基于多尺度2D Gabor小波的视网膜血管自动分割

眼底视网膜血管分割对临床视网膜疾病诊断具有重要意义.由于视网膜血管结构微小,血管轮廓边界模糊,加上图像采集时噪声的影响,视网膜血管分割非常困难.本文提出一种视网膜血管自动分割新方法.首先,应用对比度受限的自适应直方图均衡法增强视网膜图像;然后,采用不同尺度的2D Gabor小波对视网膜图像进行变换,并分别应用形态学重构(Morphological reconstruction,MR)和区域生长法(Region growing,RG)对变换后的图像进行分割;最后,对以上两种方法分割的视网膜血管和背景像素点重新标记识别,得到视网膜血管最终分割结果.通过对DRIVE和STARE数据库视网膜图像的分割实验,证明了该算法的有效性.

线性回归和叠代排除法在脑星形细胞瘤2D^1H MRS中的应用

目的探讨Cho/NAA线性模型和叠代排除法区分脑星形细胞瘤的PROBEVOI内正常(参照)体素群、病变(排除)体素群的可行性,探讨星形细胞瘤中Cho/NAA残差Z积分分布图的意义。方法得出正常对照组和星形细胞瘤中正常(参照)体素群的Cho/NAA、Cho/Cr;得出星形细胞瘤和健康志愿者中病变(排除)体素群各体素的残差Z积分。结果正常对照组和星形细胞瘤的正常(参照)体素群的Cho/NAA、Cho/Cr没有统计学差异;得出了Z-积分分布图。结论Cho/NAA线性模型和叠代排除法能区分脑星形细胞瘤的正常(参照)体素群及病变(排除)体素群、Z积分图可获得生化代谢的分布信息。

2D MRS技术在脑内GABA浓度的定量检测的研究进展

目的:探讨定量检测脑内GABA浓度的方法和研究现状。方法:本文从二维磁共振谱的角度,讨论了二维化学位移相关谱(2D COSY)、双量子滤波谱(DQF 2D MRS)以及J分解谱(J-resolved 2D MRS)研究方法。这三种处理方法所得到的谱图均可反映不同代谢物偶合常数与波峰位置的关系。无论那种类型的谱图,都可通过截取某一特殊位置处的一维谱线得到GABA的浓度。结合研究现状,讨论了上述三种方法的差异。结果和结论:相对于传统1D MRS技术而言,2DMRS技术具有明显的优势,包含更为丰富的信息,这对于准确检测脑内GABA的浓度,甚至临床应用,都具有深远的意义。

一种用于移动机器人室内定位与导航的二维码

借鉴矩阵式二维码的思想,提出了一种新的适用于移动机器人(MR)进行目标识别与定位的二维码——MR 二维码。该二维码以排列成矩阵的图案表达信息;其基于形状不变量理论设计的外轮廓,可保证对其进行提取时的鲁棒性;内部单元模块数量可以根据需要进行选择,从而可以为移动机器人进行目标识别与定位提供足够的信息;采用BCH 码作为编解码方式具有纠错功能,可以克服光照变化引起的误识。实验结果表明,MR 二维码作为一种人工标志具有很好的实用性。

Dictamdiol的~1H NMR和^(13)C NMR数据全归属(英文)

通过二维核磁技术,尤其是HMBC、HMQC和NOESY实验对一个从白鲜皮中分离得到的柠檬苦素类化合物-dictamdiol的1HNMR和13CNMR数据进行了全归属,并对文献中归属的错误进行了纠正.

二维屏气结合三维导航技术对冠状动脉磁共振血管造影的研究

目的：研究二维屏气结合三维导航技术对冠状动脉磁共振血管造影的成像，以评价此技术在缺血性心脏病方面的诊断价值。方法：运用１．５Ｔ超导型ＭＲ扫描仪和体部相控阵线圈，采用二维屏气下、脂肪抑制、心电门控、Ｋ空间分段采集快速自旋回波（２Ｄ－ｂｒｅａｔｈ－ｈｏｌｄｆａｔ－ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄＥＣＧ－ｇａｔｅｄＦＬＡＳＨｗｉｔｈＫ－ｓｐａｃｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ），多角度双倾斜层面扫描，结合三维导航技术（３Ｄ－ＮａｖｉｇａｔｏｒＣｏｒｏｎａｒｙ ＭＲＡ）对一组１５例（１０例健康志愿者和５例经心导管冠脉血管造影证实的冠心病人）进行冠脉ＭＲＡ成像。结果：左冠主干、左前降支、在回旋支和右冠主干在ＭＲＡ上均较好显示，二维屏气ＭＲＡ在显示以上各支尤为突出，显示长度比文献报道略长；三维导航冠脉ＭＲＡ为自由呼吸状态下可供选择的非屏气技术，通过ＭＰＲ重建，具有可重复性和任意性，用于不合作病人显示冠脉主干。结论：二维屏气结合三维导航技术ＭＲＡ对显示明显血液动力学冠脉狭窄≥５０％病变上ＭＲＡ总的敏感性为６５％，为研究冠脉血管造影提供了无创伤检查方法。

二维红外相关分析对乙二醇在邻甲酚环氧体系中的扩散过程的研究

应用时间分辨的傅立叶变换ATR红外光谱技术跟踪乙二醇在以苯乙酸酯化酚醛树脂固化的邻甲酚环氧树脂体系(EPP)的扩散行为 .对 3 70 0～ 3 0 0 0cm-1区间的羟基峰的二维相关分析结果表明 :乙二醇在扩散过程中与环氧体系的网络形成两种不同状态的羟基 ,一种弱氢键的形式 ,一种强氢键的形式 ,而弱氢键较容易扩散进入邻甲酚环氧体系的网络结构 .

基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。

基于人工蜂群优化的MR图像分割算法研究

针对传统图像阈值分割算法在MR图像分割时存在的易受采集图像灰度不均、医学图像易受噪声干扰,因而难以得到准确分割阈值的问题,本文将人工蜂群算法与二维OSTU阈值分割算法相结合,提出一种基于人工蜂群优化的MR图像分割算法。使用医学图像的离散度矩阵的迹作为人工蜂群优化的目标函数,得到二维OSTU的最佳分割阈值;根据得到的最佳阈值,对图像采用二维OSTU分割的方法进行分割。实验结果证明,对于医学MR图像,本文所提出的算法具有精度高和鲁棒性强的特点,能够得到精确的分割后图像。