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树图和单圈图的零强迫数的极值研究

树图和单圈图的零强迫数的极值研究

作者：涂东鑫闽南师范大学

学位级别：硕士

基于财务共享服务的海尔智家营运资金管理绩效研究

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基于财务共享服务的海尔智家营运资金管理绩效研究

作者：涂远鹏武汉纺织大学

学位级别：硕士

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脂滴特异性荧光探针的设计、合成及应用

脂滴特异性荧光探针的设计、合成及应用

作者：涂耀琛江西科技师范大学

学位级别：硕士

基于FPGA的线阵CCD高速小目标探测技术

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基于FPGA的线阵CCD高速小目标探测技术

作者：张登登西安工业大学

学位级别：硕士

立靶密集度作为评价武器系统性能的重要指标之一,在武器系统研制与生产试验中需要进行测试,CCD立靶技术凭借着其布设简单,并拥有高测量精度及出色的可靠性,在测试中得到了广泛的应用。传统的CCD立靶以计算机作为图像采集与处理中心,无... 详细信息

立靶密集度作为评价武器系统性能的重要指标之一,在武器系统研制与生产试验中需要进行测试,CCD立靶技术凭借着其布设简单,并拥有高测量精度及出色的可靠性,在测试中得到了广泛的应用。传统的CCD立靶以计算机作为图像采集与处理中心,无法实现图像的实时处理,不仅无法实现实时报靶,而且容易出现漏测,针对以上问题,本文研究基于FPGA的线阵CCD高速小目标探测技术。根据高速小目标探测系统中图像采集与处理的实时性要求,对图像采集处理方案进行分析,完成了基于FPGA的处理系统方案,选择Xilinx公司A7系列的FPGA作为主控芯片,并设计了相应的硬件电路;针对线阵CCD相机采用Camera Link接口协议进行数据传输,在接收端采用硬件电路的方式实现对所传输数据的解码;由于FPGA内部Block RAM(BRAM)资源有限,采用外部DDR3存储器来实现图像数据的实时存储;为了能够与远程控制终端进行通讯设计了以太网接口电路和通讯协议,采用RTL8211F芯片实现以太网接口的高速数据传输,并将识别出的运动目标像素坐标传输至上位机进行输出;对实时采集到的弹丸图像检测算法进行了研究,首先对图像进行预处理,接着在目标识别模块分别采用帧间差分法与背景差分法实现对高速运动目标图像的实时识别,在识别之后进行一系列的图像处理并对运动目标进行定位,提取出弹丸的像素坐标;应用硬件描述语言Verilog HDL设计实现了图像的实时采集与处理。对所设计功能进行了实验与仿真相结合的验证,应用数据量相同甚至更高的面阵相机进行了实际采集与处理实验,验证结果表明,所设计系统能够完成对分辨率为1024×768、采集速率为60FPS的面阵相机进行图像的实时采集和处理,其数据量超过CCD立靶中分辨率为1K,帧频为36KHz的线阵CCD的实时输出数据量,满足CCD立靶中图像实时采集与处理的使用要求。

关键词： CCD立靶 FPGA 图像处理帧间差分法背景差分法

红蓝光提高MRSA菌株感染后大鼠随意皮瓣存活率的研究

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红蓝光提高MRSA菌株感染后大鼠随意皮瓣存活率的研究

作者：涂怡倩安徽医科大学

学位级别：硕士

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社保基金持股股票的资产增长效应研究

社保基金持股股票的资产增长效应研究

作者：涂知非吉林大学

学位级别：硕士

术前预测临床ⅠA期非小细胞肺癌气腔播散的影像学研究

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术前预测临床ⅠA期非小细胞肺癌气腔播散的影像学研究

作者：吕登中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士

第一部分CT及临床特征预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散的价值【目的】探讨基于患者临床特征及肿瘤CT特征的列线图预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散(STAS)的价值。【资料与方法】回顾性收集2019年9月至2022年8月我院术后有病理评估STA... 详细信息

第一部分CT及临床特征预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散的价值【目的】探讨基于患者临床特征及肿瘤CT特征的列线图预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散(STAS)的价值。【资料与方法】回顾性收集2019年9月至2022年8月我院术后有病理评估STAS状态的临床IA期非小细胞肺癌,共纳入336例,按照7:3的比例随机划分为训练集(n=236)和内部验证集(n=100),收集外院69例作为外部验证集,依据病理报告的STAS情况分为阳性组和阴性组。记录患者年龄、性别、吸烟史、癌胚抗原水平等8项临床特征,定量测量及定性分析肿瘤20项CT特征,主要包括肿瘤最大径、实性成分最大径、实性成分占比,肿瘤密度类型、形态、边缘、边界、内部结构及邻近结构等。在训练集中,以单因素分析比较STAS阳性组与STAS阴性组间临床及CT特征的差异,将P0.05),校准曲线显示临床/CT模型预测概率值与真实情况具有较好的一致性。决策曲线显示临床/CT模型较临床模型、CT模型具有更好的临床应用价值。【结论】基于患者临床特征及肿瘤CT特征构建的列线图对预测临床IA期非小细胞肺癌STAS状态具有较高的诊断效能,有助于术前制定个性化治疗策略。第二部分影像组学特征预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散的价值【目的】探讨基于影像组学特征及临床/CT特征的列线图预测临床IA期非小细胞肺癌气腔播散(STAS)的价值。【资料与方法】回顾性收集2019年9月至2022年8月我院术后有病理评估STAS状态的临床IA期非小细胞肺癌,共纳入336例,按照7:3的比例随机划分为训练集(n=236)和内部验证集(n=100),收集外院69例作为外部验证集,依据病理报告的STAS情况分为阳性组和阴性组。记录患者年龄、性别、吸烟史、癌胚抗原水平等8项临床特征,定量测量及定性分析肿瘤20项CT特征。在训练集中,以单、多因素logistic回归分析筛选出STAS阳性组与STAS阴性组间最佳预测变量,构建临床/CT模型。基于单一瘤体、单一瘤周5mm、10mm、15mm、20mm范围及单一瘤体+不同瘤周范围的影像组学特征,分别构建GTV、PTV5、PTV10、PTV15、PTV20、GPTV5、GPTV10、GPTV15、GPTV20等9个影像组学模型,以最优组学模型的Radscore和临床/CT最佳预测变量构建综合模型、绘制列线图,在内部及外部验证集中评估模型的预测效能。采用ROC曲线评估模型的效能,De Long检验进行AUC值的比较,Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评价模型准确性及拟合优度,决策曲线评估模型的临床应用价值。【结果】多因素logistic回归分析筛选出的最佳预测变量包括性别、癌胚抗原、实性成分占比、肿瘤密度类型、远端带状征,其中肿瘤密度类型(OR=6.738,95%CI 3.107～15.18,P<0.001)、远端带状征(OR=5.141,95%CI 2.272～12.00,P<0.001)为预测STAS状态的独立危险因素。与其他组学模型相比,GPTV10影像组学模型预测效能最优,在训练集、内部及外部验证集中的AUC值分别为0.887、0.8

关键词：非小细胞肺癌气腔播散计算机体层成像列线图非小细胞肺癌气腔播散影像组学列线图