Geometrical Reconstruction and CNC Process of Spurious Tympanic Membrane Based on Reverse Engineering

Perforation of tympanic membrane is one of the main reasons for both deafness and dyssaudia.We could improve and restore audition by restoring or replacing the tympanic membrane.So,whether you can make the spurious tympanic membrane successfully is one of the keys to a successful operation.Utilizing CMM (Coordinate Measuring Machine) measurement equipment, we measured tympanic membrane model precisely and digitally.We also analysed the measured data by point to surface and we have successfully reconstructed the CAD model of the spurious tympanic membrane.Using the model we have got,we schemed out the mold of spurious tympanic membrane.In addition,we utilized MasterCAM compiling CNC (Computerized Numerical Con- trol) code and simulating the course of working.Ultimately,we obtained the mold of spurious tympanic membrane.Our research in this article has great significance to the success of spurious tympanic membrane grafting operation.

基于特征匹配的逆向工程模型重建方法

逆向工程(RE)也称反求工程,以实物、样件、软件(包括图样、程序、技术文件等)或影像(图片、照片等)为对象,应用产品设计方法学、系统工程学、计算机辅助技术方法进行系统分析和研究,探索掌握其关键技术,进而开发出同类或更先进产品。从数据采集、数据处理和模型构建3个阶段给出了RE中的模型重建过程。首先基于特征的点云匹配方法进行数据采集,获取物体表面的点云数据,然后采取降噪、平滑等方式进行预处理,最后通过曲面拟合、曲面特征提取和数据拼接完成实物到模型的建模。同时给出了各阶段的通用方法和实际应用的注意事项。RE可快速准确地确定实物的结构特点、内部构造等信息,并为后续设计提供参考。

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。

基于工程能力过程培养的固体废物填埋知识体系解构

以课程中固体废物填埋处理技术为例,从强化学生工程能力过程培养角度出发,开展知识体系构建和解析研究。开展固体废物填埋处理工程知识体系分解、构建、解析和溯源研究,分析所涉及具体课程、教学内容和对应掌握程度要求,并构建相应逻辑关系。该成果明确了阶段(年级)的考核内容和要求,有助于学生过程学习认知水平和动力、工程实践和创新能力的提高。

应用生成对抗网络的地震数据重建和去噪一体化方法

在实际采集过程中,受地形条件和人为因素的影响,地震数据不仅在空间上会出现采样不足或不规则的情况,而且会混入噪声,不利于后续地震数据的处理和解释。通常将重建与去噪分为两个阶段处理,这样往往会引入额外的误差。为此,文中提出了一种基于条件韦氏生成对抗网络(cWGAN)的地震数据重建去噪一体化方法,该方法研究的重点是在缺失道和噪声的混合干扰下,准确提取地震数据的有效特征。首先,以U-Net模型为基本网络结构来构建生成器模型,分级提取地震数据同相轴特征;在判别器模型中引入条件约束,引导生成器优化梯度方向。其次,建立重建和去噪误差描述模型,该模型设计了一体化损失函数,可以兼顾重建与去噪两方面的处理任务。最后,经过合成数据和实际数据测试,证明文中所提的网络模型恢复的地震数据信噪比更高且具有较强鲁棒性。

70kVp联合深度学习图像重建算法对胸主动脉血管内修复术后双低CTA图像质量的影响

目的探讨70 kVp联合深度学习图像重建(DLIR)算法在低辐射剂量低对比剂用量的情况下对胸主动脉血管内修复术(TEVAR)后主动脉CT血管成像(CTA)图像质量的影响。方法前瞻性纳入65例TEVAR术后需接受主动脉CTA扫描的患者,随机分为两组。常规剂量组(A组)接受100 kVp管电压和60 mL对比剂扫描,低剂量组(B组)接受“双低”方案:管电压70 kVp,对比剂用量为0.5 mL·kg^(-1)。A组图像采用50%多模型迭代重建算法(ASIR-V)重建,B组图像分别采用滤波反投影(FBP)算法(B1亚组)、50%ASIR-V(B2亚组)、90%ASIR-V(B3亚组)及DLIR-H算法(B4亚组)重建。测量并比较各组主动脉CT值、图像噪声、对比噪声比(CNR)及品质因数(FOM)。采用5分制对图像噪声、血管锐利度和整体图像质量进行评估。结果B4亚组噪声最低,较A组降低约23.49%(P<0.001)。A组、B4亚组主动脉各感兴趣区(ROI)CT值、CNR值及图像主观评分差异无统计学意义(P>0.05);B4亚组FOM值大于A组(P<0.001)。与A组比较,B组辐射剂量降低约52.38%(P<0.001),对比剂用量和注射流率分别降低约39%和33.6%(P<0.001)。结论采用70 kVp结合DLIR算法在TEVAR术后主动脉CTA扫描中可获得与常规剂量相当的图像质量,且辐射剂量和对比剂用量大幅度降低。

