一种新的体数据场三维表面重建方法

:目的研究一种基于表面矢量场平滑的三维重建方法,对DICOM格式的体数据的三维结构进行表面重建。方法采用人体颅脑、骨盆及鼠胚胎切片3组体数据,分别采用MC算法提取三维结构的外表面,用小三角形面片逼近三维结构的真实外表面,对外表面的法向矢量场作平滑处理,重建并显示出体数据场的三维结构。结果在微机上得到了3组体数据的三维重建结果,其结果均具有满意的三维细节和真实感。结论三维表面矢量场平滑的方法能够提高三维重建质量。对DICOM体数据采用此重建方法,可以在微机上实现优质的三维重建。     

一种新的体数据场三维表面重建方法

目的：研究一种基于表面矢量场平滑的三维重建方法，对DICOM格式的体数据的三维结构进行表面重建。方法：采用人体颅脑、骨盆及鼠胚胎切片3组体数据，分别采用MC算法提取三维结构的外表面，用小三角形面片逼近三维结构的真实外表面，对外表面的法向矢量场作平滑处理，重建并显示出体数据场的三维结构。结果：在微机上得到了3组体数据的三维重建结果，其结果均具有满意的三维细节和真实感。结论：三维表面矢量场平滑的方法能够提高三维重建质量。对DICOM体数据采用此重建方法，可以在微机上实现优质的三维重建。     

基于几何模拟的血管三维重建与平滑

医学图像的三维重建对手术计划起着至关重要的作用。传统的MC算法由于构成等值面的三角面片的位置与方向容易受体数据场的噪声影响,得到的三维显示图像可视性较差,且绘制时间过长,不能满足医学应用所要求的重建效果和交互速度。利用计算机图形学进行几何模拟,通过调用OPENGL的扩展库进行血管的三维表面绘制。得到相对MC算法得出的图像更为平滑的三维血管图像。     

足跖骨的三维重建研究

进行三维医学图像研究。方法选取前足跖骨为实验材料,以ＣＴ连续扫描图像胶片为图像载体,用ＣＣＤ摄像头采集图像信息,通过人机对话提取图像边缘信息,利用体视算法,实现基于微机的ＣＴ图像三维重建。结果重建图像可进行任意旋转、多视角检测、组织切割分离与手术模拟。结论此三维重建方法有广阔的开发和应用前景。     

适用于虚拟手术的鼻腔模型三维重建

目的：通过三维重建技术，构建出适用于虚拟手术中实时复杂交互的鼻腔模型。方法：①对高分辨率的人体切片数据进行图像分割和边缘提取；②采用面绘制技术对提取的轮廓序列进行三维数据生成；③对重建的模型根据实时交互的需要进行优化。结果：重建出的鼻腔模型在具有较少的面片数的同时保持了较高的几何分辨率和光滑性，读入虚拟手术系统后，在实时交互下能表现出较好的解剖精确性和实时绘制的真实感。结论：基于人体切片数据重建出的模型可较好地适用于虚拟手术中的复杂交互操作。     

足跖骨的三维重建研究

目的 进行三维医学图像研究。方法 选取前后跖骨为实验材料,以ＣＴ连续扫描图像胶片为图像载体,用ＣＣＤ摄像头采集图像信息,通过人机对话提取图像边缘信息,利用体视算法,实现基于微机的ＣＴ图像三维重建。结果 重建图像可进行任意旋转、多视角检测、组织切割分离与手术模拟。结论 引三维重建方法有广阔的开发和应用前景。     

肿瘤病变边界提取方法研究

轮廓的检测是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础.本文研究了基于Snakes模型和基于区域增长提取肿瘤病变组织边界的方法,实验表明Snakes模型优于区域增长算法提取CT图像中的病变组织边界.     

胆囊切开取石和胆囊切除术的可视化研究

目的 研究64排螺旋CT的肝脏、胆道及胆囊结石数据,进行图像程序分割、三维重建和虚拟胆囊切除术.方法 肝脏和胆道64排CT原始扫描数据的采集,通过自适应的区域生长算法对CT序列图像进行图像程序分割自动提取,采用MIMICS10.0软件和自行设计的软件对程序分割的图像数据进行三维重建,得到肝胆三维模型的数据并以STL格式导入FreeForm Modeling System进行配准和平滑,利用系统的力反馈设备Phantom进行胆囊切开取石和胆囊切除虚拟手术.结果 利用自适应区域生长算法进行胆囊结石和肝脏的图像程序分割速度快、效果满意,可获得胆囊结石和肝脏的分割数据.进行三维重建后的肝胆三维模型结构清晰、立体感强,形态逼真,在FreeForm Modeling System系统中司完成胆囊切除的虚拟手术.结论 本文提出的这种方法可以正确有效快速地完成64排螺旋CT的胆囊结石数据图像程序分割、三维重建及胆囊的虚拟手术,为胆总管和肝内胆管结石的三维可视化及虚拟手术提供思路.     

