基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,算法的分割精度高于其他几种算法;且对图像伪影具有鲁棒性。     

Identification of proteinaceous binding media for the polychrome terracotta army of Emperor Qin Shihuang by MALDI-TOF-MS

A proteinaceous binding media for the polychrome terracotta army of Emperor Qin Shihuang has been identified using matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry(MALDI-TOF-MS).Methods for the preparation of the model samples and the elimination of interferences have been evaluated,as well as ageing processes.A method involving the complexation of EDTA in combination with dialysis was used to eliminate any interference in the polychrome layers taken from the historical samples.The model samples were aged by being buried in loess to replicate the ageing process of the historical samples as closely as possible.The optimum conditions for the extraction and subsequent enzymatic hydrolysis of the extracted protein were investigated.Under the optimized conditions,the‘‘peptide mass fingerprints’’of the proteinaceous binding media from the historical and model samples were determined by MALDITOF-MS.The results revealed that animal glue was used as the binding media for the polychrome layers of Emperor Qin Shihuang’s terracotta army.It also shows that animal glue used as binding media has a long history in China.     

动物免疫去势的基本理论与实践

从免疫学角度较系统论述了动物免疫去势的基本原理、激素调控、临床实践及该技术的特征     

B超心脏序列图象轮廓特征点相关法跟踪的研究

介绍了心脏 Ｂ 超序列图象轮廓光流场的一种检测方法, 旨在应用相关法跟踪各帧特征点得到序列轮廓光流场, 这是一种变形体序列光流场的研究, 文章还讨论了这种方法的实际操作和实验结果     

基于CT图像序列的膝关节三维重建

良好的手术操作对象的几何模型能提高虚拟手术系统的沉浸感,为了获得逼真的股骨、胫骨和髌骨的几何模型,论文对膝关节的CT图像进行分析,根据灰度直方图选取合适的阈值进行阈值分割,并结合区域生长做进一步的处理,最后进行三维重建。结果表明建立了更精确的几何模型。     

基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。     

多种沙门氏菌分离培养基效果比较及在实验动物和垫料检测中的应用

摘要: 目的改进实验动物沙门氏菌分离培养方法,建立垫料中沙门氏菌检测方法。方法参考国内外沙门氏菌检测方法,用不同分离培养基对沙门氏菌、大肠杆菌和变形杆菌进行培养。选用最佳筛选效果培养基对动物肠道和垫料样品进行检测。结果BPW 预增菌、MKTTn 选择性增菌转种XLT4 培养基分离沙门氏菌的效果优于其他培养基,在1015 份动物样品中检测出3 份沙门氏菌阳性,能够检测出垫料中1CFU/g 的沙门氏菌。结论改进的沙门氏菌分离培养方法检出率高于现有国标方法,结果准确,可用于实验动物沙门氏菌及垫料的检测。     

面向港口车船目标的航空影像旋转不变检测器

为了解决通用目标检测架构在航空影像下港口场景中的车辆和船只检测任务中性能不足且不能估计目标方向的缺陷。一种单卷积旋转不变检测器被提出以解决这种问题。基于回归网络的旋转不变检测器网络层数更少,边框分配和尺度大小更加公平,在带有角度信息的方向边框策略的配合下能够在特定场景的目标检测任务中实现更鲁棒的检测结果并能评估目标的方向。使用同一数据集与众多先进架构的对比实验和旋转边框消融实验的结果证明了提出架构的优势。     

基于BP神经网络的探地雷达图像识别技术

探地雷达作为一种常用的物探方法,在工程和科研方面都具有广泛的应用,在应用中由于地下介质的复杂性,常使得图像的反射原因较难判断,对于地下介质的典型特征也较难统计.为了更好的解译以及快速准确的分析统计出雷达反射图像中的各类特征,本文利用神经网络的高度模糊识别能力,将标准雷达图像输入到神经网络模型中,并通过一系列的改进,提高了网络性能.通过仿真试验表明,改进后的神经网络可以较为高效的对雷达图像中的典型反射特征进行识别与统计,具有很好的应用前景.     

1987～2007年上海市土地利用覆被变化研究

采用“支持向量机分类”方法对上海市1987年和2007年的TM影像进行了解译．结果显示：近20年来的区域土地利用覆被变化表现为耕地和未利用土地的面积在不断减少,城乡建设用地、林地、草地、水域面积在不断增加;在空间格局的变化上,城乡建设用地的扩张虽然以从中心城区向外摊开方式为主,但沿交通轴向和卫星城镇点上的外拓发展趋势也非常明显;林地的增加主要集中于环城绿化带、森林公园、城市公园、居住区绿化等区域．根据区域社会-经济-生态复合系统变化与区域土地利用覆被结构变化间的相关性,利用“主成分分析法”和Excel统计功能,建立了两者间的线性相关模型．论文的研究结论可为政府部门科学合理地使用和管理上海有限的土地资源提供参考．