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基于双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型
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作者 汪辰 蒙铭强 +4 位作者 李明强 王永波 曾栋 边兆英 马建华 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期950-959,共10页
目的为解决CT扫描视野(FOV)不足导致的截断伪影和图像结构失真问题,本文提出了一种基于投影和图像双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型(DDTrans)。方法基于Transformer网络分别构建投影域和图像域恢复模型,利用Transforme... 目的为解决CT扫描视野(FOV)不足导致的截断伪影和图像结构失真问题,本文提出了一种基于投影和图像双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型(DDTrans)。方法基于Transformer网络分别构建投影域和图像域恢复模型,利用Transformer注意力模块的远距离依赖建模能力捕捉全局结构特征来恢复投影数据信息,增强重建图像。在投影域和图像域网络之间构建可微Radon反投影算子层,使得DDTrans能够进行端到端训练。此外,引入投影一致性损失来约束图像前投影结果,进一步提升图像重建的准确性。结果Mayo仿真数据实验结果表明,在部分截断和内扫描两种截断情况下,本文方法DDTrans在去除FOV边缘的截断伪影和恢复FOV外部信息等方面效果均优于对比算法。结论DDTrans模型可以有效去除CT截断伪影,确保FOV内数据的精确重建,同时实现FOV外部数据的近似重建。 展开更多
关键词 ct截断伪影 transformer 深度学习 双域
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基于Transformer的肺肿瘤三维CT图像分割
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作者 王伟桐 玄萍 《智能计算机与应用》 2024年第3期76-80,共5页
基于信息学技术自动分割病人的肺部CT图像,有助于医生对于肺癌患者的早期诊断,提取和整合图像区域间的空间关联,对于提升肺肿瘤分割性能是十分重要的。本文提出了一个新的基于Transformer的分割模型,用于肺肿瘤三维CT图像分割、学习和... 基于信息学技术自动分割病人的肺部CT图像,有助于医生对于肺癌患者的早期诊断,提取和整合图像区域间的空间关联,对于提升肺肿瘤分割性能是十分重要的。本文提出了一个新的基于Transformer的分割模型,用于肺肿瘤三维CT图像分割、学习和整合此类关联。本文分别设计了带有混合多头图像区域节点注意力的Transformer模块和类别注意力模块,学习并融合了肺部CT图像的空间层面和通道层面的信息。将新的基于Transformer的分割模型同其他较为先进的模型进行了对比实验,实验结果表明新的模型在骰子系数、交并比和豪斯多夫距离等方面优于其他模型。 展开更多
关键词 肺部ct图像 图像区域节点注意力 transformer 类别注意力
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MCIF-Transformer Mask RCNN:Multi-Branch Cross-Scale Interactive Feature Fusion Transformer Model for PET/CT Lung Tumor Instance Segmentation
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作者 Huiling Lu Tao Zhou 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第6期4371-4393,共23页
The precise detection and segmentation of tumor lesions are very important for lung cancer computer-aided diagnosis.However,in PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography)lung images,the lesion shapes are ... The precise detection and segmentation of tumor lesions are very important for lung cancer computer-aided diagnosis.However,in PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography)lung images,the lesion shapes are complex,the edges are blurred,and the sample numbers are unbalanced.To solve these problems,this paper proposes a Multi-branch Cross-scale Interactive Feature fusion Transformer model(MCIF-Transformer Mask RCNN)for PET/CT lung tumor instance segmentation,The main innovative works of this paper are as follows:Firstly,the ResNet-Transformer backbone network is used to extract global feature and local feature in lung images.The pixel dependence relationship is established in local and non-local fields to improve the model perception ability.Secondly,the Cross-scale Interactive Feature