基于转镜的迈克尔逊干涉仪

针对迈克尔逊干涉仪在光学检测中的广泛应用,而经典迈克尔逊干涉仪又难以满足测试稳定性需求,设计并研制了一种基于转镜的迈克尔逊干涉仪,它通过固定两臂的平面反射镜实现其稳定性与可靠性,光程差的扫描通过转动中间的转镜来实现。用该干涉仪对1064 nm单频光源进行干涉实验,采集到了较理想的干涉数据,验证了其可行性。     

超声清创机在治疗慢性创面的临床应用

目的探讨和比较超声清创机与常规换药治疗慢性创面的临床疗效;方法选取50例慢性创面随机分组,实验组(超声清创机治疗组)及对照组(常规治疗组)各25例,比较两组创面入院至创面新鲜的间隔时间,总住院时间,创面细菌清除率并进行统计学分析和疗效判定;结果两个治疗组在创面新鲜的间隔时间,总住院时间,创面细菌清楚率上均有统计学意义;结论:超声清创机治疗慢性创面可以缩短治疗时间,降低创面感染率。     

情系苍生 德艺双馨泽被四方 医者风范 江河上下顿失滔滔——记上海第二军医大学附属长征医院超声诊疗科主任、超声诊断学教研室主任、党支部书记章建全教授

古有孙敬头悬梁，苏秦锥刺股，欲为他日金榜题名，报效国家；今亦有章建全苦练技艺、不断创新，欲为苍生安康送福。 章建全，上海第二军医大学附属长征医院超声诊疗科主任、超声诊断学教研室主任、党支部书记、硕士生导师、博士、教授、主任医师。一位在介入性超声微创诊治、泌尿系统超声诊断、内分泌系统超声诊断和消化系统超声诊断等领域做出卓著贡献的精诚医者。德艺双馨是他的代名词，荣誉场上，他默无声息；科研路上，他却奔波不止。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴”，为了涤荡患者身躯内的病魔，章建全教授任凭时光打磨他的青春，几十年如一日，在科研路上孜孜不倦，不断开拓创新；在技艺上追求精益求精，为医学事业创造了一个又一个奇迹，为患者送去了一个又一个福音。     

基于动态规划的IVUS图像序列分割

血管内超声(IVUS)诊断是临床上对冠状动脉粥样硬化的重要检测手段之一.由于超声图像感兴趣区域受斑点噪声影响较大,传统的分割方法很难得到令人满意的内外膜分割效果.首先对IVUS帧序列图像进行了时域降噪和空间滤波等预处理,然后基于优化的活动轮廓模型将图像的分割转化为目标函数的最优化求解问题,利用动态规划算法求得全局最优值.实验结果表明,该算法不仅准确性和可靠性较高,而且是一种全局收敛的最优算法,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好.     

楠竹叶中黄酮类化合物的超声提取及抗氧性研究

用超声提取法分别对楠竹叶中黄酮类化合物的提取条件进行了研究,通过正交实验得出最佳条件:乙醇体积分数70%、料液比1:10(g/m L)、提取时间20 min,提取4次,总黄酮得率达到5.709%,相比传统的蒸馏法和索氏提取法(提取率3%)提取效率高,所需时间短,耗费溶剂量少.此外还研究了楠竹叶黄酮提取物对羟自由基和DPPH自由基的抗氧化能力,发现均具有较强的抑制作用.     

超声法检测技术在钻孔灌注桩完整性检验中的应用研究

在当今建筑业飞速发展的形势下,钻孔灌注桩技术也取得了飞速的发展,其使用也正在变得非常广泛,然而,因为钻孔灌注桩在成桩过程中需要耗费许多施工工序,并且很难搞好其质量控制工作,因此,非常容易产生事故,这就要求对于钻孔灌注桩进行完整性检验。由此看来,进行超声法检测技术在钻孔灌注桩完整性检验中的应用研究具有非常重要的意义。     

一针一手筑起生命长城--记北京大学肿瘤医院超声科首席专家陈敏华

癌症，被公认为是生命的终结者。它所引起的恐惧一直笼罩在人们的心里。作为北京大学肿瘤医院超声科首席专家，陈敏华用一双布满老茧的手和一根创造生命奇迹的射频针，拯救了无数挣扎在死亡线上的癌症患者，是名副其实的“生命英雄”，为众多癌症患者扬起了生命的风帆。     

基于超声流量计的井下测调仪

选用dsPIC30F4013作为主控制器进行数据采集与处理，PIC18F1320芯片作为与地面通讯模块，用曼彻斯特码的编码方式与地面通讯。选用 T DC-G P21芯片用作超声时差的测量。实验结果表明，发波回波准确，无干扰，测量精度达到了1％。     

超声电视成像测井中图像异样点修复处理改进方法研究

针对超声成像测井中因各种不确定因素而导致测井图像中出现异样点的现象，通过分析目前清除异样点所采取的常规方式的不足，提出一种能够有效解决此类问题的全变分修复算法；该方法先于选定区域内依据阈值大小识别待修复的异样点，随后采用该修复算法对此进行修复；并分别将其应用于标准测井图像与实际测井资料处理中并进行效果比对；实践证明：该算法能够完全恢复其图像的原始特征，为后期图像资料中此类状况的修复处理提供了有效的解决方案．     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.