基于特征向量统计图谱的颅脑CT图像中病变检出的初步研究

该文介绍了一种用于描述图像多种特征的特征向量统计图谱(SAAV),并通过将待检测数据与SAAV的比较分析实现颅脑CT图像中病变的自动化检出。实验表明,该方法能较敏感地检出主要的颅脑CT病变区域。

高分辨率颅脑CT图像纹理统计图谱的创建与应用

针对脑出血和脑肿瘤的自动检出应用,提出了一种创建高分辨率颅脑CT图像纹理统计图谱的方法。采用图像局部直方图的多阶矩特征结合多分辨率策略提取颅脑CT图像的纹理特征,并在特征中融合边缘与区域信息。在创建统计图谱时,对经过预处理的样本图像使用D em ons方法进行非刚性配准,并提取多分辨率纹理特征及其统计参量。检测病变时将待测样本的纹理特征向量与图谱比较,并以M aha lanob is距离作为病变发生概率的度量进行阈值分割。实验表明,本文方法对均匀密度和混杂密度型颅脑病变均有较好的诊断效果,且计算复杂度较低。

我国休闲农业研究的图谱统计与热点

采用CiteSpace软件对CNKI中2000～2014年休闲农业研究文献进行科学统计与热点分析，结果显示，休闲农业研究与乡村旅游、都市农业等领域互有交叉；研究方法有聚类分析、SWOT、空间计量模型、DEA、CVM、TCM等；研究热点有区域休闲农业、资源评价与开发、游客满意度、空间布局等方面。同时，针对基础理论研究、区域性发展问题、休闲农业旅游研究、休闲农业资源评价与开发、休闲农业与新农村建设等五个热点领域进行综合评述，以期总体鸟瞰休闲农业研究现状。

高压开关柜典型缺陷局部放电TEV特征的研究

高压开关柜局部放电会在其金属外壳上产生对地电位,称之为暂态对地电压(TEV),它是一种有效的局部放电检测手段,但是目前开关柜TEV信息只局限于平均幅值,缺少有效特性信息辨识开关柜的缺陷。为了得到更多的局部放电TEV特征信息,笔者研制了一套TEV传感器及检测系统,建立了开关柜TEV测量平台,采用TEV系统对3种典型开关柜放电模型进行了测量和分析,获取了典型缺陷放电情况下TEV的散点图和统计图谱。研究结果表明:所研制的TEV传感器(带宽为5 kHz^80 MHz)可以对放电脉冲信号具有良好的响应特性,经过与脉冲电流法对比得知,TEV作为检测手段可以有效地获取局部放电信息,同时保留了能够反映缺陷类型的放电特征;统计不同缺陷情况下局部放电TEV信息所得到的柱状图谱具有明显区别,TEV特征可以作为为开关柜缺陷识别的有效依据。

振荡波电压下10kV交联聚乙烯电缆中间接头的局部放电特性

交联聚乙烯（XLPE）电缆局部放电的振荡波电压检测方法是一种无损检测方法,目前已得到初步应用。为了研究振荡波电压下电缆典型缺陷的局部放电特性,制作了4种10 kV交联聚乙烯电缆中间接头人工缺陷模型,对4种缺陷模型分别施加振荡波电压和工频电压,对比研究了振荡波电压和工频电压下的局部放电特性。研究结果表明：相较于工频电压,振荡波电压下局部放电的脉冲信号上升沿更陡峭,过峰值后衰减更快,在2-3个周期内衰减到0,脉冲持续时间短约3-30μs;同一种缺陷的局部放电3维统计图谱在振荡波电压与工频电压下基本一致,不同缺陷的局部放电3维统计图谱区别明显,为进一步研究振荡波电压作用下交联聚乙烯电缆局部放电的模式识别奠定了基础。

基于配准前特征提取的颅脑病变检出方法研究

针对从高分辨率颅脑CT图像中自动检出病变以实现计算机辅助诊断的需求,提出配准前特征提取的方法。该方法的主要特点是在图谱创建过程中使用散布点内插法获得整数点的特征值,而在病变检出时则采用格子点内插法获得非整数点的特征值。相对于配准后的特征提取,配准前的特征提取能够更加准确地描述图像的灰度特征和纹理特征。通过实验验证,基于配准前特征提取的颅脑病变检出方法能够提高病变检出率,提高检测精度,但同时也增加了假阳性率。为了减少假阳性率、进一步提高检测精度,在下一步的工作中要研究基于三维体数据的病变检出方法,同时还需要进一步研究非刚性配准的可逆性。

