PACS系统,覆盖医院所有科室,实现了全院医学影像和报告的信息共享

简介: PACS系统整合医院放射、CT、MR等检查设备,与HIS系统无缝对接,实现自动化申请与报告。支持DICOM及非DICOM影像获取与强大分析功能,覆盖多科室,促进全院影像资源共享,提升医疗服务效率。超声工作站支持灵活报告生成与管理,具备断网离线工作能力,优化病例检索与影像采集流程,配备统计模块以图表形式展示多维度数据分析,助力高效决策。

PACS系统覆盖医院现有放射、CT、MR、核医学、超声、内镜、病理、心电等绝大部分DICOM和非DICOM检查设备,与医院HIS、集成平台的有效集成和融合,帮助医院实现了全院医学影像和报告的信息共享,提升了医院的服务质量和效率。

医学影像归档与传输系统特色
1、HIS与PACS的无缝连接,实现申请单与报告单自动化
2、Worklist服务
3、影像获取支持DICOM标准和非DICOM转化
4、强大的影像处理和分析功能
5、覆盖医院所有科室,(如放射、CT、ECT、MRI、DSA、超声、病理切片、内镜等以及未来的DR机)根据需要,将患者会诊信息在院内互联、共享;
超声工作站.png

超声工作站简介:
诊断报告
支持按照患者档案号、检查号、姓名、性别、病人来源、病人检查状态、诊断医生、检查日期、检查设备等过滤条件查找符合条件的病人:
(1)支持关键词的模糊查询,如检查所见、检查提示中的关键词查询
(2)可使用常用术语分类描述方式、典型病历术语方式、历史病历方式、正常报告自动生成、正常部位描述自动生成等方式快速打印图文一体报告单
(3)支持扩展超声产前检查功能,提供产前超声诊断软件系统著作权登记证书复印件佐证。
(4)检查部位的测量参数可以自由设置,设置的项目含参数名、参数简写、参考值范围、测量值。医生可以选择部分或全部参数作为需要输入或打印的项目;
(5)支持测值参数通过DICOM协议自动获取,避免因人为输入引起的错误;
(6)在编辑报告时,可在同一界面中比较当前图像和历史图像的区别;
(7)支持断网后的离线工作模式,并保证数据可以自动上传至服务器,需提供软件截图。
彩超检查报告单.png

病例管理
(1)支持自定义设置病历检索条件,并保存用户的使用习惯;
(2)对应不同的检查状态可以设置不同的颜色显示,方便用户区分病人列表中不同检查状态的病人,并有颜色示例;
(3)支持查看病历单、针对该病历的操作日志;
(4)支持独立报告编辑,开启一个超声工作站,可以同时对两个不同的病人进行辅助诊断;
(5)支持诊室两个医生,一个专业书写报告,一个专业检查采图,提供医生的工作效率;
(6)支持设置字体;
(7)支持查看叫号列表,支持设置不同的颜色来区别不同的候诊状态;

影像采集
(1)提供采集一帧静态,多帧动态影像的功能;
(2)能查看采集到的的影像缩略图;
(3)支持缓冲影像采集;
(4)支持查看、导出选中影像、导出全部影像;
(5)支持键盘快捷键采集、命令按钮采集、采集器采集,能将图像采集到缓冲区;
(6)支持缓冲区静态、缓冲区动态图像;
(7)在任意界面下均可以采集病人的图像,不须到特定的窗口采集图像;
(8)支持DICOM采集;

统计模块
(1)常用统计报表:系统自带常规统计报表,如:诊断医生工作量、临床医生申请单、检查项目分类、设备工作量、诊断结果分类、费用分类;
(2)报表设计:按照实际需求设计自定义报表;
(3)分类统计:分类统计的查询条件包括时间范围、检查部位、病人来源、检查科室、诊断医生、设备名称、费用、积分等,视具体统计项目而定;
(4)统计结果图表化显示:表格、对照表、趋势图等多种方式显示统计结果,支持按需要自定义统计项目;
(5)预览和打印报表:预览和打印报表;
(6)导出数据:数据列表页面下显示的统计数据都可导出,导出的格式为Excel文件。

