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991.
血液和组织中抗癌药物阿霉素的紫外-HPLC分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
为时刻监控治疗肝癌的抗癌药物剂量即血中的药物浓度,提高疗效,减少副作用,采用紫外-HPLC法对血中和组织中的阿霉素浓度进行分析,用UV-240紫分光光度计,BECKMAN332型高效相色谱仪,采用反向色谱法,结果表明,阿霉素在233nm,254nm,290nm出现最大吸收峰,在243nm,280nm处出现最小吸收峰,标准品在(2-20)μg/mL呈直线关系,阿霉素和内标色标谱保留时间分别为5min和7min,血浆阿霉素浓度在(50-100)μg/mL范围内呈良好的线性关系,血浆阿霉素平均回收率为96.2%,并得出肝,肾、肠、心肌组织阿霉素的回归直线方程。  相似文献   
992.
基于变形模型的肝CT序列图像分割   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了一种基于变形模型的肝轮廓提取方法。该方法以人的经验知识作为先验信息,利用灰度特征、肝CT序列图像特点、肝区轮廓的整体几何信息作为区域聚合依据进行肝区图像分割。实验表明该方法能够较好地克服噪声和轮廓初始位置的影响,对肝CT序列图像的分割效果较好。  相似文献   
993.
TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
描述一种使用高速图像处理器和摄像头进行运动目标实时跟踪的系统 .图像处理器的核心由一块TMS32 0C6 70 1数字信号处理板及图像实时采集卡构成 .在对采集的初始图像序列作若干预处理后 ,采用改进的加约束的光流场算法从复杂背景中快速地计算出光流场 .根据运动目标的形状特征 ,较为完整地提取出运动目标区域 ,并计算目标运动的速度大小和方向 ,最后根据这些参数控制摄像云台机构持续跟踪移动的目标 .文中还给出在复杂背景下跟踪人物的实验结果 .  相似文献   
994.
超声图像的半自动分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了超声图像半自动分割的一种新方法。其基本思想是通过引入一种新类型的力场和一个控制点插入策略 ,将用户交互作为一个重要因素与 B样条蛇模型的搜索过程相结合 ;并可通过交互学习 ,实时地训练蛇模型的纹理统计参数 ,达到用户满意的分割结果。算法特别适用于必须经过用户交互的连续切片的分割。实验结果证明了算法的快速性和可靠性。  相似文献   
995.
汽车牌照的提取方法   总被引:13,自引:0,他引:13  
汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步,本文中提出了两种提取方法,即利用扫描离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域;采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术,通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割,将这两种方法联合使用对车牌定位准确率高、鲁棒性好,车牌定位的准确率达99.3%,具有很好的实用技术指标。  相似文献   
996.
一种多尺度纹理主频的检测与分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了一种对含有多种纹理结构的图像的纹理主频检测——香农小波包分解的纹理主频检测 ,然后利用 Gabor滤波器确定主频 ,最后应用边缘提取实现纹理分割  相似文献   
997.
条件性味觉厌恶学习对大鼠脑区亮脑啡肽表达的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
比较观察了建立条件性味觉厌恶学习前后,成年SD大鼠脑丘脑内内源性亮脑啡肽的表达水平。发现条件性味觉厌恶学习组大鼠丘脑外侧背核、丘脑内侧背核外侧部以及丘脑腹后内侧核内亮脑啡肽免疫阳性神经元数目显著少于对照组。揭示脑内一些核团亮脑啡肽表达在条件性味觉厌恶学习过程中发挥作用。  相似文献   
998.
红外序列图像小目标的特征及不变性分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
对红外序列图像小目标检测过程中出现的误差做出了分析,在检测过程中采用形态学中的Top-hat滤波,并根据目标运动的连续性去除噪声和云团。对目标与背景灰度均值之差,目标灰度方差和目标面积这三个特征量进行了研究,发现它们保持相对的稳定,可以作为小目标的不变特性,利用这些特征量设计了RBF神经工对检测结果进行评估,实验结果证明该方法是可行的。  相似文献   
999.
发现边防突发事件的特征型知识   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
边境地区情况复杂,边防斗争和边境管理任务繁重,边防事务的工作量大,而边防突发事件的处置又具有很强的政策性、法规笥和时效性,涉及面广、要求高、标准严等特点。为了改善边境地区处置边防突发事件的能力,提高边防涉外事件处置水平,开发边境地区边防突发事件处置辅助决策系统具有重要的实际意义。采用数据挖掘的聚类方法将边防突发事件汇聚成几个模式,并发现模式的特征型知识,这些特征型知识能够有效地提高处置边防突发事件的能力。  相似文献   
1000.
特征抽取是识别中的重要步骤,提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上,介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量,通过双向匹配来识别独立的字符。其次,可在识别粘连字符时用于预测前端字符,并在提取前端字符后对预测结果进行验证,从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。  相似文献   
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