开关柜局部放电地电波传播特性及试验分析

高压开关柜局部放电会在其金属外壳上产生对地电位,称之为暂态对地电压（TEV）,是一种有效的局部放电检测手段,成为供电公司开关柜巡检中的重要内容,了解TEV传播特性对改进测量方法,保证测量有效性具有重要意义。采用XFdtd分析软件模拟TEV信号的传播过程,并且搭建了实体开关柜TEV检测模型,通过试验分析了信号强度、测量距离等对于TEV检测的影响,并与仿真结果进行对比,同时对TEV检测的统计谱图与常规脉冲电流法进行了对比,验证其在工程应用中的有效性,研究结果表明：TEV为局部放电引起的时变电磁波在开关柜表面形成的瞬时电位,与波阻抗有关,开关柜金属外壳对TEV信号具有明显的抑制作用,TEV信号是电磁波从壳体不连续的地方泄露而形成的,TEV信号是辐射式传播,并且信号先增强后衰减;TEV信号的上升时间大概在10ns,频率分布在0～100 MHz范围内,放电源越强,TEV信号强度越大,并且近似呈线性关系,TEV检测时,离信号源越近,TEV越强,同时,TEV检测方法在工程应用中有良好的有效性。

换流站12脉动干扰信号分析与抑制方法的研究

运行中的换流站干扰信号比较大且成分复杂,给换流变压器现场局部放电试验的开展带来很大干扰。通过获取现场检测数据,分析干扰的类型、来源及幅值频率等信号的特性,明确换流变压器局部放电试验典型12脉动干扰信号的类型、来源、传输路径、幅频特性及统计图谱特征等,提出有针对性的局部放电12脉动干扰信号抑制方法,保证局部放电试验顺利完成。

直流电压下交联聚乙烯电缆典型缺陷局部放电特性

为深入研究交联聚乙烯(XLPE)电缆典型缺陷的直流局部放电发展过程,采用实际运行中的电缆制作了3种典型缺陷模型,并利用脉冲电流法研究了直流电压下缺陷模型电缆的局部放电特性。根据直流电压下3种缺陷模型的局部放电量Q和放电重复率N随时间t变化的图谱,提取出4类统计特征图谱。结果表明:尖刺缺陷的局部放电起始电压在3类缺陷模型中最低,为–7kV;气隙缺陷的Q–t图谱呈"山丘"状,放电发展过程中存在"放电死区";尖刺缺陷模型电缆在放电初期有大量幅值较大的放电,随后放电活动逐渐消失;断口缺陷放电次数最多,放电发展过程中放电量逐渐增大,放电重复率先增加后减小;尖刺缺陷与断口缺陷相邻两次放电之间放电量大小存在相关性,而气隙缺陷与尖刺缺陷的本次放电量q与后一次放电时间间隔均值Δt存在相关性;气隙缺陷多数放电的放电幅值小于平均放电幅值,小幅值放电较多,放电分布更加集中,而断口缺陷局部放电十分密集,放电时间间隔Δt分布范围最小。研究结果为XLPE输电电缆的直流局部放电研究提供了基础试验数据和理论依据。

一种基于小波特征向量的颅脑病变自动检出方法

提出一种基于CT图像的颅脑病变计算机自动检出方法。从正常人颅脑CT图片中手动分割出脑灰质、脑白质和脑脊液样本图片作为训练样本,然后采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行模式分类,得到各聚类中心。对于待检测的CT图片,首先采用计算机自动分割算法进行分割,在尽量保证分割准确的前提下允许一定的过分割,将分割后的子图进行延拓和特征提取后与聚类中心进行距离计算,判断其是否属于三类正常样本,否则属于病变。通过实验验证了该算法的有效性。

中国人文社科领域杰出人物的影响力研究——以论文关键词中的人名词频为指标

文章依据2001—2010年CSSCI库收录的约84万篇论文关键词中出现的人物姓名数据,系统、定量地分析了近十年来对中国当代人文社科领域起着重要影响的前200位杰出人物,并分析了这些杰出人物的特征,同时也证明论文关键词中出现的人名词频是评价人文社科领域杰出人物一个比较合适的新指标,它可以在某些视角上弥补引文统计法的不足。