简介：摘要目的探讨应用深度学习图像重建（DLIR）算法对实验猪心肌动态CT灌注（CTP）图像质量的提升程度以及该算法对心肌血流量（MBF）计算的影响。方法麻醉状态下对5只家猪进行静息与负荷动态CTP扫描，扫描管电压均为100 kV，低剂量与高剂量管电流分别设置为150、300 mA。低剂量扫描数据图像重建采用传统滤波反投影（FBP）及DLIR 3种不同强度（低、中、高），高剂量扫描数据图像重建仅采用FBP。客观评价及主观评价（5分制）图像质量，客观评价包括图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）。采用线性回归对DLIR算法强度和图像质量的线性趋势进行检验。采用Shapiro-Wilk检验数据正态性，正态数据比较采用配对t检验，非正态数据比较采用Wilcoxon秩和检验。结果高剂量扫描方案与低剂量扫描方案平均有效辐射剂量分别为7.2、3.8 mSv，差异有统计学意义（t=282.50，P<0.001）。低剂量下获得的图像随着DLIR强度的升高图像噪声逐渐减低，图像SNR及CNR逐渐增高（F=60.10、35.87、41.41，P均<0.001）。低剂量下高强度DLIR图像与高剂量FBP图像的噪声分别为（31.7±3.1）、（38.2±1.2）HU，SNR分别为16.6±2.0、13.8±0.8，CNR分别为14.5±1.7、11.6±0.9，差异均有统计学意义（t值分别为5.70、4.15、5.68，P值均<0.05）。低剂量下高强度DLIR图像与高剂量FBP图像主观评分分别为（4.8±0.4）、（4.2±0.6）分，差异有统计学意义（Z=2.12，P<0.05）。低剂量下FBP图像与高强度DLIR图像计算MBF在静息状态下分别为（81.3±17.3）、（79.9±18.3）ml·100 ml-1·min-1，负荷状态下分别为（99.4±24.9）、（100.7±27.3）ml·100 ml-1·min-1，差异均无统计学意义（t值分别为1.10、0.89，P>0.05）。结论应用高强度DLIR算法有利于实现实验猪低剂量心肌动态CTP，可明显提升图像质量，同时对MBF计算无明显影响。

简介：摘要目的分析不同剂量计算算法和不同射野设置对肺癌容积旋转调强计划(VMAT)的剂量学差异，为临床计划设计提供参考。方法选择20例肺癌患者，分别设计4组VMAT计划：基于各向异性解析算法(AAA)的2野2弧(2F2A_AAA)、基于外照射光子剂量算法(AXB)射的2野2弧(2F2A_AXB)、基于蒙特卡罗算法(MC)的2野2弧(2F2A_MC)、基于MC算法的1野2弧(1F2A_MC)。分别对不同算法、不同射野设置的计划，在靶区覆盖、高量控制、剂量均匀性指数(HI)、适形性指数(CI)，以及危及器官(OARs)受照剂量进行评估。结果3组不同算法的2F2A计划靶区结果表明，2F2A_MC在PGTV的D1%和V95%(受到95%处方剂量所包绕的靶区相对体积)上均优于2F2A_AAA(D1%：t＝－2.44，P＝0.03；V95%：z＝－2.04，P＝0.04)和2F2A_AXB(D1%：t＝2.34, P＝0.03; z＝－3.21，P<0.01)。2F2A_AXB在PGTV的CI表现上优于2F2A_AAA(z＝－3.66，P<0.01)，与2F2A_MC相当。就危及器官而言，2F2A_AXB和2F2A_MC全肺的V5 Gy上分别较2F2A_AAA减少了0.68%(z＝－2.69，P＝0.01)和3.05%(z＝－3.52，P<0.01)。2F2A_AXB计划在全肺Dmean为1 776.44 cGy，均优于2F2A_MC(t＝2.67，P＝0.02)和2F2A_AAA(t＝8.62，P<0.01)。2F2A_AXB的Body_5 mm在V20 Gy相较于2F2A_AAA和2F2A_MC分别减少了1.45%(z＝－3.88，P<0.01)和2.01%(z＝－3.66, P<0.01)。而不同射野设置的两组计划结果表明，1F2A_MC在PTV1的CI和PTV2的HI上均优于2F2A_MC(CI: t＝2.61, P＝0.02; HI: z＝－2.20, P＝0.03)。1F2A_MC在全肺Dmean相对于2F2A_MC增加了26.29 cGy(t＝2.28，P＝0.04)。结论在进行肺癌VMAT计划设计时，MC算法适用于靶区优先，AXB算法适用于危及器官优先；而仅有MC算法的情况下，靶区优先时推荐选择1F2A，危及器官优先时推荐选择2F2A。

