基于像素的形态测量学方法及其在脑图像处理中的应用

基于像素的形态测量学(voxel-based morphometry,VBM)是一种基于像素对脑结构图像自动、全面、客观的分析技术,可定量检测脑组织成分的密度,从而进行不同群体间局部差异的比较.对VBM方法的提出、发展和应用做了简要的介绍,阐述了VBM的基本原理;并应用该方法对精神分裂症患者的脑结构磁共振图像进行了处理和分析,与正常人进行比较,发现了有意义的差异;并指出VBM方法的局限性以及利用该方法进行研究的意义.     

光亮黑蚁与亮腹黑褐蚁(膜翅目:蚁科)的形态测量学分析

运用形态测量学方法,以蚁属中形态十分相近的84头光亮黑蚁Formica candida标本和140头亮腹黑褐蚁F.gagatoides标本为研究对象,分别对全部标本的8个形态特征(头长、头宽、复眼最大直径、柄节长、并腹胸长、前胸背板宽、结节宽、体长)进行测量,对测量数据进行特征值频数分布、相关分析、方差分析和主成分分析。分析结果表明:形态测量学分析方法能将2种蚂蚁分开,为形态分类学研究提供了量化标准,因而可以作为形态分类学研究的一种辅助方法。     

基于体素的形态分析：一个更新的框架

通过使用基于体素的形态分析,许多研究已经证明不同病人群体存在不同的脑结构差异。这项技术包含把所有被试的磁共振图像在空间上归一化到相同的立体定向空间,从归一化图像中析取相应的组织并进行平滑,最后进行统计分析来对组间差异进行定位和推理。相对于传统和目前使用的技术,本文根据最新出现的分析技术和方法对此架构进行了更新,重点介绍了DARTEL等方法在数据处理过程中的原理与应用。     

基于磁共振数据的中国儿童脑模板的创建及评估

对69个中国儿童(7~16岁)的脑结构磁共振图像,用改进的优化方法建立了中国儿童T1脑模板和先验概率图.并用整脑覆盖率和基于像素分析这2种方法评估了本文建立的中国儿童脑模板.评估过程是:用12个中国儿童个体(不包括在建模板的69个儿童中)的磁共振结构像分别空间标准化到蒙特利尔神经学院(MNI)的成人模板、辛辛那提儿童医院医学中心(CCHMC)的西方儿童模板和中国儿童模板,并对结果进行比较.在线性标准化过程中,用这3个模板的结果很类似,在非线性标准化过程中,用中国儿童模板的形变最小.结果表明:对于中国儿童个体,在空间标准化时,用中国儿童脑模板更合适.这将有助于了解中国儿童脑的结构特点,为中国儿童脑信息处理、分析以及脑疾病的辅助诊断提供一定的依据.     

地下换热器结构热形变实验与数值模拟研究

针对地下换热器结构热形变开展数值模拟分析和实验研究,利用有限元法对竖直式换热管进行热应变和热形变数值计算,并结合实验验证数值方法的有效性.提出地下换热器结构的热形变、热应变计算方法,通过材料本构方程描述和几何模型建立,并着重研究具有初始弯曲形态换热管的热形变规律,以及对回填材料接触面的热挤压作用,得到了回填材料接触面特征边位移变化规律以及横断面上的塑性应变分布,为进一步探究回填材料接触面的热隙现象和分析换热衰减失效性奠定基础.     

DLA和DBM模型与城市生长的分形模拟——关于城市分形形态模拟方法的一个理论探讨

国外学者先后将DLA模型和DBM模型引入城市地理学领域用以模拟城市生长的分形形态,并认为在城市扩展模拟方面DBM较之DLA模型更为优越.本文经过对比分析和理论探讨认为,DLA作为CA模型的特别形式适于一般城市分形形态的模拟,而DBM则更适合于模拟交通网络.由于城市生长是用地扩展和交通渗透的双重互动过程,在应用中最好通过综合集成技术将DLA和DBM联结起来,据之模拟现实城市的分形生长与形态.     

基于拓扑优化的钢桥结构合理构型研究

采用拓扑优化的方法,对钢桥结构的合理构型设计进行了研究.首先,基于Hypermesh建立了一个矩形区域的初始有限元模型,在赋予钢材参数后,进行了静力分析.然后,对模型设定可设计区域,以结构刚度为约束条件,结构总质量最小为目标函数,应用OptStruct对钢桥进行了拓扑优化.最后,提炼结构优化后的计算模型,重新进行有限元静力分析,得到结构的位移和应力分布,并将优化结果与初始模型的结果进行了对比分析.研究结果表明:优化后的结构合理构型表现为拱和桁架的组合结构,通过优化设计,在结构刚度和强度基本不变的情况下,钢桥结构的总质量可降低54%.该方法应用于一个旧桥加固工程中,有效性和可行性得到了验证.     

