特殊类型腰椎间盘突出的CT诊断

探讨特殊类型腰椎间盘突出的CT表现，提高诊断准确率，为临床治疗提供可靠的影像学依据；回顾性分析78例特殊类型腰椎间盘突出的CT表现，并进行手术前后对照，结果78例中侧突58例、脱垂并游离7例、椎体疝13例、钙化49例、合并神经纤维瘤2例；特殊类型的椎间盘突出症CT表现往往不典型，如不仔细阅片，容易出现遗漏或误诊的现象，仔细阅片并结合临床，必要时进行CTM或MPd检查，才能做出正确诊断。     

CT和MRI在梅尼埃病诊断中的应用

目的 探讨CT与MRI对梅尼埃病的诊断价值.方法 通过复习文献,分析CT和MRI在内耳成像特点及其在梅尼埃病中的应用价值.结果 CT对内耳的骨性结构、乳突的气化情况及面神经管形态方面,CT优于MRI;而MRI对软组织结构显示清楚,二者各有所长.将CT和MRI影像结合起来对内耳结构骨与软组织关系显示清晰可应用于梅尼埃病临床诊断.结论 CT和MRI对梅尼埃病的诊断优势互补.     

铁配合物MRI造影剂的研究进展

因钆(Gd)基造影剂潜在的毒副作用,人们一直在寻找其他的替代品.目前研究较深入的有铁(Fe)、锰(Mn)等金属造影剂,以及氙(¹²⁹Xe)、氟(¹⁹F)等非金属造影剂.Fe配合物作为一类纵向(T₁)加权磁共振成像(MRI)造影剂,具有良好的生物相容性,在临床上有极大的潜在应用价值.文章着重介绍了此类造影剂在弛豫性能、特异性响应成像、多模态联合成像方面的研究进展,通过对铁离子个数的调节与配体的修饰,以提高其弛豫性能;通过添加不同功能的基团,可对某些癌症或其他患病区域进行靶向成像;以及与其他成像方式,如光声成像、荧光成像等进行的联合诊断.     

钆(Ⅲ)与氨基羧酸类配体的配位特征及研究进展

概述了环形和非环形氨基羧酸类配体与钆(Ⅲ)形成的配合物的配位特征和热力学稳定性,并介绍了其可能作为核磁共振造影剂的研究进展.     

舒适护理法对腰椎间盘突出症患者治疗的临床疗效观察

对以舒适护理干预法治疗腰椎间盘突出症患者的临床疗效展开分析探讨。选取甘肃省中医院骨伤病科在2014年1月~2015年5月期间收治的腰椎间盘突出症行保守治疗的患者为观察对象,共计86例,随机将其分为对照组与观察组,两组例数均为43例。以常规护理干预手段护理对照组患者,观察组患者采取心理和生理联合干预的舒适护理干预法。对比两组患者的护理成效。观察组患者的护理疗效明显比对照组患者要高,差异具有统计学意义(P0.05)。对腰椎间盘突出症患者采取整体性的、个性化的舒适护理模式,能够显著改善治疗效果,提高患者的生活质量。     

核磁共振环境下机器人驱动及控制传感技术研究

核磁共振成像(MRI)导向下的机器人辅助微创手术,以其对软组织的高分辨率、高精度及高效微创等特点,近年来倍受国际医学界的青睐.但受核磁仪有限结构空间和高磁场强度的限制,传统的驱动方式及传感器无法在核磁共振环境下的机器人中使用.本文针对这一领域的应用特点,总结了目前国内外主要的核磁兼容驱动方式及传感器的技术难点,并通过国内外相关研究成果介绍了其原理、控制方法及设计制造方法.经过综合对比得出了各种方法的优缺点及各自的适用场合,并指出了该领域的发展方向.     