Enhancement auxiliary network is designed to provide the shallow features to the deep features,and the cross-scale interactive feature enhancement module(CIFEM)is used to enhance the attention ability of the fine-grained features.Thirdly,the Cross-scale Interactive Feature fusion FPN network(CIF-FPN)is constructed to realize bidirectional interactive fusion between deep features and shallow features,and the low-level features are enhanced in deep semantic features.Finally,4 ablation experiments,3 comparison experiments of detection,3 comparison experiments of segmentation and 6 comparison experiments with two-stage and single-stage instance segmentation networks are done on PET/CT lung medical image datasets.The results showed that APdet,APseg,ARdet and ARseg indexes are improved by 5.5%,5.15%,3.11%and 6.79%compared with Mask RCNN(resnet50).Based on the above research,the precise detection and segmentation of the lesion region are realized in this paper.This method has positive significance for the detection of lung tumors. 展开更多
关键词 PET/ct images instance segmentation mask RCNN interactive fusion transformer
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Transformer Internal and Inrush Current Fault Detection Using Machine Learning
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作者 R.Vidhya P.Vanaja Ranjan N.R.Shanker 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第4期153-168,共16页
Preventive maintenance in the transformer is performed through a dif-ferential relay protection system,and it protects the transformer from internal and external faults.However,the Current Transformer(CT)in the differ... Preventive maintenance in the transformer is performed through a dif-ferential relay protection system,and it protects the transformer from internal and external faults.However,the Current Transformer(CT)in the differential protec-tion system mal-operates during inrush currents.CT saturates due to magnetizing inrush currents and causes false tripping of the differential relays.Moreover,iden-tification of tripping in protection relay either due to inrush current or internal faults needs to be diagnosed.For the above problem,continuous monitoring of transformer breather and CT terminals with thermal camera helps detect the trip-ping in relay due to inrush or internal fault.The transformer’s internal fault leads to high breathing process in the transformer breather,never for inrush currents.During inrush currents,CT temperature is increased.Continuous monitoring of breather and CT of the transformer through thermal imaging and radiometric pix-els detect the causes of CT saturation and differentiates maloperation.Hybrid wavelet threshold image analytics(HWT-IA)based radiometric pixels analysis of the transformer breather and CT after de-noising provides an accurate result of about 95%for identification of the false tripping of differential protection system of transformer. 展开更多
