超分辨光学显微镜的生物学应用

生物学家一直渴望使用无损、可实时成像的远场光学显微镜对细胞内动力学行为或者纳米尺度的蛋白质-蛋白质相互作用进行研究。由于光学衍射极限的存在,传统的远场光学显微镜无法对200纳米尺度内的这些生命活动进行观察。近年来,克服光学衍射极限的超分辨成像技术快速发展,将分辨率提高至数十纳米级别。基于超分辨技术的荧光显微镜包括受激发射损耗显微镜(STED)、光敏定位显微镜(PALM)以及随机光重建显微镜(STORM)。这些技术日趋成熟并成功应用于细胞生物学、微生物学、神经生物学等研究,为整个生命科学的发展带来全新的认识。     

基于深度学习的辐射图像超分辨率重建方法

安全检查系统中,数字化X射线摄影技术获得的辐射图像空间分辨率较低,影响图像的视觉效果。为了对单幅低分辨率辐射图像的空间分辨率进行提升,提出一种基于深度学习的超分辨率重建方法。该方法利用引入残差网络结构的卷积神经网络模型,对训练集中的辐射图像样本进行了训练,拟合出低分辨率图像和高分辨率图像的映射关系。实验结果表明,与传统的超分辨率重建方法相比,本方法在量化指标和视觉效果上均有较大的改善,且具备较快的处理速度。研究结果表明,深度学习方法在辐射图像处理中有较大的潜力。     

CT图像重建方法在半影成像中的应用

CT图像重建方法和半影成像是两种传统的辐射图像诊断方式。将CT图像重建方法应用到半影图像数据处理中,探索出一种新的半影图像处理方法。在新的半影编码孔图像数据处理中,首次应用了与图像诊断系统点扩散函数无关的编码孔图像处理方法,解决了传统编码孔图像处理中由于图像诊断系统点扩散函数不确定带来的技术难题。在理论研究的基础上进行了半影模拟成像及图像重建,获得了理想的研究结果。     

直接解调成像方法在核医学图像重建中的应用

将一种天文成像的直接解调法用于核医学中的图像重建，就最简单的一个切片时的蒙特卡罗样本进行计算分析，结果显示了该方法的小尺度放射源具有较高的灵敏度和空间分辨率，这一方法同其他传统方法相比有一定的优越性，可应用于核医学图像数据的分析以及对微小“点状”癌肿的早期诊断     

由相叠的低分辨扇形束投影数据重建高分辨CT图像

在研究扇形束插值代数重建法基础上，提出了由相叠的低分辨扇形束投影数据重建高分辨CT图像的两个新算法，即扇形束的虚拟探测器法和扇形束的直接重建法，并给出和分析了数值模拟结果。     

SSE指令集在60Co集装箱CT系统图像重建算法中的应用

利用SsE指令集，对原有^60Co集装箱CT系统图像重建算法进行优化，包括程序的并行化处理及指令预取优化。实验表明，在硬件条件不变的情况下，图像重建耗时从24s降到10s，且对图像质量没有影响。     

双正则化参数法超分辨率重建核磁共振图像

针对基于稀疏编码的超分辨率算法噪点、伪影较多的问题,提出一种双正则化参数核磁共振图像超分算法。该算法引入在线字典学习方法,以训练正则化参数λt分开训练生成精确的超完备字典对,并调整重建正则化参数λr,得到最佳的稀疏系数用于恢复目标高分图像。实验结果表明:改进算法比双字典学习超分法的目标图像峰值信噪比和结构相似性平均值分别提高了1.30 d B和0.023,有效地抑制了噪点和边缘伪影,较大幅度地提升了核磁共振图像的超分效果。     

基于小波变换的Wiener滤波投影预处理算法在图像重建中的应用

研究了一种将小波变换与Wiener滤波相结合用于投影数据预处理的算法。由于小波变换具有多分辨率分析特性,通过小波多尺度分析和小波系数控制,并结合Wiener滤波具有MMSE上最优性能的特点提出一种二者相结合的方法用于投影数据降噪预处理。对该算法进行实验仿真,结果表明,降噪后重建的图像主观质量得到明显改善,重建图像的噪声得到有效抑制。峰值信噪比方面可比一般的降噪方法提高5-12dB。     

联合代数重建算法中基于像素的投影计算方法

联合代数重建法是CT重建的一种重要方法,算法中投影计算时间占重建时间的一半以上。提出一种可以在联合代数重建方法中快速计算投影系数矩阵并优化内存的方法。该方法从每个像素出发直接定位到相交射线,随后利用该结果完成投影系数的计算．并可利用射线、像素的相关性优化计算。     

Applying image processing method to treat digital signals

In this paper, we present a novel method for digital nuclear signal processing based on image processing and recognition, which can improve signal-to-noise ratio of digital nuclear signal effectively without changing the signal shape. The digital nuclear signal with a "time-amplitude" series is converted into a grayscale image with adjustable pixel size. Template of the converted image is extracted by means of modern image processing methods, such as spatial digital low-pass filtering, image binary and the skeleton extracting of images. The needed parameters are extracted from the template image. The method of template extracting presented in this paper can be used flexibly to extract template of nuclear signals, whether the whole or even part of that, and got multi templates corresponding to the whole or partial characters of the signals. The results of image processing,along with γ-ray energy spectrum of241 Am acquired by this method, show that the new method provides a way to develop future digital nuclear instruments of high efficiency and flexibility, high density and multi parameters.     