简介：摘要目的基于方剂树形分析算法分析《伤寒杂病论》中桂枝类方的组方规律。方法收集《伤寒杂病论》中桂枝类方，运用古今医案云平台的方剂树形分析算法对每一层的方剂进行共现计算，以获取桂枝类方的分层树形结构图。结果纳入方剂79首，药物96味，总用药频次529次，涉及7种功效。高频药物包括桂枝、炙甘草、生姜、大枣等。主要功效包括解表、温通经脉、温阳利水等。方剂树形结构图共分为7层，包含最大项为桂枝、炙甘草、生姜、大枣、芍药、麻黄、葛根，侧支药物有茯苓、白术、泽泻、干姜等。结论方剂树形分析算法可串联药物之间的相关性，展示方剂里高频共现药物间的联系，可用于经方的学习。

简介：提出一种基于Sobel算子和数学形态学相结合的改进算法,用于尿液试纸条图像的边缘检测。首先采用Sobel算子对预处理后的尿液试纸条进行边缘检测,得到粗略的边缘图像;然后采用双结构多尺度形态学算子精准检测。根据图像特点,使用形态学算子时,将膨胀运算和开运算进行加权求和,有效地克服了图像的双边缘现象;最后使用顶帽底帽联合运算以增强图像边缘。实验表明,本研究提出的改进算法信噪比可达到8.6471,边缘连续性指标可达到0.9212,实现了尿液试纸条图像边缘的准确定位和清晰成像。

简介：摘要目的根据HIV/AIDS的CD4+ T淋巴细胞计数（CD4）的变化规律，估计红河哈尼族彝族自治州（红河州）HIV新发感染者数，为评估当地的疫情流行趋势提供依据。方法利用红河州HIV/AIDS抗病毒治疗前CD4数据，建立CD4平方根与感染时间的消除模型，反向估计HIV感染者的感染时间，并利用直接概率法和寿命表法计算累计诊断率分布以及诊断延误权重，推算研究地区历年HIV新发感染者数。结果截至2018年12月31日，估计红河州HIV感染者数为35 977例，诊断发现率约为77.50%，其中2008-2018年HIV感染者数为23 792例，从2008年的2 602例逐年下降至2018年的1 480例，2007年及以前的新感染HIV人数为12 185例；其诊断延误权重从1年内的5.49下降至20年内的1.00，诊断率从1年的18.2%上升至20年的100.0%。结论红河州HIV新发感染者数呈逐年下降趋势，诊断发现率距"第一个90%"目标仍有差距，扩大检测及时发现隐藏的HIV感染者有助于降低HIV传播风险。

简介：针对医学图像处理和三维医学图像可视化,系统总结了目前边缘检测技术,归纳了各种边缘检测算法.

简介：摘要目的构建一个基于YOLO算法和ResNet网络的自动检测结直肠息肉的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network，DCNN)模型，并测试其功能。方法选取武汉大学人民医院消化内镜中心数据库2018年1月—2019年3月的肠镜图像及视频并分为3个数据集(数据集1、3、4)，另以公共数据集CVC-ClinicDB(由西班牙巴塞罗那医院提供的29个结肠镜检查视频中提取的612帧息肉图像组成)作为数据集2。数据集1(2018年1—11月的肠息肉图像3 700张，无息肉图像1 000张)用于DCNN模型构建、训练与验证；数据集2和数据集3(2019年1—3月的肠息肉图像320张，无息肉图像400张)用于DCNN模型在图像中的测试；数据集4(2018年12月肠镜视频15个，包含33个息肉)，用于DCNN模型在视频中的测试。主要观察DCNN模型检测肠息肉的敏感度、特异度、准确率和假阳性率。结果DCNN模型在数据集2中检测肠息肉的敏感度为93.19%(602/646)；在数据集3中检测肠息肉的准确率为95.00%(684/720)，敏感度为98.13%(314/320)，特异度为92.50%(370/400)，假阳性率为7.50%(30/400)；在数据集4中检测息肉逐息肉个数的敏感度为100.00%(33/33)，逐帧准确率为96.29%(133 840/138 998)，逐帧敏感度为90.24%(4 066/4 506)，逐帧特异度为96.49%(129 774/134 492)，逐帧假阳性率为3.51%(4 718/134 492)。结论构建的DCNN模型可用于自动检测结直肠息肉，在静止肠镜图像及肠镜视频中均具有较高的敏感度与特异度，且在视频中测试的假阳性率低，可用于帮助内镜医师检测结直肠息肉。

