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用相空间内邻近轨线伸展的相关性研究脑电的混沌特性
本文的研究针对目前脑电的非线性动力学研究中一个尚未定论的关键问题:脑电究竟是混沌信号还是无序的随机信号?文中介绍了作者的研究成果:用相空间中一对邻近轨线伸展的相关性来鉴别混沌和无序的随机运动;并应用这种新的混沌行为分析方法证明了脑电的混沌特性。作为比较和验证,本文也介绍了用该方法对加上不同水平噪声的Lorenz系统仿真的研究结果。
关键词: 脑电 混沌 随机噪声 邻近轨线伸展的相关性 -
二维和三维超声心动图应变成像的临床应用
组织多普勒派生的应变和应变率成像作为量化心肌机械功能的一种方法,已在超声心动图研究领域得到证明。但此技术的角度依赖性及观察者内和观察者之间的差异使其应用受限,二维斑点追踪超声心动图(two-dimensional speckle tracking echocardiography,2D-STE)已经成为它的替代技术。2D-STE利用B型灰阶图像将随机噪声(random noise)滤除,同时保留超声遇到小于波长的结构产生背向散射所形成小的时间上稳定的独特心肌结构--也被称为斑点。用区域匹配方法(block matching)逐帧追踪斑点的区域或核心的运动(一个图像平面内同时显示多个部位)可以得到局部位移的信息,据此可以获得心肌功能参数。与组织多普勒成像(tissue velocity imaging from Doppler, TDI)相比,分析这些速度向量可以定量测量图像上任何方向上的应变和应变率。根据空间分辨率的不同也可以选择性地分析心外膜、心肌中层和心内膜的功能。STE心肌变形的有效性已经由声纳微测量法及临床的DTI得到证实。本研究主要介绍STE目前和今后可能的临床应用价值,选择性地回顾了已发表的相关文献。
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滤除功能磁共振成像信号干扰成分的小波方法
目的 滤除fMRI时间序列信号里的干扰成分. 方法 对fMRI时间序列信号进行多级平稳小波分解,得到不同时频尺度内的小波系数.去掉干扰成分所在时频尺度内的小波系数,对保留的小波系数进行重建得到滤除干扰成分的时间序列信号. 结果 多名被试者实验数据的平均结果显示本文方法有效滤除了信号内的干扰成分. 结论 本文为fMRI时间序列信号预处理提供了一种新的高性能的方法.
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GDR2000型直接数字摄影系统的定标
我院使用的直接数字摄影(DR)系统GDR2000,是美国Varian公司的DR板,型号为PAXSCAN4030.由于DR采集板属于半导体器件,其本身存在多个方面的噪声,包括静态噪声(Offset)、动态噪声(X)等.对DR系统定标的目的就是减少或接近消除这些噪声,以便获得清晰的医疗影像.定标主要针对以下3个部分:(1)坏点(Dm):指采集板固有存在的坏的像素点,连续的坏像素点构成坏线或坏区.(2) Offset:指在没有X线发射到采集板时,通过运行采集图像程序得到图像,此图像含有的随机噪声.(3)X:指不同的X线剂量照射到采集板上,由于探测器本身的动态响应不一致而造成的响应值呈非线性而言.
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高频超声浅表器官成像系统的降噪方法
本文旨在减少高频超声成像过程中随机噪声对图像的影响。针对高频超声的特点,提出一种新的线平均降噪法。该方法通过在超声图像的每条扫描线上重复发射多个脉冲,接收回波信号并做叠加平均处理,达到降噪效果。该算法无需图像的统计信息,克服了一般滤波方法降低帧频、模糊图像细节的问题,并保留了图像的真实信息,提高了信噪比,大限度地减少了伪像。通过对眼部房角部位的扫描显示,该方法在滤除图像的噪声点,保持图像细节方面有显著的效果。