基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类

为保证三维体视化图像能较准确地表达组织，以人脑磁共振图像为例，提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法，首先采用EM算法进行HMT模型参数估计，然后通过小波分解，得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量，这在以往体数据分类中需要事先对体数据进行大量的训练才能得到．分类结果采用ICM（iterated conditional mode）方法获得．其结果表明，该方法在运算时间和分类效果上都优于以往的多分辨率分类方法．     

基于Fe@Fe_3O_4诊断和治疗平台的研究进展

Fe@Fe_3O_4纳米粒子(NPs)由于Fe核的存在具有很大的饱和磁化率和横向弛豫率,能够表现出比Fe_3O_4 NPs更好的磁共振成像(MRI)和光/磁热治疗效果,并且由于其具备光声和磁共振(MR)造影功能,可引导Fe@Fe_3O_4 NPs对肿瘤进行治疗.该材料因生物相容性好、成像和治疗方式多元化等优点而受到越来越多的关注.通过介绍和总结Fe@Fe_3O_4 NPs的几种成像模式和治疗方式,描述了目前该材料的最新研究进展,以深入了解Fe@Fe_3O_4 NPs在癌症治疗中的潜在应用.     

基于光流法的粒子图像测速

以对粒子图像测速为目标,使用光流场针对数字图像建立整体光流模型,计算出粒子图像各像素点的速度场。对比不同粒子条件下的速度场从而获得符合光流法测试的粒子图像。采用了基于微分方程的Lucsa-kanade光流场计算方法,对流场显示进行定量化测速,实现对了流场的瞬态测量。光流法应用于粒子图像测速技术中,可用于速度场计算,也可用于修正原有的互相关算法得到的错误矢量。     

基于XGBoost特征选取和迭加权相关权重矩阵的高分五号遥感影像变化检测

提出一种基于迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),使用XGBoost机器学习模型训练选取特征变化波段,训练预测变化检测结果的方法 (IR-CWM-XGB).以国产高分五号(GF-5)高光谱遥感影像为数据源,经过预处理后,通过迭代加权得到迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),然后经过XGBoost算法选取特征波段,选取随机样本进行模型训练,使用最终模型生成变化的结果.实验结果表明:本研究方法与变化矢量分析(CVA)变化检测方法、主成分变化矢量分析(PCA-CVA)变化检测方法、迭加权多元(IR-MAD)方法、卷积神经网络(CNN)等方法进行对比,本研究方法变化检测结果的Kappa系数和总体精度较高,误检率较低.     

基于改进AHP法和CRITIC法耦合赋权的松散承压含水层富水性评价

文章通过分析华北型煤田——淮北煤田60个第四系松散承压含水层有效抽水试验钻孔数据,选择隔水系数R、水头系数G、含水层厚度S、最厚砂层厚度M、级配系数D、砂泥互层系数P共6个影响因素作为评价指标,基于博弈论将层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)法和基于指标相关性的指标权重确定(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation, CRITIC)法进行耦合,建立多因素复合的松散承压含水层富水性评价模型,避免AHP法与CRITIC法单独赋权时偏主观或偏客观问题;采用11个抽水试验钻孔数据对该耦合赋权模型进行验证,该模型评价结果的正确率高达90.91%,所选评价指标均可通过普通地质勘探孔数据得到,无需过多开展现场抽水试验与物探工作;将该模型应用于受采动影响的具体工程实例,评价松散承压含水层富水性的时空动态变化,结果较为精准。     

基于PSO的人工势场法在移动机器人路径规划中的应用

针对栅格法环境模型下PSO算法的结果是一组离散的粒子,需要通过某种准则把离散的粒子变换为连续路径的问题,提出了一种利用人工势场法把PSO规划的结果自行变换成连续路径的新方法。为了避免人工势场使机器人在障碍物附近产生震荡,采用均值滤波的方法,规划出一条平滑最优路径。仿真结果表明:该算法能比较容易地得到最优路径,有效地避免路径的震荡现象,同时也可以在变化的环境中寻找一条路径。     