简介：摘要目的研发基于人工智能深度学习技术的全髋关节置换术（total hip arthroplasty，THA）髋臼假体型号算法并进行初步验证。方法回顾性分析2019年4月至2020年4月30例股骨头坏死患者资料，其中男15例，女15例；年龄（54.8±10.5）岁（范围33~72岁），左侧13髋，右侧17髋，均接受初次单侧THA。在完成髋关节图像手工标注的基础上，训练人工智能深度学习卷积神经网络对患者髋关节CT骨质进行分割，而后识别骨盆解剖标志位点，并对骨盆位置进行矫正并模拟安放髋臼杯，分别采用dice overlap coefficients（DOC）、平均误差等参数对上述步骤的精度进行评估，最终形成人工智能髋臼假体型号算法。并使用该算法与Orthoview二维术前规划软件分别对患者髋臼杯大小进行规划，将两组规划结果与已完成的实际手术结果进行比对，分别计算其符合率，从而回顾性验证本算法的规划效果。结果在算法方面，与其他经典分割网络相比，G-net网络可更精准的完成对股骨头坏死髋关节骨质的分割，DOC为92.51%±6.70%，且具有更好的鲁棒性（robustness），点识别网络平均误差为0.87个像素值。在临床应用效果方面，人工智能组完全符合率为96.7%（29/30），较Orthoview组的73.3%（22/30）高23.4%，差异有统计学意义（χ2=6.405，P=0.011）。结论深度学习技术可精准分割患者髋关节CT图像，识别髋关节特征点，人工智能THA髋臼杯放置算法与传统二维术前规划方式相比具有较高的准确性。此算法有望实现准确、快速的THA三维术前规划。

简介：

简介：摘要目的开发并验证一种基于相位线性度的多回波场图拟合算法，以提高定量磁化率分布图的图像质量。材料与方法提出了一种多回波场图拟合的改进算法，其通过场图线性拟合的残差来判断数据点相位的可靠性。采集15名健康被试的模图和相位图，分别采用常规算法和改进算法拟合得到场图，再经过场图解缠绕、背景场去除和磁化率反演等步骤获得磁化率分布图。选取黑质、红核、尾状核、苍白球和壳核作为感兴趣区，对比研究了两种算法得到的磁化率分布图上感兴趣区的噪声水平。结果采用改进的场图拟合算法后，定量磁化率图像质量得到明显提高，伪影得到明显抑制。双侧黑质、右侧红核等区域的噪声水平显著下降。结论该文提出的一种改进的定量磁化率成像多回波场图拟合算法可以提高磁化率分布图的图像质量。

简介：摘要：呼吸机在启动或大幅波动作用时，会有很大的偏差，这会导致在 PID （Proportion Integration Differentiation）运算过程中的积分积累，导致波形超调，从而对呼吸质量造成很大的影响。根据呼吸器的特点，对常用的 PID控制方法进行了详细的研究，并对其缺陷进行了分析，给出了改进方法。针对 PID控制中存在的问题，提出了一种新的 PID控制方法。仿真实验证明，与常规的 PID控制方法相比，该方法具有更好的速度、稳定性和精确性。

简介：摘要：本文选取了20位食道癌患者作为对象，研究DMPO与MCO优化算法在胸部肿瘤调强放射治疗计划中的差异性。通过计划系统中的设计参数、剂量信息等方面的质量能够实现对两种优化算法的综合对比。结果显示，两种优化算法的结果均能满足临床剂量要求。MCO的计划靶区各方面的适形指数差异不大，与DMPO相比稳定性更强，但是危机器官受量却明显小于后者。执行效率来看二者之间并没有明显差异，但MCO计划组明显小于DMPO计划组。