关键词 WAVELET THRESHOLD inrush transformer BREATHER current transformer thermal image
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基于增强CT图像和Swin Transformer网络的食管癌T分期智能诊断模型的构建与评估 被引量:5
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作者 王润媛 陈星材 +7 位作者 吴蔚 姚洁 郭美 马晋峰 曹锡梅 粘永健 吴毅 崔慧林 《陆军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第16期1770-1778,共9页
目的基于增强CT图像和Swin Transformer网络,拟构建食管癌T分期智能诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月在陆军军医大学第一附属医院和山西省肿瘤医院胸外科经病理证实为食管癌的150例患者的45000张术前增强CT图像。经过UperNet Swi... 目的基于增强CT图像和Swin Transformer网络,拟构建食管癌T分期智能诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月在陆军军医大学第一附属医院和山西省肿瘤医院胸外科经病理证实为食管癌的150例患者的45000张术前增强CT图像。经过UperNet Swin网络自动分割和肿瘤体积的计算,使用ResNet50、Swin Transformer和VIT 3个网络进行食管癌T分期智能诊断模型的构建。使用精准率、召回率、F1-score、特异度以及阴性预测值(negative predictive value,NPV)等指标在150例内部数据集上评价模型性能,描绘混淆矩阵和ROC曲线。结果在3个食管癌T分期诊断的模型中,Swin Transformer模型结合肿瘤体积、病理信息等特征的分期诊断效果最好,T1~T4期的精准率分别为1.00、0.67、0.83、1.00,AUC为0.861,优于ResNet50和VIT分期诊断模型,它们的精准率分别为0.13、0.27、0.59、0.81和0.03、0.14、0.56、0.75,AUC分别是0.611和0.542。结论与ResNet50和VIT网络比较,Swin Transformer网络能够更精准进行食管癌智能T分期诊断。 展开更多
关键词 深度学习 食管癌 增强ct Swin transformer T分期诊断
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面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型
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作者 王威 黄文迪 +1 位作者 王新 王珑润 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期122-132,共11页
肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像. 展开更多
关键词 肺炎 胸部ct图像 卷积神经网络 transformer
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一种新的术中X线与术前CT图像配准方法 被引量:1
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作者 崔家礼 王杰 +2 位作者 郭曦 陈彧 舒丽霞 《北京生物医学工程》 2024年第2期151-157,186,共8页
目的本研究旨在配准胸主动脉血管内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)术中X线与术前CT图像,为TEVAR支架植入提供精确安全的导航。然而,现有配准算法存在无法有效弥合投影CT图像生成的数字重建影像(digitally reconstru... 目的本研究旨在配准胸主动脉血管内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)术中X线与术前CT图像,为TEVAR支架植入提供精确安全的导航。然而,现有配准算法存在无法有效弥合投影CT图像生成的数字重建影像(digitally reconstructed radiography,DRR)与X线图像之间的域间差异和难以获得图像分割标签的问题。因此,需要提出新的方法来改善这一问题。方法本文提出了一种新的配准框架,该框架结合了基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的域自适应网络和基于Transformer的配准网络。基于GAN的域自适应网络将X线图像的风格迁移到DRR图像上,使两者在图像风格上更接近。基于Transformer的配准网络采用CNN与跨模态变换器(cross-modality transformer,CMT)相结合的模式,直接配准X线与CT图像,无需进行图像分割。结果本文在208对标定的TEVAR术中X线与CT图像对上对新的配准方法进行了验证。与其他域适应方法相比,本文所采用的CycleGAN网络作为风格转换模块,有效减小了DRR图像与X线图像之间的域间差异。消融实验结果进一步证实,配准网络中的全局局部感知模块(global-local perception module,GLPM)对提高配准精度具有明显作用,而空间缩减(spatial reduction,SR)则有效缩短了配准时间。通过对比现有方法和本文方法在真实患者X线与CT图像对上的配准效果,本文的方法在配准精度和成功率方面均表现出最佳性能。结论本文提出的新的X线与CT图像配准方法有效克服了现有方法存在的域间差异以及难以获得分割标签的问题。 展开更多
关键词 X线图像 ct图像 配准 域自适应 跨模态变换器
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化疗患者行个体化低流率腹部增强CT:双源CT低管电压高管电流的可行性分析 被引量:1
