。尤其是当 利用各种融合算法融合后的图像之间的差异较小时，考虑到主观定性评价方法带 有一定的个人主观性，所以往往不能给出一个准确的判定。

由于图像最后是被人眼接受，由人来对图像做出分析、识别、理解和评定，因此在这种情况下，图像不仅仅是物理量的分布，同时包含人的视觉心理因素。因此，主观评价结果虽然比较全面，符合图像的实际观察质量，但是这种评价方法受观察者、图像类型和观测环境等因素影响较大，评价过程繁琐，加之人的視觉心理因素很难用物理量度量，致使评价结果不够精确，而且加入主观评价后，难以实现自动化处理，不利于图像融合评价系统的设计。

二、客观评价

客观评价方法是针对融合图像所提出的一系列质量指标，以及对融合方法提出的量化评价公式，由计算机根据量化评价公式计算融合图像的质量指标，并根据质量指标的统计结果对融合方法进行评价。量化评价能够克服人的视觉特性、心理状态、知识背景等因素的影响，可以提高判断的准确性和速度。

目前，常用的客观评价方法包括以下几种：

1、基于信息量的评价

（1）熵图像的熵是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标。如果融合图像的熵值越大，说明融合图像从源图像中保留的细节内容越多、信息量越大。

（2）交叉熵交叉熵直接反映了两幅图像对应像素的差异，是对两幅图像所含信息的相对衡量。

（3）相关熵（互信息）相关熵（互信息）是信息论中的一个重要基本概念，它可作为两个变量之间相关性的量度，或一个变量包含另一个变量的信息量的量度，因此，融合图像与原始图像的相关熵（互信息）越大越好。

（4）偏差熵偏差熵反映了两幅图像像素偏差的程度，同时也反映了两幅图像信息量的偏差度，分别有：单一偏差熵、总体平方平均偏差熵、总体算术平均偏差熵、总体几何平均偏差熵、总体调和平均偏差熵。

（5）联合熵联合熵也是信息论中的一个重要基本概念，它可作为三幅图像之间相关性的量度，同时也反映了三幅图像之间的联合信息，因此，融合图像与原始图像的联合熵越大越好。

2、基于统计特性的评价

（1）均值。

（2）标准差标准差反映了灰度相对于灰度均值的离散情况，标准差越大，则灰度级分布越分散，有标准差、对数标准差。

（3）偏差度偏差度用来反映融合图像与原始图像在光谱信息上的匹配程度，如果偏差指数较小，则说明融合后的图像 R 在提高空间分辨率的同时，较好地保留留F的光谱信息，偏差度通常分为绝对偏差度和相对偏差度。

（4）均方差。

（5）平均等效视数平均等效视数可以用来衡量噪声的抑制效果、边缘的清晰度和图像的保持性。

篇5：放射科图像质量评价小组成员

为加强放射科图像质量管理和质量控制，保证放射科诊断质量和医疗安全，并明确图像质量评价小组职责。

一、放射科图像质量评价小组成员： 组长：XXX 放射科主任 成员：XXX XXX XXX

二、放射科图像质量评价小组职责：

（一）放射科应建立图像质量评价小组，小组成员应包括放射科主任、影像诊断医师、放射科技师。

（二）放射科图像质量评价小组组长负责图像质量评价的全面实施，组织定期和不定期的核查。

（三）放射科技师负责检查扫描过程的质量控制，发现图像质量问题应及时解决。

（四）影像诊断医师负责诊断操作的质量控制和图像诊断质量控制，发现图像质量问题应及时与技师沟通。

（五）每月进行图像质量评价记录。

梧州巿中医医院

篇6：放射科图像质量控制标准

高质量的图像资料，能为疾病的诊疗提供客观、真实的影像信息，直接影响疾病诊断。对DR图像进行质量控制与质量保证，可以提高诊断率，减少漏、误诊。根据《河南省医学影像学检查技术操作规范》，结合我科实际情况，制定相应的质控标准。

（一）、甲级影像标准：

1、体位要求：

（1）位置正确，符合诊断学要求；

（2）照射野范围适当，一般不超过检查部位要求范围的10%；

（3）图像画面布局合理。

2、模拟照片：密度适当，对比度、锐利度好，层次丰富。

3、数字影像：锐利度好，噪声水平适度，曝光指数在推荐范围内。

4、标记准确、齐全。

5、图像无伪影。

（二）乙级影像标准：

按甲级影像标准，有一项不符合要求，但不影响诊断者。

（三）丙级影像标准：

按甲级影像标准，有两项或三项不符合要求，尚不影响诊断者。

（四）废像：

影像不能满足诊断，需重新拍摄者。

附：影像评级达标要求

1.三级医院：甲级影像率>50%,废像率<2%

2.二级医院: 甲级影像率>40%,废像率<3%

3.一级医院: 甲级影像率>30%,废像率<4%

放射科CT图像质量控制标准

1.扫描摆位是否标准；

2.扫描视野（过大、过小）；

3.扫描范围（过大、过小）；

4.肺部扫描是否告知患者吸气、屏气；

5.胃部扫描是否告知患者饮水充盈胃部；

6.咽喉部扫描是否告知患者禁止做吞咽动作；

7.敏感部位是否注意放射防护；

8.扫描参数设置是否合理；

9.重建算法设置是否合理；

10.增强扫描造影剂剂量设置是否合理、延迟时间设置是否合理；

11.窗宽、窗位设置是否合理。

放射科MR图像质量控制标准

1.扫描序列、扫描参数选择是否合理。

2.扫描FOV、扫描层厚、扫描间隔选择是否适当。

3.增强扫描时，对比剂剂量设置、延迟时间、扫描期相是否合理。

4.后处理重建图像是否充分显示检查部位和病灶。

5.图像是否存在伪影：

a磁场相关伪影（金属伪影、磁化率伪影）； b运动与流动伪影；

c射频和梯度相关伪影（介电伪影、拉链伪影、层间交叉、射频噪声伪影）； d图像处理伪影（卷褶伪影、化学位移伪影、截断伪影）；

篇7：放射科工作质量管理制度

一、影像（放射）科工作质量管理第一责任者是科主任。

二、诊断工作质量管理内容：

1.诊断工作人员应通晓本专业质量控制的理论和方法，明确岗位责任，诊疗工作质量管理由主治医师以上人员具体监管。

2.每天由科主任或高年资医师带领对常规X线、DR、介入重点疑难病例进行综合读片。

3.造影、DR检查应按操作规程进行，注意放射防护、灭菌消毒，严防意外事故发生。

4.24小时内发出报告：书写报告字迹清楚，各项内容填写准确，影像所见描述简明确切，诊断结论应密切结合临床，务求客观和确切，符合规范要求，报告需经主治医师以上复签方可发出。

