一种用于前列腺区域分割的改进水平集算法

前列腺区域的精确分割是提高计算机辅助前列腺癌诊断准确率的重要前提.本文提出了一种新的精确的前列腺区域分割模型,分为4个步骤：首先,读取T₂加权磁共振（MR）图像;其次,利用半径为5个像素的8邻域模板（8x5）的局部二值模式（LBP）特征模板计算前列腺磁共振图像的LBP特征图;然后,利用改进的距离正则化水平集（DRLSE）模型对特征图进行分割,提取前列腺粗轮廓;最后将原始水平集能量函数进行优化,构造一个新的能量函数,提取局部灰度信息和梯度信息,并在此新的能量函数的基础上,将粗轮廓迭代演化为最终的细轮廓.本文将该模型在203组来自于国际光学与光子学学会-美国医学物理学家协会-国家癌症研究所（SPIE-AAPM-NCI）前列腺MR分类挑战数据库的T2W磁共振图像上进行了测试,并与医生手工分割结果进行了比较,结果表明本文提出模型得到的分割结果的Dice系数为0.94±0.01,相对体积差（RVD）为-1.21%±2.44%,95% Hausdorff距离（HD）为6.15±0.66 mm;与文献中现有的分割模型相比,使用本文提出的模型得到的前列腺区域分割结果更接近于手工分割的结果.     

基于PPG的心率和呼吸频率的测量研究

利用光电容积脉搏波描记法(PhotoPlethysmoGraphy,PPG)测量人体生理参数具有操作简单、性能稳定和适应性强等优点.采用反射式光电测量法获得桡动脉PPG信号,对PPG信号做快速傅里叶变换,分析频域实现人体心率和呼吸频率的检测.实验结果表明利用快速傅里叶变换获得的心率和呼吸频率与监护仪获得的相应数据之间有...     

基于高光谱反射、透射和交互作用成像模式的蓝莓硬度和弹性模量预测的比较

构建了高光谱反射、透射和交互作用成像系统对蓝莓的硬度和弹性模量进行无损检测,并对比不同成像模式的预测准确率。反射高光谱图像采用以大津法为核心的算法进行分割,而透射和交互作用高光谱图像利用基于区域增长的算法进行分割。对提取平均光谱分别进行标准正态变量变换(SNV)和一阶SG卷积平滑(Der),并构建相应光谱的最小二乘支持向量机模型。在全波段模型中,基于SNV预处理反射光(Reflectance-SNV)模型对蓝莓硬度的预测相关系数(R_p)=0.80,相对预测误差(RPD)=1.76;基于SNV预处理透射光(Transmittance-SNV)模型对蓝莓弹性模量的R_p(RPD)=0.78 (1.74)。随机蛙跳算法(Random Frog)可以有效地减少了建模所需的波段数,同时还提高了大部分模型的预测准确率。基于随机蛙跳选择的Der交互作用光(Random Frog-interactance-Der)模型对蓝莓硬度的R_p(RPD)=0.80(1.83),但该模型建模所需的波段数为140;基于随机蛙跳算法的SNV透射光(Random Frog-Transmittance-SNV)模型对蓝莓弹性模量的R_p(RPD)=0.82(1.83),同时该模型建模所需的波段数为20。     

油酸甘油酯体系的低场核磁共振弛豫特性研究

甘油酯体系低场核磁共振（LF-NMR）弛豫特性的研究有助于脂质重构进程的快速监测及产物分析.本文主要对不同酯化度的单一或混合油酸甘油酯体系的LF-NMR弛豫特性进行了研究.结果表明,油酸甘油酯呈现三个弛豫峰;随酯化程度增加或温度升高,单组分和多组分弛豫时间均增大,各峰面积比例有一定改变,且酯化程度越高,弛豫时间的变化幅度越大;对二元和三元油酸甘油酯体系而言,随三油酸甘油酯（GTO）比例增至40%,单组分和多组分弛豫时间均增大,S₂₂峰面积比例增加,而S₂₃减小;三元混合体系的LF-NMR弛豫特性经主成分分析（PCA）后,混合体系在得分图上随GTO比例及二油酸甘油酯/单油酸甘油酯配比（GDO/GMO）的变化而呈规律性分布.     