基于短源声波管道的鼻腔三维结构重塑方法

声波反射技术是一种非侵入性测量技术,并且可通过回传的反射波构造物体内部结构,所以在医学测量鼻腔结构方向有着天然优势。然而,该技术中的长源声波管不便于携带以及成本较高的问题制约了该方法在医学方向的应用。因此,本研究提出了基于短源声波管道的鼻腔三维结构重塑方法以解决这些问题。本研究通过分析短源声波管道中的脉冲声波传播特性,解决了短源声波管道分离入射波与反射波困难的问题;并且采用了校正直流偏移分量和引入约束因子抑制高频噪声的方法对鼻腔声波信号进行预处理;最后利用鼻腔三维结构分层重塑方法重塑出鼻腔结构二维曲线并进行了三维可视化。实验结果表明:约束因子对重塑鼻腔结果有较大的影响,本文确定了约束因子的最佳取值范围。

具备系统重构能力的机载信息系统硬件设计方案

机载信息处理系统,与机载航电系统、任务电子系统及通信系统相连,实现对接入的各系统的管理与控制,具有十分重要的作用,因此,系统的任务可靠性显得尤为重要,确保在部分功能失效时,即使降低系统性能,整个系统也能够完成任务。基于此要求,本文权衡了技术指标、可靠性、重量、体积、费用等因素,提出了具有系统重构能力的基于柔性重组的硬件设计方案,以较低的成本实现了较高的任务可靠性。

数字图像处理在结构优化结果提取中的应用

结构优化结果的提取和应用主要考虑如何有效地将优化结果转化为可用的CAD模型,实现CAE和CAD之间的数据共享和模型转换。基于数字图像原理提取轮廓范围及像素点坐标,根据相邻点坐标计算离散曲率,并根据曲率值对构件的边缘形状进行分类,得到拓扑优化结果。该方法提高了拓扑优化结果的精度和可用性及提取的效率,减少了人为因素的干扰,提取的模型更符合实际,有助于更好地理解和分析拓扑优化结果,对拓扑优化后处理的结果提取轮廓重构及成果应用有一定参考作用。

极化雷达图像目标超分辨率重建研究进展

成像雷达具有全天时、全天候的观测能力,能够通过成像处理获得目标雷达图像信息,是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构,有利于后续目标分类识别等应用。对获取的雷达图像,如何利用信号和信息处理等理论方法进一步提升分辨率,突破分辨率瑞利极限,具有重要的科学研究和实际应用价值。另一方面,作为电磁波的重要属性之一,极化在目标特性的获取和挖掘中发挥着重要作用,能够为目标超分辨率重建带来丰富信息。为此,该文梳理了极化雷达图像目标超分辨率重建的概念及性能评价指标,并重点归纳整理了极化雷达图像目标超分辨率重建方法及其应用。最后,总结了现有方法的局限性并展望了未来的技术发展趋势。

基于用户心智模型强化与再构的界面设计流程研究

为了进一步探索心智模型理论,将其作为工具应用到界面设计中,试图探索出一种在用户心智模型引导下的界面设计流程。以心智模型理论为基础,探讨了用户心智模型强化的设计程序与方法、用户心智模型再构的设计程序与方法,并且论述了在界面设计中如何运用用户心智模型强化与再构提升产品界面可用性。总结出基于用户心智模型强化与再构的界面设计流程。通过对3个方面的研究,总结出一种基于用户心智模型强化与再构的界面设计流程,为提升界面信息呈现与用户心智的匹配提供新的设计思路,为产品界面设计提供了新的理论支持。

基于改进EMD-Kurtogram法的滚动轴承早期故障诊断研究

实现滚动轴承早期故障准确诊断的关键是得到故障部位有效振动信息,但实际工程中所采集到的轴承振动信号常含有噪声、干扰成分,给有效信息的选择带来了困难。带通滤波是解决该问题的有效方法之一,但不合理的滤波器参数会降低诊断结果的准确性。为此,提出一种基于改进EMD-Kurtogram法的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先对EMD方法处理后的采样信号进行重构,再根据快速谱峭度图得到带通滤波器所需要的最优参数,最后经过带通滤波及时频域分析得到故障频率。通过实验平台验证及相关算法的对比得出,所提方法得到的故障倍频信息更加充分、清晰,所含噪声干扰更少,证明了该方法的有效性和先进性。