CyberKnife系统中肝癌计划实施剂量计算及验证的评价研究

目的采用Monte Carlo与Ray-Tracing算法实施剂量计算及验证,分析和评估肝癌典型病例CyberKnife计划的准确性、可靠性,为不同算法在临床应用中的选择提供参考。方法选择在我科行CK治疗的肝癌肿瘤患者33例,分别使用射线追踪(Ray-Tracing,RT)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)算法进行计划剂量计算并评估;另从中选取10例用固体水模对计划进行剂量验证。结果左叶肝癌靶区RT算法的平均剂量值为58.21 Gy,MC算法的平均值为57.76,两者相差0.45 Gy(0.78%);右叶肝癌RT算法的平均值为55.82 Gy,MC算法的平均值为54.60 Gy,两者相差1.22 Gy(2.23%);采用MC算法重新精算后,食管、胃、脊髓、肠道、十二指肠及肝脏的平均剂量均有所降低,差异有统计学意义(P<0.05);以MC算法剂量计算作为基准,肝癌患者中RT算法高估1.09%,差异有统计学意义(P<0.05);采用均匀固体水进行验证,RT和MC两种算法点剂量计算值与测量值差异均在±3%以内,采用3%/2 mm标准分析γ通过率均大于93%。结论本研究通过对RT和MC两种算法在肝癌肿瘤实施计划剂量计算及其验证开展了系统研究与测试,对其准确性及偏差进行了考证,可为CK系统中肝癌计划算法的选择和治疗实施提供依据,对临床具有一定的指导意义。     

191树舌中新的羊毛甾烷型三萜化合物

作者将树舌Ganoderma applanatum(Leyss.ex Fr.)子实体磨碎后用甲醇回流提取,提取物悬浮于水,依次用正己烷、二氯甲烷、乙酸乙酯和正丁醇分配提取。将二氯甲烷部位进行硅胶柱色谱分离,用甲醇(不断增加浓度)-氯仿洗脱,得16个部位(MC01～MC16)。部位MC09经硅胶柱色谱分离,以己烷-丙酮梯度洗脱,得13个部位(MC09-01～MC09-13)。部位MC09-08用甲醇结晶得化     

雷达式非接触检测中呼吸和心跳信号分离算法的研究

为了有效地从生物雷达的体动信号中分离出呼吸和心跳信号,实现生理特征参数（呼吸率和心率）实时监测,本文在自适应噪声抵消模型的基础上,提取呼吸信号的谐波组合作为模型的参考输入,将生物雷达检测到的体动信号作为模型的原始输入,构建了一套适用于生物雷达检测中分离呼吸、心跳信号的自适应谐波抵消算法。仿真实验结果表明,该算法简单、易于实现,能够实时地分离呼吸和心跳信号。     

基于联合点线特征的医疗服务机器人同时定位与地图构建算法研究

目的 为提高医疗服务机器人同时定位与地图构建（SLAM）算法全局定位精度和实时性,提出基于点线特征SLAM（PL-SLAM）算法,并与ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）-SLAM2算法进行比较。方法 PL-SLAM算法在特征提取过程中在点特征的基础上增加线段特征,根据融合后的点线特征,在复杂医疗环境内进行地图创建与全局定位。利用公开数据集EuRoc和KITTI对比PL-SLAM算法与ORB-SLAM2算法,测试医疗服务机器人的自主导航综合性能。结果 与ORB-SLAM2算法相比,PL-SLAM算法在弱纹理环境下能够提取较多的点线特征,定位精度和实时性均有较大提升。其中旋转误差较ORB-SLAM2算法减小42.2%,运算速度提高55.9%。结论 PL-SLAM算法能够有效提高医疗服务机器人全局定位精度和实时性。     

基于禁忌搜索的混合算法在驾驶压力识别中的应用

驾驶员在压力状态下行车会对驾驶安全产生很大影响,严重时甚至会造成交通事故。为准确检测驾驶员的压力状态,提取了驾驶员生理信号的多模态特征并提出了一种基于多种过滤式算法（Multi-filter,MF）与禁忌搜索算法（Tabu Search,TS）相结合的混合算法来选择有效特征向量。该算法首先采用多种过滤式算法的综合评分对原始特征集进行排序和过滤,有效降低特征维度;然后利用禁忌搜索算法进一步选出最优特征组合;最后采用支持向量机对3种不同驾驶压力水平进行分类。实验结果表明,本文提出的混合算法不仅有效地消除了高维特征向量中的冗余信息,还提升了分类准确率。     

基于字典的概率松弛法对焊缝图像中裂纹缺陷的提取

提出了一种在焊缝图像中提取裂纹缺陷的方法。该算法首先对含有裂纹缺陷的图像采用基于偏移量的Laplacian算子进行检测处理，对处理后的图像建立有12个基本容许结构的字典模型，应用字典法提供有效的搜索方法，通过迭代，从邻近目标中提取越来越多的上下文信息处理，有效去除噪声，提取裂纹缺陷。实验结果表明：该算法对纵向裂纹能获得较好的连接性及较清晰的轮廓，且有较好的抗噪性，是一种有效的弱显示裂纹检测方法。     

GNU PATTERN:基于SPLASH算法的开源生物序列模式识别程序

目的获取IBM SPLASH算法核心代码,为进一步开展生物序列模式识别研究提供一个高效算法引擎.方法基于SPLASH算法开发核心代码,运用开源软件工具,开发、调试和优化程序.结果开发出GNU Pattern(Gpat)程序,高效实现了SPLASH算法的核心部分,并提供全部源码,其他研究人员可以在GNU许可协议下修改该程序.结论Gpat成功地实现了SPLASH算法,并为下游生物序列模式识别研究提供铺垫.     