三、X线诊断报告书写规范要求: X线诊断报告是临床诊疗工作中必不可少的记录和总结，它能对临床医疗、教学和科研提供重要的参考价值。书写报告规范化对提高医疗质量和本专业管理水平具有促进作用。

1.一张质量较好的X线片能客观确切地反映疾病在某一阶段的病理变化； 2.书写报告要求如实地描写照片上的X线表现，并运用综合分析的方法提出比较客观的诊断意见。

3.3.书写报告要字迹清楚，其顺序如下：

（1）姓名、性别、年龄、病案号、病房及床号、X线号、检查及报告日期等，均应一一填写。

（2）检查项目及名称：①投照部位（左或右）、投照位臵（正位或侧位）以及片序。如一号片全胸，后前位；又如第二号片左膝关节，前后位及侧位等。片序是指同一病人总的张数连续编号，与封套一致。②特殊检查要写检查的名称、造影剂的名称，剂量及造影方式均应写清楚。如静脉肾盂造影检查应写明注入造影剂后分别摄片的时间，分层摄影需写明体层部位投照方式，各层面的距离，便于复查时与同一层面摄片比较。

（3）报告描写部分要如实反映片上X线表现，要求重点突出，条理清楚，术语准确明了，阳性X线征象（尤其是特征性）描写尽可能详细，说明病灶发生的部位、形状、大小（有时还应用测量数字表明）、病灶的边缘、密度、病灶与周围组织和器官的关系，具有鉴别诊断征象虽阴性也需提及。

（4）结论或印象。对各种疾病的检查，应尽可能作出结论，以有利于临床治疗上参考，若有困难时，应对X线表现作详细描述。同一张片上可能有两种以上的疾病时，应根据主次写明，不得遗漏。一般结论可按下列方式书写：①X线征象及临床资料均符合某种疾病时，可以写出诊断意见，如某部位骨折、慢性胃溃疡等。②有某病的X线征象，但不太典型，而临床资料比较明确，则可写符合某病。③X线征象较典型而临床资料不符合，则可写有某病的X线表现。④X线征象与临床资料均不太典型时，可写X线表现提示某病可能。⑤无病理的X线表现，不论临床资料典型与否，均写无异常的X线表现。⑥X线表现不典型，加上临床资料不全，或尚需再作其检查补充资料，这时可写出两个或三个意见，把认为最可能的列在最前，而以后几个意见待一一排除。（5）建议：有两个以上的诊断意见时，说明诊断尚未最后肯定，必须尽可能通过其它检查途径掌握必要的资料再来确认，如临床体征、化验室检查乃至X线其他项目的特殊检查，如肺部块状影，性质待定，则可建议进一步作分层摄影、支气管造影、纤维支气管镜检查或肺穿刺活检等。

篇8：无参考图像质量评价

数字图像在获取、存储、传输、显示的过程中,都有可能会引入失真,导致图像质量的下降。失真图像丢失了一些重要信息,可能导致满足不了应用与系统要求[1]。特别是随着互联网的快速发展,在网络中传输的图像因带宽、时效等限制条件,图像经常会受到压缩比例较大的压缩而造成严重的失真。因此,如何准确地衡量图像质量的好坏,成为了计算机视觉以及图像处理领域热门且具有挑战性的问题。

按照是否需要人的参与,图像质量评价方法可以分为两类:主观图像质量评价和客观图像质量评价[2]。主观图像质量评价由人眼视觉效果对图像进行评价;与此对应,客观图像质量评价算法则基于特定算法由计算设备对图像进行自动评价。主观质量评价一般由大量的观察者对图像打分,且易受评价环境、评价参与者知识水平以及评价人员情绪的影响。主观评价结果随机性较强,很难在实时图像系统中应用[3]。基于主观质量评价的局限性,客观质量评价算法被广泛研究。客观质量评价方法不需要人工参与,因此能被用到各种图像处理算法的性能评价和实时图像系统中。研究高效、优秀的图像质量评价算法,具有很高的现实意义。

根据能够得到的参考图像(原始图像)信息的多少, 客观的图像质量评价方法分为全参考质量评价方法、半参考质量评价方法和无参考质量评价方法[4]。全参考质量评价方法,指的是能获得参考图像所有信息的评价方法。通过计算待评价的图像与原始图像之间的差异性, 对图像进行评价。全参考方法目前已经比较成熟可靠, 半参考评价方法能获得原始图像的部分信息,无参考评价方法,则无法获得参考图像的任何信息。本文主要讨论无参考评价方法。

1相关模型介绍

1.1图像对比度归一化[5]

对于一幅灰度图像I(M×N),对其进行去均值与归一化(如式(1)所示),得到其MSCN(Mean Subtracted Contrast Normalized),即

式中:i ∈{1,2,⋯,M},j ∈{1,2,⋯,N} ,M、N分别是图像的高和宽。C是常数1,防止分母为0。变量μ(i,j)和σ(i,j) 定义如下:

式中w是一个2维的高斯权重函数。通常情况下K, L取3。如图1所示。

1.2对称广义高斯模型和均值非零的非对称广义高斯分布模型

自然图像统计特征直方图满足高斯分布,因此高斯模型可以被用来模型化实验数据。高斯模型分为均值为零的对称广义高斯模型(Generalized Gaussian Distri-bution,GGD)和均值非零的非对称广义高斯分布模型 (Asymmetric Generalized Gaussian Distribution,AGGD)。