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作者 刘杰 张怡存 +7 位作者 李林峰 原典 齐珂 张梦圆 张炜珽 魏楠楠 高剑波 吕培杰 《中国CT和MRI杂志》 2024年第3期119-122,共4页
目的 探讨在癌症患者中使用双源CT结合低流速和低管电压方案的可行性。方法 共纳入90名进行上腹部增强CT扫描的患者,并随机分为A组、B组和C组(每组30人)。在A组中,患者使用120kVp和448mgl/kg对比剂量进行扫描。B组患者以100kVp和336 mgl... 目的 探讨在癌症患者中使用双源CT结合低流速和低管电压方案的可行性。方法 共纳入90名进行上腹部增强CT扫描的患者,并随机分为A组、B组和C组(每组30人)。在A组中,患者使用120kVp和448mgl/kg对比剂量进行扫描。B组患者以100kVp和336 mgl/kg对比剂量进行扫描。C组患者以70kVp和224mgI/kg对比剂量进行扫描。对CT值、标准差、信噪比、对比噪声比、主观评分、对比剂剂量和流速进行测量。结果 在三组中,除了肾脏外,主观图像评分无统计学差异(均P>0.05)。与其他组相比,C组在大多数感兴趣区域(ROIs)中显示出显著更高的CT值、更低的噪声水平以及更高的SNR和CNR值(P<0.05)。与A组相比,C组所用对比剂剂量减少了47.3%(79.2±13.7 vs.41.7±8.9,P<0.01),对比剂注射速率降低了19.2%(2.6±0.5 vs.2.1±0.4,P<0.01)。结论 在化疗后血管受损的患者中使用70kVp管电压结合高管电流的方法,在保证图像质量和诊断信心的同时降低流速是可行的。 展开更多
关键词 低流速 低管电压 低对比剂剂量 高管电流 上腹部ct
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多期相CT合成辅助的腹部多器官图像分割 被引量:1
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作者 黄品瑜 钟丽明 +4 位作者 郑楷宜 陈泽立 肖若琳 全显跃 阳维 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期83-92,共10页
目的提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法。方法提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能。提出基于多头... 目的提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法。方法提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能。提出基于多头自注意力感知的多期相CT合成方法,引入基于多头自注意力机制的Transformer模块,提升合成网络捕捉长距离语义信息的能力,扩大网络的感受野,并且引入感知损失,在特征层面对合成图像与真实图像特征之间的差异最小化,与Transformer模块有协同作用,从而合成出更清晰、更高质量的多期相CT图像。结果使用南方医院的多期相CT数据集训练模型。其中用526例多期相CT训练合成模型,利用动脉期增强动脉CT(A.CECT)合成出平扫CT(NECT)、静脉期CECT(V.CECT)、延迟期CECT(D.CECT)的平均最大化绝对误差(MAE)分别为19.192±3.381、20.140±2.676、22.538±2.874,结合统计学对比,本文方法优于对比的其他图像合成方法(P<0.05)。多期相CT合成辅助的腹部多器官分割方法验证在内部验证集上进行验证平均Dice系数(DSC)为0.847,在外部验证集上进行验证平均DSC为0.823。结论本文方法能够合成出高质量的多期相CT图像以有效缓解不同期相CT之间存在的配准无法解决的误差问题,同时提高腹部13器官的分割性能,具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 腹部多器官分割 多期相ct合成 对抗生成网络 transformer
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基于Transformer和CNN的低剂量CT图像去噪网络
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作者 郝文强 崔学英 郭映亭 《海南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期176-182,共7页
低剂量计算机断层扫描(Low-dose Computed Tomography, LDCT)在临床中有着广泛的应用,可以有效减轻对病人的辐射剂量。但是成像后的低剂量CT图像中含有明显的噪声和条形伪影,影响医师的诊断。提出了一种基于Transformer和CNN的去噪网络... 低剂量计算机断层扫描(Low-dose Computed Tomography, LDCT)在临床中有着广泛的应用,可以有效减轻对病人的辐射剂量。但是成像后的低剂量CT图像中含有明显的噪声和条形伪影,影响医师的诊断。提出了一种基于Transformer和CNN的去噪网络,该网络是一种改进的编解码网络架构,其编码端的每一层由卷积模块与Transformer模块融合而成,用来提取每一层的局部特征和全局特征,同时引入融合模块用来有效地融合提取的局部特征和全局特征。并把融合后的特征通过跳跃连接融入解码端对应的层,解码端的每一层通过卷积模块提取有效特征进而重建去噪后的图像。在真实数据集Mayo上的实验结果说明所提出的网络不仅可以有效去除噪声,还能够保持图像的边缘。 展开更多
关键词 低剂量ct 图像去噪 U-Net transformer 通道注意力
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基于DCIF-GAN的肺部肿瘤PET/CT跨模态医学图像融合
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作者 周涛 程倩茹 +2 位作者 张祥祥 李琦 陆惠玲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期221-236,共16页
