颈椎计算机X线摄影与传统X线摄影的对比分析

颈椎X线摄影检查目前仍是评价颈部疾患的重要手段。计算机X线摄影(Computed Rad iography,CR)较常规平片能丰富诊断信息,本文旨在通过CR片与感绿片对比分析,对CR在颈椎检查中的作用作出客观评价。1方法与结果(1)仪器与材料:岛津500 mAs X线摄影机、KODAK D IRECT VIEW CR900;KODAKCP400/感绿胶片、KO-DAK DVB胶片;KODAKM7B自动洗片机及套药、KODAK8700干式激光打印机。(2)摄影条件及方法:按照文献[1]的方法摄影,曝光条件为:CR颈椎正侧位80 kV,12~15毫安·秒(mAs);感绿片70 kV,8~10 mAs。(3)观察资料:观察同一病人…     

数字X线摄影原理及核心技术

计算机技术应用于X线摄像领域使传统的X线成像技术有了长足的进步。传统的片-屏结合的摄影方式采集到的图像信号为模拟信号,且图像一旦在X胶片上形成后其质量优劣无法调整或改变。数字X线成像技术能将模拟的X线图像信号转换成数字图像信号,并通过后处理系统改善图像质量,获得清晰、高质量的影像。数字X线摄影根据其成像原理与成像过程可分成CR(间接数字X线成像)系统、DR(直接数字X线成像)系统。⒈CR系统⑴图像采集CR系统采用成像板(IP)替代传统的暗合(片-屏体系)作为影像采集的载体,IP板既可以接受模拟信号,又可实现模拟信息的数字…     

HBL天体中X射线和γ射线辐射研究

利用幂律函数关系F_(γ-ray)∝F_(X-ray)~(c/s)研究了HBL天体Mrk 421的X射线和γ射线辐射流量间的相关系数.研究结果表明:(1)对HBL天体而言,X射线和γ射线的辐射机制可以用均匀自康普顿(SSC)模型来解释,即X射线源于同步辐射,同步辐射过程中产生的软光子和高能电子之间发生逆康普顿散射,产生了γ射线;(2)X射线能段范围会影响到幂律关系式中指数c/s的大小.     

医疗诊断X射线场的MC模拟及复合屏蔽材料优化设计

X射线在医疗领域用途广泛,对人体的危害也不可忽视;传统屏蔽材料含铅,不仅有毒且十分沉重,研究一种轻质无毒的防护材料很有必要。利用MCNP5模拟100 kV电子束打在钨靶上产生的X射线,探究屏蔽X射线的复合材料。选择K吸收边处于钨特征峰区的稀土元素La、Sm、Er与Hf进行组合,利用WinXCom软件对100 keV内的质量衰减系数进行了计算,利用遗传算法计算最优组合比例,并通过MCNP程序进行模拟验证。模拟结果表明,La、Sm、Er、Hf以(0. 36∶0. 19∶0. 22∶0. 23)的质量比进行组合对低于100 keV的诊断X射线屏蔽效果最佳,密度显著降低,当厚度为0. 6 mm时,可以屏蔽掉99%的射线。     

重视X射线的卫生防护

X射线它具有波长短、穿透力强、莹光作用、摄影作用及生物效用等特征.根据特性工业上用于探伤检测金属焊接质量及金属结构情况:医学上用于特征:通过透视、摄片、照射等手段方法,对人体内部器客进行诊断及治疗工作.因此,X射线在工业及医学上所起到的作用是巨大的.但是,X射线射入人体后被吸收产生的生物效应对人体有损害,损害的程度随吸收剂量而定.一般来说,过小剂量对人体无大损害,大剂量可导致组织细胞破坏及血液系统方面的病变.因此做好X射线的卫生防护工作是医务工作者至关重大的研究课题.本文就工业X射线探伤的卫生防护,医用X射线正确使用及防护以及X射线辐射可能引发的临床症状及诊断进行了分述.目的是减少和避免射线对人体的损害,使其发挥更好效能.     

浅谈CR和DR的区别

<正>CR(Computed Radiography,计算机X射线成像系统)是以成像板IP(Image Plate)为影像载体来替代传统的X线胶片,采用与常规X射线摄影一致的投照技术,在X射线对成像板曝光的同时记录下X射线影像信息,经过信息的读取与处理后,即可获得数字化的X线影像信号。DR(Digital Radiography,数字化X射线摄影系统)是指在专用计算机控制下,直接读取感应介质记录到的X射线影像信息,并以数字化影像方式再现或记录影像的技术方式。它是由通过电缆串接在一起的探测板、扫描控制器、系统控制及影像显示器等构成。其使用方法更为简练:将探测板置于与X线管相对应的患者身后,接收到的X线信息被直     

人体胆结石的X射线衍射分析

本文用 X 射线衍射法对人体胆结石的成分进行了分析研究,并结合电感耦合等离子体(ICP)光谱分析数据及红外光谱进行了分类鉴定,为确定胆结石的成分及类型提供了快速、简便的方法.     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

应用遗传算法进行三次设计初探

应用遗传算法进行三次设计,与传统的田口方法对同一实际问题进行求解对比,不仅可以大大减少试验次数和计算,而且结果表明,遗传算法获得的最优目标值比田口方法要好.如果结合回归试验设计或人工神经网络,遗传算法也能应用于试验性项目的三次设计.     