如图2所示,图1(b)的MSCN的统计直方图满足高斯分布,其可以用GGD模型进行模拟。

GGD模型如式(5)所示,σ2是分布的方差,α控制着分布的形状,例如当α=2时,此分布是高斯分布,α=1时此分布是拉普拉斯分布。GGD(α,σ2)参数对可以使用文献[6]中的瞬间匹配方法快速计算得到。

式中:Γ(·)是伽马函数;β是与σ相关的变量;t是任意一个取值[0,+∞]的变量。

AGGD模型如式(8)所示,γ控制着分布的形状 , σl2,σr2是尺度参数,分别控制着模型两侧的分布。η是分布的均值。如果 σl2= σr2,那么AGGD就成为了GGD, 可知此时均值η为零。

其中:

2方法介绍

2.1 NIQE[7]

2.1.1特征介绍

假设某一幅输入图像I(M×N)。该方法首先对图像进行去均值与标准化,得到图像的MSCN即I 。研究发现,质量较好的自然图像的统计特征满足高斯模型,然而失真会破坏这种模型,因而这种变化的程度会体现在人的感知上。如图3所示,5种失真图像的统计直方图都与参考图像有着较大的差异。

NIQE方法采用96×96,块间无重合的方式对I进行分块。由于人眼对于对比度比较大的图像区域更加的敏感,因此对前述得到的这些图像块进行筛选。计算每个块的局 部对比度 均值,筛选出σ(b) > T (T = p· max(σ(i,j)), i ∈[1,M]; j ∈[1,N]; p = 0.75) 的图像块进行特征提取。对上述步骤筛选得到的图像块, 使用对称广义高斯模型(GGD,式(5)进行建模,得到基于空域点的特征GGD(α,β)。同时分别从横向、纵向、 主对角线、副对角线4个方向对相邻像素使用非对称广义高斯分布模型进行(AGGD,式(8)进行建模,分别得到特征AGGD(γ,βl,βr,η),共得到16个参数。上述步骤一共得到18个特征。对同一个图像使用最近邻算法进行下采样,用同样的方法得到18个参数,一幅图像共得到36个特征。

2.1.2模型训练与评价图像

本方法对训练集中的原始高质量自然图像进行特征提取,获得一个N×36的特征矩阵。对这个矩阵求均值得到一个1×36行向量ν1以及求协方差得到协方差矩阵 Σ1。作为模型用于评价图像质量。对于待评价的图像,同样进行上述特征提取的所有步骤(除了没有块筛选步骤),得到一个行向量ν2以及协方差矩阵 Σ2。

通过计算理想模型与失真图像参数之间的差异,如式(11),得到最终的质量评价分数:

式中ν1,ν2和 Σ1,Σ2分别为理想模型和实际图像的均值向量与协方差矩阵。

2.2BRISQUE[8]

2.2.1特征介绍

此方法类似于前述的NIQE方法,但是没有分块步骤。对于训练图像I,首先计算其MSCN得到I ,然后对I进行空域 广义高斯 模型GGD建模得到 参数GGD(α,σ2)。接着再在横向、纵向、主对角线、副对角线4个方向上使用非对称广义高斯分布模型AGGD进行建模,分别得到AGGD(γ,σl2,σr2,η) ,共得到16个特征。然后使用最近邻算法进行下采样,在另一个尺度上对提取特征,最终训练图像获得36的特征。

2.2.2模型训练与分值计算

将图像数据集分成训练集和测试集,将训练集的图像利用上述的方法进行特征提取,得到特征向量。利用Libsvm对训练集中图像的特征向量及其对应MOS值进行支持向量回归学习[3,9],得到图像评价模型。对于某一个测试图像,按照前述方法提取出特征向量,再使用得到的图像质量评价模型,回归计算得到最终的分数Index。

2.3DESIQUE[9]

2.3.1特征介绍

本方法分别基于频域与空域进行特征提取:

基于空域的特征提取:首先计算图像的MSCN,得到。然后对其进行广义高斯模型GGD拟合,得到特征参数GGD(α,σ2)。然后对进行对数化得到J(i,j) 如式(12)所示:

分别在0°,45°,90°,135°以及主对角线减副对角线5个方向上对J(i,j) 进行GGD拟合,分别得到GGD(α, σ2),共获得10个特征参数。

基于频域的特征提取:在频域,首先对图像在2个方向(水平和垂直)方向上进行了log-Gabor变换,得到2个log-Gabor子带g(i,j) 。然后对这2个子带分别进行对数化得到J(i,j) ,如式(13)所示:

其中|g (i,j)|代表的是模。最后对2个子带J(i,j),分别在0°,45°,90°,135°以及主对角线减副对角线5个方向上对J(i,j) 进行GGD拟合,分别得到GGD(α,σ2),共获得20个参数(2个参数×5个方向×2个子带)。

最后对图像使用最近邻算法进行下采样,提取出20个特征参数,DESIQUE方法一共得到60个特征参数。

2.3.2模型训练与分值计算

DESIQUE将图像数据库分为训练集和测试集2部分。方法首先对图像进行特征提取,得到训练图像特征集。模型训练分2步进行,分别为不针对特定失真类型的训练和针对特定失真类型的训练。第1步是将所有训练图的特征及其对应的DMOS利用SVM进行分类训练,得到Model-Svm。假设图像数据库有N种失真类型, 第2步是针对特定的失真,将图像根据其真实的失真类型分类,每一类失真类型的图像分别与其对应DMOS分别使用SVR进行回归 ,得到此失 真类型的 回归模型Model-n,其中n取1~N。

