微剂量X射线安全检查设备噪声测量方法的研究

噪声的测量与评价是控制安检设备噪声质量的重要工作,本文在分析比较噪声评价指标的基础上,以EI-10080型安检设备为研究对象,实验分析安检设备噪声辐射声场的分布特点,提出用指定位置处噪声声压级对安检设备噪声进行测量和评价的方法,并且确定了2个测量点。实际测试表明,指定的2个测量点具有很好的代表性,同时该方法具有操作简单、测量精度高的特点。

安检设备辐射噪声分析与控制

以某型安检设备为研究对象,进行噪声振动测试分析,获得噪声和振动频谱。通过理论分析和计算确定噪声频谱图中各噪声峰值对应的噪声源及其传播途径,并同步采集主要噪声源部件的振动加速度信号。对振动和噪声信号进行频谱分析及相干性分析,指出电动机为该安检设备的主要噪声源,在初步采取减振、降噪措施后,噪声下降3.9dB(A)。

数字化医院中的PACS系统定位

在数字化医院中如何定位PACS系统，涉及到建设数字化医院的软硬件架构及未来的应用基础。本文主要描述数字化医院的框架结构，提出数字化医院的管理层面(传统HIS等)和业务层面(PACS、RIS、诊疗工作站等)的研究内容，分析了PACS系统建立过程中的重点，并结合公司研发机构对医学影像应用方面的研究，临床PACS(Clinical-PACS)将是以后PACS建设的方向，提出以影像应用为核心建立Angelplan-eH3MPACS系统的思想，就如何突出和延伸PACS系统中影像资料价值及临床应用价值提出自己的看法。作者认为，PACS系统是建设数字化医院的核心工作之一，也是医院信息系统建设中投资较大的系统，只有具备影像临床应用功能，能为诊疗提供服务，符合国际标准的PACS才能在未来的数字化医院建设中发挥更大的作用，也是数字化医院建设的基础与关键。

基于线性阵列探测器的皮带在线检测装置的设计

介绍了一种用线性阵列探测器对皮带进行在线检测的装置,并从基本工作原理、系统硬件结构和软件结构等方面进行了详细阐述。该装置可以实现对皮带在线全速检测,能够提供皮带任意位置的X射线透射图像,实现皮带接头的精确定位和多次检测同一位置的图像对比,对钢丝损伤、拉伸、锈斑和修补区域进行精确定位,并可自动报警。

浅议经济危机对中国的启示意义

2007年的美国华尔街金融风暴引发了世界性的金融危机,延伸到实体经济,现已升级为波及到全球各个国家的经济危机。这是中国第一次直接面对全球性的经济危机。对于近年来经济一直处于高速发展状态的中国而言,这既是一次挑战,同时也会是一次机遇。

放射治疗信息系统（RTIS）多层架构模型及实现

RTIS即放射治疗信息系统，COM/COM＋是微软提出的基于组件的编程标准。医院放疗科在日常的正常运转中将会产生大量的数据，日积月累，这些数据将是海量的。DICOM-RT为管理这些数据和连接放疗设备提供了标准。但是放疗设备众多、流程复杂，使得放射治疗的网络化和信息化变得非常困难。基于COM/COM＋的多层架构模型是工业化的软件开发方法，RTIS采用该技术进行分析，建模，编程并最终实现。

具有智能识别功能的X射线安检设备在城市轨道交通的应用及管理分析

当前,在人流量比较密集的地方,如火车站、飞机场、地铁等出入口,都有安检设备对旅客携带的包裹进行检测。其中X射线安检设备的应用,需要配备大量人力资源来观察扫描图像中是否包含管制物品。随着智能识别技术的发展,在X射线安检设备中应用深度学习识别算法,可自动检测出管制物品,从而减少人力成本,提高企业的生产效益。

基于深度学习的管制物品自动检测算法研究

提出一种对图片分区域检测的特征融合目标检测算法。利用角度旋转方法对数据集进行扩增;在Single Shot MultiBoxDetector(SSD)算法的基础上,采用多尺度特征融合的方法在浅层特征图中融合更深层的特征,以扩大浅层特征图的感受野,提高小目标的检测精度;当输入图片较大时,如大于1024pixel×10^24pixel,对目标图像进行分区域检测。为了验证该算法的精度,选择VOC2007+2012通用数据集和SDCI2018管制物品数据集对所提算法的精度进行测试。结果表明:所提算法在VOC2007+2012通用数据集上的检测精度为80.3%,比SSD算法提高了1.4%;在SDCI2018管制物品数据集上的检测精度为97.9%,比SSD算法提高了2.2%。所提算法能够实时准确地检测出安检图片中的管制物品,特别是对于大图片中的小目标检测效果较好。

具备违禁物品智能识别功能的X射线安检仪

为了保证公共交通运输的安全性,X光包裹安检显示系统已经被广泛地运用到各个机场和车站。但是,人为识别的效率和准确率还是不够高,因为人为观察大量的包裹图像是一个枯燥的工作,安检员会在长时间的工作中分心,很难保证危险违禁物品在人为安检过程中被漏掉,因此催生了自动化智能安检机的出现。