多点位监控视频分析在火灾过程重构中的应用

以一起大型仓库火灾事故调查为例,介绍了多点位监控视频分析在火灾过程重构中的应用。通过点位初筛筛选出包含有效信息的视频,通过相对时间校准消除了各点位的时间误差,然后根据各点位视频画面综合分析确定了起火时间,根据各点位光影交叉定位和相互印证,确定了起火部位和火势发展情况,从而重构了该起火灾的起火过程。在此基础上,分析了火灾调查工作中提取多点位监控视频的注意事项,总结了多点位监控视频分析中的一些原则和方法。

基于主动位移成像的图像超分辨率重建

超分辨重建算法是一种将低分辨率图像恢复为高分辨率图像的算法,被广泛用于医学、遥感、军事安防以及人脸识别等领域。在黑夜、远场场景下构建数据集比较困难,基于深度学习的超分辨重建算法应用受到阻碍。而微扫描成像技术扫描模式固定,对器件到位精度要求高。针对这两个问题,我们提出一种基于主动位移成像的图像超分辨率重建算法。具体地,在控制相机随机移动的同时记录采样时刻位移,通过解算、映射选图、精确匹配图像序列并获取多帧图像间的亚像素信息,然后对估计图像进行迭代和更新,最后重建获得高分辨率图像。实验结果表明,本算法在PSNR、SSIM和平均梯度三个指标上都优于最近提出的基于POCS的图像超分辨率重建算法MFPOCS,与基于CNN的方法ACNet相比具有竞争力。值得提出的是,本算法无需固定的扫描模式,降低了微扫描技术对器件实时到位精度的要求,同时,本算法可以保证重建初始帧的优良选取,有效规避了POCS算法的固有缺点。

基于五级电子病历的医院信息基础建设历程与实践成果

随着医疗系统电子信息化应用地不断深入以及我国医改新政强调进一步提升医院信息化建设水平,以电子病历为核心的医院信息化建设已成为进一步提升医疗质量、诊疗效率的重要工作。电子病历系统应用水平分级评价是衡量医院信息化建设水平的国家标准。为向更高标准五级跨进,中山大学附属第六医院通过持续长达1年的升级改造措施,于2023年8月正式通过了国家电子病历五级评审。文章基于电子病历分级评价标准五级要求对中山大学附属第六医院电子病历基础建设的现状进行分析,介绍医院信息基础建设历程以及五级电子病历系统升级改造措施和取得的成果。

基于线阵相机的水下射弹动态参数及超空泡演化过程测量方法

针对水下环境恶劣、光线条件差、难以拍摄并复原高速射弹运动姿态及其超空泡演化过程等问题,采用线阵相机的交汇测量原理,设计基于线阵相机的水下射弹图像采集系统、搭建基于双线阵相机的图像采集靶面,提出一种针对水下高速超空泡目标识别与弹形复原算法。利用超空泡射弹几何关系与相机标定数据推导出射弹过靶坐标、姿态角与过靶速度公式,搭建12.7 mm滑膛枪垂直发射入水实验,对系统的可行性进行验证分析。实验结果表明:该系统能够有效地进行水下射弹图像的快速采集,较完整的对弹形及空泡形态进行分离与复原,解算出射弹水下运动速度、姿态角及超空泡形态参数;系统解算出的速度与同时部署的高速摄像所处理的速度误差在1%以内,证明该系统具有较高的可靠性与实用性。

基于按列分块和混合分块的压缩感知图像重构方法

压缩感知理论由于其可通过低采样率来恢复原始信号的特点,近年来逐步被用于光学成像领域。为了解决在对成像图像进行压缩感知重构时数据量过大、计算负担大的问题,分块压缩感知的方法被提出。在该方法的基础上做出改进,依次提出了按列分块和混合分块的压缩感知方法。其中按列分块的方式改变了分块模式,降低分块时的要求,混合分块则结合两种分块的特点,有效提升了压缩感知的效果。通过仿真实验验证,本方法有效提升了图像重构质量,尤其是混合分块方式,在图像的重构速度和重构质量上都有显著提升。