超热氢交联技术对聚氯代对二甲苯膜表面润湿性的影响

为了解决聚氯代对二甲苯膜(PC膜)表面润湿性较差的问题,采用一种新的表面改性方法即超热氢交联技术(HHIC),引发亲水性高分子聚丙烯酸(PAA)在PC膜表面的接枝反应,从而提高其表面润湿性。实验采用接触角测试仪、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)和紫外可见光分光光度计对HHIC改性前后薄膜的润湿性、表面化学结构、表面物理形貌、薄膜透光率的变化进行了表征。结果表明,HHIC改性能够在PC薄膜表面有效地接枝具有极性官能团的PAA分子,导致改性后PC膜表面的接触角由最初的84°下降到23°。除此之外,改性后PC膜的透光率并没有明显下降,表明HHIC改性没有对PC膜本体造成物理性的破坏。     

气体分子在Parylene AF4和Parylene AF8中的渗透行为数值模拟研究

采用数值模拟方法对气体分子在两类新型氟取代聚对二甲苯聚合物(Parylene AF4、Parylene AF8)中的溶解、扩散和渗透行为进行了研究。基于COMPASS力场,利用Material Studio(MS)软件,构建了含300个F代对二甲苯单元的长链模型,经过能量最小化和"退火"处理,获得了较为合理的模型。在此基础上,计算了两种聚合物的自由体积,结果表明,Parylene AF4、Parylene AF8具有较小的自由体积,不易形成分子渗透的有效通道。结合分子动力学(MD)和巨正则蒙特卡洛方法(GCMC),计算获得了几种气体分子在Parylene AF4、Parylene AF8中的扩散系数、溶解系数和渗透系数。结果显示,与前期C型Parylene聚合物的研究数据相比,F取代Parylene聚合物对较大的渗透剂分子有更好的阻隔性。分子动力学模型说明气体分子在Parylene C聚合物中的扩散符合跳跃机理。     

基于高级Petri网的住院医师培训工作流建模与分析

为了实现住院医师培训系统协调并发运行、工作流程顺畅无误运转,提出一种基于着色高级Petri网与跨组织Petri网技术相结合的综合建模方法.针对跨组织模型结构,通过分级验证法验证模型性能,即采用不变量验证法验证组织内活性,采用归约可达图法验证组织间关联关系的可达性.利用不变量法和归约可达图验证法可确保组织内部和组织间无死锁,采用着色跨组织方法构建的模型适应于住院医师培训系统多角色和并发性的特点,提高了系统的实用性和高效性.     

基于双路特征的宫颈细胞核分割

宫颈细胞核的分割问题研究对宫颈癌筛查诊断具有重要意义，但受边缘模糊及存在干扰物影响给分割任务带来了巨大挑战。针对此问题提出一种基于DeepLabV3+网络的细胞核分割方法，首先充分利用主干网络的输出进行多尺度特征融合，并引入注意力机制，构建了细胞团分割模型，以减少背景中干扰物对细胞核分割的影响；基于此设计了融合Transformer与ResNet50的双路特征提取模块，兼顾模型对全局信息的获取及低层上下文特征的敏感度，提高了模型对细胞核与干扰信息的辨别能力。实验结果表明，算法在宫颈细胞核的分割任务中取得了良好的分割效果，均交并比为0.832 9,较DeepLabV3+模型提高了2.33%,且与其他方法相比获得了更优的性能指标。     

锆釉白度和光泽初探

为了解决氧化锆代替氧化钛作乳浊剂而出现的瓷釉白度、光泽差现象，本文分析了原因，通过实验，证明调整瓷釉组成含量增加K2O（总碱量不变）、CaF2、Na2SiF6及MgO含量，不同程度地提高了锆釉的光泽、白度。并设计出几组光泽、白度都达国家标准的锆白面釉配方。     

基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法

针对迭代量化哈希算法未考虑高维图像描述符中呈现出的自然矩阵结构,当视觉描述符由高维特征向量表示并且分配长二进制码时,投影矩阵需要昂贵的空间和时间复杂度的问题,提出一种基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法。该方法使用紧凑的双线性投影而不是单个大型投影矩阵将高维数据映射到两个较小的投影矩阵中;然后使用迭代量化的方法最小化量化误差并生成有效的哈希码。在CIFAR-10和Caltech256两个数据集上进行实验,实现了与最先进的8种哈希方法相媲美的性能,同时具有更快的线性扫描时间和更小的内存占用量。结果表明,该方法可以减轻数据的高维性带来的影响,从而提高ITQ的性能,可广泛服务于高维数据长编码位的哈希图像检索应用。     

基于集成Gabor特征的步态识别方法

步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图是一种有效的步态表征方法.通过提取步态能量图中的动态区域并利用Gabor小波变换对其特征提取,但经过Gabor变换后特征维数较高,必须经过有效的特征融合和选择。由此针对传统的Gabor特征提取后存在特征维数较高的缺点,提出了一种基于集成Gabor特征的步态识别方法。首先,采用均值融合和差分二值编码这两种集成方法,对动态区域Gabor特征图进行多尺度和多角度的集成,获得26张集成Gabor特征图;然后从26张集成Gabor特征图中选出4张作为最终的特征向量;最后将特征向量输入KNN分类器进行步态识别。实验结果表明,基于集成Gabor特征的步态识别方法,能够对步态特征进行有效分离和表达,同时降低维数并紧凑表征数据,对步态信息进行正确归类。     

基于图象内容的颅骨缺如自动分析研究

基于图象内容的自动分析是当今医学影像领域的研究热点 ,分析颅骨 CT图象是否缺如能为医生的诊断提供帮助 .为此 ,提出了一套新的实用方法 ,该方法首先采用基于 k-均值聚类动态选取种子像素和生长准则的区域增长法精确地将颅骨从图象中自动分割出来 ,然后利用边界跟踪法找出分割出的区域边界 ,分析其形状 ,以圆形度作为描述参数 ,最后利用熵函数推导出计算机自动诊断颅骨缺如的规则 .实验证明 ,该方法通过对图象内容的分析 ,对于未参加训练的 10 0例 ,从第 3脑室下部层面到大脑皮质上部层面 ,颅脑图象缺如现象的诊断识别率达到了10 0 % .该研究为颅脑图象的自动诊断奠定了基础     

基于模糊C均值聚类和统计特性的医学图象检索

本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征向量.分割后的各子图象和均方差特征描述了原图象的灰度分布情况,二值化后的7个不变矩和7个纹理特征描述了图象的形状和纹理信息.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图象检索中,在查全率和查准率上都优于实验中其他两种方法.     

基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究

提出了用BP神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层的设计,隐层结点数的选取等问题,对由10人,每人3幅图像组成的人脸图像数据库做识别实验,结果表明,BP具有很强的自适应性,对有噪声、残缺和戴眼镜的图像识别效果较好。