基于改进非洲秃鹫优化算法的脑MRI图像分割

针对非洲秃鹫优化算法(African vulture optimization algorithm,AVOA)在开发能力与探索能力之间存在的失衡问题,提出了一种多策略改进的非洲秃鹫优化算法(improved African vulture optimization algorithm,IAVOA)。采用佳点集初始化种群以增强多样性,引入混合对立学习以强化开发与探索,实施自适应信任度策略以动态调整搜索过程,应用高斯变异来进一步平衡算法的开发和探索能力。仿真结果显示,在12个典型测试函数上,IAVOA相较于对比算法,在收敛速度、求解精度和稳定性方面均显著提升。提出了IAVOA-FCM算法用于小样本数据集的脑磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分割,通过IAVOA算法强大的全局寻优能力对FCM算法进行优化。在脑MRI图像分割实验中,与其他5种先进的结合算法相比,IAVOA-FCM在分割精度、稳定性等方面均表现出显著优势。     

基于过采样支持向量机的煤与瓦斯突出预测

基于机器学习的煤与瓦斯分类预测方法中,各突出案例的数量不平衡会导致预测准确率降低。为了提升煤与瓦斯突出预测模型的准确率及稳定性,构建了过采样算法和支持向量机(support vector machine, SVM)组合的分类预测模型。首先,通过聚类分析将突出样本分成多个簇,在每个簇中对可能的噪声点按概率去除;然后通过过采样算法合成新样本,以减少样本数量不均衡对模型训练的影响;最后,用支持向量机模型结合粒子群算法对新数据集进行训练调优。实验结果表明:提出的模型在G-mean、曲线下面积(area under curve, AUC)值上均高于传统的分类模型,具有更强的算法鲁棒性,并且随着突出样本数量的减少,其优势更加明显。     

基于MRI影像组学及PSA结合机器学习对前列腺中央区良恶性结节的鉴别诊断

目的:探讨基于核磁共振影像(MRI)T2WI或表观扩散系数(ADC)影像组学特征,以及血清前列腺特异性抗原(PSA)联合机器学习在鉴别中央区前列腺癌及前列腺增生中的价值.方法:回顾性分析术前行MRI检查并经病理证实的中央区前列腺增生61例及前列腺癌51例.采用MaZda软件提取所有患者T2WI与ADC图像的纹理特征,建...     

基于组合赋权-TOPSIS法的拆卸方案决策研究

拆卸是回收和再制造的重要步骤,为了使拆卸方案达到高效率、低排放以及高经济效益的目标,文章建立一种基于组合赋权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)法的拆卸方案决策模型。针对拆卸方案,从环境、技术和经济3个角度构建拆卸方案评价指标体系;依据最小信息熵原理,综合改进层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)、熵权法与CRITIC(criteria importance through intercriteria correlation)法,为各指标进行组合赋权;使用组合权重改进TOPSIS模型,构建拆卸方案的贴近度指标,对拆卸方案进行判定;以银行自动取款机(automated teller machine, ATM)拆卸为实例进行分析,并与其他决策模型对比,验证所提决策模型的合理性及有效性,实现多拆卸方案的决策。     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

基于序关系分析法和自适应噪声完备集合经验模态分解法的直升机飞行培训安全风险评估指标权重分析

为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据"人-机-环-管"(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的权重确定方法.利用G1确定指标的主观权重,利用CEEMDAN确定指标的客观权重,然后利用最小相对信息熵原理最终确定直升机飞行培训安全风险评估指标的组合权重.以典型直升机飞行培训机构为例进行分析.结果表明不良天气对系统安全的影响最大,同时验证了该方法的简便实用,可以有效帮助机构有针对性地实施安全风险控制和管理.     

基于改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划

针对传统人工势场法存在道路边界势场不完善和局部最优问题,文章提出一种改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划。引入道路势场函数来描述道路边界,设立虚拟目标点来摆脱局部最优,建立道路环境模型;为了根据周边环境和车辆状态进行实时规划,设计分层避撞路径规划控制器,将道路环境模型引入上层路径规划器的目标函数中,利用模型预测控制(model predictive control, MPC)的优化算法规划出局部避撞路径,再将路径信息输入到下层跟踪控制器进行跟踪。MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真实验结果表明,该避撞路径规划对于静态障碍物和动态障碍物都可以规划出平滑无碰撞的路径,保证车辆行驶的稳定性和安全性。