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目的:探讨能谱CT对急性肺栓塞诊断及肺血流灌注变化评估的应用价值。方法:回顾性分析2017年11月至2019年7月43例怀疑急性肺栓塞的影像资料，所有疑似急性肺栓塞患者行能谱增强扫描，原始数据图像在工作站重建肺动脉血管图像及碘基物质图。观察并记录肺动脉栓子的位置、数目；分析碘基物质图中肺内血流灌注降低区的位置及数目，并测量肺内血流灌注降低区的碘基值及CT值，同时测量同层面或邻近层面正常肺实质的碘基值及CT值。混合能量图像与最佳单能量图像对栓子检出的数量比较采用卡方检验，血流灌注减低区与正常区域碘基值、CT值比较采用两样本秩和检验。结果:明确诊断肺动脉栓塞12例，采用混合能量图像观察发现栓子256个，其中中心型栓子（肺动脉主干、肺叶栓子）22个，外周型（肺段、肺亚段栓子）234个；完全闭塞型栓子58个，非完全闭塞型栓子198个。采用最佳单能量图像观察发现栓子273个，其中中心型栓子（肺动脉主干、肺叶栓子）22个，外周型（肺段、肺亚段栓子）251个；完全闭塞型栓子74个，非完全闭塞型栓子199个。最佳单能量图像在诊断外周型及完全闭塞型栓子较混合能量图像能增加检出数量，但两组比较差异无统计学意义（P>0.05）。肺内血流灌注减低区42处，血流灌注减低区（（2.70±1.81）100μg/mm3、（-829±45.94）HU）与正常区域肺野（（17.78±3.29）100μg/mm3、（-741±34.34）HU）碘基值、CT值比较，差异有统计学意（P<0.05）。结论:能谱CT对肺栓塞能进行定性和定位诊断，碘基物质图能够评价肺血流灌注变化，为评估肺栓塞病情提供信息。 相似文献
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为提高连续小波变换识别位场场源准确度,研究噪声对场源识别结果的影响和尺度因子优选方法问题。根据连续小波变换识别位场场源的基本原理,用该方法对不同噪声水平的合成数据进行场源识别,分析噪声对于场源识别结果的影响,研究小波变换的尺度因子对噪声压制的效果,讨论连续小波变换进行场源识别时尺度因子的选取方法。理论模型和实测资料场源识别结果表明,噪声会降低连续小波变换场源识别结果的准确度,笔者提出的尺度因子优选方法能有效压制噪声干扰,提高场源识别结果的准确度。 相似文献
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在重力异常分离中,频率域滤波分离方法是以全局数据频谱特征设计针对性的滤波器实现的.滤波器参数与空间位置无关,因此无法针对局部数据频谱特征动态调整滤波器参数.针对该局限性,在小波域滤波理论和优化滤波方法的基础上,本文研究提出了小波域优化位变滤波法,该方法具有空间变化滤波能力,在不同空间位置实现不同的滤波器特性,从而能实现局部数据频谱与全局数据频谱存在较大差异的重力异常分离问题.理论模型数据分离实验结果表明,在局部数据频谱与全局数据频谱差异较大的情况下,该方法相对于Butterworth滤波和优化滤波等方法具有优势.最后,用一个实例进行检验计算,体现了所提方法技术的效果和应用前景. 相似文献
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三江平原沼泽土微观特性试验研究 总被引：6，自引：1，他引：5
从微观形态、微结构特征、粒度分析、土颗粒间的排列方式、孔隙大小分布、有机质含量以及矿物成分等方面对三江平原的两种沼泽土和北京翠湖湿地土进行了一系列微观结构的对比试验.结果表明:沼泽白土和翠湖湿地土与一般软土性质相似,但沼泽黑土含水率、液性指数、孔隙比、孔隙数量、孔径和孔隙体积远远大于沼泽白土和翠湖湿地土,有机质含量最大,特性明显突出.研究成果有助于提高对沼泽土特性的认识,可为沼泽地陷落体救助和沼泽湿地保护和合理开发等工程建设提供参考. 相似文献
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从2014年第六次中国北极科学考察采集的海洋沉积物中,分离获得了具有抑制农作物病原真菌活性的菌株Pseudoalteromonas sp.2018。测定了该菌株对病原真菌的抑制范围和对黄瓜白粉病的大棚防治效果,并对该菌株代谢产物通过硅胶色谱、凝胶色谱及半制备HPLC等进行分离纯化,通过质谱(MS)、氢谱(1 H NMR)和碳谱(13 C NMR)等进行结构鉴定。研究结果表明,Pseudoalteromonas sp.2018菌株对辣椒疫霉(Phytophthora capsici)、褐孢霉(Fulvia fulva)、链格孢(Alternaria alternata)、黄瓜专化型尖孢镰孢(Fusarium oxysporum f.sp.cucumerinum)、番茄专化型尖孢镰孢(Fusarium oxysporumf.sp.lycopersici)和细极链格孢(Alternaria tenuissima)等具有抑制作用,对大棚黄瓜白粉病的防治效果达66.7%;研究分离获得了环(脯-酪)二肽、环(脯-异亮)二肽、环(脯-亮)二肽和环(脯-苯丙)二肽,其中环(脯-酪)二肽和环(脯-亮)二肽对测试病原真菌的最小抑制浓度为125~500μg/mL。该研究为极地微生物农用资源的开发利用提供理论参考。 相似文献
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针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。 相似文献
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