对测试图像分别进行频域与空域的特征提取。其评价由下步骤获得:首先,假设不知道测试图像的失真类型,然后使用SVM基于model-svm对图像进行分类, 计算其属 于各种失 真类型的 概率 ,记为向量P(p1, p2,…,pN)。再分别假设其属于某个特定失真类型,基于Model-n,利用SVR模型,分别计算其分数,组成分数向量S(s1,s2,…,sN)。最后,计算待评价图像的质量分数为Index,如式(14)所示:

2.4 BIQI[10]

2.4.1特征介绍

首先使用Daubechieds9 /7小波基对图像进行3个尺度,3个方向的变换,得到9个子带。NSS研究表明, 经过这种变换后,每个子带的系数呈现出拉普拉斯分布,并可以使用广义高斯分布GGD模型进行参数化。 它有3个参数,分别是均值μ、形状参数α、方差σ2,因为小波变换后的系数均值为0,所以每个子带可以得到特征参数α,σ2。因此一幅图像一共可以得到18个特征 (3尺度×3方向×2参数)。

2.4.2模型训练与分值计算

本方法使用了和DESIQUE相同的2步骤模型训练与计算分数方法得到测试图像的分值Index。

2.5DIIVINE[11]

2.5.1特征介绍

本方法使用可转向金字塔小波分解对图像在2个尺度6个方向上进行分解,得到12个分解结果子带,记为Sθa,其中a代表尺度,可取1和2,θ代表方向,可以取 {0o,30o,60o,90o,120o,150o}。然后对每一个子带进行正常化,得到dθa。此方法利用dθa一共提取88个图像特征用于质量评价。

(1)对每一个dθa,使用广义高斯分布模型GGD对其进行模拟,因为金字塔小波变换后的系数均值为0, 因此每个子频带可以获得参数GGD(σ2,γ),12个子频带共获得24个参数,组成f1~f24。

(2)图像天然是多尺度的。不同尺度,同一个方向的子频带间存在着某种关系。不同尺度,同一个方向的子频带的系数,被结合到一起,同样进行广义高斯分布模型GGD拟合,6个方向共得到12参数。因为σ2不会给分析增加比f1~f12多的任何信息,因此6个方向只留下 γ作为特征,得到f25~f30,而后最终将所有的子频带系数结合到一起,进行GGD拟合得到最后的一个γ,即f31。

(3)实验证明,图像的高通响应和带通响应之间有着一定的统计学关系,而图像的失真会破坏这种关系。 因此每一 个子频带 可以计算 得到如此 一个系数 ρ,ρ = (2σxy+ C2)(σ2x+ σ2y+ C2)。 对于每个 子频带 ,使用15×15的高斯滤波器对其高通响应和带通响应进行滤波,σ2x,σ2y,σxy分别是高通响应局部方差、带通响应局部方差和两者之间的互协方差。每个子带的所有局部ρ 的均值就是这个子带的特征,因此一共得到12个特征,即 f32~f43。

(4)自然图像有着一种相关结构,随着距离函数的变化而缓慢变化。将尺度为1的各子带中某个点以及和它距离在一定范围内的点,计算联合分布,可以得到一个三项式。这个三项式的3个系数以及参数间的错误值,多项式的真实值构成了一个子频带的参数,因此一共可以获得30个参数,即f44~f73。

(5)计算同尺度,不同方向间的子频带之间的关系,得到C56=15个特征,即f74~f88。

2.5.2模型训练与分值计算

本方法使用了和DESIQUE、BIQI相同的两步骤模型训练与计算分数方法得到测试图像的分值Index。

2.6 SSEQ[12]

SSEQ方法利用了图像块间的统计学规律,通过计算图像块的信息熵,获得图像中的结构以及图像中像素点相互关系的大小。在进行大量统计与训练的情况下, 对测试图像进行质量预测。

2.6.1特征介绍

SSEQ在3个尺度上一共要提取12个特征。对于输入图像,首先对图像进行分块,计算每一块的区域的局部熵,获得所有局部熵值的平均数,作为特征1;然后对这些局部熵值排序,求出其偏度,作为特征2;再对同样分块的图像,计算每个局部块的局部谱域熵,获得所有局部谱域熵的平均数,作为特征3;然后对这些局部谱域熵排序,求出其偏度,作为特征4。使用最近邻算法对图像进行2次下采样,分别计算得到类似的4个特征, 一共获得12个图像的特征。

2.6.2模型训练与图像质量分计算

SSEQ使用了和DESIQUE,BIQI,DIVINE相同的方法得到测试图像的分值Index。

2.7 BLIINDS-Ⅱ[13]

2.7.1特征介绍

本方法一共提取4个特征用于计算质量分数。

(1)对图像进行大小为5×5,块间重合为2的分块, 对每一个图像块进行DCT变换得到相应的DCT系数。

(2)对DCT系数进行GGD拟合,获得每个图像块的形状参数γ,取其中最低的10%γ值的均值作为第1个特征,所有γ的均值作为第2个特征;提出了一个新的参数ζ,其计算式为:

其中X为每一个DCT块的系数,σ|X|和μ|X|分别是该块的方差和均值,Γ(·)是前述的伽马函数。对每一个图像块,计算其对应的ζ,取其中最低的10%ζ值的均值作为第3个特征,所有ζ的均值作为第4个特征。

(3)将每个图像块的中的DCT系数按照径向空间频率分成低、中、高3个部分,对3个部分的值分别求解方差,得到 σ2n,设En= σ2n,低、中、高频率分别代表1,2, 3。 设,取较大的10%的Rn的均值作为第5个特征,所有Rn的均值作为第6个特征。

(4)按照和径向空间频率变化垂直的方向,将每一个图像块获得的DCT系数分为3个部分,分别计算3个部分的ζ,全部图像块的所有ζ的最低的10%的均值作为第7个特征,所有ζ的均值作为第8个特征。

2.7.2模型训练与图像质量分计算

使用简单的概率模型,设X为特征向量,计算X与DMOS的概率分布,由于P(X,DMOS) = P(DMOS|X)P(X) , 计算获得的P(DMOS| X) 即为质量分数。使用数据集的80%进行训练,20%的数据进行测试。