基于β估计校正值的低场功能磁共振成像分析方法

针对低场功能磁共振成像(fMRI)非脑组织信号变化的影响,提出一种有效的图像分析方法以改进大脑功能定位的结果.综合利用基于形变模型的图像分割算法和基于像素形态测量学(voxel-basedmorphometry,VBM)的统计分析方法提取脑组织,生成显式掩模,并构建分析掩模图像以修正一般线性模型的β参数估计值,使得VBM的统计推断只针对大脑组织,消除了非脑组织信号变化的影响.应用实例表明,这种方法可有效去除背景、头骨及头皮信号变化引起的伪激活区,提高了低场fMRI分析的可靠性和准确性.     

仿脑智能系统

从脑科学的基本问题和研究成果出发,指出脑科学对脑的高级功能的研究远未取得突破,研究脑的高级功能是脑科学和智能科学的共同任务,因此智能科学应将创造仿脑智能系统作为基本研究任务.提出了多类型神经网络综合集成、结构模拟与功能模拟优势互补、模拟人脑高级神经中枢简化体系结构的仿脑技术路线,并对"多中枢自协调仿脑系统"的研究内容和难点进行了分析.     

基于PS-InSAR和GeoDetector的兰州主城区地表变形监测与驱动力分析

采用PS-InSAR技术,基于2014年12月-2017年1月的32幅Sentinel-1A卫星TOPS模式影像,获得兰州主城区地表的形变速率和时间序列形变量信息,利用GeoDetector对建成区、道路网密度、降水、气温、土地覆盖类型以及地质类型进行单因素和多因素交互的驱动力分析.结果表明,兰州市主城区地表形变速率介于-53.17～37.66 mm/a,总体较为稳定,多数区域(95.25%)的形变速率介于-5～5 mm/a.主城区地表变形是各影响因素的交互驱动,而不是单一因素的驱动,建成区∩道路网密度是主城区地表形变的主要影响因素.将GeoDetector方法应用于各驱动力对城市地表形变的解释力,为研究城市地表形变影响因素分析提供了新的思路.     

大断面类矩形盾构衬砌结构横向刚度有效率

基于大断面类矩形盾构隧道衬砌结构原型加载试验,通过在原型试验管片领域引入三维激光扫描设备获取管片内弧面三维形变数据,对类矩形盾构管片形变、横向和水平向横向刚度有效率进行研究.给出了自重状态和设计状态下类矩形盾构管片横向刚度有效率值,分析了类矩形盾构管片形变和横向刚度有效率随覆土埋深和侧压力系数增加的变化规律,揭示了极限破坏工况条件下管片结构形变和横向刚度有效率的两阶段线性特征.通过壳-弹簧模型详细对比了类矩形和圆形管片形变和横向刚度有效率的异同点,证明了结构自重在反映类矩形盾构管片整体结构刚度上的重要影响.     

径向基神经网络的大桥形变预测

为解决由于材料老化、疲劳效应、荷载作用和环境变化等多种因素造成的大桥基础及上部结构形变影响,必须对大桥形变及其影响因素进行监测.针对大桥形变影响因素复杂多变的特点,采用径向基神经网络形变预测模型,推导了网络参数的改进算法,利用大桥实际监测数据,建立了径向基网络形变预测模型.研究结果表明:该方法在水平方向和垂直方向均能够达到4 mm以内的形变预测精度,能够为大桥的安全运行提供保障.     

基于几何形态测量学的几种蜻蜓翅的形态分析

运用几何形态测量学技术对蜻蜓前后翅进行量化分析,并结合主成分分析法和聚类分析法探讨浙江临海地区常见的4种蜻蜓前后翅的翅型和翅脉变异规律,进而揭示其形态相似形关系.结果表明,异色多纹蜻和红蜻翅的形态相似度最高,而黄蜻与其他几种蜻蜓的差异最大;差异的部位主要在翅痣、翅结区域、径脉域、径脉与中脉之间、肘脉域以及靠近翅基部的臀脉域等区域;异色多纹蜻和红蜻的关系最近,而黄蜻与其他几种蜻蜓的亲缘关系最远.几何测量学可用于蜻蜓种类的划分.     