基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述... 基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN(Dual-Coupled Interactive Fusion GAN,DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module,CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module,C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module,CMIFM),通过跨模态自注意力机制,进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性,在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验,该文方法在平均梯度,空间频率,结构相似度,标准差,峰值信噪比,信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比,分别提高了1.38%,0.39%,29.05%,30.23%,0.18%,4.63%。模型能够突出病变区域信息,融合图像结构清晰且纹理细节丰富。 展开更多
关键词 医学图像 图像融合 PET/ct 耦合生成对抗网络 Swin transformer
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Effect of Modulation Error on All Optical Fiber Current Transformers 被引量:3
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作者 Zhengping Wang Yuekun Wang Shuai Sun 《Journal of Sensor Technology》 2012年第4期172-176,共5页
For actively modulated In-line Sagnac interferential all optic fiber current transformers (AOFCTs), the accuracies are directly affected by the amplitude of the modulation signal. In order to deeply undertand the func... For actively modulated In-line Sagnac interferential all optic fiber current transformers (AOFCTs), the accuracies are directly affected by the amplitude of the modulation signal. In order to deeply undertand the function of the modulator, a theoretical model of modulation effect to AOFCTs is built up in this paper. The effect of the amplitude of the modulation signal to the output intensity of AOFCTs is theoretically formulated and numerical calculated. The results show that the modulation voltage variation could affect the output accuracies significantly. This might be some references on the investigation for practical applications of AOFCTs. 展开更多
关键词 Electronic current transformer All Optical FIBER current transformer Faraday EFFEct Active MODULATION MODULATION ERROR
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基于特征融合的低剂量CT图像降噪方法
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作者 冉瑞生 张思文 +1 位作者 李进 房斌 《微电子学与计算机》 2024年第5期11-21,共11页
近年来低剂量CT(Low Dose CT,LDCT)被广泛应用于临床诊断中,但LDCT会产生不规则的噪声。已有的降噪方法往往缺乏对全局特征信息的考虑,以及不注重边缘特征信息和重建图像的视觉效果。为此,提出了一种基于特征融合的低剂量CT图像降噪方... 近年来低剂量CT(Low Dose CT,LDCT)被广泛应用于临床诊断中,但LDCT会产生不规则的噪声。已有的降噪方法往往缺乏对全局特征信息的考虑,以及不注重边缘特征信息和重建图像的视觉效果。为此,提出了一种基于特征融合的低剂量CT图像降噪方法。首先,利用Transformer优异的全局感受野提取图像的全局特征信息,并利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)良好的局部特征提取能力提取图像的局部特征信息。在Transformer模块中加入维度变换思想,以更好地抑制噪声;在CNN模块中使用稠密连接的方式将浅层网络的特征信息复用于深层网络中,以此保存更多的特征信息。其次,为了获取更加丰富的图像细节特征,使用了改进的索伯边缘增强算子来加强模型对边缘特征信息的提取能力。最后,将Transformer模块和CNN模块获取的特征信息进行融合并输出重建图像。此外,为了使降噪重建后的图像有更好的质量和视觉效果,设计了一个多尺度复合损失函数。实验表明:在AAPM-Mayo数据集的降噪实验中,与当前主流的LDCT图像降噪方法相比,本文方法取得了更好的降噪效果。 展开更多
关键词 图像降噪 低剂量ct 特征融合 transformer CNN 边缘增强 损失函数
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基于接地电流谐波特征的CT二次回路中性线接地故障辨识
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作者 闫茂华 温才权 +2 位作者 熊小伏 荣浩 李大川 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期201-205,共5页