Building longitudinal medication dose data using medication information extracted from clinical notes in electronic health records

ObjectiveTo develop an algorithm for building longitudinal medication dose datasets using information extracted from clinical notes in electronic health records (EHRs).Materials and MethodsWe developed an algorithm that converts medication information extracted using natural language processing (NLP) into a usable format and builds longitudinal medication dose datasets. We evaluated the algorithm on 2 medications extracted from clinical notes of Vanderbilt’s EHR and externally validated the algorithm using clinical notes from the MIMIC-III clinical care database.ResultsFor the evaluation using Vanderbilt’s EHR data, the performance of our algorithm was excellent; F1-measures were ≥0.98 for both dose intake and daily dose. For the external validation using MIMIC-III, the algorithm achieved F1-measures ≥0.85 for dose intake and ≥0.82 for daily dose.DiscussionOur algorithm addresses the challenge of building longitudinal medication dose data using information extracted from clinical notes. Overall performance was excellent, but the algorithm can perform poorly when incorrect information is extracted by NLP systems. Although it performed reasonably well when applied to the external data source, its performance was worse due to differences in the way the drug information was written. The algorithm is implemented in the R package, “EHR,” and the extracted data from Vanderbilt’s EHRs along with the gold standards are provided so that users can reproduce the results and help improve the algorithm.ConclusionOur algorithm for building longitudinal dose data provides a straightforward way to use EHR data for medication-based studies. The external validation results suggest its potential for applicability to other systems.     

A WBAN-based Real-time Electroencephalogram Monitoring System: Design and Implementation

In this study, a flexible wireless body area network (WBAN) node platform has been designed and implemented based on the Zigbee technology. In order to provide wide range WBAN for health monitoring, a Zigbee/Internet Gateway (ZiGW) has also been developed rather than using a PDA or a host PC to connect different WBANs by using the Internet as the communication infrastructure. The proposed body sensor node platform promises a cost-effective, flexible platform for developing physical sensor node in real-time health monitoring. The ZiGW can provide an effective method to connect WBAN with the Internet. In this work, we present the implementation of an Electroencephalogram (EEG) monitoring system using the proposed methods. In this proposed system, real-time EEG signals can be remotely monitored by physicians via Internet, and the collected EEG data is stored in the online EEG database which can be shared with physicians or researchers for further analysis.     

基于网闸隔离的双机通讯底层及其在B／S架构系统中的应用

目的在网闸隔离环境下开发B／S架构系统,实现不可信端计算机对可信端数据库的实时友好访问。方法结合网闸文件摆渡功能,应用JAVA语言研发双机通讯底层,继而开发B／S架构系统。结果基于网闸隔离双机通讯底层开发的B／S架构系统,可以实现多台不可信端计算机对可信端计算机的实时访问,同时保证网络数据的安全。结论基于网闸隔离的双机通讯底层在B／S架构系统的构建中发挥着重要作用。     

基于特征聚集度的FCM-RSVM算法及其在人工焊点缺陷识别中的应用

针对人工焊点缺陷识别方法进行研究,提出了一种基于特征聚集度的模糊C均值聚类(FCM)与松弛约束支持向量机(RSVM)联用的分类识别算法。在提取人工焊点特征向量的基础上,算法首先对样本特征数据进行模糊C均值聚类,依据样本隶属度函数计算不同特征的特征聚集度,并由特征聚集度指标改进RSVM算法中的松弛量参数,建立最终的分类器模型。实验结果表明:本文提出的算法建立了泛化能力更强的分类模型,能有效抑制噪声及模糊边界点对分类模型的影响,在人工焊点缺陷识别的应用中获得了满意的识别结果。     

三电平逆变器直接功率控制的拓展算法

阐述了多电平逆变器的控制策略和拓扑结构,并具体分析了三电平逆变器的工作原理。提出了一种基于直接功率控制的算法,协调控制系统的有功功率、无功功率和中点电压。该算法通过3个滞环控制器实现,并分析各个逆变器电压矢量作用后产生的有功、无功、中点电压的变化,从而选择合适的逆变器电压矢量,控制各个IGBT的关断。仿真结果表明：基于该算法的三电平逆变器输出电压与电流波形良好,直流侧电压稳定,同时中点电压滞环控制器抑制了中点电压的波动。