3实验结果与分析

3.1实验数据库

本文在LIVE和TID 2008两个数据库上对BIQI[10], NIQE[7],BLIINDS - Ⅱ[13],BRISQUE[8],DESIQUE[9], DIIVINE[11],SSEQ[12]7种方法进行测试。

LIVE数据库[14]包含29张参考图像以及对应的5种失真类型的共779张失真图像。5种失真类型分别为JPEG2000压缩失真 、JPEG压缩失真 、白噪声 (White_Noise,WN) 、高斯模糊 (Gaussian_Blur, GBLUR)、快衰弱失真(Fast Fading,FF)。LIVE提供了图像主观评价分值MOS。MOS值取值范围为[0,100]。 一般实验采用100减去MOS值计算得到的DMOS进行算法测试。

TID 2008数据库[15]包含了25张参考图像以及17种失真类型的1 700张失真图像。其中,每一张参考图像对应68张失真图像,17种失真,每一种失真有4个失真级别。

TID2008和LIVE数据库都拥有JPEG2000压缩失真、JPEG压缩失真、白噪声和高斯模糊4种失真类型的失真图像,LIVE独有快衰弱失真。因此,为了方便与LIVE数据库进行对比,本文只针对2个数据库共同拥有的失真类型进行实验分析。

3.2评价标准

本文使用斯皮尔曼等级次序相关系数(SPROCC) 和皮尔逊线性相关系数(LCC)来对评价算法评价结果与数据库中主观分值的一致性进行衡量。主观评分与客观评分线性相关度越好,算法的表现越好。

3.3实验结果

本文主要在LIVE数据库上进行模型训练,并使用训练得到的模型分别在LIVE数据库和TID数据库上进行对比实验。本文中介绍的方法都需要训练得到回归模型,为了算法间的平等比较,将LIVE数据库随机划分为80%的训练子集与20%的测试子集,2个集合没有任何的重合。该过程被重复了1 000次,以确保没有因为训练的空域内容导致的偏差。

表1~表4分别表示上述7种无参考方法在LIVE数据库测试集和TID2008数据库上的运行结果。

3.3.1算法表现比较

从结果可以看出,几种无参考评价方法虽然表现了较好的整体效果。但是对于不同的失真类型,评价结果存在较大差异。这主要与算法提取的特征有关。某些特征也许和某一个失真类型关系较大,而与另一个失真类型关系较小。

从表1~表4可以看出,对于各失真类型,DESIQUE方法都表现的较好,其在空域和频域分别进行了多方向多尺度的特征提取,对各种失真具有较大的敏感性。对于JP2k,JPEG失真,BLIINDS-Ⅱ,DESIQUE,SSEQ表现较好。BLIINDS-Ⅱ提取的特征较多的关注了参数模型的形状参数γ,而压缩导致的块效应会显著影响这个参数。压缩也导致了块内熵值显著变化,使得SSEQ方法表现优秀。对于WN失真,BRISQUE,DESIQUE及BIQI表现较好。对于GBLUR失真,SSEQ与DESIQUE方法表现较为出色。高斯模糊对图像熵的变化影响较大,使得以熵作为特征的SSEQ方法表现出色。

3.3.2数据库依赖性

从表1~表4中可以看出,上述各方法采用LIVE数据集训练得到的模型,在TID2008数据库上的表现较差。例如BIQI方法在LIVE数据库中平均LCC为0.8673,而使用LIVE训练的模型在TID2008数据库上测试, LCC只有0.781 9。

从上述表 中可以看 出 ,DESIQUE,SSEQ,BLIINDⅡ,NIQE具有较小的数据库依赖性,其在TID2008数据库中的LCC与SPROCC仍能保持 在0.8以上 ,符合预期。而BIQI、BRISQUE与DIIVINE具有较大的数据库依赖性,其在TID2008数据库中的LCC与SPROCC出现了小于0.8的情况。

图4是7种方法在LIVE数据库以及TID2008数据库上的散点图。图中可以看出,BRISQUE,DESIQUE, SSEQ的结果与DMOS有着较好的线性关系,且具有较低离群度。而BIQI,DIIVINE,NIQE与BLIINDS-Ⅱ的点离散度很大,说明算法结果与DMOS的关系不密切。

3.3.3算法效率对比分析

本文对7种无参考方法分别在不同尺寸的图像上进行了实验,进行算法效率的比较。实验使用了4张尺寸分别为256×256,512×512,1 024×1 024,1 600×1 600的图像。7种算法分别在这4张图像上进行100次实验,运行的平均时间如表5所示。本文实验使用Pentium E2140@1.60 GHz,Windows 7 Pro 64-bit,3 GB内存的计算机,运行软件为Matlab 2013a。

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从表5中可以看出,上述7种无参考质量评价方法中,DESIQUE,BRISQUE,NIQE方法因为仅仅在空域和频域上进行直观的特征提取,没有太多的中间计算环节,因此具有较高的效率。BIQI与SSEQ方法效率虽然略低于前述3个方法,但仍然在一个数量级。而BLI-INDS-Ⅱ和DIIVINE因为在频域上进行大量的特征提取以及进行许多中间参数计算,导致效率极低。特别地, BLIINDS-Ⅱ方法消耗时间甚至达到了前述5种方法的100倍以上。

图5表示了各种方法的运行效率随着图像尺寸的变化而变化的情况。其中,以各方法在256×256情况下运行的时间为单位1。从表中可以看出BIQI方法的运行效率受图像尺寸的影响是最小的,运行时间增长不明显。而另外6种方法运行效率受图像尺寸的影响明显。结合表5和图5可以看出,虽然在256×256的尺寸下,NIQE方法的运行效率最高,但是随着图像尺寸的增大,BRISQUE,BIQI表现出了更高的效率。因此,在图像尺寸 较小的情 况下 ,BIQI,BRISQUE,DESIQUE, NIQE,SSEQ的表现都让人满意,而在图像尺寸很大的情况下,BRISQUE,BIQI方法有着明显的效率优势。

