自适应用户界面研究综述

自适应方式是人机交互领域的一项重要研究内容,也是解决目前系统、软件功能过剩问题的有效解决途径。本文介绍了目前应用在自适应用户界面的主要方式、自适应算法,以及自适应的属性,并讨论了自适应用户界面面临的问题和未来发展。     

自适应光学技术原理及临床应用价值

光学系统具有自动适应外界条件变化,保持良好工作状态的能力的新技术,在临床上校正高阶像差及细胞水平的高分辨率成像上已得到长足的发展与应用。该文介绍了自适应光学技术的原理,临床应用的优势与发展前景。     

脚本函数在鼻咽癌在线自适应放疗中的可行性研究

目的利用Pinnacle V9.10计划系统脚本函数,在没有配置动态计划模块的情况下,实现鼻咽癌在线自适应放疗。方法编辑并嵌入脚本函数,借助西门子滑轨CT和IBA Compass三维剂量验证系统,在医生和物理师共同参与下,依次进行一例鼻咽癌放疗计划的移植、靶区和危及器官轮廓的移植和修改、计划评估、新计划的生成和剂量的在线验证。结果利用脚本函数及人工手动操作相结合的方式完成了4个分次的在线自适应放疗,其中计划更新1次。结论脚本函数的应用能够协助放疗工作人员实现在线自适应放疗,但在线计划的重新优化效率和累积剂量的精确评估问题仍需进一步解决。     

自适应统计迭代重建技术算法在头颅CT扫描降低噪声中的对比分析

目的：分析不同的ASIR（自适应统计迭代重建技术）值在降低头部图像噪声中的价值。方法：采用型号为Discovery CT750 HD的宝石CT,对32例受检者进行头部扫描。扫描结束后在双侧侧脑室最大层面重建图像,FOV25cm、层厚5mm、间隔20mm,共5层,分别将ASIR值设定为0％、20％、40％、60％、80％、100％重建图像,窗宽为100HU、窗位为35HU。在一侧侧脑室内选取圆形感兴趣区,测量不同的ASIR值时侧脑室脑脊液的CT值与标准差,应用医学统计软件SPSS13对数据进行统计分析。结果：各组间侧脑室脑脊液的CT值标准差有明显的统计学差异,随ASIR百分比的增加,图像噪声水平明显降低。结论：提高ASIR值能够降低图像噪声。扫描时,采用较高ASIR值具有降低射线剂量的作用。     

径向基函数自适应减法器提取诱发电位的性能评价

目的：针对体感诱发电位（somatosensory evoked potentials,SEP）的特征,基于现场可编程门阵列（field programmable gate array,FPGA）硬件平台设计径向基函数自适应减法器,实现体感诱发电位的快速提取。方法：通过对各模块的硬件算法设计,利用Simulink仿真工具对5例接受脊柱侧弯手术患者的原始SEP信号进行仿真实验,以工频干扰、EEG脑电为噪声,对径向基函数自适应减法器提取SEP的性能进行评价。结果：不同输入信噪比条件下,径向基函数自适应减法器比单一自适应减法器输出信号的信噪比高;输入信噪比为-15dB时,单一的自适应噪声减法器（adaptive noise canceller．ANC）输出相对于模板信号的失真比径向基函数自适应减法器（ANC—RBF）小,但输入信噪比为-25、-30dB时,ANC输出相对于模板信号的失真比ANC—RBF大;ANC—RBF提取的SEP波形比较平滑。结论：径向基函数自适应减法器比单一自适应减法器对术中体感诱发电位具有更好的去噪效果,不仅提取信号的失真度较小,而且信号波形更为平滑,使SEP信号的潜伏期和幅值更易识别。     

图像滤波技术在B型超声诊断仪中的应用研究

目的：依据医学超声图像固有特点,对B型超声医学图像滤波技术进行研究,以达到大幅度提高图像质量的目的。方法：通过Matlab等工具实现B型超声诊断仪图像的均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、小波变换以及各向异性扩散方程滤波。结果：对常见的B型超声诊断仪滤波算法进行了比较与研究。结论：所有的滤波方法对图像信号均有一定程度的增强,对噪声亦有抑制。均方误差反映了滤波图像在抑制噪声的同时,对细节的保持情况和超声医学图像两者之间达到一个最佳的平衡。     

