基于快速最小距离树的肝脏图像非刚性配准

为精确诊疗肝脏疾病,针对CT肝脏图像中呈现出与相邻器官灰度值相似、边界不清晰,仅靠灰度水平法难获得理想的分割结果的问题,采用快速最小距离树度量多维特征,构造了Renyiα-entropy能量函数,成功完成了atlas和待分割图像之间的非刚性配准,实现了肝脏的自动精准分割.该方法的分割精度较传统互信息法明显提高,较传统Prim算法分割速度更快.     

三路树P（2m,2m,2m）是边幻图的证明

令简单图G－（V,E）是有p个顶点q条边的图,假设G的顶点和边由1,2,3,,…,p q所标号,且f:VUE→{1,2,…,p q}是一个双射,如果对所有的边xy,f(x) f(y) f(xy)是常量,则称图G是边幻图（edge-magic),文[1]中猜测树是边幻图,本文证明了三路树P（m,n,t）当m,n,t为偶数且相等时为边幻图。     

关于图的路色数

本文证明了P_∞-K-临界图的一些简单性质,并给出了某些图类的路色数。主要证明了:(1)若x(G,P_∞)=K,则G包含一个P_∞-l-临界子图,这里对所有的l≤K;(2)设G是P_∞-K-临界图,H是G的子图,且H∈P_∞。,则x(G—H,P_∞)=K-1;(3)设T为m阶树,C_n为偶圈,则x(T×C_n,P_∞)=2;(4)若C_n为奇圈,则对任意树T,有x(T×C_n,P_∞)≤3;(5)若m≠n,则x(K_m×K_n,P_∞)=max{[(m 1)/2],[(n 1)/2]}。     

求最小部分树的新方法

本文给出了求最小部分树的一种新方法，同时给出最短路权的矩阵求法。     

电老化与加速水树老化对交联聚乙烯绝缘理化特性的影响

为了研究电老化(ETA)和加速水树老化(AWTT)对交联聚乙烯(XLPE)绝缘理化特性的影响,分别对ETA和AWTT的实际电缆试样进行红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)和热质量分析(TG)测试,分析其理化特性随着老化的变化规律。建立了AWTT的微观模型,从微观形态变化、陷阱的形成角度对老化机理进行了深入分析。结果发现:ETA和AWTT试样绝缘内R1R2CCH2、—OH键均出现上升趋势,AWTT试样羟基增长速率大于ETA试样,而两种老化过程中双键的增加速率相当;ETA试样电缆绝缘结晶度先上升后下降,AWTT试样电缆绝缘结晶度呈下降趋势;ETA与AWTT都使得绝缘热稳定性下降,ETA试样的微分热质量(DTG)曲线未出现分峰现象,AWTT试样DTG曲线在老化后分裂出多个峰,老化时间越长分裂的峰越多。对试验结果进行分析,在老化过程中,理化特性的变化规律可以由微观模型结合陷阱的变化进行合理解释,老化过程中产生的陷阱对绝缘性能产生重要影响。     

在HBV和(或)AFB1诱发树鼩肝癌过程中肝组织ras癌基因的表达

为了解在人乙型肝炎病毒（ＨＢＶ）和／或黄曲霉毒素（ＡＦＢ１）诱发树Ｑｕ肝癌过程中Ｐ＾２１在肝组织的表达情况,用免疫组化方法观察人ＨＢＶ＋ＡＦＢ１双因素组（Ａ组）、单因素ＨＢＶ组（Ｂ组）、单因素ＡＦＢ１组（Ｃ组）、及对照组（Ｄ组）实验第４４周、１０５周、１１９周动物肝活检组织Ｐ＾２１蛋白的表达情况。结果,至１１９周,累计肝组织Ｐ＾２１阳性动物百分率分别为３５．３、５．３、１３．３、０。表明人ＨＢＶ与     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

一种IP数据包快速分类算法

为了提高查找效率,在无冲突哈希查找算法和Grid of Tries算法的基础上提出了一种基于无冲突哈希和多比特Trie树(NHMT)的IP分类算法.该算法的核心有3部分:哈希函数的构造,主要是采用基于目的端口和协议两域构造哈希函数,使得在最坏情况下完全避免了空间爆炸问题;在Grid of Tries算法的基础上,对Grid of Tries算法改造成修剪的Trie树和多比特Trie树,以减少空间复杂度;在无冲突哈希查找算法的基础上扩展一层用于存放源端口号(或范围),扩展后一般要提高算法的时间复杂度,要通过引入多比特Trie树的方法进行解决.对于空间复杂度方面与无冲突哈希查找算法比较,一般情况下不增加空间复杂度.通过仿真,当对10 000条规则进行包分类时,该算法的分类速度可以达到1 Mbit/s,所消耗的最大内存为8.2 MB.     

基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

基于格型矢量量化的小波零树图像编码方法

把格矢量量化与小波零树编码相结合,提出了一种小波矢量零树图像编码新方法,其性能优于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法和最成功的小波零树图像编码方法,而且其复杂度远低于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法。实验结果证实了方法的有效性。