4结语

本文对无 参考图像 质量评价 方法进行 综述 ,对BIQI ,NIQE ,BLIINDS - Ⅱ ,BRISQUE ,DESIQUE , DIIVINE,SSEQ等无参考质量评价方法进行了详细的描述,并在LIVE和TID 2008数据库上对其进行了测试,对各种方法进行详细分析以及比较,讨论了各方法的优缺点。

今后图像质量评价的发展有以下几个方面亟待解决:

(1)目前优秀的无参考的质量评价方法很多都是基于自然图像统计NSS模型的,其中的关键是相关参数的广义高斯模型拟合,未来可以提出新的拟合模型,使得其更加符合统计数据的分布,以达到提升现有的算法性能的目标。

(2)建立完善的HVS模型:使用HVS模型分析视觉输入的原理在图像质量评价中已经起到了举足轻重的地位。然而,目前关于HVS的理解以及采用的计算模型还处于非常低级的阶段。绝大多数现有的基于生物学的初级视觉皮层(Primary Visual Cortex,V1)的模型并不是很完善。未来应该在这方面进行努力,改进基于V1的模型,研究人眼的物理特性和心理特性之间的关系并运用到了实际应用中去。

(3)研究对复合型的图像失真的评价方法。图像质量评价中一个很大的挑战在于图像失真往往是复合型的,同时其失真程度也是不可控的。尽管许多的算法已经被用来评价单种失真类型的图像,能够评价混合失真类型的算法显然更加实用。一个IQA不仅要考虑这些失真混合产生的联合作用,同时还要考虑这些失真互相之间的影响。在图像处理过程中会产生各种各样的图像失真,理想的IQA算法应该完全能够处理这些失真。同时,现在IQA面临的一个新问题是如何调整现有的模型来处理超阈值失真。

(4)当评价一个图像质量时,根据失真的多少以及其是否影响了图像对象的显著外观,HVS使用的可视化策略会有所不一样。许多研究表面HVS是一个高度自适应的系统。其能够基于失真与图像之间的相互作用等因素做出适当的调整。因此,研究图像与失真之间的关系,设计自适应视觉策略进行质量评价是一个很有研究意义的方面。

(5)目前绝大多数IQA算法都无法处理几何失真, 例如平移、缩放、旋转、剪切等。这些失真,假如不是很强烈,一般对图像的视觉质量影响很小。然而,即使是轻微的几何变化,会产生大规模的像素强度逐点变化, 因而大多数的现有IQA算法对这种轻微几何失真的图像的质量评价要比图像的实际质量低很多。由于IQA已经被用到了越来越多的领域,对几何失真的处理显然变得越来越重要。

(6)其实最具挑战性的是算法的运行效率。随着IQA从研究领域到实际应用领域进步,计算速度、内存占用等有关效率方面的因素成为评价一个算法优劣的重要标准之一。有些图像质量评价算法还会被应用于处理视频帧或者一些实时系统上,因此效率非常重要。

篇9：放射科图像质量评价制度

关键词： 信息隐藏； 隐蔽性评价； 图像质量评价量（IQMs）； 主成分分析

中图分类号： TP 391文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.02.008

引言信息隐藏就是将秘密信息隐藏于另一非秘密载体中，使非法攻击者无法察觉秘密信息的存在[1]。其载体形式可以为任何一种数字媒体，如图像、声音、视频或一般的文档等等。信息隐藏技术的最大特点是它不但隐藏了信息的内容而且隐藏了信息的存在，使得攻击者难以从公开信息中判断秘密信息是否存在或者难以截获秘密信息，从而保证了秘密信息的安全[2]。不可感知性是评价信息隐藏算法优劣的重要指标，在以图像作为载体的信息隐藏方法中，不可感知性指的是隐秘图像的失真，即隐秘图像和载体图像在视觉上无明显差别，评价隐藏信息前后的图像质量变化对于改进图像信息隐藏方法有着重要的意义。现有的图像质量评价方法一般可分为主观评价方法和客观评价方法[3]。主观评价方法就是让多名观察者按照已规定好的评价准则对被测图像进行质量评价，然后对所有观察者给出的评价进行加权平均，所得结果即为该图像的主观评价质量。这种方法考虑了观察者对图像的理解效果，但是由于受到观察者知识背景、观测动机和观测环境等因素的影响，稳定性和可移植性差，且难以用数学模型表达加以应用。常用的客观评价方法有均方误差（mean square error，MSE）和峰值信噪比（peak signal noise ratio，PSNR）[4]，他们对两幅图像之间的误差进行了简单数学统计，计算简单，容易实现，能将误差量化表达，但由于没有考虑人的视觉心理因素，不能真实反映图像的视觉感知质量，其准确性相对较差，不能和主观评价相一致。本文提出了一种新的图像信息隐藏质量评价方法，提取出对隐藏信息比较敏感的IQMs作为图像的质量评价量来评价图像隐藏信息前后的差异，利用主成分分析法对得到的特征量进行综合分析，从而实现对图像信息隐藏方法的评价。1提取图像质量评价量Avcibas[56]等提取了26个能反映图像统计特征的IQMs，实验表明，有些质量评价量对隐藏信息比较敏感，根据实验选择了其中的10个IQMs作为图像的特征量，用来评价信息隐藏前后图像的质量。10个IQMs表示了原始图像和隐秘图像在空域和频谱域之间的差异，分别从基于像素统计差异、基于相关性度量统计差异、基于频谱统计差异和基于人眼视觉系统统计差异等方面对图像特征进行了描述，其表达式如下所示[58]。（1）基于原始图像和隐秘图像之间像素统计差异的特征量，包括平均绝对误差M1和均方差M2。