地下换热管热形变测试与比较

影响地下换热器运行可靠性的重要因素是其温度应变对换热结构的影响,为此针对地下换热管结构热形变问题进行了研究.利用应变测量法开展地下换热管形变与位移测试的实验研究,通过实验模拟地下置管环境,验证算法及其有效性,并进一步实验研究换热管回填态下的热形变过程.结果表明:将应变测量法应用于换热管热形变测试研究中具有较高的适用性;不同的回填形态对换热管热形变和位移产生明显影响,抑制或利于其形变发生;同时,其结构形变趋势由初始置管形态决定.因此,回填形态和初始置管形态对于其热形变和位移蠕动具有重要影响.     

基于多轨道SBAS方法的露天矿高陡边坡形变监测

面向深凹露天矿形变监测,利用三组Sentinel-1数据对鞍钢集团大孤山铁矿进行小基线子集分析,研究了一种基于地形特征的坡向位移求解方法,将三组卫星视线(line of sight,LOS)方向形变转换为坡向位移.三组监测结果均与实测数据存在较高一致性,且与矿区降水量变化存在相关性.大孤山铁矿矿坑的形变区域主要集中在西北帮.研究表明:岩体结构、岩性与降水是影响露天矿坑边坡稳定性的主要因素.多轨道小基线子集法可作为常规监测手段来监测深凹露天矿潜在的形变,为防灾减灾、安全生产提供技术支持与依据.     

基于InSAR技术的地表形变监测

地表形变引发了一系列的地质灾害,因此,对地表形变进行监测显得尤为重要.卫星合成孔径干涉测量是一项极具潜力的区域地表形变监测技术,具有很好的优越性,应用前景广泛.介绍了地表形变及其带来的危害和SAR数据的基本处理流程等,并以BAM地震为例对InSAR技术在地表形变监测中的具体应用进行了讨论与分析.     

Dodd-Bullough-Mikhailov方程的对称、约化和精确解

利用经典李群方法得到了Dodd-Bullough-Mikhailov(DBM)方程的对称、约化,通过解约化方程得到了该方程的一些行波解,并研究了DBM方程的守恒律.     

基于多元回归模型的GB-SAR监测误差改正及形变分析

针对基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)露天矿边坡监测原始影像干涉相位误差改正不准确导致形变数据精度偏低的关键问题,以马兰庄露天铁矿GB-SAR原始影像为数据源,对原始影像干涉相位误差来源和分布特征进行了分析.提出了利用三重阈值提取PS点和高质量PS点的方法,并基于高质量PS点相位与像元坐标建立了多元回归模型.依据该模型对PS点进行相位改正以获取准确形变相位和单幅影像形变量,并在时间序列上进行叠加分析.研究结果表明,基于多元回归模型的GB-SAR形变监测误差改正方法可以准确改正GB-SAR形变监测误差,提高了形变监测数据的精度.     

脑功能网络建模及分析研究进展

大脑是一种典型的复杂系统,理解大脑的结构以及运作机制对生命科学、医药工程、人工智能等领域重大问题的研究具有重要意义.功能核磁共振成像(fMRI)等技术可以实现比较精细的大脑神经活动信号的无创采集,是观察和分析大脑功能活动的重要辅助技术;同时,复杂网络理论与方法则为探索大脑的工作机制提供了重要的理论和技术基础.本文回顾了近年来基于fMRI等大脑神经活动信号采集技术进行脑功能网络建模与分析的研究进展,包括脑功能连接的相关性、因果性分析,白质纤维束投射连接分析,脑活动状态空间的能量图景分析等.文中介绍了这些方法的原理、适用性及局限性.目前基于数据分析的脑网络建模研究已经取得了丰硕的成果,然而,随着神经影像技术的不断发展及高质量神经活动数据的不断积累,复杂系统理论在脑科学领域的应用仍然具有广阔的前景.     

一种可变形移动机器人协同构形变换方法

提出了一种可变形移动机器人AMOEBA-I的协同构形变换方法,建立了机器人系统的数学模型,对各个模块之间的协同变换及运动特性进行了分析.研究了机器人3个模块在协同变换过程中的电流变化情况,实现了3种特殊构形之间的变换.通过理论分析和实验比较了协同构形变换方法的特点,实验验证了在多种地面条件下机器人协同构形变换方法的有效性.