相关文章
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
医学影像PACS系统:一种用于存储、管理和传输医学影像数据的系统
医学影像PACS系统:一种用于存储、管理和传输医学影像数据的系统
1781 0
医学影像PACS系统:一种用于存储、管理和传输医学影像数据的系统
|
存储 数据采集 缓存
医学影像PACS:大容量图像存储 报告单多种模式及自定义样式
医学影像PACS:大容量图像存储 报告单多种模式及自定义样式
958 0
医学影像PACS:大容量图像存储 报告单多种模式及自定义样式
|
存储 机器学习/深度学习 安全
PACS覆盖放射、超声、内镜、病理等医技科室业务流程
医学影像PACS系统(Picture Archiving and Communication System)是一个医院信息系统,用于存储、检索、传输和显示医学影像。它可以集成多种医疗设备,如X光机、CT、MRI、超声等,将这些设备产生的数字影像转换成标准格式,进行存储和管理,以便医生和专业技术人员进行诊断和治疗。
246 4
|
存储 编解码 监控
医学图像管理系统——PACS源码
医学影像归档与通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)是应用于医院的数字医疗设备,如CT、MR(磁共振)、US(超声成像)、X线、DSA(数字减影)、CR(计算机成像)、ECT等设备所产生的数字化医学图像信息的采集、存储、管理、诊断、信息处理的综合应用系统。它集医学图像获取、大容量数据存储、图像显示和处理、数据库管理及用于传输影像的局域或广域网络等技术为一体,大大降低了医生对传统硬拷贝技术的依赖,达到更高效低价的观察存储管理回溯和传送医学影像的效果。PACS 技术是进行全数字化影像诊断及管理的重要基础。
269 0
|
数据采集 运维 前端开发
【Java】全套云HIS源码包含EMR、LIS (医院信息化建设)
系统技术特点:采用前后端分离架构,前端由Angular、JavaScript开发;后端使用Java语言开发。
289 5
|
存储 安全 数据管理
探索区块链技术在医疗数据管理中的应用
区块链技术,一种最初为比特币而创建的分布式账本技术,已经逐渐渗透到各个行业,其中包括医疗领域。本文将深入探讨区块链技术如何革新医疗数据管理系统,提高数据安全性和互操作性,同时降低运营成本。我们将从区块链的基本原理出发,分析其在保护患者隐私、实现数据共享及优化病历管理方面的具体应用案例和潜在挑战。最后,通过实际案例和未来展望,揭示区块链技术在医疗数据管理中的巨大潜力和发展前景。
|
9月前
|
存储 负载均衡 安全
医学影像系统源码(PACS)
医学影像系统(PACS)基于高速计算机和网络,实现医学影像的数字化存储、管理、传输和显示。它具备高质影像、无失真传输、快速调阅及资源共享等优势,支持DICOM、HL7等标准协议,确保与各类设备和系统的无缝集成。PACS由归档服务器、前置服务器、工作站等组成,涵盖影像获取、处理、诊断报告、统计管理等功能,优化医院影像工作流程,提升诊断效率和质量。
352 3
医学影像系统源码(PACS)
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
《集成学习:堆叠泛化与提升法在人工智能中的应用热点》
在人工智能领域,集成学习是提升模型性能的关键技术。堆叠泛化通过训练元模型整合多个基础模型的输出,结合各自优势,显著提高准确性和泛化能力;提升法则通过迭代训练逐步优化模型,修正误差,增强适应性。两者共同为图像识别、自然语言处理和智能决策等复杂问题提供强大支持,推动AI技术进步。
183 8
《集成学习:堆叠泛化与提升法在人工智能中的应用热点》
|
10月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Midscene.js:AI 驱动的 UI 自动化测试框架,支持自然语言交互,生成可视化报告
Midscene.js 是一款基于 AI 技术的 UI 自动化测试框架,通过自然语言交互简化测试流程,支持动作执行、数据查询和页面断言,提供可视化报告,适用于多种应用场景。
2557 1
Midscene.js:AI 驱动的 UI 自动化测试框架,支持自然语言交互,生成可视化报告
|
11月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Grafana 最全详解 ( 图文全面总结 )
Grafana是非常重要的微服务部署监控工具,被广泛应用于大型网站架构,本文全面详解。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
Grafana 最全详解  ( 图文全面总结 )