篇10：放射科图像质量评价制度

1、根据规定组织放射工作人员参加专业技术、放射防护和有关法律知识培训。

2、放射工作人员，工作时佩戴个人剂量元件并按规定参加放射工作人员职业健康体检。

3、按规定对放射诊疗场所和诊疗设备进行防护与状态检测。

4、严禁对妊娠妇女进行X线检查，尤其是妊娠8—15周的妇女。

5、对儿童进行X线检查时，应尽量采用X线摄影检查，照射野面积一般不超过胶片面积的10％，并采用短时间曝光的摄影技术。

6、新安装、维修或更换重要部件后放射诊疗设备，请取得资质印证的服务机构进行检测，合格后方可使用。

7、工作人员必须熟练掌握业务技术和射线防护知识，正确掌握适用范围，合理使用X线诊断。

8、在不影响诊断的前提下，应尽可能采用“高电压、低电流、后过滤”和小照射野工作。

9、工作人员在使用X线摄影时，应严格按所需的投照部位调节照射野使有用线束限制在临床需要的范围内并与成像器件相匹配。

10、施行X线检查时注意受检者防护，对受检者非投照部位，采取适当的防护措施。摄影中除受检者，其他人员应在机房外等候，对受检者需要扶携时，对扶携者采取相应的防护措施。

11、进行X线摄影检查时，合理选用胶片以及胶片与增感屏的组合，熟练掌握暗室的操作技术。

X射线影像诊断质量保证方案

1、根据规定组织放射工作人员参加专业技术、放射防护和有关法律知识培训。

2、放射工作人员，工作时佩戴个人剂量元件并按规定参加放射工作人员职业健康体检。

3、按规定对放射诊疗场所和诊疗设备进行防护与状态检测。

4、严禁对妊娠妇女进行X线检查，尤其是妊娠8—15周的妇女。

5、对儿童进行X线检查时，应尽量采用X线摄影检查，照射野面积一般不超过胶片面积的10％，并采用短时间曝光的摄影技术。

6、新安装、维修或更换重要部件后放射诊疗设备，请取得资质印证的服务机构进行检测，合格后方可使用。

7、工作人员必须熟练掌握业务技术和射线防护知识，正确掌握适用范围，合理使用X线诊断。

篇11：放射治疗规章制度及质量控制制度

一、放射防护三级责任制度

根据国家《放射性同位素与射线装置安全防护条例》和《放射诊疗管理规定》的有关要求，为落实放射防护的安全责任，制定放射防护三级责任制度： 放射防护实行医院（医务科）、科室、使用及维护人员，并定期对放射诊疗操作人员、设备维护人员进行教育和指导，并对直线加速器室的放射防护工作、放射机房现场等定期或经常进行督查，检查防护装置，配合有关部门检测防护效果。

二、放射物理室工作制度

1.严格遵守医院及科室的各项规章制度。

2.积极参加院内及科内组织的政治学习和业务学习。工作中做好与相关部门的协调和配合。3.计划设计，由医生填好《治疗计划单》并经上级主管医生确认靶区签字后方可执行。计划设计按《放射治疗计划的设计、实施规范》来执行。治疗计划实行三签字制度：《治疗计划单》上有计划设计人（剂量师）、计划组负责的物理师和主管医师的签字。

4.特殊照射，应由医师与放射物理师和技师共同制定治疗方案。5.物理室人员必须明确其工作职责和工作任务并保证完成。如应按时完成计划设计和放射治疗技术的质量保证（QA）和质量控制（QC）以及放射防护监督等工作。

6.保持工作环境及机房整齐、清洁，在机房内禁止吸烟。

7.各机房保持安静，不得在机房内会客，未经院领导批准不得私自带人参观。

8.操作各放疗设备，必须严格按操作规程进行，做到严肃、认真、负责，爱护设备。9.每周做一次机器维护，保养。各机器负责人必须认真填写工作记录。10.科室财产和设备，专人保管。

11.注意防火防盗，下班时应关闭用电设备，关好门窗。

三、CT模拟定位室工作制度

定位室工作人员在科主任领导下进行工作，根据医生对病人治疗方式的选择进行正确的定位。

1.负责定位室设备器材的保管及常规维护； 2.掌握机器的性能和熟练应用；

3.熟练掌握和应用各种病人的定位技术；

4.加强对各室的联系，每一项工作的衔接，减少差错的发生率； 5.加强周围环境管理，减少意外照射事故的发生； 6.加强定位室的防火、防盗等安全工作； 7.搞好定位室及周边环境的清洁工作。

四、体模室工作制度

1.按医院规定作息时间正常上下班。

2.工作中衣帽整洁、具有饱满的工作热情和良好的服务态度。

3.熟练掌握模室各种技术和应用，各种体模的制作，严格按操作规程进行。4.参加医院及科室组织的政治学习和业务学习。5.保持工作环境及机房整齐、清洁。

6.负责体模室设备器材和医疗废物的管理。7.搞好日常开机、训机工作。

8.搞好工作环境卫生，减少有毒物质对人体的损害和环境污染。9.每天下班后关好水电、门窗，注意防火、防盗。

五、医用直线加速器室工作制度

加速器治疗精确与否，直接影响健康，为确保机器正常运行及各部门之间的工作衔接，特规定以下条例：

1.每日严格按有关规定开机检查机器各项指标，物理人员检查输出剂量，各项指标有关数据填写清楚，签字确认后交技术员投照。

2.技术员在投照过程中，严格按照“放疗技术人员守则”及“加速器操作规程”进行工作。3.为保证机器正常运行，除每日开机前的例行检查外，病人治疗期间应对机器经常巡视，另外经常及定期维修均严格按照维修工作规程办理。

4.各类人员必须实事求是填写各项使用记录，严禁在交班不清的情况下接机操作。

5.加速器除常规治疗外，开展新技术或使用特殊投照方式，应经科主任批准，首次治疗必要时医师应与技术员共同摆位。

六、放射治疗技术室工作制度

1.工作人员按放射工作条例规定工作。2.定期参加业务学习。

3.保持工作环境及机房整齐、清洁，不准在机房内抽烟。4.各机房保持安全，未经批准不得私自带人参观。

5.各放疗设备操作人员，必须严格按操作规程进行，做到严肃、认真、负责。

6.每星期1～5为病员治疗时间，星期五下午为各机器维护，保养时间。各机器负责人必须认真完成好维护，保养工作，认真填写工作日记。7.科室设备，备件由专人保管。

8.维修人员必须作好各机器维修工作及另备件修购工作，保证机器正常使用，减少停机率。9.物理人员必须保证放射治疗质量，按《关于肿瘤放射治疗剂量学问题的若干规定》中规定的要求，定期做好各机器剂量测量工作，配合医生作好特殊治疗计划的制定和作好放射工作人员的防护监督工作。