针对CT二次回路中性线发生接地故障,CT中性点接地电流幅值小难以识别中性线上的接地故障,发生区外故障时易诱发保护误动作的问题,提出利用CT中性点接地电流奇次谐波和偶次谐波的相对大小识别的中性线接地故障判据。在小电流、高噪声工况... 针对CT二次回路中性线发生接地故障,CT中性点接地电流幅值小难以识别中性线上的接地故障,发生区外故障时易诱发保护误动作的问题,提出利用CT中性点接地电流奇次谐波和偶次谐波的相对大小识别的中性线接地故障判据。在小电流、高噪声工况下,利用VMD-Prony算法通过VIMF模态分解和熵值排序,滤除中性点接地电流的高频噪声信号,并对低噪分量进行Savitzky-Gloay平滑,然后重构VIMF分量得到降噪信号,最后利用Prony算法获取谐波分量,用于中性点接地故障判别。现场测试数据和仿真数据验证结果表明,该判别方法具有可行性。 展开更多
关键词 ct二次回路 接地电流谐波 VMD-Prony算法 故障判据
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Over Voltage Fault due to Disconnection of Consumer’s Transformer Neutral Wire
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作者 Erdene Adiyasuren Enkh-Od Erdene +1 位作者 Sergelen Byambaa Shagdarsuren Gantumur 《Journal of Energy and Power Engineering》 2023年第1期11-14,共4页
Practically,the load currents in three phases are asymmetric in the power system.It means that the impedances are different in all three phases.If the consumer’s transformer neutral cut off and/or was disconnected fr... Practically,the load currents in three phases are asymmetric in the power system.It means that the impedances are different in all three phases.If the consumer’s transformer neutral cut off and/or was disconnected from the neutral of power supply source,then there will be some trouble and failure occurred.The current in the neutral wire drops down to zero when the neutral wire is cut off and the phase currents of all three-phase equal to each other since there was no return wire.The currents are equal but the voltages at the phase consumers are different.Especially for residential single-phase consumers,the voltage at the consumers of the phase varies differently for three phase systems when the neutral wire was disconnected at consumer side and even the voltage at the consumers one or two of those three phases becomes over nominal voltage or reaches nearly line voltage.In this case,the electronic appliances in that phase will be fed by high voltage than the rated value and they can be broken down.In the power system of UB(Ulaanbaatar)city,there are some occasional such kind of failures every year.Obviously,many electronic appliances were broken down due to high voltage and the electricity utility companies respond for service charge of damaged parts. 展开更多
关键词 Neutral connection and neutral wire phase and line voltage single-phase residential consumer transformer neutral cut off asymmetric load current protective earth
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用于低剂量CT图像去噪的多级双树复小波网络
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作者 张鲁 田春伟 +1 位作者 宋焕生 刘侍刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期266-275,共10页
