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基于Rician分布的颈动脉内中膜厚度的测定
目的 颈动脉内中膜厚度是定量评价心血管疾病的核心指标之一.本文提出一种半自动基于超声影像的测量颈动脉内中膜厚度的计算机辅助方法,并在分割算法中引入了符合超声影像的Rician分布.方法 原始Chan-Vese模型较为适用于颈动脉血管壁的边界线的提取,但是原始模型假设图像斑点噪声符合分段常值分布,这对于本文所使用的颈动脉超声图像是不准确的.本文在原始的Chan-Vese模型上进行了相应的改进,提出超声斑点噪声符合Rician分布的Chan-Vese分割模型,然后通过二次分割提取内中膜边界,后进行内中膜厚度测量.结果 将该方法用于实际的超声颈动脉图像,结果较为理想.结论 本方法能快速准确地提取颈动脉内中膜,并无须对原始图像做预处理.
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一室模型药物吸收计算的概率论法
目的:从概率论角度为吸收动力学研究提供两种具体方法.方法:在一室模型时,药物分子从给药部位进入体循环和从体内消除的过程为相互独立的随机过程.将一次血管外给药后的总滞留时间(Th)视为在给药部位的滞留时间(Tf)与在体内的滞留时间(Tg)之和,Tf与Tg相互独立,且Th、Tf及Tg均为非负连续型随机变量.根据卷积公式及一室模型特征,得到一室模型药物吸收计算的概率论方法:概率法(A法)与数值反卷积分法(B法).结果:概率论方法所需条件与Wagner-Nelson(W-N)法一致.A法所求吸收分数的准确度与W-N法相同.在已知消除速率常数K的准确值时,B法所求吸收分数的准确度低于W-N法,但B法尚可推测出同一药物注射剂型在血管内快速给药后的概率密度函数及相关信息.在K估计值有误差(±10%)时,B法所求吸收分数的准确度略高于W-N法.结论:概率论方法可用于计算吸收分数及有关概率.
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威布尔分布函数处理溶出数据应注意的问题
某些药物制剂体外溶出数据,若用威布尔(Weibull)分布函数进行数据处理[1],可获得有关溶出参数.由于应用威布尔分布函数处理溶出数据计算过程较为复杂,且某些威布尔分布函数的参数物理意义难理解,故虽溶出度试验报道甚多,但也存在着某些数据处理不当的问题[2.3.4],本文就此作一简要分析.
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拟Laplace分布函数法拟合S型曲线
将Laplace分布函数变为拟Laplace分布函数后用于拟合S型曲线.计算表明,Logistic曲线,拟正态分布函数法与本法各有优劣.
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基于速度投影的麦克斯韦速率分布律的推导
基于速度的投影值概念,利用概率论知识,简洁地推导出麦克斯韦速率分布律及其重要推论,并对推导和教学的要点进行详细的说明.