10.改进服务态度、避免差错事故，提高医疗质量，做到三对、三正确（三对：对照射野、对治疗方式、对治疗角度，三正确：摆位正确、剂量正确、时间正确）

肿瘤放射治疗质量控制标准

肿瘤放射治疗质量控制主要包括基础设备配置、人员配备及安全核查等三大方面控制：

一、房屋的基本要求

1、有独立的医、护办公室，诊疗室，普通或特制防护的病房(有低剂量率近距离放射单位)。

2、有放射治疗机房、定位设备机房、型模室、物理室。

二、放射治疗配置设备的基本要求

1、深部病灶外部照射治疗机：医用直线加速器或钴-60治疗机；

2、浅层病灶外照射治疗机：医用电子线（加速器产生）或千伏级X线治疗机；

3、模拟定位设备和治疗计划系统（TPS）

4、型模制作设备

5、头、胸、腹、四肢等固定装置

6、电离室型剂量监测仪、个人剂量监测仪 其中三级医院需增配：

1、三维放射治疗计划系统（TPS）

2、专用模拟定位机

3、近距离后装治疗机

4、有条件的单位配置三维水箱

三、放疗医技人员的基本要求

人员配备：放疗医师、临床放射物理师、放疗技师、维修工程师及护师。

四、放射治疗病人安全核查标准

（一）放疗前核查

1、技术人员按放疗技术条件安排通知病人到加速器室排队：

2、摆位前，查对排队治疗卡与放疗单、查对治疗机号、科室、床号、姓名、性别、年龄、摆位条件、固定方式。

3、摆位时，核对体膜上的科室、床号、姓名，查患者体表标志线〔或照射野〕是否清楚，特殊患者请主管医生共同摆位。

（二）放疗时核查

1、放射治疗时，查对患者治疗计划号、对姓名〔或ID号〕、对性别、对诊断及医嘱、对照射中心及射野剂量、对累积剂量、治疗部位、射线种类、射线能量、治疗角度、射野大小、附件情况。

2、确认上述各项正确无误后实施技术员双签名制度〔摆位签名、抄单签名〕。

3、新病人首次摆位须医生、物理师、摆位技师、共同参与。

4、放疗患者治疗单的确认（三查五对）： 一查机器类型、射线性质，二查治疗单内容是否清楚、是否有主管医生签名，三查患者体表标志线〔或照射野〕是否清楚，特殊患者请主管医生共同摆位。对病人姓名〔或病人ID号〕、性别、诊断及医嘱、照射中心及射野剂量、累积剂量。

5、确认上述各项正确无误后实施技术员双签名制度〔摆位签名、抄单签名〕。

（三）向患者及家属交待放疗注意事项及时间安排

五、放射治疗安全防护标准

（一）根据卫生部令46号文件《放射诊疗管理规定》，并结合我院实际制定本标准。

（二）医院放射防护管理领导小组，辐射安全防护小组，负责放射治疗工作的质量保证和安全防护工作。

（三）放疗设备机房选址必须经省、州环保和卫生监督部门论证审批，机房图纸须经省卫生防护部门论证同意方可修建。机房竣工后应向省环保和卫生主管部门等申请机房及设备安全防护验收，办理《医疗机构执业许可证》与《放射诊疗许可证》，并向卫生行政执业部门办理相应的诊疗科目登记手续方可投入临床使用。

（四）放疗设备购进必须经过有关放疗设备投入运行前论证，并经有关专家按规定项目对放疗设备性能、机械物理参数、剂量及分布等逐一验收检查，符合要求后方可投入临床应用。

（五）放疗设备在使用过程中按规定定期进行检测，发现偏离应及时修正，保证其经常处于最佳运行状态。若因机器故障、维护保养或更换重要部件后，需重新检测有关参数，合格后方可投入使用。

（六）机器搬迁、机房新建或改扩建后，需请省州环保和卫生监督部门验收检查，符合条件后方可投入使用。正式使用后应按规定定期检测，发现问题及时处理以防射线泄漏。

（七）按时申请办理放射性同位素，射线装置《医疗机构执业许可证》与《放射诊疗许可证》的换证登记手续。

（八）医院成立放射事故应急处理小组，制定放射事件应急预案。

（九）凡从事放射诊疗工作的人员，必须具备相应的专业技术知识和能力，并经放射防护知识培训考核合格、健康体检合格、持《放射工作人员证》者方可上岗，无放射资质人员不得上岗。

（十）放射诊疗工作人员，必须加强个人防护及对周边环境防护，以保证治疗环境安全。并按规定进行个人剂量监测和健康体检，建立个人剂量和健康档案，如发生放疗意外事件应及时进行讨论和解决相关问题。

（十一）建立、建全QA、QC体系制度及措施，保证放射诊疗的安全性和可靠性。

（十二）对放射治疗剂量的检测，监测仪表应定期送有资质的机构进行比对检测，以保证所测剂量的准确性和可靠性。

（十三）对放疗病人应严格掌握治疗适应症，严格控制受照剂量，严格遵守放射防护最优化原则，尽量减少重要器官及邻近组织的剂量和体积，对确需进行放射治疗的病人，必须制定周密科学的治疗计划。

（十四）放射治疗过程中应有两名技师参与摆位，并密切注视治疗装置的显示及病人情况，及时解决治疗中出现的问题。

（十六）放射治疗工作人员应当严格按照放射治疗操作规程、规范实施照射，不得擅自修改治疗计划。