【摘 要】
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在面向精准医疗的分子影像领域,荧光分子断层成像(FMT)是当前的研究热点之一。由于FMT逆问题严重的病态性,背景荧光噪声会对重建结果产生严重的负面影响。在深入研究基于有限元的FMT重建方法的基础上,提出利用低秩矩阵填充技术克服背景荧光的方法。该方法将不同激发节点形成的外表面观测组成一个有元素缺失的观测矩阵,利用低秩矩阵填充算法恢复该矩阵的缺失元素,同时抑制观测矩阵含有的背景荧光噪声。利用去噪后的观
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在面向精准医疗的分子影像领域,荧光分子断层成像(FMT)是当前的研究热点之一。由于FMT逆问题严重的病态性,背景荧光噪声会对重建结果产生严重的负面影响。在深入研究基于有限元的FMT重建方法的基础上,提出利用低秩矩阵填充技术克服背景荧光的方法。该方法将不同激发节点形成的外表面观测组成一个有元素缺失的观测矩阵,利用低秩矩阵填充算法恢复该矩阵的缺失元素,同时抑制观测矩阵含有的背景荧光噪声。利用去噪后的观测矩阵建立了新的FMT逆问题模型,并利用其对荧光目标进行重建。单荧光和双荧光目标重建实验表明:基于去噪后
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本研究的主要目的是基于该区域现有的实时宽频带台站,研究地震预警系统(earthquake early warning system,EEWS)对潜在破坏性地震发出警告的可行性。研究区位于伊比利亚半岛(Iberian Peninsula)西南部的圣维森特角(Cape San Vicente,SV)和加的斯湾(Gulf of Cádiz,GC)。该区域历史地震有1755年里斯本(Lisbon)M_w8
2017年9月8日,墨西哥(15.05°N,93.90°W)发生M_S8.2地震,为研究该地区构造应力场,利用Global CMT提供的震源机制解数据,反演得到该地震震源区不同深度的应力场特征。结果表明:0~70km深度,最大主压应力S1方位由西向东从近NS向逐渐转为NNE-SSW向;70~200km深度,最大主压应力方位为NE-SW向,一致性较好;200~300km深度,最大主压应力方位呈近NS
在大地震发生后的几个星期至几个月内,周围地区经常会遭受强大余震的破坏,这些余震可能使已经遭受破坏的社区瘫痪,并严重阻碍灾后恢复工作。虽然科学家们已经发现了一些经验性规律,如Bth定律和Ohmori定律,并利用其来描述余震的可能大小和时间,但预测其位置的方法仍难以掌握。在谷歌研究人员的建议下,美国哈佛大学地球与行星科学系的Brendan Meade教授及在其实验室工作的博士后Phoebe DeVri
契伦科夫荧光的宽谱特性带来的组织光学特性差异导致传统的光传输模型的简化球谐函数近似和扩散方程无法兼顾准确度和效率,为了解决该问题,采用基于自适应混合简化球谐波近似-扩散方程的光传输模型作为多光谱契伦科夫荧光断层成像的前向模型.该模型利用组织光学特性参数自适应地选择合适的方程描述光在生物组织中的传输,充分发挥传统光传输模型各自的优势,以提供准确性和效率之间的平衡.通过简单规则几何实验和数字鼠实验验证
由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫
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通过分析临床医学图像中光学相干断层成像(OCT)的相干斑噪声模型,提出了一种基于局部分组主成分分析的光学相干断层图像降斑算法。根据相干图像的统计特征,利用同态滤波将乘性噪声转换为加性噪声;将训练集中待处理的像素及其邻域表示成子块向量,利用块相似性度量对子块进行分组,并用于主成分分析。为有效抑制相干图像中病灶的噪声干扰,将该算法执行两次。实验结果表明:所提算法在降斑的同时较好地保留了图像的细节信息,
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