基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法能有效去除低剂量计算机断层扫描(CT)图像伴随的伪影和噪声,从而确保CT设备输出高质量图像同时降低辐射,这对患者健康和医学诊断具有重要意义。为了进一步提高低剂量CT图像的质量,提出一种小波域去... 基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法能有效去除低剂量计算机断层扫描(CT)图像伴随的伪影和噪声,从而确保CT设备输出高质量图像同时降低辐射,这对患者健康和医学诊断具有重要意义。为了进一步提高低剂量CT图像的质量,提出一种小波域去噪网络MDTNet。首先,基于双树复小波变换(DTCWT)构造多级编解码去噪网络,在多个尺度上提取特征以保留更多高频细节;然后,利用扩展的像素重排技术替代卷积上下采样,实现多级输入和特征融合,从而降低计算复杂度;最后,通过大量训练找到最佳的去噪模型,即二级MDTNet配合LeGall滤波器和Qshift_b滤波器,并选择较大尺寸的CT图像作为训练数据。使用AAPM数据集评估MDTNet的性能,实验结果表明,MDTNet能有效去除条纹状伪影和噪声,在定量和定性评估中性能均优于同类型去噪方法。与FWDNet相比,对于1 mm的切片,MDTNet的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了0.0887 dB和0.0024;对于3 mm的切片,分别提升了0.1443 dB和0.003。对于单张512×512像素的低剂量CT图像去噪,MDTNet在GPU上仅需0.193 s。MDTNet在保持高效率的同时保留了更多的高频细节,能够为低剂量CT图像去噪提供一种新的框架。 展开更多
关键词 低剂量ct图像 图像去噪 卷积神经网络 双树复小波变换 像素重排
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评估高浓度对比剂联合低管电流在克罗恩病CTE检查的图像质量及辐射剂量
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作者 王晓红 郭庆强 宋曼 《中国CT和MRI杂志》 2024年第11期144-146,共3页
目的这项研究通过比较不同浓度对比剂联合不同管电流在克罗恩病患者的腹部CT血管成像质量及肠壁相对强化值,从而探讨高浓度对比剂联合低管电流扫描方式在克罗恩病患者小肠CT造影的应用价值。方法52例连续患者随机分为低浓度组(A组)和高... 目的这项研究通过比较不同浓度对比剂联合不同管电流在克罗恩病患者的腹部CT血管成像质量及肠壁相对强化值,从而探讨高浓度对比剂联合低管电流扫描方式在克罗恩病患者小肠CT造影的应用价值。方法52例连续患者随机分为低浓度组(A组)和高浓度组(B组),两组患者均行CTE检查,扫描时应用相同的管电压、注射速率、对比剂用量,将动脉期扫描数据作为研究对象,A组(碘浓度为300mg/mL的碘普罗胺)使用自动mAs,B组(碘浓度为400mg/mL的碘美普尔)使用0.6倍自动mAs;比较A组和B组有效辐射剂量及肠系膜上动脉起始段的图像质量客观评价指标(强化程度、信噪比、对比噪声比)、主观评价指标,病灶区域肠壁强化进行以CT值测量为基础的客观评价。结果B组较A组有效剂量降低约40%;B组在动脉期肠系膜上动脉起始段的CT值(366.9±56.5)及相对强化值(321.4±56.4)均高于A组在动脉期肠系膜上动脉起始段的CT值(286.1±36.2)及相对强化值(240.9±36.6),差异有统计学意义(P<0.001);B组在动脉期肠系膜上动脉起始段的CNR(30.4±8.9)及SNR(36.4±10.0)均高于A组在动脉期肠系膜上动脉起始段的CNR(22.0±5.4)及SNR(27.3±6.3),差异有统计学意义(P<0.001);B组在动脉期病变肠壁的CT值(111.7±13.8)及相对强化值(72.5±12.8)均高于A组在动脉期病变肠壁的CT值(94.1±18.2)及相对强化值(48.2±20.7),并且B组在动脉期病变肠壁的相对强化CT值>50HU;A、B两组图像质量主观评分分别为(4.04±0.445)、(4.15±0.464),A、B两组图像质量主观评价无统计学意义(P>0.05)。结论在克罗恩病患者CTE检查中应用高浓度对比剂注射方案联合低管电流,能大幅度降低了患者接受的辐射剂量,对肠系膜上动脉起始段强化程度更高、图像质量更佳,对病变肠壁强化更明显。 展开更多
关键词 高浓度对比剂 低管电流 克罗恩病 小肠ct造影 图像质量 辐射剂量
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双能量CT在急性缺血性脑卒中中的临床应用及研究进展
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作者 林抟宇 李冬园 +1 位作者 侯琳 黄伟鹏 《中国CT和MRI杂志》 2024年第8期170-173,共4页
急性缺血性脑卒中(AIS)具有高发病率、高致残率及高死亡率等特点,是严重威胁我国人口健康和阻碍社会经济发展的重大疾病。“一站式”CT检查,包括常规CT平扫(NCCT)、CT灌注(CTP)、CT血管造影(CTA),是目前AIS的一线影像学检查手段,然而上... 急性缺血性脑卒中(AIS)具有高发病率、高致残率及高死亡率等特点,是严重威胁我国人口健康和阻碍社会经济发展的重大疾病。“一站式”CT检查,包括常规CT平扫(NCCT)、CT灌注(CTP)、CT血管造影(CTA),是目前AIS的一线影像学检查手段,然而上述检查技术在AIS的诊断、预后预测上仍存在着不足之处。近年来,双能量CT的发展为AIS的诊断、治疗决策选择、预后判断等方面提供了更多优势。本文将就双能量CT成像原理及常用技术、在AIS临床上的具体应用及研究进展予以综述。 展开更多
关键词 急性缺血性脑卒中 双能量ct 脑出血转化 血栓组织学 综述
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基于ATCM技术的不同探测器宽度对头颈CT血管成像图像质量与辐射剂量影响的研究
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作者 王振宇 刘琼 +3 位作者 赵田田 李栋 赵昱东 熊刚 《中国医疗设备》 2024年第6期131-136,共6页
