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【中文期刊】 汤福南 汪缨 等 《中国医学装备》 2025年22卷9期 150-154页ISTIC
【摘要】 目的:为提高放射治疗计划射野剂量的伽玛通过率(GPR)计算的准确性,提出一种基于三次样条插值GPR计算方法.方法:建立基于三次样条插值GPR计算方法,以治疗计划系统(TPS)模拟存在不确定性与误差的虚拟剂量分布代替实测的照射剂量分布,采用基...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 李明爱 魏丽娜 《上海交通大学学报（英文版）》 2024年29卷6期 958-966页
【摘要】 Deep learning has been applied for motor imagery electroencephalogram(MI-EEG)classification in brain-computer system to ...
【关键词】 motor imagery；classification；convolutional neural network；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国神经再生研究（英文版）》 2013年23期 2155-2164页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Diffusion tensor imaging is a unique method to visualize white matter fibers three-dimensional y, non-invasively and in ...
【关键词】 neural regeneration；neuroimaging；diffusion tensor imaging；
- 概要：
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【中文期刊】 叶莎莎 王殊轶 等 《中国生物医学工程学报》 2014年33卷6期 758-763页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 本研究提出了一种客观评价腹腔镜训练过程的方案.利用Micron Tracker追踪被测试者右上肢肩、肘及腕部的运动轨迹,采用线性插值法,实现对轨迹的连续采集.通过对5名被测试者15组数据分析得知,在同一高度的操作平台下,纵向比较,单个被测试...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 武博 李文志 等 《北京生物医学工程》 2016年35卷6期 626-631页ISTIC
【摘要】 目的 磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是临床医学影像检查的重要手段,然而受限于检查时间,高客观质量的MRI图像难以获得,有效提高MRI图像分辨率成为研究热点.本文为高效地提高MRI图像分辨率,减少患...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 刘崎 王洪辉 等 《中国测试》 2017年43卷4期 68-73页
【摘要】 针对超声波测量技术存在难以准确捕捉回波前沿起点的问题,设计基于宽频带、高接收灵敏度的静电换能器的超声测温系统,配合脉冲高压偏置驱动电路,得到前沿明显且易捕捉的回波信号;设计石英玻璃超声波传递通道,采用阈值检测法和钳位电路设计防误触发回波处理...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 傅红普 邹北骥 《浙江大学学报（理学版）》 2017年44卷2期 134-138页
【摘要】 为描述对象的局部外观和形状,方向梯度直方图首先将图像划分成小区域(被称为cell),然后在其上累加像素梯度方向的一维直方图.在被称为block的较大区域(由数个相邻的cell组成)上连接cell的直方图,经归一化处理形成特征向量.为减弱由b...
- 概要：
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【中文期刊】 李雨成 周磊 等 《中国安全生产科学技术》 2016年12卷6期 20-24页
【摘要】 针对目前局部风机特性曲线很难得到或应用而导致局部通风研究受限问题，提出一种根据局部风机风量及风压范围近似求解风机特性曲线的方法。该方法采用一次线性插值函数代替风机特性曲线函数，结合风阻特性曲线得到风机工况。基于该方法可进行局部风机选型或预测...
- 概要：
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【中文期刊】 李健 李俊杰 等 《东北师大学报（自然科学版）》 2015年47卷4期 79-83页
【摘要】 利用Canny算法对腰椎间盘的核磁共振(MR)图像进行边缘检测,实现了计算机辅助治疗.针对MR图像由于人体结构复杂性导致的成像后的灰度不统一的问题,在Canny算法计算检测之前,引入二维线性插值函数,实现图像灰度的统一化,并使用均值滤波函数...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 邓小鸿 陈志刚 等 《中国图象图形学报》 2014年19卷4期 583-591页
【摘要】 目的 采用无损数字水印算法对医学图像进行篡改检测和恢复是一个重要的研究领域.针对现有方法在区域划分和块特征值选取上的不足,提出一种新的基于四叉树分解和线性加权插值技术的无损水印算法.方法 首先对原始的医学图像进行四叉树分解,得到非固定尺寸且...
- 概要：
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