模拟失重后大鼠血压信号的递归定量分析

目的应用递归图示法和递归定量法分析清醒大鼠的血压信号,评价可否检测出模拟失重所引起的心血管调节改变。方法以尾部悬吊大鼠模型模拟失重对心血管调节功能的影响,另设同步对照动物进行比较。14d后,通过慢性植入的PE-50-PE-10聚乙烯导管连续记录清醒状态下两组大鼠的血压数据。数据处理使用递归图示法(recurrence plot analysis,RPA)对大鼠收缩压变异性(systolic bloodpressure variability,SBPV)信号的非线性特征进行定性分析;随后使用递归定量分析(recurrencequantification analysis,RQA)计算递归百分数(%REC)、确定线段百分数(?T)和Lmax指数3个特征指标值,对其进行量化处理。结果与对照组相比,悬吊组大鼠血压的3个非线性指数均显著降低(P<0.05或0.01),表明血压波动趋于更加混沌的状态。对照组的%REC、?T与Lmax指数分别为90.28±1.21、99.24±0.16与84.57±2.28,而模拟失重组则为74.89±2.13、93.61±2.82与57.71±2.14。结论RPA与RQA是动脉血压信号处理的一种新的方法,可以检测出14d模拟失重所引起的清醒大鼠心血管调节变化,在心血管信号分析领域中有一定应用前景。     

基于MRI图像纹理特征的膀胱肿瘤浸润深度检测

对膀胱肿瘤浸润深度进行无创检测,为膀胱肿瘤的检测及分期判断提供参考。基于膀胱MRI图像,利用尿液和膀胱壁的天然密度对比,结合统计分析,得到在肿瘤及膀胱壁组织有统计差异的纹理特征。通过提取肿瘤及周围膀胱壁组织的均值、均匀度、标准差、粗糙度、自协方差系数和对比度等特征,再经分类器判断,得到感兴趣区域肿瘤浸润情况的伪彩图。就16位患者MRI扫描数据及术后病理分析结果,用于测试的56幅图像中,判断准确率为82.1%;15位患者的标记结果与病理分期相符,正确率为93.8%,与病理分析吻合较好。利用分类器和纹理特征判别肿瘤区域的属性,实现了膀胱肿瘤浸润深度标记和边界的初步划分,为膀胱肿瘤的无创检测提供了新的可能手段。     

基于磁共振图像的腰椎间盘突出症的定量评测

目的 提出系列二维和三维指标,用以描述指标与腰椎间盘突出症(lumbar inter-vertebral disc herniation,LDH)分型之间的联系.方法 基于核磁共振图像(MRI)的椎间盘可视化及定量分析系统,对指标进行测算,并将其与LDH病情严重程度做Spearman秩相关检验.结果 椎间盘突出指数、髓...     

唇裂畸形计算机质点弹簧模型建立的研究

目的：探讨利用螺旋CT建立唇裂畸形计算机仿真模型的方法，建立一适用于唇裂手术模拟及术后面型预测的唇裂畸形计算机仿真模型。方法：利用薄层螺旋CT获取原始数据，利用面向对象的开源软件环境VTK（visualization Toolkit）技术建立可视化模型，利用Visual C^＋＋编写质点弹簧模型程序并使之与VTK显示结合。结果：用质点弹簧模型及VTK技术成功建立出一个具有软组织生物力学特性的唇裂畸形模型，并且较大程度简化了运算过程，提高运算速度。结论：该模型有较好的力学和几何相似性，为唇裂手术模拟提供了一个研究平台。     

