葡萄糖耐量因子功能牛奶对糖耐量低减小鼠干预作用的研究

观察葡萄糖耐量因子(GTF)功能牛奶对糖耐量低减(IGT)小鼠的干预作用,为研究开发有效干预IGT的保健牛奶提供依据。方法 除空白对照组外,模型对照组、二甲双胍组、富铬酵母组、普通牛奶组和GTF功能牛奶低、中、高剂量组采用D-半乳糖腹腔注射法诱导IGT,造模14d后,同时灌胃给药42d,观察空腹血糖、糖负荷后2h血糖、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、空腹胰岛素、胰岛素抵抗指数。结果 GTF功能牛奶低、中、高剂量组糖负荷后2h血糖、空腹胰岛素、胰岛素抵抗指数与模型对照组相比差异有统计学意义(P＜0.01,P＜0.05),GTF功能牛奶中、高剂量组甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白与模型对照组相比差异有统计学意义(P＜0.05,P＜0.01),GTF功能牛奶中、高剂量组糖负荷后2h血糖、甘油三酯、总胆固醇与富铬酵母组相比差异有统计学意义(P＜0.05),GTF功能牛奶高剂量组空腹胰岛素、胰岛素抵抗指数与富铬酵母组相比差异有统计学意义(P＜0.05)。结论 GTF功能牛奶可降低IGT小鼠的血糖及血脂水平,改善胰岛素抵抗,且经过奶牛的生物转化作用,其生物活性进一步提高。     

基于CUDA的双三次B样条缩放方法

Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的CUDA（统一计算设备架构）技术使GPU通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。研究了CUDA的设计思想和编程方式,改进了基于双三次B样条曲面的图像缩放算法,使用多个线程将计算中耗时的B样条重采样部分改造成SIMD模式,并分别采用CUDA中全局存储器和共享存储器策略在CUDA上完成图像缩放的全过程。实验结果表明,基于CUDA的B样条曲面并行插值方法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的B样条缩放算法,其执行效率明显提高,易于扩展,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。     

基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈

基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。     

对亮度不均匀性图像的活动轮廓线分割

基于区域的活动轮廓模型的基本思想是允许轮廓线形变以获得最小化的区域能量函数,由于通常依赖于每个待分割区域的亮度均匀性,因而不能正确分割亮度不均匀性图像.同时活动轮廓模型传统的基于水平集的数值解法运算速度慢,对初始条件敏感.提出一种基于可伸缩局部区域拟合能量的活动轮廓线模型及其全局凸分割方法,以图像的局部区域内亮度不均匀...     

基于Hash函数敏感性的医学图像精确认证

为了有效地鉴定医学图像的真实性和完整性,提出了一种基于提升格式的整数小波变换和Hash函数敏感性相结合的易碎水印方法。该方法在不需要原始图像的条件下,就可以检测到图像1bit的篡改,还可以对篡改区域进行定位。与现有基于小波变换的数字水印方法相比,可以在减少计算复杂性的同时,提高嵌入水印图像的质量。而MD5算法构造的Hash函数的运用提高了水印安全性和水印检测的能力。实验结果表明,本文算法对篡改具有极强的敏感性,且整个认证过程还需密钥完成检测,安全性很高,认证过程计算简单且准确性很高。     

基于改进BET算法的MR颅脑图像脑组织自动提取

为稳定地自动从MR颅脑图像中提取脑组织,在经典的BET算法(brain extraction tool)的基础上提出了一种改进算法.该算法简化了BET中用来保持曲线光滑的平滑力,改进了BET中将曲线演化到脑组织边界的扩张力,引入了图像梯度的作用使曲线在脑组织内部演化快,在脑组织边界演化慢从而得到更好的结果.改进算法对100个临床病例的真实MR图像进行处理都得到理想的结果,相比之下BET算法有8例不成功.可见改进算法在处理真实MR图像时比经典BET算法更为稳定.     

基于支持向量机的脑部MR图像细分类

本文提出了基于支持向量机的脑部MR图像细分类器,采用纹理与形状特征相结合方式表达图像,应用StARMiner算法对特征进行选择和计算特征加权系数,最后用支持向量机理论设计分类器对脑部图像进行精细分类。经反复实验优化各参数,粗略分类率可以达到92.10%。细分类可应用于特定人体部位图像的检索系统,以检索出更精确的图像,并且缩减检索空间,提高检索效率。     

医学图像感兴趣区的内嵌小波编码新方法*

提出了一种新颖的适合医学图像的压缩算法AR-EWC(embedded wavelet coding of arbitrary ROI).该算法保证了感兴趣区域边界与背景光滑过渡,支持任意形状ROI的无失真编码,生成内嵌有损到无损图像质量渐进优化的码流,并且可以对ROI独立随机存取.针对医学图像的特点,对包含重要临床诊断信息区域采用完全无失真的无损压缩,而对背景采用高压缩比的有损压缩,既保证了医学图像对高质量的要求,相对于传统的无损方案又大大提高了图像的整体压缩比.在临床头部MR图像数据集上的实验表明,该算法在保证了ROI区域无损压缩的前提下,达到了与经典的有损压缩算法相当的压缩比率.     

基于等效子午面与互信息量的医学图像配准

提出了一种新的基于等效子午面和互信息量的三维医学图像快速配准算法--EMP-MI算法.传统的互信息量的方法需要考虑整个三维数据的信息,计算复杂度大,无法满足临床需要.而本算法将三维数据的配准转化为二维数据的配准,在保证精度的前提下,减少了配准所需时间.文中创新点在于利用主成分分析计算出图像的等效子午面并将图像转化到标准坐标系下,从而将质心和等效子午面粗配准,精细配准时只需要对浮动图像进行微小的调整计算等效子午面的互信息量,这就大大提高了配准速度,减少了陷入局部极值的可能.实验结果表明这种先整体后局部的方法能准确、快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准.