医用感绿X射线胶片的研制

本文扼要报导了一种新型的感绿医用X射线胶片的研制工作。研制过程中重点研究和克服了一系列关键性难题，如：富碘核心的碘溴化银乳剂、抗交迭（交叉）效应技术、防静电技术、涂布技术等。新研制的感绿X射线胶片的照相性能已达到国外同类产品水平。     

乐凯感绿医用X射线胶片

随着照相科学的发展 ,在医疗影像领域 ,“感绿型增感屏 +Ｔ颗粒Ｘ射线胶片”取代“感蓝型增感屏 +感蓝型Ｘ射线胶片”的模式已是一种必然的趋势。乐凯感绿医用Ｘ射线胶片ＫＸ180是乐凯胶片集团公司为适应市场需求最近推出的一种新产品 ,已于2 0 0 1年正式投放市场。该胶片与受激后发射绿光的稀土增感屏组合使用 ,与传统的感蓝体系相比 ,具有以下技术特点和优势 : Ｔ颗粒乳剂技术 降低交迭效应技术 特殊的光谱增感技术 新型保护层技术 提高感光度 提高影像清晰度 提高影像锐利度 提高冲片能力 提高Ｘ射线影像宽容度现将医用感绿Ｘ射线胶片所…     

乐凯G31型X射线胶片冲洗套药的测试

笔者所在的无锡市第一人民医院是一家具有多年临床实践经验的综合大型医院 ,拥有床位 80 0多张 ,夜间急诊量较大。为了给用户提供一张清晰、优质的样片 ,我们曾对洗片液作了大量的筛选 ,进口产品、国产产品、本地产品我们都进行了比较全面、细致的工作。我院从 2 0 0 2年 8月开始使用乐凯G31型X射线胶片冲洗套药 ,通过临床应用测试 ,我们认为G31型X射线胶片冲洗套药在冲片量、冲片性能及冲片效果等方面最为理想。　　 (1)　试验目的试验G31型X射线胶片显影液的实际冲片量和冲片性能。　　 (2 )　试验条件5 0 0mAPHILIPX射线机 (2 0 0 …     

天津牌荧光缩影医用X射线胶片

天津牌荧光缩影医用X射线胶片是一种正色性、高感光度，中等反差，细颗粒，单面涂布感光层的胶片，专门适用于拍摄X射线间接摄影机荧光屏上的图像，其生产过程采用一系列先进而精密复杂的工艺技术，如：计算机控制双注法乳化，特殊晶型卤化银颗粒，新型化学增感技术，高速光学增感剂，新型坚膜剂等，因此其质量可与一些世界名牌产品媲美。     

几种医用X线胶片的屏片组合感光性能测试及其在尘肺摄片中的应用

本文介绍应用自举法（Bootstrap）以X射线对五种国内外医用X线胶片和荧光屏组合进行感光性能测试的方法和结果。根据测试数据计算出每种胶片的恰当曝光时间,然后对尘肺病人摄片,得到符合诊断要求的X线照片。     

灰雾较大的X射线胶片在加厚时的质量控制

X射线胶片由于曝光或显影不当 ,容易造成灰雾较大、密度和反差过小 ,直接影响X射线胶片的影像质量和临床诊断。经实践证明 ,采用对此种质量X射线胶片进行加厚补救 ,可获得较理想的影像效果。加厚的方法大致可分为普通加厚 (比例加厚 )、强加厚 (超比例 )和弱加厚 (次比例 )三种 ,通常我们多采用比例加厚的方法进行。常用的加厚配方大致有铬加厚配方、汞加厚配方、钠加厚配方三种 ,日常采用最多的是铬加厚配方 ,下面简要介绍此方法。　　●铬加厚的原理及配方铬加厚是用重铬酸钾和盐酸将X射线胶片上的影像 (黑色金属银 )氧化成为白色的氯化…     

3种制备医用X射线胶片灰片的方法

灰片是胶片经过曝光、冲洗加工后，得到一张密度在1．0～2．0左右的均匀的熟片。一些常见的弊病如：条道、点子、伪影、折痕、粘连等，在灰片上较为明显的表现出来。在医用X射线胶片的临床实际应用时，医生用于诊断的密度也是在1．0～2．0左右，所以灰片在生产检验和实际测试中都是常用的一种检测方法。现从实际工作中总结了几种曝灰片的方法：     

基于小波变换的射线图像疵病特征提取方法

本文讨论了小波变换在射线图像疵病特征提取中的应用，通过各尺度图对应不同频段的特性来识别信号的趋势项，并且利用有效信号和噪声在小波变换下的不同规律进行信噪分离，最终达到特征提取的目的，实验表明上述方法具有良好的特征信息提取效果。     

面向DFM评价的制造特征自动获取方法

运用体素分解、体素拼合,自由度分析和加工过程特征等技术,为基于产品设计特征模型的ＤＦＭ评价系统,提供了制造特征自动获取方法,为基于特征的可制造性评价和成本估算奠定基础。     

基于脊波变换的旋转不变性纹理特征提取方法

提出了一种新的基于脊波变换的旋转不变性纹理特征提取方法。该方法是先在脊波变换过程中的一维小波变换后所形成的每个频率子波段中提取特征,然后采用构建直方图的方法来提取同一尺度下高、低频子波段之间的关系特征,最后将这些特征进行一维傅里叶变换后取幅值并进行特征级融合,从而得到旋转不变性纹理特征。实验结果表明所提出的方法与两种已有的方法相比能够取得更好的分类效果。     

三维重建中特征点提取算法的研究与实现

利用特征点提取和匹配重建三维模型是基于图像的三维重建的关键技术之一,其中特征点的提取是一个主要难题.在比较常用的提取方法后,着重研究了HARRIS算子并做出一定改进.采用灰度平均平方梯度矩阵的特征值作为角点响应函数,通过图像目标灰度和背景灰度的比较,得到一个自适应的角点响应阈值条件,从而提高了角点响应的适应性和精确性.此外,还提出提取图像边缘轮廓的幅度数据,基于此数据再进行角点检测的方法,得到了更为满意的结果.     

