轻度认知功能障碍11C-PIB PET连续动态显像结果分析

 为探讨轻度认知功能障碍（MCI）患者碳-11标记的匹兹堡化合物B（11C-PIB）正电子放射断层摄影术（PET）显像的特点,评价MCI患者11C-PIB PET脑显像的临床价值,严格筛选3组受试者：MCI患者8例,阿尔茨海默病（AD）对照组6例,健康对照（HC）组7例。每位受试者均采用连续动态采集程序采集脑PET图像。通过视觉分析各组受试者的图像,总结成像特点。采用感兴趣区域（ROI）方法划取大脑皮层各叶和皮层下核团,得出各个脑区不同时间点的标准吸收值（SUV）,根据SUV绘出时间-放射性曲线。并选取45min时间点的SUV,计算出45min时各脑区与小脑的SUV比值并进行统计分析。结果发现,MCI组中一部分受试者PET图像特点与HC组相似;脑内放射性清除较快,而另外一部分受试者的脑内放射性清除则较慢。将MCI按照显像结果分为AD类似组及HC类似组进行分析后发现,AD类似组与AD组之间的清除率及脑区/小脑比值相比差异无统计学意义,而AD类似组与HC组之间的结果比较类似于AD组与HC组的比较结果。HC类似组与HC组之间的清除率及脑区/小脑比值相比差异无统计学意义,而HC类似组与AD组之间的结果比较则类似于HC组与AD组的比较结果。11C-PIB PET脑显像在不同MCI患者脑内的显像特点不同,因而有可能成为判断MCI预后的一种方法。     

基于混合蛙跳算法的长时间跨度人脸识别

面部特征中存在长时间不变特征和短时间不变特征,对两种特征分类,使用长时间不变特征完成长时间跨度人脸识别.首先以最佳覆盖为目标的特征对比方式,代替传统的以最佳划分为目标的特征对比方式,使用混合蛙跳算法实现特征对齐.然后根据时间段和特征值变化度计算每个对齐的特征点的权值和基准特征值,对长时间不变特征与短时间不变特征进行分类.在识别过程中,应用已识别的图像信息更新权值和基准特征值,进行长时间跨度的人脸识别.实验结果表明,该方法可以在以年为时间跨度的人脸识别过程中达到82%的识别率,优于其他算法.     

头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法

针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点,将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域(标记为前景种子点)、正常组织区域(标记为背景种子点)和待定区域.然后,利用头颈部肿瘤和周围正常组织PET图像具有不同的对比度纹理特征,将PET SUV及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据.实验结果表明,该法不仅比传统随机游走方法平均提速9.34倍,而且,以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准,相似度平均提高32.5%(P0.05).本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区.     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别

应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像。然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节。接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化。最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果。抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98. 1%。实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据。     

多目标体素阵列的快速3D显示

<正> 本文提出一种物空间多目标体素的灰度线段表示法及象空间双动态屏幕技术,利用动态数据结构,得到一种在2D 屏幕上同时快速显示多个目标3D 图象的方法,并利用透明原理,实现了内、外目标间的透明显示。本方法可用于医学断层图象序列中多个目标的3D 显示。文中给出几种不同旋转角度 CT 断层图象序列中肝脏、肿瘤及血管等多目标的3D 显示结果。     

磁控溅射法制备PET基纳米TiO_2抗菌薄膜的研究

利用磁控反应溅射法在PET基底上制备了纳米TiO2 抗菌薄膜。利用扫描电子显微镜(SEM)对制得的溅射膜的微观形貌进行了表征 ,发现采用磁控溅射法在很短的时间内即可在基底上得到一层致密均匀的由纳米粒子组成的薄膜。采用光 -氧抗菌实验方法 ,研究了溅射薄膜的抗菌性能。实验结果表明溅射后的薄膜比未溅射样品具有明显的抗菌性能     

基于双侧TIC定量特征的乳腺肿瘤良恶性鉴别

基于DCE-MRI提出了一种利用双侧乳腺对称区域的TIC定量特征识别乳腺肿瘤良恶性的方法.使用三维区域生长算法提取乳腺的病灶区,基于病灶区及其对侧乳腺对应的ROI的TIC曲线分别提取29个特征,并定义双侧差异特征参数,经SFFS方法筛选后得到7个有效特征.使用SVM进行特征训练,基于交叉验证方法得到分类结果.本研究随机选取回顾性病例112例(良性67例,恶性45例),得到肿瘤良恶性平均分类准确率为88.39%.实验结果表明:此方法对乳腺肿瘤的良恶性鉴别有较高的准确率,对辅助医生进行乳腺病变组织的良恶性鉴别具有重要价值.     

基于数字地球的三维云图实现技术

以风云二号气象卫星的红外云图数据为基础,根据实时的红外云图,在数字地球上实现云图的三维显示,实时动态模拟我国上空的云图变化情况.通过二维云图的灰度信息,得出其高度值,与提取的经纬度值一起,经过坐标转换,得到三维空间坐标信息,再采用OGS三维渲染技术,实现云图的三维显示.与以往云图的三维显示技术相比,采用的方法更加简单高效.在实际应用中,该方法能够实时获取和展示三维立体云效果,并且加以时间驱动可以实现云图的动画播放,对于气象部门有着很高的应用价值.     

基于张量子空间的半脑对称度特征与癫痫识别

结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫病灶,可以作为计算机辅助诊断方式帮助医生进行癫痫疾病的诊断.     

