蒙特卡罗系统验证PBC和CCC算法精确度的临床研究

目的 运用蒙特卡罗系统验证PBC、CCC算法在肺癌放疗计划时的精确度。方法 使用Oncentra Masterplan TPS对本院2012—2013年间收治的24例肺癌患者分别进行PBC、CCC计算。设计2个IMRT计划和2个3DCRT计划,将计划的DICOM-RT文件导入蒙特卡罗系统进行剂量重建。配对t检验差异。结果 4个计划中无论是IMRT还是3DCRT计划CCC、PBC计算的靶区平均剂量与蒙特卡罗计算值的差别均随靶体积减小而增大(P=0.00、0.00、0.00、0.00),且IMRT计划比3DCRT的大(P=0.00、0.01)。IMRT计划中CCC计算的D_98%、D_95%、D_90%、D_50%、D_2%与蒙特卡罗计算值差别逐渐减小(P=0.00、0.00、0.00、0.00、0.00),上述现象同样出现在PBC算法中,但CCC计算的3DCRT计划中的不显著(P=0.18、0.08、0.62、0.08,0.97)。IMRT和3DCRT计划中,CCC算法高估了整个患侧肺剂量;PBC算法高估了患侧肺V₂₀(P=0.00、0.00),低估了患侧肺V₅(P=0.00、0.00),但3DCRT计划中V₁₀值相近(P=0.47)。结论 建议在肺癌放疗计划计算时使用精确度更高的算法而不使用PBC算法。蒙特卡罗比其他算法精度更高。     

基于Goldstein枝切算法的MR相位像解缠方法改进

磁共振相位像的信息可应用于一些特殊MR成像技术,如磁敏感成像、弹性成像、温度监控等,但是扫描得到的相位像常
常会出现相位缠绕导致相位信息不准确,因此相位解缠成为上述成像技术成功的关键。本文分析了目前常用Goldstein枝切算
法产生错误解缠的原因,并在此基础上进行了算法改进,提出在解缠流程中引入掩模处理、滤波及最近邻偶极子对去除的最小
生成树等步骤,从而改善Goldstein枝切算法需要的残差图。实验结果表明这种方法使得残差点数量明显下降,枝切线的重复
连接、闭合回路及贯通线等引起错误解缠的情形得到改善,明显提高了解缠后的相位像质量。
     

医学图像可视化及加速技术的研究进展和趋势

背景：近年来图像可视化技术蓬勃发展,相应的各种加速算法也层出不穷,但少有文献就此方面进行综述和概括。 目的：尝试对医学图像可视化技术及加速技术的研究进展和发展趋势进行归纳和概括。 方法：由第一作者检索2000/2009 PubMed数据及万方数据库有关医学图像三维重建、科学计算可视化、可视化加速技术等方面的文献。计算机初检得到56篇文献,根据纳入标准保留23篇进一步归纳总结。 结果与结论：医学图像可视化技术可以在重建三维图像模型的基础上,进行定性定量分析,便于人们更清楚地认识蕴涵在体数据中的复杂结构,这对于医学研究和临床诊断都具有十分重要的理论意义和应用价值。医学图像可视化技术通常分成面绘制和体绘制这两大类。由于面绘制技术的缺点和局限,以及计算机技术的迅猛发展,目前人们越来越多地关注体绘制技术及其加速技术。医学图像可视化技术及其加速技术如能与虚拟现实及GPU相结合,必能发挥更大的作用,真正体现其价值。     

知识蒸馏算法训练在胎儿心脏超声图像三血管气管切面精细化分割中的应用

目的探索基于知识蒸馏算法训练构建的胎儿心脏超声图像分割网络模型在胎儿心脏超声图像三血管气管切面精细化分割中的应用价值。方法回顾性收集2016年1月至2021年12月在浙江大学医学院附属邵逸夫医院接受胎儿心脏超声检查的正常中晚孕期胎儿1 300例, 分析胎儿心脏超声三血管气管切面二维灰阶超声图像, 将其分为训练集、验证集和测试集。应用训练集与验证集构建辅助诊断网络模型, 再用测试集对不同网络模型(U-Net、DeepLabv3+)进行测试, 由一名有经验的医生收集并注释三血管气管切面作为参考标准。以交并比(IoU)、像素精度(PA)和骰子系数(Dice)为3个定量评估分割精度指标, 评估该知识蒸馏算法训练模型的诊断效能。并对本模型及最常用的分割模型进行识别, 对结果进行比较。随机选取101张图像, 分别交由低年资医生、AI及低年资医生辅助AI判读, 绘制Bland-Altman图像评价其分别与参考标准的一致性, 并对三者结果进行比较。结果知识蒸馏算法训练模型在所有评价指标上均取得了比U-Net、DeepLabv3+模型更好的结果, 平均IoU、PA、Dice分别为68.6%、81.4%、...     