高电荷态离子129Xeq+激发Au表面产生的X射线谱

目的研究高电荷态离子129Xeq (q=28,29,30)入射金属Au表面产生的特征X射线谱。方法应用高电荷态离子束流激发。结果在束流强度小于139 nA条件下,单离子的X射线产额可达10-8量级,特征X射线的产额随入射离子的动能和势能(电荷态)的增加而增加。结论与传统的X射线产生方法不同,高电荷态离子可以激发重原子的内壳层特征X射线谱,其产额高,品质好。     

基于DSP的人工神经网络环境控制系统

文章提出了将人工神经网络结合遗传算法应用于环境控制的新方法。该方法利用遗传算法在线计算控制量,利用人工神经网络模拟被控对象的动态特性,从而代替被控环境进行分析。同时,针对DSP的高速运算机能,解决了在工程应用中难以用一般的CPU完成实时控制的要求。该系统充分发挥了人工神经网络和遗传算法各自的特点,是具有良好发展前途的新型的环境控制系统。     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

基于遗传小波神经网络模型的脱机签名鉴定

根据脱机中文签名的特点,提出了一种用基于遗传算法的小波神经网络进行脱机中文签名鉴定的方法.基于遗传算法的小波神经网络模型结合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络快速高精度的特点,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.该模型用遗传算法对小波神经网络的各参数进行前期优化训练,再用梯度下降法对参数进行二次优化.实验结果表明,将此模型用于脱机签名鉴定系统,与单独采用BP网络或小波神经网络相比,性能有明显的提高.     

基于神经网络正向模型和遗传算法的涡流检测自然裂纹形状重构

提出了一种基于神经网络正向模型与遗传优化算法从疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing, ECT)信号重构裂纹形状的方法.人工制作了疲劳裂纹试样,利用一种小波分析方法对采集的疲劳裂纹ECT信号进行了去噪预处理并提取了信号特征.随后通过破坏性检测方法获得了裂纹的真实形状.在建立疲劳裂纹参数化模型基础上,利用经过处理的裂纹ECT信号和裂纹形状参数样本库对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行训练.遗传算法首先创建大量表示裂纹形状参数个体的初始种群,输入经过训练的神经网络,得到对应的ECT预测信号,然后运用遗传策略进行迭代反演优化,搜索裂纹形状最优解.重构结果表明该方法具有快速、精确的优点.     

木糖醇发酵液脱色的优化工艺

根据木糖醇发酵脱色实验,借助均匀设计法,确定人工神经网络的隐层神经元数、学习速度和动量因子等模型参数,构建一个能用于预测、优化木糖醇发酵液脱色过程的３层数学模型（５－８－１）,并通过遗传上算法寻优,获得效果更好的脱色工艺。     

基于样本选择与PSO-ANN的葡萄酒酒精浓度预测

为了提高拉曼光谱定量分析模型的准确性以及稳健性,提出了一种新的样本选择算法——KM法.实验中以40组葡萄酒光谱为分析对象,将KM法与传统的RS,KS,SPXY样本选择算法相比较.实验结果表明: KM法获得的|RMSEP-RMSEC|要优于其他三种方法,剩余预测偏差(RPD)存在显著性差异,说明KM法具有很好的预测准确度.同时,针对BP神经网络易陷入局部极值的问题,将粒子群优化算法用于优化人工神经网络的参数(PSO-ANN),通过与遗传算法、人工鱼群算法及混合蛙跳算法比较,发现PSO-ANN较之于其他三种方法,能够提高BP神经网络泛化性能,具有收敛速度快、稳健性强及预测精度高等优势.     

运用GA-SVM模型的砂石骨料分类方法

提出一种能够直接从破碎工序上识别骨料成分的算法模型.在花岗岩、石灰石、灰绿岩三种骨料剪切破碎实验的基础上,获取其相关物理特征量;然后,采用遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,对破碎、筛分后的人工砂石骨料物理特征量进行训练,建立人工砂石骨料分类的GA-SVM模型.研究结果表明:所提GA-SVM模型具有较强的分类效果,能够较好地识别人工砂石骨料成分;与传统的BP神经网络、偏最小二乘法相比,其分类准确率高.     

基于人工智能负载估计系统的磁浮列车垂向振动 主动控制

提出了基于人工智能负载估计系统的磁浮列车悬浮系统主动控制方法。给出单点悬浮数学模型,并基于劳斯-赫尔维兹判据证明该模型开环不稳定;考虑负载特征和实时悬浮变化,利用多层人工神经网络对悬浮系统控制量的输出进行主动控制;采用非支配排序遗传算法(NSGA)对系统参数进行优化。结果表明:所提出的控制方法具有较好的鲁棒性,在较大负载扰动时仍然能够保持相对较小的误差。     

基于GA-ANN的高速烟支切割支撑装置结构优化

提出了一种基于人工神经网络技术和遗传算法的结构优化设计方法,在ADAMS软件环境中建立高速烟支切割装置的刚柔耦合虚拟样机模型进行仿真,得到64组实验数据构成样本,在MATLAB软件环境中,用BP神经网络构建支撑装置的数学模型,为遗传算法提供适应度函数,通过遗传算法完成最小值优化,得到的结果为原仿真样本中最小值的1/5．     

基于遗传-神经网络的交通量预测

分析了遗传算法 (Genetic Algorithm,GA)和人工神经网络 (Artificial Neural Network,ANN)的优缺点 ,在此基础上提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合起来的遗传 -神经网络预测模型 ,并将此模型用于河北省交通量预测 ,其预测结果的精度明显得到提高 ,表明遗传 -神经网络预测模型可以作为交通量预测的一种有效手段。