基于形态学重构的超声医学图像滤波方法

Speckle噪声是造成超声医学图像质量下降的最主要原因。我们通过修改形态学重构算法-Downhill算法的初始条件,使其适用于超声医学图像的去噪处理。首先在掩模图像中确定标记图像作为算法的初始化和开始区域,再使用改进的Downhill算法对超声医学图像进行滤波处理。实验结果表明,与其他3种传统滤波方法相比,该方法能快速有效地去除心脏腔室内的Speckle噪声同时保留图像的轮廓细节信息。     

基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别

目的 采用多重分形谱纹理分析法以及模式识别技术,建立一种识别正常肝脏和不同程度脂肪肝B超图像的计算机辅助诊断方法.方法 通过提取每幅B超图像多重分形谱曲线的奇异标度差和多重谱面积两个特征量,再结合近远场灰度比特征量,组成三维特征矢量输入BP人工神经网络进行分类识别.结果 正常肝脏正确识别率96.00%,轻度脂肪肝识别率80.00%,中度脂肪肝识别率88.00%,重度脂肪肝识别率92.00%.结论 特征矢量结合BP网络的识别方法在B超图像上能较好地识别肝脏脂肪化程度,可作为一种辅助诊断方法.     

气垫导轨脊髓撞击损伤试验模型的设计

目的：建立一种合理的脊髓损伤模型,以进行脊髓损伤基础研究。方法：采用气垫导轨固定撞锤轨道,改变撞击方向,改进精确定位方式。结果：改进后可有效避免撞击的二次损伤,方便了控制的改进。结论：气垫导轨式脊髓撞击损伤试验模型制作简单经济,容易实现,便于推广,具有一定的应用价值。     

医用物理学教学中构建创新型医学人才培养模式的研究

随着社会的发展和学科建设的改革,创新型医学人才已成为社会对医学人才的首要选择。医用物理学作为医学生必修的基础课程,对在其教学中如何符合创新型医学人才培养需求的研究具有重要的时代意义。本文从优化课程设置、整合教学内容,改进教学方法、更新教学手段,构造学生创新性科研平台和机制,搭建学生学习和交流的网络平台这四个创新思维和素质培养的环节入手,提出了在医用物理学教学中构建创新型医学人才培养模式的思路。