基于CUDA平台的DR图像增强处理加速算法

针对DR图像的分辨率高,增强算法的运行时间较长,提出了一种基TCUDA平台的GPU加速方法．它利用GPU的并行运算功能来完成塔型算法的分解和重建环节中的大量卷积运算。实验表明,该方法能快速准确地完成多尺度塔型增强算法的运算．加速效果非常明显。     

动态心电信号干扰的识别研究

目的研究能够有效滤除动态心电信号各种噪声和干扰,使有效信号得以突出的算法。方法分析动态心电信号干扰的形态特点及统计特点,针对不同种类的干扰提出识别办法,估算信噪比。结果本算法能有效估计信噪比的大小,有助于在心电监护中抛弃计算错误的导联,减小有效信号值估的偏差。结论本文算法具有较强的抗干扰能力,可靠性高,使监护系统能够有效地利用多导联的信息得到准确的分析诊断结果。     

一种快速简易的细胞凹点搜寻算法

在研究细胞形状时,凹点是一个非常有意义的参数.本研究设计了一种简易的细胞凹点搜寻算法,该算法主要计算一次凸闭包,将凸闭包与原图相减后得出凹区,根据凹区与原图中心点的最短欧式距离来判断原图上的凹点.本算法将细胞轮廓上的凹点搜寻转换为凹区轮廓上的凸点搜寻,搜寻范围大大减少,实验结果证明算法可靠,运算速度快.     

小学生能量消耗的估算及分析

目的　研究和寻找小学生热能消耗估算的方法。　方法　在扬州市梅岭小学抽取六年级一个班共 46名小学生为调查对象。设计能量消耗调查表 ,让调查对象逐一填写 ,用要因加算法和计算法分别估算 ,将所得结果进行统计学处理 ,观察差异有无显著意义。　结果　用要因加算法估算能量的消耗 ,男生组周五、周六分别为 (11.2 2± 7.14 )MJ和 (11.5 8± 6.48)MJ ,女生组分别为 (10 .91± 4.83 )MJ和 (11.12± 4.64 )MJ ;用计算法估算能量的消耗 ,男生组周五、周六分别为 :(10 .2 3± 2 .76)MJ和 (10 .66± 3 .61)MJ ;女生组分别为 (10 .0 9± 3 .73 )MJ和 (10 .0 8± 4.2 9)MJ。　结论　两种估算方法结果比较差异无显著意义     

对给定的结肠癌数据提取最好的分类基因方法的研究

首先基于生物信息学理论,对所给的结肠癌基因表达数据进行分析处理,由于数据呈现出非正态的分布,所以我们首先用非参数Mann-Whitney U统计量检验法进行无关基因的剔除;然后按照相似度和基因变量与理想基因相似性的大小,对原有的基因进行分组筛选特征基因.最后,用Fisher-List分类器进行结肠癌亚型的识别,并且用误识率为依据鉴别出了8个包含完整分类信息的基因。实验结果表明,本研究鉴别出的8个信息基因能以100%的正确率准确识别结肠癌亚型.     

基于增强卷积神经网络模型的运动想象脑电信号识别方法

目的针对运动想象脑电信号分类中模型泛化能力弱和分类精度不高的问题,提出一种基于增强卷积神经网络模型的识别方法。方法首先采用短时傅里叶变换获取脑电时频图,构建卷积神经网络(CNN)模型,并加入dropout层防止网络训练过拟合;然后将多个预训练CNN模型作为基学习器,改进的Ada Bosto算法根据分类误差率自动更新基学习器,将学习后的基学习器线性组合得到增强卷积神经网络模型;最后采用增强模型对测试数据进行分类并以kappa值作为评价指标。结果通过增强CNN得到在BCI CompetitionⅣ2b数据集上的kappa值为0.63,相较于竞赛优胜者提高了0.3,相比传统SVM方法提高了0.13。结论增强卷积神经网络模型能有效识别运动想象脑电信号,具有较好的泛化能力且能改善分类效果。