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目的:探讨利用CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值。方法:回顾性纳入自2016年1月至2020年1月在安徽医科大学第三附属医院就诊的经病理证实的64例膀胱肿瘤患者的病例资料,其中良性病变32例,恶性病变32例。所有患者均行CT三期动态增强扫描,选择其平扫与动脉期图像来进行研究。使用MaZda纹理分析软件对扫描图像上的膀胱病变进行纹理特征的提取,再用费希尔参数(Fisher)法、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)及相关信息测度法(MI)分别筛选出鉴别膀胱良恶性病灶的10个最佳纹理参数,使用Mazda的B11工具的主成分分析法(PCA)、线性判别分析法(LDA)和非线性判别分析法(NDA)对选取的最佳纹理特征进行分析,计算出其鉴别膀胱良恶性肿瘤的最小误判率(R),对最小误判率所对应的最佳纹理参数进行ROC检验,筛选出最有辅助鉴别意义的可量化参数来对膀胱良恶性肿瘤进行鉴别诊断。结果:基于CT平扫时以MI+NDA组合的误判率最低(1.56%),所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1(高高频小波系数转换s-1)、Horzl_Fraction (水平游程图像分数)、Horzl_ShrtREmp (水平短游程补偿)、Sigma (参数σ)、Variance (方差),对应的AUC值分别为0.932、0.897、0.902、0.935和0.849,P值均小于0.01,联合这五项指标综合分析的AUC值为0.985,特异度96.87%,敏感度96.87%。在动脉期以POE+ACC+NDA组合的误判率最低(1.56%),所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1(高高频小波系数转换s-1)、WavEnHH_s-2(高高频小波系数转换s-2)、135dr_ShrtREmp (短游程补偿135方向)、GrVariance (绝对梯度方差),对应的AUC值分别为0.916、0.711、0.797和0.793,P值均小于0.01,联合这四项指标综合分析的AUC值为0.916,特异度84.37%,敏感度81.25%。联合平扫+动脉期所有最佳纹理参数综合分析的AUC值为0.997,特异度93.75%,敏感度100%。结论:利用CT平扫与动脉期图像纹理分析对膀胱乳头状瘤和膀胱癌的鉴别具有一定的应用价值。 相似文献
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为了更全面地分析筋土界面相互作用特性,改制了一台可视加筋土界面特性宏细观分析的试验仪器,可开展不同土工合成材料与填料的直剪和拉拔试验;该仪器改进了试验箱的尺寸,可方便两种试验的对比分析,增加了图像摄录系统,可进行试验过程的细观分析。使用新研制仪器分别进行了土工合成材料(土工格栅和土工布)加筋尾矿砂的直剪和拉拔试验,试验结果表明:两种试验条件下,土工格栅与尾矿的界面参数(似黏聚力和似摩擦角)及似摩擦系数均比土工布与尾矿的界面参数和似摩擦系数大;直剪试验下筋材网孔的有无对筋-尾矿界面参数均有较大影响,拉拔试验下筋材网孔有无对筋-尾矿界面参数似黏聚力的影响较为显著,对似摩擦角的影响较小。随着宏观变量法向应力的增加,细观参数孔隙率减小,平均接触数增加,反映在宏观上的现象就是填料颗粒被压密,筋材需要克服的阻力增大。该试验仪器能够较好地分析筋土界面宏细观特性,获得关键技术指标以用于加筋结构的设计。 相似文献
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16.
模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。 相似文献
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高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。 相似文献
18.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
19.
针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率. 相似文献
20.
为满足油田中后期精细开发及后续调整挖潜的需要,亟需进行更精细的储量研究,其中最重要的一环就是纵向细分计算单元.对于多层构造油藏,纵向细分主要根据油层组内隔夹层分布特征、小层物性特征,细分到以小层或者分布特征和物性相近且纵向上连续分布的小层组合为计算单元.根据纵向细分计算单元前后储量参数选值的理论推导,结合储层的沉积展布特征,认为含油面积范围内无储层尖灭时,仅平面油层厚度差异较大的油藏平均有效厚度变小.含油面积范围内储层尖灭时,正常三角洲沉积储层的油藏各参数一般都变小;而辫状河三角洲沉积储层的油藏一般平均有效厚度变小,平均有效孔隙度和平均含油饱和度变大.这一结论可以有效指导储量评估过程中纵向细分计算单元方案划分,为同类油田的精细储量研究提供技术支撑. 相似文献