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基于改进无模型算法的医用电气设备的DC-DC变换器的研究
本文针对基于DC/DC变换器模型的控制方法在模型失配方面的局限性，提出了一种基于无模型自适应控制的方法。建立了紧格式MFAC动态线性化泛模型，设计了DC-DC变换器的无模型自适应控制器。控制器不需要受控系统的数学模型及相关先验知识，仅利用系统I/O数据进行控制器设计，解决了变换器模型失配的问题。
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导读
放射MicroCT（Micro Computed Tomography，微计算机断层扫描技术），也称为显微CT、微焦点CT 或者微型CT，被普遍应用于医学、药学、生物、考古、材料、电子、地质学等诸多领域的研究。《MicroCT 国内外技术、产业发展现状及应用趋势的研究》一文介绍了MicroCT 技术、产业发展现状及应用趋势，并对我国MicroCT的发展提出一些政策建议。相比传统的滤波反投影重建技术，迭代重建技术优势在于可利用先验知识对CT 系统成像进行适当模拟，适用于信息量不足，噪声状况较差的情况，有利于低剂量CT 扫描方案的施行。同时迭代技术因可引入与空间几何或测量值大小有关的约束条件，理论上能获取更高的图像质量。基于以上优点，近年来迭代技术发展迅速，已大量应用临床。《CT 迭代重建技术的临床应用及发展前景》一文就迭代技术的原理、临床应用及发展前景深入阐述。
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基于先验知识和MRF随机场模型的医学图像弹性配准方法
本研究提出了一种新的基于先验知识的弹性配准算法,首次把马尔可夫模型应用于图像的弹性配准方面.为了把关于变形场的先验知识融合到弹性配准过程中,本研究以马尔可夫随机场模型作为理论框架,以B样条为基函数来构造弹性变形模型,以弹性模型的B样条系数作为待估参数,以原图像和变形图像作为已知条件,把弹性变形模型和关于变形场的先验知识有机的融合到了马尔可夫随机场模型中,实现了一种基于变形场先验知识的弹性配准算法.这种新算法因为有变形场的先验知识,所以可以得到更好配准结果.本研究以变形场的平滑作为先验知识,可以有效改善局部极值的状况,提高算法的可靠性和鲁棒性.本研究分别对2D和3D图像进行了试验,试验结果证明了这种算法的有效性.
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基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法
视网膜图像的血管提取对心脑血管等疾病的诊断、治疗与评价具有重要的临床应用价值.为解决目前视网膜血管分割算法中存在的分割精度低(特别针对病变图像)等问题,提出基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法.在分析视网膜血管特征的基础上,构建归一化梯度向量散度场,针对高、低对比度血管采用不同的定向拉普拉斯算子提取血管中心线,并将先验知识随机游走模型应用于图像分割,实现对比度低、边界微弱的视网膜血管提取.采用STARE视网膜图像库进行分割精度测试,结果表明本算法精度相对已有算法明显提高,特别针对带有病变的视网膜图像,算法的有效性得到了验证,可满足临床处理的要求.
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人体肺功能生物电阻抗成像技术
研究的目的在于改进生物电阻抗(EIT)重建图像质量方法.首先,采用自适应多重网格法,依据后验误差的估计,基于自适应网格剖分加速线性方程组的求解,并根据多重网格算法细分相关场域,获得圆形场域的人体呼吸过程图像;然后,研究结合先验知识的图像重建算法,根据肺部组织结构及阻抗特性,采用有限元仿真软件COMSOL求解正问题,获取融合先验知识的灵敏度系数矩阵.人体肺呼吸功能实时成像结果表明,即使采用较少的网格单元,仍可获得较高精度的正问题解,具有较高的图像质量.
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RapidPlan模块在采用不同放疗设备时的剂量学评估
目的 分析评估同一RapidPlan计划自动优化模块在选用不同放疗设备时产生的剂量学差异.方法 采用30例宫颈癌患者以加速器A为治疗设备,对其计划进行再次优化,并建立一RapidPlan计划优化模型.用另外12例宫颈癌患者作为测试样本,分别在以加速器A、加速器B、加速器C、加速器D建模治疗计划系统上行RapidPlan模块自动计划设计,分析评估模块产生的各治疗计划间剂量学差异并行配对样本t检验.结果 B、C、D组与A组的PTV50和PTV45剂量指标Dmean、HI、CI及直肠和膀胱V50、V40、V30均不同,尤其是与D组比较,P值均<0.05.结论 基于解剖特性和先验知识的RapidPlan自动计划优化模块,在采用不同放疗设备进行剂量优化时会带来剂量学上的一些差异,在临床使用中需谨慎对待.