目的基于自动管电流调制(Automatic Tube Current Modulation,ATCM)技术探讨不同探测器宽度对头颈CT血管成像(CT Angiography,CTA)图像质量和辐射剂量的影响。方法选取2022年6月至2023年5月于阳光融和医院就诊的共120例头颈CTA检查图像... 目的基于自动管电流调制(Automatic Tube Current Modulation,ATCM)技术探讨不同探测器宽度对头颈CT血管成像(CT Angiography,CTA)图像质量和辐射剂量的影响。方法选取2022年6月至2023年5月于阳光融和医院就诊的共120例头颈CTA检查图像资料和临床资料为研究对象,将其按照不同探测器宽度分为A组(40 mm)和B组(80 mm),A组60例,B组60例,其中体重正常、超重、肥胖患者各20例,分别比较不同探测器宽度扫描条件下的图像质量及其辐射剂量。结果不同探测器宽度下正常、超重、肥胖患者头颈图像质量-噪声比差异均无统计学意义(P>0.05);不同探测器宽度下体重正常、超重、肥胖患者头颈图像质量-CT值差异均无统计学意义(P>0.05);40 mm探测器宽度螺旋扫描体重正常、超重、肥胖患者的剂量长度乘积均低于80 mm探测器宽度螺旋扫描,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于ATCM技术选择40 mm探测器宽度可保证头颈CTA图像质量,同时减少辐射剂量。 展开更多
关键词 ct血管成像 自动管电流调制 探测器宽度 图像质量 辐射剂量
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Transforming growth factor-beta 1 enhances discharge activity of cortical neurons
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作者 Zhihui Ren Tian Li +5 位作者 Xueer Liu Zelin Zhang Xiaoxuan Chen Weiqiang Chen Kangsheng Li Jiangtao Sheng 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS 2025年第2期548-556,共9页
Transforming growth factor-beta 1(TGF-β1)has been extensively studied for its pleiotropic effects on central nervous system diseases.The neuroprotective or neurotoxic effects of TGF-β1 in specific brain areas may de... Transforming growth factor-beta 1(TGF-β1)has been extensively studied for its pleiotropic effects on central nervous system diseases.The neuroprotective or neurotoxic effects of TGF-β1 in specific brain areas may depend on the pathological process and cell types involved.Voltage-gated sodium channels(VGSCs)are essential ion channels for the generation of action potentials in neurons,and are involved in various neuroexcitation-related diseases.However,the effects of TGF-β1 on the functional properties of VGSCs and firing properties in cortical neurons remain unclear.In this study,we investigated the effects of TGF-β1 on VGSC function and firing properties in primary cortical neurons from mice.We found that TGF-β1 increased VGSC current density in a dose-and time-dependent manner,which was attributable to the upregulation of Nav1.3 expression.Increased VGSC current density and Nav1.3 expression were significantly abolished by preincubation with inhibitors of mitogen-activated protein kinase kinase(PD98059),p38 mitogen-activated protein kinase(SB203580),and Jun NH2-terminal kinase 1/2 inhibitor(SP600125).Interestingly,TGF-β1 significantly increased the firing threshold of action potentials but did not change their firing rate in cortical neurons.These findings suggest that TGF-β1 can increase Nav1.3 expression through activation of the ERK1/2-JNK-MAPK pathway,which leads to a decrease in the firing threshold of action potentials in cortical neurons under pathological conditions.Thus,this contributes to the occurrence and progression of neuroexcitatory-related diseases of the central nervous system. 展开更多
关键词 central nervous system cortical neurons ERK firing properties JNK Nav1.3 p38 transforming growth factor-beta 1 traumatic brain injury voltage-gated sodium currents
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