包装物料形状特征提取和识别方法

目的为了提高包装过程物料抓取成功率,采用机器视觉设计一种物料识别和定位方法。方法以串联机械手臂为载体搭建一种基于机器视觉的物料识别、定位、抓取平台,包括物料传送模块、图像采集模块、视觉分拣模块、机器人控制模块和抓取模块等。重点论述相关图像处理算法,包括基于双边滤波的图像预处理方法,基于Canny算子的图像边缘检测,图像特征提取和质心定位等。最后进行实验研究。结果实验结果表明,码垛机器人的物料形状正确识别率可以达到99.25%,抓取成功率能够达到99.5%。结论所述物料形状识别和抓取定位方法可有效解决图像特征提取、定位等问题,具有识别率高、抓取准确等特点,能够满足包装搬运要求。     

基于集合经验模态分解的脑电信号高阶张量特征提取

为了实现脑机接口系统需要有效的特征提取算法。针对二维主成分分析(2DPCA)的特征提取方法忽略脑电信号(EEG)频域特征的缺点和基于小波分解构建EEG高阶张量时小波参数难以确定的局限性,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)构建高阶张量结合多线性主成分分析(MPCA)降维的特征提取方法。设计了3种不同特征提取方法的对照实验,并结合Fisher线性判别分析分类方法取得分类准确率。结果表明:新提出的方法相比基于小波分解构建高阶张量结合MPCA进行降维和2DPCA的特征提取方法,平均识别准确率分别提高4.75%和2.6%,且识别准确率的方差分别减小72.69%和23.86%。该方法在提高单次运动想象脑电信号识别准确率的同时还具有更好的适用性,为实现运动想象脑电信号解码奠定了基础。     

基于FRFT的齿轮振动信号故障特征提取

研究了典型齿轮故障振动信号在分数阶傅里叶变换（FRVF）域的分布特征,并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域（CFRFD）的分布特征,提出了FRFT循环处理（CFRFT）方法,实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下,CFRFT对齿轮振动信号的故障特征提取能力及有效性。     

模式图像的特征提取与配准方法

目的提高产品包装模式图像的匹配速度和准确性,得出算法中影响这两方面的关键因素。方法运用高斯金字塔对原始图像进行向下采样,将图像转换为尺度空间的表示方式;利用加速稳健特征(SURF)方法提取特征点,并对SURF方法提取的特征点用Brute-Force算法进行匹配;通过对每组匹配点欧式距离的排序,剔除误匹配点,仅保留一定数量的正确匹配点对。结果得出高斯金字塔、Hessian值、颜色空间对计算速度及获取特征点数量的影响。颜色空间的改变不影响特征点数量,在计算时间上的差别也可忽略。尺度空间缩小1/2时,计算速度能够提升75%,同时剔除2/3的冗余特征点。结论文中方法能够有效提升特征提取速度,并且具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,同时对旋转角度的变化具有较强的适应性。     

基于ITD-SVD和MOMEDA的故障特征提取方法

为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法。首先,采用ITD分解故障振动信号,并构建基于峭度和相关系数的组合权重指标筛选准则,从而完成分量信号的筛选与重构。其次,对其进行SVD滤波降噪。最后,利用MOMEDA提取降噪后信号中的周期性冲击成分,并通过Hilbert包络谱分析得到诊断结果。经过实验数据分析,结果表明所提出的方法不仅能滤除噪声干扰,增强故障特征信息,而且能准确提取出故障特征。     

视听诱发脑电特征提取与大脑认知机理分析

为探索视听跨感觉大脑认知机理,基于Stroop效应设计视听觉刺激实验范式,利用Neuroscan40导联脑事件相关电位仪,连续动态采集视听诱发脑电信号,采用独立成分分析方法去除眼电伪迹,AR模型结合相干平均方法提取诱发脑电P300特征．通过对P300电位幅值和潜伏期的分析,研究视听觉诱发大脑认知的信息整合规律、交叉干扰作用和注意竞争效应．实验结果表明,大脑在视听双通道刺激下,更容易整合信息,具有视觉为主、听觉为辅的协同补偿作用,且视觉对听觉有较强的交叉干扰作用以及视觉为主导的竞争效应．该研究成果可以应用于神经信息处理、脑认知科学和脑一机交互系统中．     

小波分析在针灸针表面缺陷特征提取中的应用

介绍了小波分析在针灸针表面缺陷特征提取中的应用,利用线阵列CCD电荷耦合器件对被检针沿其轴向扫描各个横截面的光强信号,进行数据采集,通过小波平滑检测法对针灸针表面缺陷特征进行提取,在此基础上再分类识别,以判断针灸针的好坏.