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脊椎骨拐点智能识别方法研究
目的:提出与实现一种脊椎骨拐点的智能识别算法,以取代医生手工操作,提高处理效率和识别的准确度与精度.方法:针对脊椎图像存在模糊、灰度变化大和倾斜现象的特点,提出一种基于霍夫(Hough)变换和先验知识的脊椎骨拐点的智能识别方法.该方法首先采用基于Hough变换的倾斜较正算法解决部分图像存在倾斜的现象,然后采用边缘算子和形态学分割脊椎图像,后对脊椎图像进行感兴趣区域提取和目标点的定位与识别.结果:通过实验,脊椎拐点边缘信息得到有效像留,并且在倾斜情况下,脊椎图像得到有效较正,脊椎骨拐点得到有效识别.结论:采用该文提出的算法,能有效识别出脊椎骨拐点,并具有较强的适应性.
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三维脑血管图像分割
在外科手术和放射治疗中,对于脑血管的量化和可视化的要求越来越高,因此对于脑血管的自动(或半自动)的准确提取就显得尤为重要.对于近年来应用于脑血管分割的统计学分割法、形变模型法、多尺度法、基于先验知识法等分割方法进行了综述,将现有的脑血管分割技术分成如下3类:基于像素灰度的分割技术,基于血管管状结构的分割技术和基于先验知识的分割技术.
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基于层间先验知识从脑MRI图像中自动提取脑组织
目的:从脑MRI图像中提取脑组织,解决边缘模糊时脑和非脑组织难以分离的问题.方法:首先利用各向异性扩散滤波的方法对脑MRI图像进行去噪处理;然后利用形态学的方法对初始脑MRI图像进行脑组织提取,在此分割结果的基础上,利用相邻层脑形态差异较小的特点,实现结构元素的自适应选取,完成从脑MRI图像中逐层准确、自动提取脑组织.结果采用不同来源的数据对算法性能进行了测试,结果优于经典背散射电子成像(BSE)方法的分割结果.结论利用层间先验知识有利于实现边缘模糊的脑组织自动准确提取,且适用性较强.
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基于先验知识的颅脑CT图像自动化分割
利用颅脑CT图像各个主要组成区域的CT值分布差异和形态学特点等先验知识,以及DICOM图像文件提供的有关信息,实现了颅脑CT图像中包括头架,头皮,颅骨,脑脊液和脑实质等区域的完全自动化分割.该算法对复杂图像处理研究的预处理,可视化三维重建,脑萎缩定量诊断以及数字化脑图谱制作等方面均具有的应用价值.
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一种新的电阻抗成像算法--直接寻找法
提出一种可以用于电阻抗成像中的直接寻找法,它是建立在一些先验知识的基础上,定位阻抗突变区域并求解其阻抗.仿真的结果表明该方法可以有效的定位阻抗突变区域,并可求得其阻抗值.
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PET/CT显像联合融合图像纹理特征分析在肺癌鉴别诊断中的应用价值探讨
目的:探讨~(18)F-FDG PET/CT显像医师先验知识、PET/CT融合图像纹理特征参数联合应用对肺癌的诊断价值.方法:130例患者行PET/CT检查,分别由医师先验知识和4项融合图像纹理特征参数(粗糙度、对比度、频度、角二阶矩)判断肺部病灶的良恶性.经病理检查或治疗后影像学随访确诊肺部良恶性病变.计算每种方法及联合应用诊断肺癌的灵敏度和特异性.结果:130例中,77例诊断为肺癌.医师先验知识诊断肺癌的灵敏度为87.0%、特异性为81.1%,纹理特征参数诊断肺癌的灵敏度为80.5%、特异性为71.7%,两者联合的灵敏度为97.4%、特异性为60.4%.结论:基于PET/CT,两者联合应用在判断肺部病灶良恶性中起到积极作用.
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基于T-Snake模型的超声左心室心肌分割方法的研究
提出一种基于T-Snake模型的超声图像中左心室心肌分割的新方法.首先,将自适应加权中值算法引入基于窗口的各向异性扩散滤波方法,有效滤除超声图像中的斑点噪声；其次,根据心脏短轴截面心肌近似成圆形这一先验知识,将图像从笛卡尔坐标转换到极坐标,提高后续分割方法的鲁棒性；后,在传统T-Snake模型基础上,增加具有自适应特性的膨胀力和区域能量,可有效提取弱边界和不连续的边界,实现左心室心肌内外轮廓的自动分割.对模拟图像和临床数据进行的实验证明,自动分割结果的平均相对差异度小于5％,平均相对重叠度高于90％,实验结果验证了本方法的可行性.
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基于先验知识和几何主动轮廓线的三维超声瓣膜分割
几何主动轮廓线模型是一种有效的图像分割方法.但对于被噪声严重干扰的目标依然很难准确分割.特定目标的先验知识可以有效地指导目标的准确分割.我们把特定目标的区域和形状先验知识表示成一种速度场,把此速度场嵌入到几何主动轮廓线模型中,指导目标的快速准确分割.先验区域限制水平集在特定区域迭代,先验形状使曲线向理想轮廓演化.我们把该算法应用于三维超声图像的二尖瓣自动分割,结果表明该分割算法是快速和高效的.
