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基于时域光声信号的谱分析技术是一种能够提供生物组织结构和功能信息的非侵入式检测技术,其结合了光学模态的高对比度和超声模态在深层组织中的高分辨率两重特性,可对不同波长光激发下的目标生物组织的光声信号数据集进行处理分析。相较于传统光谱检测,该技术不易受被测对象形状、形态的限制和光散射的影响,使其对较深层组织的检测仍具有较高灵敏度。相较于光声成像,该技术无需引入图像重建算法且专注于实现定量分析。综述时域光声信号的谱分析技术在生物组织、生物体液、生物呼出气体检测中的应用,介绍相关研究所采用的改进实验系统或不同信号处理方法,阐述该技术的研究进展与发展方向。 相似文献
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目的研究一种可实现脑梗塞患者MR图像脑组织分割的算法.方法根据脑梗塞患者MR图像中脑组织的区域和边缘的特性,对传统水平集算法进行改进,实现了对特定目标体分割的能力,降低了边界泄漏发生的可能性.结果通过体膜和大量脑梗塞患者MR图像实验和SPM5对比,实验证实了改进算法对MR图像分割的准确性和鲁棒性. 结论该算法为脑梗塞患者的脑图像分析和脑组织测量提供了一种有效的分割方法. 相似文献
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