【摘 要】
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在疾病诊断、手术引导及放射性治疗等图像辅助诊疗场景中,将不同时间、不同模态或不同设备的图像通过合理的空间变换进行配准是必要的处理流程之一。随着深度学习的快速发展,基于深度学习的医学图像配准研究以其耗时短、精度高的优势吸引了研究者的广泛关注。本文全面整理了2015—2019年深度医学图像配准方向的论文,系统地分析了深度医学图像配准领域的最新研究进展,展现了深度配准算法研究从迭代优化到一步预测、从有监
【机 构】
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清华大学深圳国际研究生院,深圳 518055;清华大学深圳国际研究生院,深圳 518055;哈佛医学院,美国波士顿 02115;哈佛医学院,美国波士顿 02115
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在疾病诊断、手术引导及放射性治疗等图像辅助诊疗场景中,将不同时间、不同模态或不同设备的图像通过合理的空间变换进行配准是必要的处理流程之一。随着深度学习的快速发展,基于深度学习的医学图像配准研究以其耗时短、精度高的优势吸引了研究者的广泛关注。本文全面整理了2015—2019年深度医学图像配准方向的论文,系统地分析了深度医学图像配准领域的最新研究进展,展现了深度配准算法研究从迭代优化到一步预测、从有监督学习到无监督学习的总体发展趋势。具体来说,本文在界定深度医学图像配准问题和介绍配准研究分类方法的基础上
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本试验优化了物性测试仪测定压缩干粮硬度的方法与条件。在对支撑架间距、测试前速度、测试速度、触发力、测试距离等影响压缩干粮硬度测试结果的因素进行单因素实验的基础上,采用响应面法,通过建立数学模型对优化主要参数,获得最佳测试条件为:支撑架间距50 mm、测试前速度1.03 mm/s、测试速度1.27 mm/s、触发力70.7 g。在此条件下做验证试验,得到样品最大弯折力的离散度为3.949,与理论预测值相对误差仅3.5%。本文建立的测试方法与条件明显提高了压缩干粮硬度测试结果的准确性和重现性。
以乳液为模板,利用层层自组装制备海藻酸钠/壳聚糖气凝胶对酸面团来源的植物乳杆菌T17进行包埋。结果表明:海藻酸钠/壳聚糖(ALC)和乳液模板海藻酸钠/壳聚糖气凝胶(EAC)对植物乳杆菌T17的有效载量分别为1.19×107CFU/g和5.57×107CFU/g。红外光谱分析表明,海藻酸钠与壳聚糖之间通过静电相互作用实现层层吸附,而以乳液为模板的气凝胶中乳清分离蛋白与海藻酸钠间发生较强的静电相互作用,使得颗粒具有更紧密的结构。扫描电镜观察发现,以乳液为模板的气凝胶
从红茶菌中筛选优良乳酸菌,为制备功能性红茶菌饮料提供优质安全菌株。从红茶菌中分离出27株乳酸菌,筛选出3株产酸且降解亚硝酸盐的优良乳酸菌,鉴定为植物乳杆菌和干酪乳杆菌。研究这3株乳酸菌的发酵特性、耐胃肠道性和黏附性能,并进行安全性评价。结果表明:3株乳酸菌产酸性能好,发酵至27 h,亚硝酸盐降解率大于93%;人工胃液消化3 h后存活率大于39%,人工肠液消化6 h后存活率大于50%;黏附性能方面存在一定差异,HCR-8和HCR-20对二甲苯表面疏水性大于50%,自凝聚性HCR-8和HCR-20大于32%,
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