基于噪声拟合的核磁共振二维谱反演新方法

针对现有二维反演算法对噪声敏感或过度依赖于对噪声的估计的问题,提出了一种基于噪声拟合的核磁共振二维谱反演新方法.首先,使用小波滤波进行噪声提取;然后将噪声分布按照高斯白噪声的数学模型进行拟合,获取噪声方差;最后依据制定的新的停机准则和进化算法进行拟合,拟合残差与估计的噪声水平相当或最接近时,迭代停止并得到二维谱.通过使用该算法对不同信噪比的仿真数据和多组实验采集数据进行处理后发现,该算法具有很高的鲁棒性和准确性.这种新的反演算法能够满足不同应用领域、不同信噪比数据的反演要求,具有很高的实际应用价值.     

基于AHP的基站站址资源储备评估研究

针对目前基站站址资源获取评估标准的不一现状,基于AHP建立了一套基站站址资源储备的评估指标体系,并详细地阐述了具体的评估方式和方法。     

信号自适应衰减的多壳扩散磁共振成像方法

提升总体平均扩散传播算子(Ensemble Average diffusion Propagator,EAP)的重建精度一直以来都是扩散磁共振成像领域中扩散光谱成像(Diffusion Spectrum Imaging,DSI)的核心问题.在诸多成像算法中,用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)作为扩散MR信号插值基函数的方法在纤维方向分布重建及成像统计标量重建方面均获得了理想的EAP重建效果,为进一步提升重建效率及精度,本文基于RBF方法提出了对信号进行自适应衰减建模的方法,并结合确保扩散张量正定性的张量求解算法,分别基于系数l1,l2正则化方法求解最优化参数以作对比.针对体模数据的实验结果显示,该算法在提升各项指标重建精度及计算效率方面均取得了理想效果.     

扩散磁共振图像的神经纤维追踪算法研究综述

扩散磁共振成像是目前唯一非侵入性研究脑神经纤维束微结构的技术,神经纤维追踪技术是显示神经纤维的关键步骤.本文综述了两大类的神经纤维追踪算法的研究进展,即：局部型追踪方法和全局型追踪方法,阐明各个追踪算法的优点以及存在的局限性,然后在此基础上介绍了在神经纤维追踪过程中能做出优化的具体方面,包括局部纤维方向建模、张量插值、种子点的选取、传播方向以及终止准则等,最后对神经纤维追踪算法的未来发展趋势进行展望.     

电信运营商网络工程建设贡量前移价值研究

针对网络工程建设过程中进度和质量不能协同的问题，提出了质量前移的理念，即在网络工程建设前期，及建设和管理过程中，加强对影响网络工程质量的关键因素的管控，避免由于一些不必要的操作失误或不恰当的管理方式而导致网络工程建设质量下滑，在根源上把好网络工程建设的质量关，真正提升网络工程建设的价值。     

内爬塔机自动爬升系统

介绍一种新型内爬塔式起重机爬升系统,能够实现内爬塔机自动顶升作业,不需人工频繁地重复操作支撑结构,有效减少塔机顶升安装过程中的工人劳动强度,提高施工效率;可实现对任意楼层间距的自适应爬升,应用范围广。     

基于水平集的牙齿CT图像分割技术

牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。     

一种检测脑肿瘤的3D 自适应模板匹配算法

为快速有效地检测脑肿瘤,提出一种基于3D 自适应模板匹配算法的脑肿瘤快速检测方法。采用改进的 BET（brain extraction tool）算法从磁共振颅脑图像中提取出脑实质;再从脑实质中提取出包含所有肿瘤结构的3D 感兴趣区域,并采用圆形度等特征对这些3D 感兴趣区域进行筛选,筛选后的3D 感兴趣区域可能是脑肿瘤。以每个3D 感兴趣区域的中间层为基本层建立3D 模板,将建立的3D 模板与原图像中相应位置的3D 感兴趣区域进行匹配,根据匹配特征确定相应的阈值,将高于阈值的3D 感兴趣区域标记为肿瘤区域。为评价算法的性能,采用包含124个肿瘤（3～15 mm）的23个临床病例对该方法进行测试,利用 ROC（receiver operating character-istic）曲线对测试结果进行分析,结果显示,该方法的敏感性率为88．7097％,假阳性为16．03％。与近年来报道的模板匹配方法相比,检测性能有明显的提高。     

检测肺结节的3维自适应模板匹配

目的 针对传统模板匹配方法检测肺结节存在的问题,提出一种用于CT图像中检测肺结节的3维自适应模板匹配算法。方法 首先,从CT序列图像中分割出3维肺实质,采用Canny算子等方法从分割出的3维肺实质中提取3维感兴趣区域作为候选肺结节;然后,确定每个3维感兴趣区域的主方向和中心层,并以此中心层作为信息层,沿主方向对信息层进行3维扩展生成3维模板;最后,对自适应模板和候选结节的3维归一化互相关(NCC)相关系数进行计算,将相似性高于设定阈值的区域标记为肺结节。结果 采用66个临床CT病例对本文方法进行了肺结节检测实验,结果显示本文方法对肺结节检测的敏感率为95.29%,假阳性为12.90%。结论 本文方法对检测肺结节具有较高的敏感率和准确率,可在临床上有效辅助放射科医生对肺结节进行检测,从而提高放射科医生检测肺结节的准确性和工作效率。     

激光粒度仪在测定硅粉粒度中的应用

采用激光粒度仪对硅粉的粒度进行测试。当激光粒度仪测定硅粉时遮光率达到15%、超声时间3 min、搅拌速度为1 500 r/min时,检测结果准确可靠。