基于C-V模型和MRF的脑部MRI分割

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于C-V模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用C-V模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。     

转炉多元初渣脱磷研究

本课题根据正交表配制了一系列转炉多元初渣试样，利用Ｌｕｍｓｄｅｎ规则离子溶液模型预测其脱磷能力，并进行实验验证，从而找到一种最佳的低熔点高脱磷的初渣配比。     

基于磁共振图像的脑瘤MGMT表达状况检测算法

针对脑胶质瘤的O6 甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(MGMT)表达状况检测受主观影响的问题,以中国脑胶质瘤患者的磁共振图像（MRI）为研究对象,提出一种包括特征提取、特征优化和模式分类的图像处理方法.利用图像的灰度共生矩阵、灰度 梯度共生矩阵和二维离散正交S变换(2D-DOST)提取肿瘤病变区域的纹理特征,结合环形增强和年龄特征构成初始特征集.将k最邻近法（KNN）与支持向量机（SVM）结合,进行特征优化.使用留一交叉检验法(LOOCV),将最优特征集进行SVM分类.分别对25位脑胶质瘤患者的T1加权、T1增强和FLAIR序列的磁共振图像进行分析.结果表明,该算法能够降低特征集的冗余程度,克服小样本分类困难,准确有效地检测MGMT表达状况.     

梅山1号高炉多环布料实践

梅山1号高炉采用了多环布料工艺,改善了料柱结构,煤气流分布更加合理,高炉冶炼指标不断改善,利用系数由1998年的1．973提高到2000年的2．083,焦比由431kg/t降至400kg/t,煤比从84kg/t提高到104kg/t。