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基于核方法的单球体系穆勒矩阵建模 被引量：1
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作者 荣繁壮 钱翔 彭诚 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2016年第5期479-482,501,共5页
偏振光检测方法是皮肤、心血管和癌症等早期检测的重要方法之一。了解偏振光在散射介质中的传播行为可以有效解释偏振光成像结果和发展新的偏振成像方法。因为生物组织的微观结构十分复杂,所以尚未有成熟的解析理论公式的描述。本文不... 偏振光检测方法是皮肤、心血管和癌症等早期检测的重要方法之一。了解偏振光在散射介质中的传播行为可以有效解释偏振光成像结果和发展新的偏振成像方法。因为生物组织的微观结构十分复杂,所以尚未有成熟的解析理论公式的描述。本文不再局限于光学理论的因果性,而是集中在各个光学变量之间的相关性上。从粒子半径等输入变量和穆勒矩阵各个元素的相关系数入手探究穆勒图像与散射介质物理参数之间的线性和非线性联系。借助蒙特卡罗模拟程序,使用线性回归方法和非线性的核方法对单球体系穆勒矩阵做回归分析。对比线性主元回归和线性偏最小二乘法的结果,核方法的预测精度较高。将现代机器学习方法引入偏振光学理论的研究之中,拓展了偏振光学理论的研究方法。 展开更多
关键词 偏振光 单球散射体系 穆勒矩阵 核方法 机器学习
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基于深度学习的负重位锥形束CT下肢骨骼自动分割及髋-膝-踝角测量的研究
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作者 李函宇 梁泽军 +5 位作者 何建容 荣繁壮 余晓成 夏春潮 李真林 唐静 《中国骨与关节杂志》 CAS 2024年第11期902-907,共6页
目的构建基于深度学习的负重位锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)下肢骨骼自动分割模型,实现三维髋-膝-踝(hip-knee-ankle,HKA)角度的自动测量,并比较膝关节炎患者二维与三维HKA角的差异。方法本研究纳入65例负重位CBCT全... 目的构建基于深度学习的负重位锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)下肢骨骼自动分割模型,实现三维髋-膝-踝(hip-knee-ankle,HKA)角度的自动测量,并比较膝关节炎患者二维与三维HKA角的差异。方法本研究纳入65例负重位CBCT全下肢三维图像,包括训练集(60例)和测试集(5例),分别用于下肢各骨骼自动分割的卷积神经网络(CNN)模型的构建和Dice系数精度评估。另外,纳入56例(112个下肢)膝关节炎患者分别进行双侧全下肢的二维数字化X射线(digital radiography,DR)和负重位CBCT扫描,DR图像用于手动测量二维HKA角,CBCT图像用于自动测量三维HKA角,通过配对t检验分析二维与三维HKA角的差异。结果在测试集中,自动分割模型对下肢各骨骼的分割Dice系数分别为:股骨0.950,髌骨0.928,胫骨0.946,腓骨0.947,距骨0.946,该分割模型的精度确保了三维HKA角测量的准确性。进一步分析显示,二维与三维HKA角存在显著差异[MD±SD:(-1.23±3.07),MAD±SD:(2.05±2.60),P<0.001]。结论二维与三维HKA角存在显著差异;且本研究构建的基于负重位CBCT图像的下肢骨骼自动分割模型具有较高的分割准确性,为下肢骨骼三维参数的自动测量提供了技术基础。 展开更多
关键词 锥形束计算机断层扫描 深度学习 负重位 膝骨关节炎 髋-膝-踝角
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