A practical image reconstruction and processing method for symmetrically off-center detector CBCT system

CBCT scanners have been widely used in angiography, radiotherapy guidance, mammography and oral maxillofacial imaging. To cut detector size, reduce manufacturing costs and radiation dose while keeping a reasonable FOV, the flat panel detector can be placed off-center horizontally. This scanning configuration extends the FOV effectively. However, each projection is transversely truncated, bringing errors and artifacts in reconstruction. In this paper, a simple but practical method is proposed for this scanning geometry based on truncation compensation and the modified FDK algorithm. Numerical simulations with jaw phantom were conducted to evaluate the accuracy and practicability of the proposed method. A novel CBCT system for maxillofacial imaging is used for clinical test, which is equipped with an off-center small size flat panel detector. Results show that reconstruction accuracy is acceptable for clinical use, and the image quality appears sufficient for specific diagnostic requirements. It provides a novel solution for clinical CBCT system, in order to reduce radiation dose and manufacturing cost.     

一种由ADSP2181实现的实时图像采集和处理

详细介绍了一种基于 PC的 γ相机系统中的实时数据处理和图像构成的方法 ,描述了系统的硬件的基本结构和软件的流程 ,并着重介绍了 DSP周围电路的设计和其软件代码的实现。系统的平均数据通过率达 50 kevents/ s。该系统满足 γ相机心电门控的应用要求     

一种基于实时数字图像处理的同步辐射微探针自动化扫描新方法

在上海光源硬X微聚焦及应用光束线站(BL15U1)上实现了一种基于实时数字图像处理的同步辐射微探针自动化扫描方法。该方法采用高灵敏度、高帧率的数字电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)显微镜实时成像,通过对显微镜系统和X光微米探针系统的坐标转换,使用户在图像空间直接点击到感兴趣的位置后,样品台就自动将该点移入光路。在设定好扫描时间、扫描步长等必要的实验参数后,只需要用鼠标在图像空间圈出需要扫描的区域,系统将自动生成XPS运动控制器的运动配置文件,并驱动电机运动,对该区域进行微束荧光扫描成像。结果表明,该方法不仅可以提高同步辐射机时的使用效率,而且可以满足微区研究人员快捷、方便的自动化操作需求。     

A comparative method for testing graphite used in nuclear reactors

The purity of the graphite used in graphite-moderated thermal reactors is a factor of prime importance. This article describes a method for testing the reactor feasibility of graphite. The gist of the method involves comparison of flux attenuation of thermal neutrons in the test graphite and in a standard graphite specimen. The method serves in determining the diffusion length L or the effective absorption cross section of graphite, where L₀ and ₀ for the standard graphite are known. The error incurred in determining does not exceed 2.5%. The simplicity of the method recommends its use for large-scale testing of graphite under factory conditions.     

Java技术在辐射图像处理领域的应用研究

辐射图像的获取和处理是现代民用核技术发展的一个重要方向，首先论述了Java图像处理技术三个阶段即Java AWT,Java 2D和JAI的基本理论，然后以JAI技术在集装箱透视图像中的应用为例分析了Java技术在辐射图像领域的应用。     

用于含氚废气的无机载体疏水催化剂研制

为处理含氚废气筛选无机疏水载体,通过酸萃、高温灼烧对载体改性,经附铂、焙烧、还原后制备无机载体型Pt、Pd催化剂,常温下氢(氚)气的催化氧化实验中,几种催化剂表现相似的催化性能,氚气的单程转化率均大于90%,均可用于含氚废气处理。XRD测试结果显示,载体改性提高了载体的结晶度,有利于增加载体疏水性,降低附在载体上的铂晶粒尺寸,提高铂的分散度,但附铂后灼烧再还原的方法降低了铂的分散度。ZrO2的加入降低了钯晶粒尺寸,提高了钯的分散度。     

同一物理量观测值的处理

在核数据评价和测量中,经常遇到同一物理量观测值的处理。当这些数据在统计学上一致时,很容易用统计方法处理,但存在系统误差时,处理就很困难。本文提出了一个普遍适用的方法。根据这个方法,由给出的系统误差的协方差矩阵,可计算平均值和它的误差。加权平均值、算术平均值、内误差、外误差和算术平均误差只是这个方法的特殊情况。给出的实例表明,这个方法是合理的。     

fMRI artifacts reduction using Bayesian image processing

Functional MRI is known to be prone to artifacts caused by spatio-temporally varying structural noise components such as gross head motion, CSF pulsation, physiological fluctuation, and magnetic susceptibility changes. The presence of these artifacts can cause negative and positive false activation and obscure true activated pixels. Thus the reliability of the functional images can be diminished. The authors have applied Bayesian image processing to reduce noise and artifacts in fMRI using local continuity information. The results indicate that Bayesian image processing reduces image-to-image signal fluctuation significantly, is effective in reducing fMRI noise and artifacts, and improves hue activity detection by enhancing the connectivity of the activated pixels