简介：目的：采用低频振幅（ALFF）方法评价急性一氧化碳中毒（ACMP）患者静息状态下脑功能活动。方法：运用功能磁共振技术（fMRI）观察ACMP患者脑血氧水平依赖信号（BOLD）的ALFF改变;采集12例ACMP患者及14例对照组的BOLD数据,运用ALFF算法分析获得每个被试者的统计图,用两独立样本t检验,以P〈0.05,t〉2.05为阈值,显示ACMP组相对于对照组的ALFF增高和减弱的区域。结果：与对照组比较,ACMP组在左侧舌回（-12,-90,-3）及右侧颞下回（57,-66,-15）ALFF值明显增高。结论：ACMP患者静息状态下表现出异常脑功能活动,这些异常活动可能与迟发型脑病（DE）的产生相关。

简介：摘要目的探讨投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像在缺血性脑卒中的诊断价值。方法选择我院缺血性脑卒中患者80例，将其均分为观察组、对照组各40例，于常规平扫基础之上对对照组行常规剂量灌注CT成像，而观察组行投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像，对两组rCBF、MMT、TTP和rCBV等指标进行对比分析。结果两组病灶中心rCBF、rCBV均明显低于缺血区（P<0.01），病灶中心MMT、TTP指标高于缺血区（P<0.01）；两组间相同部位rCBF、rCBV、MMT、TTP指标无明显差异（P>0.05）。结论通过投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像，既能对病灶处血流情况进行有效分析，还可明显降低辐射剂量，对缺血性脑卒中的临床诊断具有重要价值。

简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换

简介：本文提出了一种在双树复小波（Dual-TreeComplexWaveletTransform,DT-CWT）变换域下的融合策略,将小波域的方向对比度推广到复小波变换域,并将其与局部方差结合形成新的融合规则,实验结果表明该融合规则可以更好的突出融合图像的对比度信息,更有效的保留纹理和细节等局部特性。

简介：摘要近十年来，人工智能技术快速发展并逐渐由学术界走向产业界，其在医疗领域的应用也逐渐深入。受技术和伦理的局限，人工智能在医疗领域更多处于辅助决策的地位。抑郁症作为一种常见的精神障碍，其发病率在全球日益增长，如何利用以深度学习为代表的人工智能技术手段实现对抑郁症的筛查和诊断，促进抑郁症早发现和及时治疗，具有十分重要的意义。我们对近几年以人工智能为手段的抑郁症辅助诊断技术进行了文献调研和总结，主要从人脸表情、语音语调、文本语义、姿态行为及多模态数据融合5个方面入手，介绍人工智能在面向患者日常行为分析的抑郁症辅助诊断方面的研究进展。

简介：目的:在三维标准牙冠数据的基础上,实现调验的模拟过程.方法:对牙冠的咬合设计进行一定简化和假定,以势能场函数来模拟调(牙合)的数学表示,并得出相应的求解方程.结果:在Matlab环境下进行了实现,给出了调(牙合)的实际例子.结论:用数学公式来模拟描述牙冠设计的调(牙合),有一定理论意义.

简介：指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求，为满足这些要求，我们提出了面向指纹自动识别的指纹图象压缩的评价标准和基于小波变换的考虑特征点区域的指纹图像压缩算法。

简介：摘要目的探讨不同剂量算法对于肺癌立体定向放疗（SBRT）自动计划RapidPlan模型的建立和应用的影响。方法使用27例剂量计算算法为AAA（Anisotropic Analytical Algorithm）的历史病例计划作为训练集建立AAA模型，使用AXB（Acuros XB）算法重新计算该27例训练集后建立AXB模型；另选20例未参与建模、具有不同处方剂量的计划对模型进行测试。对两种模型训练集计划和验证集计划分别进行剂量学比较。结果（1）重新计算前后的建模病例比较提示，AAA计算的平均剂量体积直方图（DVH）靶区剂量覆盖更高，危及器官（OAR）剂量差异不明显；除肺的V5 Gy和V10 Gy（至少接受5 Gy和10 Gy的肺相对体积）、气管的最大剂量（Dmax）外，其他剂量学参数差异值均提示AXB算法计算的计划剂量总体低于AAA算法计算结果。计划靶区体积（PTV）的平均适形指数（CI）值差异高达13.98%，PTV_D95%（95%PTV体积对应的剂量）差异值为3.50%。（2）验证病例剂量学比较提示，对于靶区，除在高剂量区域AXB优化结果更高之外，其余区域没有较大差异。大多数OAR在用AXB模型和AAA模型优化后结果差异不明显，最大差异不超过5.64%。结论RapidPlan建模过程可不必对其训练集中采用不同算法设计的计划进行重新计算，也不建议在训练集中排除使用不同算法获得的历史计划，以保留模型的几何多样性和广泛代表性。