磁共振成像集合序列与常规序列用于头部MR扫描的效果对比研究

目的:对比分析磁共振成像(MRI)图像集合(MAGiC)序列与常规序列用于头部MRI扫描的效果。方法:选取医院收治的84例脑疾病患者,均行头部MRI扫描,分别采用常规序列及MAGiC序列。比较常规序列与MAGiC序列的扫描图像信号噪声比(SNR),评价MRI两种序列图像质量。结果:MAGiC序列中T_(1)快速自旋回波(FSE)序列、T_(2) FSE序列、T_(1)液体衰减反转恢复(FLAIR)序列及T_(2) FLAIR序列图像的SNR值均高于常规序列,差异有统计学意义(t=53.094,t=48.038,t=34.398,t=34.490;P<0.05)。MAGiC序列图像整体质量评分、伪影评分及病灶检出评分较常规序列图像质量各项评分比较,差异无统计学意义。结论:MAGiC序列与常规序列用于头部MR扫描的图像质量相当,但MAGiC序列图像的SNR更高,可确保MAGiC序列在MR扫描图像上的显示效果。

基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像加密算法

为了提高密文的安全性,有效抗击明文攻击,提出了基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像动态加密算法。首先,基于非线性组合理论,利用Logistic、Tent与Sine映射来设计复合混沌系统,基于明文像素值,生成其初值,以输出混沌序列;将混沌序列作为输入层,引入人工神经网络,对其进行训练学习,消除其混沌周期性,输出神经网络序列,并定义集合混淆方法,对明文完成置乱;构造量化方法,对神经网络序列进行量化,获取密钥流;通过将混淆图像完成分类,联合密钥流,通过设计分段异扩散技术,改变其像素值,输出密文。实验结果显示,与当前图像加密机制相比,所提算法的输出密文具有更高的安全性与抗明文攻击能力。