基于多对比度磁共振颈动脉图像的配准算法研究

基于在血管壁增强显示方面的强大潜力,近年来多对比度核磁共振成像已成为斑块分析研究的有力工具,但其效能受到多序列图像血管不匹配的影响。为实现多序列图像的准确血管配准,在管腔分割的基础上提出一种由粗到精的两步配准策略:先采用迭代最近点实现多对比度图像中心线的刚性配准,再采用薄板样条实现基于血管边界点的非刚性配准。在第二步配准中,为准确寻找不同序列血管边界的匹配点,创新使用形状上下文描述子对边界点进行筛选,并应用确定性退火技术进行全局优化。采用新型三维多对比度磁共振血管成像序列,对提出算法的有效性进行定量评价。结果表明,配准后不同序列的边界重合度均达到95%以上,平均表面距离0.12 mm,可有效提高配准精度,为后续斑块成分的分析奠定基础。     

基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进

目的：对Tamura纹理特征的算法进行改进,使之在医学图像检索中适用于不规则图形的计算。方法：对乳腺图像进行分割,提取出感兴趣区域（ROI）。在样本（包含正常乳腺图片和乳腺肿瘤图片共281幅）中使用传统算法Tamura纹理特征和改进算法的Tamura纹理特征进行图像内容检索,比较2种算法的检索结果。结果：初次检索时,传统Tamura算法在样本中检索出93幅相关图像,175幅不相关图像：改进后的算法检索出91幅相关图像．131幅不相关图像。结论：使用改进算法的Tamura纹理特征进行查询,在保证查全率的基础上查准率有较大提高。提示改进算法后的Tamura纹理特征更适用于医学图像中不规则区域的特征计算。     

数据库的优化设计与应用

1引言数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础,它要求对于指定的应用环境,构造出较优的数据库模式,建立起数据库应用系统,并使系统能有效地存储数据,满足用户的各种应用需求。另外,随着网络技术和信息技术的深入发展,网络数据库的应用也日益广泛,在动态网站的设计中,数据库设计的重要性不言而喻。如果设计不当熏查询起来就非常吃力,程序的性能也会受到影响。无论使用的是mySQL或者Oracle数据库,通过进行正规化的表格设计,可以令程序代码更具可读性,更容易扩展,从而也会提升应用的性能。简单说来,正规化就是在表格设计时,消除冗余…     

各向异性边缘检测导引的CT稀疏角度重建

目的：提出一种CT稀疏角度重建方法,用以降低CT的辐射剂量。方法：基于图像各向异性的边缘检测信息,在图像重建过程中更新图像总变差各加权分量的加权权重,然后采用图像总变差最小化方法重建图像。结果：计算机模拟结果表明,与传统的总变差最小化方法相比,该方法可以更好地重建图像边缘,且边缘检测的结果会影响重建效果。结论：采用该方法可以增强图像边缘,提高重建图像的分辨率,改善重建图像的质量。     

一种基于HAMMER算法的软组织形变检测新方法

目的:本研究利用改进HAMMER算法,将MRI数据和超声图像进行配准和融合,对软组织形变进行检测和评价。方法:为定量评价提出算法的性能,设计超声图像的计算机仿真模块,通过对腹部MRI图像进行刚性和非刚性形变,利用形变后的MRI图像产生模拟的超声图像。在此基础上利用提出的改进HAMMER算法对形变的超声图像和原始MRI图像进行配准,并采用平均位移和互信息对形变检测和校正的结果进行定量评价。结果:通过将术前高分辨率、高对比度的三维MRI图像和术中超声图像结合,可有效反映腹部手术中软组织器官的形变。结论:初步实验结果表明,提出的改进HAMMER算法用于软组织形变检测和校正的可行性。     

新工科和新医科背景下医学大数据与人工智能课程体系建设研究

阐述了医学大数据与人工智能课程开设的背景及新工科和新医科背景下该课程建设中存在的问题,从课程建设目标、课程内容、教学方法、质量评价4个方面介绍了医学大数据与人工智能课程体系的建设情况,分析了该课程的教学效果,指出了该课程应围绕医学实际、医院信息化、人工智能等相关内容展开,为医学大数据与人工智能课程教学进一步改革提供了参考。