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A Practical Reconstruction Algorithm in 2D Industrial CT

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中国体视学与图像分析 2005年第3期 189-193页

作者： LI Hui 1,2, TIAN Jie 2, ZHANG ZhaoTian 3 (1. Department of Education Technology, Capital Normal University, Beijing, 100037, China 2. Medical Image Processing Group, Key Laboratory of Complex Systems and Intelligence Science, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, P.O.Box 2728, Beijing, 100080, China 3. Department of Information Science, National Natural Science Foundation of China, Beijing, 100085, China)

Computed tomography plays an important role in industrial non-destructive testing, medical applications, astronomy and many other fields to look inside the scanned object and to analysis its inner structures. A non-destructive testing software have been developed to efficiently detect inner flaws of space industrial components. As the core of our software, reconstruction algorithms including preprocess of raw data, re-arrange algorithm and filtered back-projection algorithms have been described in detail in this article. With real raw data from CASC of China, experimental results verified the applied reconstruction algorithm in our software. Furthermore, forward algorithms simulating generation of fan-beam raw data are also presented in this article.

关键词： Reconstruction algorithms industrial CT imaging data preprocess

Recent advances in the data analysis method of functional magnetic resonance imaging and its applications in neuroimaging

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Progress in Natural Science:Materials International 2006年第8期16卷 785-795页

作者： TIAN Jie, YANG Lei and HU Jin (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China) Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China Graduate School of Chinese Academy of Sciences Beijing 100039 China

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has opened a new area to explore the human brain. The fMRI can reveal the deep insights of spatial and temporal changes underlying a broad range of brain function, such as motor, vision, memory and emotion, all of which are helpful in the clinical investigation. In this paper, we introduce some recent-developed algorithms for fMRI signal detection such as model-driven method (general linear model, deconvolution model, non-linear model, etc. ) and data-driven method (principle component analysis, independent component analysis, self-organization mapping, clustered constrained non-negative matrix factorization, etc. ). We also propose several important applications of neuroimaging and point out their shortcomings and future perspectives.

关键词： fMR1 data analysis neuroimaging.

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编码悬浮微块片上多组分并行免疫检测的方法

生物物理学报 2011年第6期27卷 555-562页

作者：高鹏吴元庆徐超常津天津大学电子信息工程学院天津300072 天津大学材料学院纳米生物技术研究所天津300072

采用热压印光刻技术制备了一种多金属构成、带数字标识图形的悬浮微块,其中的镍层与金层可分别实现微块的磁控靶向与生物探针的联接。借助微块表面的数字微通孔标识符号,实现了微块的生物探针编码;用异硫氰酸荧光素荧光标记编码的悬浮微... 详细信息

采用热压印光刻技术制备了一种多金属构成、带数字标识图形的悬浮微块,其中的镍层与金层可分别实现微块的磁控靶向与生物探针的联接。借助微块表面的数字微通孔标识符号,实现了微块的生物探针编码;用异硫氰酸荧光素荧光标记编码的悬浮微块,通过悬浮微块的多组分并行免疫荧光检测,实现了微块的生物探针解码及生物分子的定量检测。这种编码的地址数取决于微块表面的微通孔数,理论上可以成千上万。因此,表面经过生物探针修饰的悬浮微块是建立生物分子编码库的理想途径,可作为基于高通量悬浮阵列技术的免疫分析平台。

关键词：生物探针编码悬浮微块多组分并行免疫检测

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功能磁共振成像与脑电的融合及其应用

软件学报 2006年第9期17卷 1867-1875页

作者：杨磊田捷胡瑾王小香潘晓红中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室医学影像研究室北京100080 北京师范大学心理学院认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

作为当今医学影像技术研究中的热点问题之一,多模态医学影像融合技术的研究及其研究成果,对认知科学的研究和临床治疗有着重要的意义.提出了一种基于独立分量分析(ICA)的fMRI受限等效偶极子模型(简称FC-ECD)来解决fMRI与EEG的融合问题.... 详细信息

作为当今医学影像技术研究中的热点问题之一,多模态医学影像融合技术的研究及其研究成果,对认知科学的研究和临床治疗有着重要的意义.提出了一种基于独立分量分析(ICA)的fMRI受限等效偶极子模型(简称FC-ECD)来解决fMRI与EEG的融合问题.方法首先利用ICA,剔除原始信号中的噪声,提取有效ERP成分(同时可以对偶极子的数量进行估计);然后基于理想4层头模型,利用fMRI激活点的空间信息作为限制条件,对提取出的ERP成分进行精确的定位,从而减少了计算量并取得了很好的效果;然后,通过仿真实验的结果验证了方法的正确性和有效性;最后,将其应用到了真实实验数据上,结果符合生理学事实.

关键词：多模态医学影像融合独立分量分析脑电功能磁共振 FC—ECD 情绪判断

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