基于自适应标记分水岭算法的肝脏CT图像自动分割

目的为减少人工交互提出了基于自适应标记分水岭的CT系列图像肝脏区域自动分割算法。方法首先对图像进行形态学重构运算以平滑图像,然后计算多尺度形态学梯度,同时提出利用梯度图像非零的局部极小值点的均值进行自适应标记提取,以避免分水岭的过分割和欠分割,再结合肝脏为最大的实质性脏器和相邻图像的相似性实现CT系列图像的肝区自动分割。结果该算法能自动、快速地提取CT系列图像中的肝脏区域。结论分水岭算法能准确定位区域的边缘,通过选择合适的阈值对梯度图像进行标记以抑制分水岭的过分割,实现医学图像中感兴趣区域的自动分割。     

MR图像纹理特征融合诊断前列腺癌

目的 探讨三维空间自适应局部三元模式（LTP）纹理特征、常规纹理特征以及灰度统计特征融合用于诊断前列腺癌的价值。方法 从MRI中分割出前列腺外周带,提取自适应LTP融合纹理特征纹理特征、常规纹理特征和灰度统计特征,采用Adaboost算法分别获得每个特征族群以及3个族群特征融合的模型,计算对前列腺癌的诊断效能。结果 三维空间自适应LTP融合纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.79±0.04,敏感度为78.31%（65/83）,特异度为80.81%（80/99）,准确率为79.67%（145/182）;常规纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.71±0.04,敏感度为72.29%（60/83）,特异度为81.82%（81/99）,准确率为77.47%（141/182）;灰度统计特征诊断前列腺癌的AUC为0.80±0.04,敏感度为78.31%（65/83）,特异度为82.83%（82/99）,准确率80.77%（147/182）;融合特征诊断前列腺癌的AUC为0.87±0.04,敏感度为86.75%（72/83）,特异度为88.89%（88/99）,准确率为87.91%（160/182）。结论 通过融合局部三元模式特征、常规纹理特征、灰度统计特征,可有效提高诊断前列腺癌的效能。     

前置自适应统计迭代重建技术对体模肺纯磨玻璃结节图像质量及辐射剂量的影响

目的 分析高分辨率Revolution CT不同权重前置自适应统计迭代重建技术（Pre-ASiR-V）对仿真胸部体模中肺纯磨玻璃结节（pGGN）图像质量及辐射剂量的影响,以寻找最佳Pre-ASiR-V权重。方法 采用Revolution CT对含有4个pGGN的仿真胸部体模进行扫描,Pre-ASiR-V权重分别设置为0、20%、40%、60%、80%和100%,记录并比较不同Pre-ASiR-V权重图像的平均噪声、有效辐射剂量（ED）和pGGN图像质量的主观评分。结果 Pre-ASiR-V权重为0、20%、40%、60%、80%和100%的图像平均噪声分别为（17.93±2.20） HU、（17.30±3.68） HU、（18.20±3.44） HU、（18.80±0.20） HU、（19.87±2.56） HU和（15.90±4.56） HU,差异无统计学意义（F=0.568,P=0.723）;ED分别为7.40 mSv、5.16 mSv、3.36 mSv、1.97 mSv、0.97 mSv和0.33 mSv,与Pre-ASiR-V为0的图像比较,随着Pre-ASiR-V升高,ED分别降低30.27%、54.59%、73.38%、86.89%、95.54%。2名医师对pGGN图像的主观评分一致性较好（Kappa=0.778,P=0.003）,评分均 ≥ 3分。Pre-ASiR-V权重为80%及100%时,图像的主观评分略低。结论 Pre-ASiR-V权重对仿真胸部体模高分辨率图像的噪声影响较小,但可显著降低辐射剂量;Pre-ASiR-V权重60%为最佳选择。