CARE Dose4D技术在低剂量CT胸部体检中的应用探讨

目的：探讨CARE Dose4D技术在低剂量CT胸部体检的应用价值。方法：收集健康体检者160例,随机分为ABCD四组,各40例,参考管电流依次降低,然后评价四组图像质量,并计算有效吸收剂量（ED）。结果：BCD三组有效剂量均较A组降低,图像噪声增加,图像质量有所下降但不影响诊断。结论：采用该技术在可得到满足诊断的CT图像时大幅降低辐射剂量。     

胸部能谱成像与常规CT扫描辐射剂量与图像质量对比评价

目的:评价比较胸部能谱成像与常规CT扫描辐射剂量与图像质量。方法:选择我院2017年9月-2018年6月收治的需进行胸部CT检查的45例患者作为观察对象,均予以常规CT扫平扫以及胸部能谱成像扫描,对两种CT扫描方式图像质量、辐射剂量方面的差异进行评比,以确定最佳扫描方式。结果:常规CT平扫的CTDlvol、DLP、ED与能谱动脉期成像进行比较,差异无明显的统计学意义(P0.05);常规CT平扫的上述指标与能谱静脉期成像进行比较,具有显著性统计学差异(P0.05);常规CT平扫的图像噪声评分、总体图像质量评分与能谱动脉期呈现之间无统计学差异(P0.05),与能谱静脉期成像之间存在统计学意义(P0.05)。结论:相比于常规CT扫描,胸部动脉期能谱成像辐射剂量与之相当,虽然胸部静脉期能谱成像辐射剂量较高,但图像质量良好,临床可根据患者病情需要合理选择扫描方式。     

基于改进增强型超分辨率生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在细节上处理不足的问题,提出一种基于改进增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)的图像超分辨率重建算法.首先,使用多尺度密集连接模块(MDB)代替密集连接模块(DB),并且在MDB后添加通道注意力机制,以调整不同通道的特征响应值,从而改进了ESRGAN的生成网络模型中的深层信息提取模...     

基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法

随着机器人技术的快速发展,智能机器人广泛应用于变电站巡检,针对目前目标检测算法参数量过大且嵌入式设备性能有限,难以在嵌入式平台上实现实时检测的问题,提出了一种基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法。以 YOLOv4 为基础,采用MobileNetV3 作为主干特征提取网络,在保证模型能够有效提取特征的情况下,降低运算量,提高检测速度;与此同时,将特征提取后的路径聚合网络(PANet)中的卷积运算替换成深度可分离卷积;采用迁移学习的训练策略克服模型训练困难问题;最后,利用TensorRT对改进后的模型进行重构和优化,实现快速和高效的部署推理。改进后的算法在嵌入式端 NVIDIA Jetson Nano上进行了测试,实验结果表明,在牺牲了较少精度的情况下,检测速度提高了 2 倍,达到 15 FPS,为边缘计算场景下的仪表实时检测提供了可能。     

磁共振扩散加权成像及动态增强扫描在肝脏占位性病变中的应用价值

目的:总结磁共振扩散加权成像及动态增强扫描在肝脏占位性病变中的应用价值。方法:收集2017年9月-2018年6月中山大学肿瘤防治中心确诊的40例(55个病灶)肝脏占位病变患者临床资料,均接受MRI平扫及动态增强扫描、DWI扫描联合动态增强扫描,比较两种方式的诊断效果。结果:两种方式诊断肝囊肿均为100%,DWI扫描联合动态增强扫描诊断肝脏海绵状血管瘤、肝细胞肝癌、肝脏转移瘤准确率均明显高于MRI平扫及动态增强扫描,差异存在统计学意义(P0.05)。结论:DWI应用肝脏占位性病变的诊断中确有较高敏感性与特异性,通过与动态增强扫描联合检查,有助于明确肝脏肿瘤类型,增强诊断信息,为临床治疗提供依据。