一种适用于多类别遥感图象分类的新方法——复合神经网络分类方法

该文提出一种由多层神经网络与自组织神经网络相结合进行多类别遥感图象分类的复合神经网络分类方法。第1步将训练样本按其统计特征分成若干组,用不同组别的训练样本分别训练BP网络。第2步将这些训练好的BP网络并联构成有监督分类器,对遥感图象进行有监督分类。第3步用BP网络的分类结果对Kohonen网络进行自组织训练,用训练好的Kohonen网络构造无监督分类器,对遥感图象进行细分。通过对SPOT遥感图象的分类实验表明,该方法对多类别遥感图象很适用,能显著提高分类的数目和精度,对一幅SPOT遥感图象进行的分类实验,结果可分类别数高达48类,对其16大类的有监督分类的精度可达91.6%。

数字X射线影像设备的技术升级——2K系统提高了数字视频荧光影像的质量

数字Ｘ射线影像设备的技术升级——２Ｋ系统提高了数字视频荧光影像的质量ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｍｐｒｏｖｅｏｆＤｉｇｉｔａｌＶｉｄｅｏＦｌｕｏｒｏｇｒａｐｈｙ：２ＫＳｙｓｔｅｍＤａｖｉｄＭ．Ｈｙｎｅｓ在过去的１５年里，随着数字视频荧光影像（ＤＶＦ）的发展...

三维影像重建支气管、血管引导胸腔镜精准肺段、肺亚段切除段间区域结节的策略探讨

目的:探讨三维影像重建血管、支气管(three-dimensional computed tomography bronchography and angiography,3D-CTBA)引导胸腔镜肺段、亚段切除技术处理肺段间区域结节的策略。方法:回顾性分析2017年10月~2019年4月四川省肿瘤医院胸外科中心26例肺段间区域结节的临床资料。纳入病例术前均根据三维影像重建的结节定位,模拟结节安全切除范围和血管、支气管构象,规划切除技术选择。术中精准离断靶支气管、血管,膨胀/萎陷法确定段间/亚段间界限,电凝切割和切割缝合器相结合处理断面。结果:实施联合肺亚段切除术(combined subsegmentectomy,CSS) 5例,肺段联合亚段切除术(segmentectomy combined with subsegmentectomy,SCS) 6例,联合肺段切除术8例,肺叶切除术4例,楔形切除术3例。其中1例CSS,2例SCS和1例楔形切除术因诊断为腺癌,再扩大行胸腔镜肺叶切除术。结节直径(9. 38±2. 89) mm,结节深度(17. 12±9. 84) mm,手术时间(150. 58±36. 62) min,术中出血50(20(200) m L。切除淋巴结均未查见肿瘤。胸腔引流管留置时间(3. 23±1. 47)天,术后住院时间(5. 15±1. 28)天。无开放手术,无严重并发症及死亡病例。结论:基于三维影像定位、安全边距预估、3D-CTBA引导的精准解剖胸腔镜肺段、肺亚段切除技术处理肺段间区域结节安全可行。