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牙本质各向异性光扩散属性: 2013年; 以牙本质为研究对象,提出一种各向异性生物组织光学散射特性的求解方法。从能量传输角度,引入扩散张量描述扩散方程,理论推导并结合各向同性立方体组织模型的光扩散规律,提出利用点光源入射规则切片产生的前向散射光能量分布的等高线椭圆长短轴之比来表示各向异性介质扩散张量的方法。实验测试了直径10μm的点光源从两方向入射牙本质正方体切片前向散射光的能量分布图像,通过数据处理与分析,获得牙本质样本的扩散张量分量比值为Dyy…Dzz…Dxx=7.49…1.3…1。最后,利用有限元数值方法求解正交各向异性扩散方程,获得前向散射光的能量分布,并与实验结果相对比,验证了结果的正确性。研究结果有助于加深对牙本质光学散射属性的了解,对基于光散射理论早期诊断龋病具有借鉴意义。; 陈庆光徐英朱海华林斌陈晖; 关键词：散射牙本质各向异性扩散张量

基于改进Marching Cubes算法的乳腺MRI肿块三维重建被引量：5: 2013年; 核磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是目前乳腺癌肿块诊断的常用辅助手段,对图像的正确解析是关键,针对传统MC(Marching Cubes)面绘制算法应用于乳腺MRI图像的不足,提出了改进方法。首先利用乳腺MRI序列图相邻帧间图像灰度分布的相似,肿块组织形状相近等相关性,在RSF(Region-Scalable Fitting)模型的基础上利用初始轮廓迭代的方法提取肿块区域。接着将多组参数下获得的结果,依据每一帧与其前后帧的重叠面积越大越好作为条件进行筛选,使提取的等值面最优化。最后采用基于加权二次误差度量的三角形折叠方法,对面绘制产生的大量三角网格进行了简化。将所提出的改进方法应用于30例乳腺MRI序列图,实验结果表明,对于乳腺MRI肿块的三维重建在精度和绘制速度上都比使用传统MC算法有很大提高。; 朱益苗徐伟栋厉力华刘伟徐平张娟; 关键词：帧间相关性三角网格简化

基于聚类分析和半监督学习的蛋白质质谱数据分类被引量：2: 2014年; 目的针对高维冗余的SELDI蛋白质质谱数据,提出一种基于聚类分析和半监督学习的数据分类方法。方法算法首先运用t-test对蛋白质质谱数据进行初步降维;然后将处理后的数据用聚类分析算法进行进一步降维;最后运用半监督学习算法传递标签,充分提取有标记样本和无标记样本的信息,从而进行分类。结果在公共卵巢癌数据集OC-WCX2b和公共前列腺癌数据集PC-H4上获得了99.15%和96.75%分类准确率。在浙江省肿瘤医院临床乳腺癌数据集BC-WCX2a上获得了95.18%的分类准确率和100%的敏感性。结论基于聚类分析的半监督学习方法能够有效利用未标记的质谱样本信息,与经典的监督学习算法相比,其分类性能更理想、实用性更好。; 祝磊曹凯敏游晓璐徐平应南娇; 关键词：蛋白质质谱聚类分析半监督学习特征提取

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浙江省自然科学基金(LY12F01005)