基于图像集拓扑中心的群体配准方法

传统的图像配准通常指定一幅参考图像在配准过程中保持不变,将另一幅图像变换到参考图像空间,使得两幅图像在空间上互相匹配,从而可以精确比较两者之间的差异.针对多幅个体差异较大的图像配准问题,如果指定一幅作为参考,将其他图像配准到参考图像空间,则会引入该幅参考图像的个体形状偏差,从而影响最终的对比结果.为此,本文首先介绍了目前针对该问题的主要解决方法,然后提出了基于图像集拓扑中心的群体配准方法——TopologyCenter.为验证所提出的群体配准方法的性能,通过使用国外公开的数据集,详细比较了本文提出的方法与当前两种主要方法的群体配准结果的差异.实验结果表明,本文提出的方法具有更小的群体配准偏差,群体配准结果更好;同时,在对实验结果的评价中,本文还提出了一种简捷的群体偏差度量指标.     

基于脑部磁共振图像三维局部模式变换特征提取进行阿尔茨海默病病程预测分类

本文提出一种三维局部模式变换提取进行纹理特征并与常规特征相融合的方法,基于脑部磁共振图像,对认知功能正常的健康人体（CN）、轻度认知障碍（MCI）患者和阿尔茨海默病（AD）患者进行预测分类.首先对46例CN对照组、61例MCI患者和25例AD患者的脑部磁共振图像提取感兴趣区域,然后提取双侧海马体组织、灰质和白质的三维局部模式变换纹理特征和常规特征,并将两类特征融合,使用支持向量机分类算法进行分类.结果显示利用本方法,基于双侧海马体组织对AD组和CN组进行分类的准确率为88.73%、敏感度为78.00%、特异度为95.7%、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.886 5;基于灰质的准确率为85.92%、敏感度为80.00%、特异度为86.6%、AUC为0.854 3.这证明基于海马体磁共振图像,利用本文提出的改进三维局部模式变换提取的纹理特征进行阿尔茨海默病病程分类效果较好,融合常规特征后更可提高分类预测的精度.     

声分辨扫描光声图像的优化处理

利用前期搭建的声分辨光声系统对小鼠耳朵进行扫描成像,获取的光声图像存在部分血管不连续、分辨率较低且边界不够清晰等问题。为了有效提高声分辨光声图像质量,采用连接断点、插值、小波去噪等方法进行预处理;针对插值带来的模糊边界、损失细节等问题提出一种模糊集与分数阶微分小波增强相结合的图像增强方法,设计对比实验,结合信息熵、对比度改善指数和平均梯度等评价指标进行评价。实验结果表明增强后的图像血管连接性好、分辨率更高、高频信息表现更丰富,所提增强方法对光声图像的优化处理有应用潜力。     

菊酯类农药代谢物分子印迹荧光传感器的制备及应用

制备了一种分子印迹荧光传感器用于菊酯类农药代谢物间苯氧基苯甲醛(3-PBD)的选择性测定。以3-PBD为模板分子,3-氨丙基三乙氧基硅烷为功能单体,四乙氧基硅烷为交联剂,采用溶胶-凝胶法在Mn掺杂ZnS量子点表面成功合成了荧光分子印迹聚合物。采用红外光谱、X射线衍射及X射线光电子能谱对聚合物进行表征,并对检测条件进行了优化。在最佳条件下,该荧光传感器对3-PBD的响应线性范围为0.3～5μmol/L,检出限为0.267μmol/L。此分子印迹荧光传感器可与农药的酶解过程相结合,用于菊酯类农药的快速检测。对实际样品的测定结果显示,3-PBD的回收率为84.0%～119%,相对标准偏差不超过5.0%。结果表明,该分子印迹荧光传感器可以用于食品中3-PBD的测定。