Local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics

Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics （LARFS） was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing （RG） and robust feature statistics （RFS）, the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range.     

A Thermo-Mechanical Study of Some Epoxy Adhesives Subjected to Combined Dynamic and Static Stresses

The object of the present study was to investigate the effect of superimposed dynamic and static stresses on mechanical and thermal properties of some epoxy adhesives. It was found that combinations of shear creep and torsional oscillations, applied simultaneously to adhesive joints at temperatures within the glassy range of the adhesive, led to strengthening of the joints in shear and to an increase in the glass transition temperature of the adhesive. Similar loading stresses applied at temperatures close to the T_g of the adhesive, led to opposite effects on the above mentioned properties of the joints. The width of the glassy-rubbery transition of the adhesives increased, in the whole range of temperatures used in this study and for all epoxy compositions, as a result of subjecting the joints to superimposed dynamic and static stresses. The broadening of the glass transition was interpreted as a result of the stiffening of polymer network during the combined stressing experiments. A linear relationship was found between the area of endothermal peaks in the first DSC scan of specimens subjected prior to test to superimposed dynamic and static stresses at temperatures below T_g, and the shear strength of the joints. In agreement with this observation and with literature data, a linear relationship was revealed also between the glass transition temperature of the resins (measured in the first DSC scan) and the shear strength of the joints. Based on experimental observations and on some literature information, it was suggested that the strengthening of the joint, as well as the changes in thermal properties of the adhesives, are mainly due to physical processes, such as short-range orientation of network chains and an increase in intermolecular interaction between highly polar sites of the network. The possibility that superimposed stressing led to changes in chemical crosslinking was discussed but it seems that no such reactions occurred.     

矿渣微粉颗粒尺寸分布与水泥浆流变性能的灰色关联分析

以同一品种矿渣制成不同颗粒尺寸分布的矿渣微粉样品，用Blain透气仪测各试样的比表面积，用激光粒度仪测其颗粒群分布。以50％比例将矿渣微粉掺入水泥中，测水泥浆体的屈服值和粘度，并以灰色关联分析原理和方法研究了矿渣微粉的颗粒尺寸分布与水泥浆体流变性能的相关性。结果表明：矿渣微粉中1.05-5.11μm颗粒的含量与其屈服值和粘度的关联度最大，即它是关键因子；0－9．82μm颗粒含量与屈服值和粘度的关联极性均为正，说明这些颗粒与屈服值和粘度的上升有积极贡献，而9．82－101μm颗粒含量与屈服值和粘度的关联极性均为负，说明这些颗粒均对屈服值和粘度的上升有削弱作用。     

2008~2016年MODIS多角度大气校正气溶胶产品在中国的时空分布及变化趋势

探究全国大气气溶胶分布及变化特征,准确了解中国地区气溶胶光学特性对研究大气环境污染、应对全球气候变化是非常重要的。对2008~2016年的MODIS MAIAC气溶胶光学厚度数据在中国的适用性进行验证,并采用Mann-Kendall方法,从不同的时空尺度和气溶胶类型上分析中国地区AOD值的时空变化特征。结果表明：①验证表明C6的MAIAC反演结果在中国AERONET匹配点上表现良好,C6的MAIAC反演AOD结果适用于中国区域;②从年际尺度上看,2008~2016年AOD年均值整体呈波动下降;从季节尺度上看,AOD季节变化呈春季整体高、夏季中心高、秋冬季水平低的特点,各省AOD平均值及各省份划区AOD平均值随季节变化趋势相似。③在空间上,AOD呈东南高、西北低、高值中心聚集的特征。④中国AOD变化整体呈现出东部减少且集聚,西部增加且分散的变化特征。可进一步探究不同种类气溶胶分布和气溶胶与典型大气污染物分布关系,以期为中国环境污染治理提供更好的决策指导。     

认知任务驱动的fMRI脑功能网络构建方法

针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法。首先计算fMRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络。实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱梭状回中兴趣点构成的网络。结果表明,计算得到的大脑兴趣点具有更强的整合性,更适合用于表征特定认知任务下的脑功能网络。     

基于tPUF的物联网设备安全接入方案

针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术（Physical Unclonable Function,PUF）,物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术（Trusted Network Connect,TNC）,完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。     

基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea,OSA）是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。     

无人机群目标搜索的主动感知方法

为提升蚁群搜索算法在规模大的栅格环境中对未知目标的搜索效率,提出基于蚁群算法的主动感知搜索框架。该框架通过应用历史环境信息来选择无人机的运动方式,并由无人机运动方式和感知域信息得到新的环境信息,从而实现无人机群的智能自动化搜索功能。新方法计算出一种具有探索偏好的未搜索概率,可使无人机搜索时偏向未搜索程度高的栅格,以此来提高算法的搜索能力。同时,以未搜索概率和信息素作为运动方式决策的依据来建立一种新的运动方式选择机制。该机制不仅考虑了目标可能出现的区域,又可兼顾未知区域,从而可实现无目标先验信息条件下的搜索过程。仿真结果表明,此算法在规模大的栅格环境中,与现有算法相比具有更高的搜索效率,并且得到的目标分布信息将更加全面。     

水库群优化调度中的结构分析方法研究进展

在我国水库群规模日益庞大、功能结构日益复杂化的背景下,结构分析方法在水库群优化调度模型求解中占据越来越重要的地位。为全面梳理不同结构分析方法的适用性和优劣性,以及为复杂结构水库群优化调度提供高效的结构分析方法,基于水库群优化调度60余年来的研究成果,分别阐述了顺序模拟法、蓄供水判别式法、效用均衡理论法、聚合-分解法和水力关联矩阵法5种结构分析方法的研究进展。顺序模拟法逻辑直观、普适性强,蓄供水判别式法能够对发电调度中水库群的蓄供水次序快速排序,以上2种方法均适宜于串联结构水库群结构分析;效用均衡理论基于微观经济学厂商均衡理论对水库群调度方式进行优化,理论基础坚实,适用于水力关系较为独立的并联水库群;聚合-分解法包含水库群联合调度图和大系统分解协调2种形式,可与其他串并联结构分析方法联合使用,适用于大规模混联结构水库群;水力关联矩阵法则采用矩阵形式描述水库群内部两两之间关系,不受水库群结构组合的限制,因此适用于任何结构水库群。结构分析方法对于优化高效求解水库群优化调度问题至关重要,但也需要与其他环节配合才能实现,建议未来在径流预报信息利用、优化调度统计模型与物理背景耦合及混联水库群精细化调度等方向开展进一步研究。     

长江源区浮游植物群落特征与水环境因子关系研究

为研究长江源头区域河流浮游植物群落结构与水环境因子的关系,于2017年5,8,9月份和2018年5,7,9月份在长江源区进行调查分析,并对浮游植物及水环境因子进行了Pearson相关性分析和典范排序分析。结果表明,共发现浮游植物6门79种,以硅藻门和蓝藻门为主。各采样点浮游植物平均密度71.66×10⁴ ind./L。典范分析表明,温度、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、溶解氧是影响长江源区河流浮游植物群落结构的主要因子。研究成果有助于了解长江源头地区浮游植物群落特征,为三江源生态保护提供数据支撑。