小肾癌MRI诊断与鉴别诊断的研究

目的：回顾性分析直径小于3cm的肾癌的MRI征象,寻找早期肾癌的特点,提高对早期肾细胞癌的认识。方法：分析总结手术病理证实的小肾癌8例,寻找小肾癌的MRI表现特征。结果：小肾癌主要表现为肾脏变形,局部皮质、髓质分界消失,病灶边缘可出现假包膜征。结论：直径小于3cm的小肾癌,病灶信号表现形式多样、复杂,动态增强扫描的表现与其血供有很大的相关性,假包膜的出现对于小肾癌有一定的诊断与鉴别诊断意义。     

CT诊断系统性红斑狼疮脑病19例分析

目的：了解CT在系统性红斑狼疮脑病（NPSLE）的诊断意义。方法：回顾性分析19例临床诊为系统性红斑狼疮脑病并均行常规及螺旋CT扫描的患者的临床资料及影像学资料。结果：19例中弥漫性病变11例．局灶性病变3例,单纯脑萎缩4例和正常1例。结论：CT可为NPSLE的早期发现、鉴别诊断和疗效评价提供参考．但在诊断时需结合临床资料。     

GRE序列在脊柱转移瘤中的诊断作用

目的:评价GRE序列诊断脊柱转移瘤的作用。方法:回顾50例经临床和病理证实的脊柱转移瘤MRI资料,对比分析FSET2和GRET2的MRI改变。结果:GRET2表现为高或高低混合信号110处(占97.3%),3处为低信号(占2.7%);FSET2表现为高信号或高低混合信号98处(占86.7%),等信号12处(占10.6%),低信号3处(占2.7%);GRET2对脊柱转移瘤骨髓异常、椎体及附件骨质破坏的检出率为100%,FSET2则为89.4%,两者比较差异有统计学意义(P<0.01)。结论:矢状位GRET2可作为脊柱转移瘤基本扫描序列的首选。     

超小氧化石墨烯-氧化铁纳米粒子复合材料的可控制备及磁共振成像研究

利用超小氧化石墨烯(UGO)作为载体,一步法合成水溶性的超顺磁性氧化铁纳米粒子(UGO-SPIO)。然后利用BSA修饰UGOSPIO,形成具有良好生理稳定性和生物相容性的磁性复合材料(UGO-SPIO@BSA)。普鲁士蓝染色试验及磁共振成像试验显示,UGOSPIO@BSA能很好的标记细胞,而且复合物具有良好的MR成像能力。     

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。     

基于红外热成像技术的玉米种子活力等级分类方法研究

针对传统玉米种子活力等级分类方法耗时长、环境要求严格、对种子产生损伤等问题,利用红外热成像技术结合SVM算法,建立了快速、无损、高效的玉米种子活力等级分类方法。首先采用人工老化的方法将1 200粒玉米种子分组分别老化0 h,72 h,144 h。利用不同老化时间玉米种子具有不同的生理特性,通过红外热成像仪采集温度胁迫后自然冷却的玉米种子红外热像图,提取温度值作为特征。随后对玉米种子进行标准萌发实验,根据实验结果,将玉米种子分为高活力,中活力和低活力3个活力等级。将温度值作为特征,活力等级作为标签分别建立K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)模型并进行训练,以模型分类准确率和训练时间作为评价指标,确定较佳模型,最终通过网格搜索对选择的模型参数进行优化。结果表明基于红外热成像技术结合支持向量机(SVM)建立的模型,训练集准确率达到了92.4%,测试集准确率为91%,训练用时0.12s。该模型经过优化后训练集准确率达到了97.1%,测试集准确率达到了96.5%。     

甜菜种子活力的测定——基于近红外高光谱技术

为保证田间甜菜种子的出苗率和生产潜力,需要在种植前对种子进行活力检测,挑选出活力高的甜菜种子进行推广种植。利用高温处理法对甜菜种子进行老化处理,再基于标准正态变换(SNV)、去趋势校正(DET)、Savitzky-Golay平滑处理(SG)、一阶差分(1D)和二阶差分(2D)5种近红外高光谱预处理方法,构建种子活力智能检测模型得出预测的种子发芽率,再利用老化处理后的甜菜种子进行发芽实验得出实际的发芽率。研究发现,甜菜种子经过一阶差分预处理建立的智能检测模型预测性能最好,其预测准确率达到91.92%。将未处理的甜菜种子的实际发芽率与一阶差分预处理法建立的智能模型预测结果进行对比,发现模型的预测准确率为88.2%。近红外高光谱技术是一种快速、无损的作物种子活力测定的新方法。     

迪北地区致密砂岩气藏测井评价新技术

迪北地区侏罗系阿合组属于致密裂缝性砂岩储层,沉积相类型以辫状三角洲平原为主,岩性复杂,粒度变化大,岩石骨架受多种矿物影响。利用元素俘获测井(ECS),结合常规测井资料分析岩性对储层有效性的影响,为评价储层孔隙度提供准确的骨架参数。同时,裂缝是改善该区储层渗透性的重要因素,裂缝的发育程度决定了储层的渗流能力,引入EARTH IMAGER新型油基钻井液成像测井仪,并利用岩心标定成像,有效解决了裂缝的识别问题。     

紫外成像在变电设备状态检修中的应用分析

<正>紫外成像技术在20世纪80年代正式进入实质性的应用阶段,但最初的应用仅局限于军事领域,直至20世纪末才开始过渡到民用,并逐渐在电气设备故障监测领域有了新的用途,应用此项技术能及时、准确地反映设备缺陷,为设备状态的准确评估提供参考和依据。1紫外成像在设备状态监测领域的应用原理若带电体的局部电场强度超过某临界值,周围的