New feature extraction in gene expression data for tumor classification

Using gene expression data to discriminate tumor from the normal ones is a powerful method. However, it is sometimes difficult because the gene expression data are in high dimension and the object number of the data sets is very small. The key technique is to find a new gene expression profiling that can provide understanding and insight into tumor related cellular processes. In this paper, we propose a new feature extraction method based on variance to the center of the class and employ the support vector machine to recognize the gene data either normal or tumor. Two tumor data sets are used to demonstrate the effectiveness of our methods. The results show that the performance has been significantly improved.     

分形几何在计算机辅助玻璃幕墙概念设计中的应用

以分形几何,空间曲面方程为理论基础,介绍了一种玻璃幕墙概念设计方法,利用该方法通过计算机程序能够在较短的时间内产生大量具有一定分形特征的建筑图形,这些生成的图形在遵循规则的基础上又带有随机性,并且可以给设计者带来一定的启发,激发设计者的灵感。算法采用VB编程实现。实验结果表明该方法是有效的。     

空间目标光子数密度对斑点成像的影响

空间扩展目标斑点成像的质量受到短曝光像中光子密度的限制.通过有限光子数短曝光像的模拟,对短曝光像频谱信噪比进行了计算,研究了有限光子数下大气光学系统传递函数的估计方法,光子数有限时目标振幅谱和相位谱中的有偏项影响,点源目标恢复图像的信噪比和动态范围.实验结果表明,根据斑点成像系统的参数,可以定量地确定光子密度、短曝光像数目和恢复图像的质量(分辨率)之间的关系.     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

航拍影像模拟的生成算法

为了在战场模拟和教育训练等情景中有效地使用航拍影像,减少实地拍摄的成本,提出了航拍影像模拟的生成算法。航拍影像模拟主要采用可视化技术对大地景象和动态云图进行再现。改进随机中点位移法生成全闭合的2个基本数据场;运用锐化方法将第1个数据场生成边缘相对清晰、分布相对集中的云场;将云场进行平移和变形,得到受风场影响的动态变化的云图;将第2个数据场映射生成连续的大地;最终进行云图和大地叠加显示,实现航拍影像的模拟。仿真模拟算法在虚拟战场环境模拟软件中进行了应用,模拟仿真效果满足了系统的需要。     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

一种基于DAVAR的FOG随机信号处理新方法

为定量描述光纤陀螺(FOG)测试信号中各误差分量的动态变化过程,分析了多个随机信号处理方法的优缺点,指出了常用Allan方差分析不能辨识FOG信号非平稳性因素的不足,提出采用动态Allan方差(DAVAR)对FOG信号动态特性进行分析,采用二维表示法定量描述FOG各主要噪声项变化过程。实验结果表明,DAVAR能够反映FOG数据的非平稳特性;利用二维表示的方法,可准确地反映动态误差中各噪声项的变化特征。新的方法可作为FOG信号非平稳性分析的一种定量评价工具,为研究各干扰因素对FOG组成系统精度的影响提供理论参考和评价依据。     

雷达近场成像中SVM的目标识别方法

雷达近场成像中,在精确定位的基础上,为解决目标形状识别问题,提出了利用支持向量机（SVM）预测目标信息的方法.根据时域算法——后向投影（BP）算法和频域算法——频率波数域（F-K）偏移算法得到的场强值作为SVM的特征数据,并利用时域有限差分法（FDTD）进行仿真.仿真结果表明,基于BP算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间长、SVM预测时间短、多目标时目标信息全和虚警较多等特征,基于F-K算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间非常短、SVM预测时间非常短、多目标时目标漏检的特征;两者都能较好地识别目标的形状,且前者的识别能力高于后者,而后者更适合实时成像.     

正电子发射断层显像剂的氟-18标记?

氟-18正电子发射断层显像是建立在放射性核素示踪技术基础上的无创成像技术,可体外无损伤、定量、动态地在分子水平上观察人体内的药物分布,病灶的早期诊断和早期治疗是提高生存率和改善愈后与生活质量的关键,而氟-18正电子发射断层显像剂的标记合成是重要的前提条件.本文分类介绍了常用的氟-18标记的显像剂的制备方法.氟-18放射性标记的主要方法有:磺酸酯类亲核取代反应、季铵盐类亲核取代反应、卤交换反应、click反应、脱硝氟代反应等.氟-18正电子发射断层显像剂选择合适的标记方法可以提高其放化产率,更适合其在临床的应用推广.     

同步发电机定子绕组匝间短路下电磁转矩和振动分析

在考虑气隙偏心的情况下,分析了定子绕组匝间短路后同步发电机气隙磁场的变化特征,得到该内部故障前后电磁转矩和振动的变化规律,特别是瞬时转矩中的脉冲转矩分量幅值和频率的变化特征．应用场路耦合法分析了内部故障与偏心双重条件下的电机端电流第17阶和第19阶分量特征．通过动模实验实测了一台容量为7．5kVA的发电机定子绕组匝间短路时的定子垂直方向振动加速度信号并对其进行了离散频谱分析．结果表明,发电机定子绕组匝间短路后,其2倍基频振动加速度变化大,第17阶和第19阶谐波电流幅值可作为检测未发生或发生内部故障的电机的动态偏心严重程度的特征值     

自组织神经网络在空中目标识别中的应用

本文研究了将自组织神经网络用于空中目标识别的方法,并基于此提出一个识别飞机及其诱饵红外图象的方案,提出目标表面的分形特征和熵特征,针对各特征量纲不统一,信息表达方式差异等特点,利用自组织神经网络来实现特征间的有效融合,实验表明,该方法具有较高的稳定性和准确性。