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一种普适的基于多尺度滤波和统计学混合模型的血管分割方法

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中国生物医学工程学报 2016年第5期35卷 519-525页

作者：陆培王磊李志成周寿军中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所广东深圳518055

血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键。多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来。基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合... 详细信息

血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键。多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来。基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合特定的图像直方图。为了克服上述问题,提出一种具有固定模型的普适的血管分割方法。首先,利用多尺度滤波算法进行图像预处理。其次,针对滤波增强后数据的直方图曲线,用由3个概率分布函数(1个高斯和2个指数)组成的混合模型进行拟合。期望最大化算法用于混合模型参数的估计。最后,通过最大后验概率分类算法将血管分离出来。为了验证上述方法的有效性,分别在仿真(phantom)数据、磁共振血管造影(MAR)数据和计算机断层血管造影(CTA)数据上进行实验测试。结果表明,所提出的方法在多套仿真数据上的分割误差低于0.3%,同时对于不同模态的血管图像具有很好的分割效果及较强的鲁棒性。

关键词：血管分割多尺度滤波混合模型多模态图像

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基于环阵超声的高精度微量移液平台

应用声学 2024年

作者：张扬黄友塔王彦张志强于妍妍邱维宝深圳大学医学部生物医学工程学院中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所南华大学电气工程学院

非接触式超声移液技术在药物开发、合成生物学、分子诊断等生物医学领域具有广阔的应用潜力。目前基于单阵元聚焦换能器的超声移液技术，因换能器制作工艺简单及能量大等优势得到了广泛的应用。然而基于单阵元换能器的超声移液方式因为... 详细信息

非接触式超声移液技术在药物开发、合成生物学、分子诊断等生物医学领域具有广阔的应用潜力。目前基于单阵元聚焦换能器的超声移液技术，因换能器制作工艺简单及能量大等优势得到了广泛的应用。然而基于单阵元换能器的超声移液方式因为换能器焦距固定需要机械移动换能器实现不同高度液体的转移，导致移液效率较低、通量低。环阵换能器可以采用电子聚焦的方式实现焦点在轴向上动态调节，能够克服单阵元换能器焦距固定的缺点，有望提高超声移液效率。因此，该文自主设计并制作了基于现场可编程门阵列(FPGA)的五通道高精度超声信号发射系统，采用定制的五阵元环阵超声换能器搭建了一套基于环阵超声的高精度超声移液平台。该移液平台可以实现超声焦点动态精准调节，并在不同焦距情况下实现纳升级液滴精准转移，可以有效提高超声移液效率和通量，具有重要的应用价值和前景。

关键词：电子聚焦环阵超声换能器 FPGA 超声移液

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应用于基因分析的最新SERS技术

化学进展 2010年第8期22卷 1641-1647页

作者：胡娟张春阳中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所深圳518055

表面增强拉曼散射(SERS)是一种基于拉曼散射原理识别生物及化学分子的分析方法。SERS具有灵敏度高、水干扰小、分辨率高、稳定性好等优点,广泛应用于生物分析和生物医学研究领域。近年来,SERS技术在基因分析领域得到迅速的发展,成为国... 详细信息

表面增强拉曼散射(SERS)是一种基于拉曼散射原理识别生物及化学分子的分析方法。SERS具有灵敏度高、水干扰小、分辨率高、稳定性好等优点,广泛应用于生物分析和生物医学研究领域。近年来,SERS技术在基因分析领域得到迅速的发展,成为国内外研究的热点。本文对应用于基因分析的一些最新SERS技术(包括基因的免标记检测和标记检测)进行较为全面的综述,着重介绍了免标记检测中基于金属纳米粒子和针尖增强拉曼散射的SERS技术,标记检测中基于拉曼活性物、PCR技术、分子信标、基底和标记物的SERS信号放大技术,并概括了基因多组分检测技术及SERS技术的应用前景。

关键词：表面增强拉曼散射(SERS) 基因分析标记物信号放大

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一种应用于胶囊机器人的高效全波整流芯片

微电子学 2013年第1期43卷 28-32+36页

作者：彭定坤王磊中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所

通过对全波整流电路的建模,分析了影响全波整流芯片效率的主要因素,在此基础上,设计了一种应用于胶囊机器人的高效全波整流电路。采用SMIC 0.18μm工艺进行流片,芯片面积为450×250(μm2),整流芯片工作于2.8MHz。测试结果表明,在驱动12m... 详细信息

通过对全波整流电路的建模,分析了影响全波整流芯片效率的主要因素,在此基础上,设计了一种应用于胶囊机器人的高效全波整流电路。采用SMIC 0.18μm工艺进行流片,芯片面积为450×250(μm2),整流芯片工作于2.8MHz。测试结果表明,在驱动12mA负载电流时,电压传输效率高达88%。

关键词： CMOS 胶囊机器人全波整流比较器控制开关

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一种新颖的超大时间常数积分器

固体电子学研究与进展 2012年第5期32卷 497-501,505页

作者：李海希王磊中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所广东深圳518055

介绍了一种时间常数高达31.83 s的全集成积分器。该积分器采用电流舵技术,具有调节范围广、线性失真小的优点。基于此积分器,本文设计出全集成0.005 Hz的高通滤波器,并通过SMIC 0.18μm工艺流片。测试结果表明,该高通滤波器的截止频率... 详细信息

介绍了一种时间常数高达31.83 s的全集成积分器。该积分器采用电流舵技术,具有调节范围广、线性失真小的优点。基于此积分器,本文设计出全集成0.005 Hz的高通滤波器,并通过SMIC 0.18μm工艺流片。测试结果表明,该高通滤波器的截止频率可以低至0.005 Hz,时间常数高达31.83 s,总谐波失真仅-80 dB,远低于其他类型的高通滤波器。

关键词：积分器高通滤波器超大时间常数总谐波失真电流舵

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光声计算层析成像中的皮肤智能去除方法

中国激光 2023年第21期50卷 134-142页

作者：袁怡鑫陈涛刘成波孟静曲阜师范大学计算机学院山东日照276826 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所广东深圳518055

光声计算层析成像(PACT)不需要外源性对比剂便可获取厘米级深度的光声图像。然而,来自皮肤的高强度光声信号遮盖了皮下深层组织信息,阻碍了感兴趣区域光声图像的正面显示和分析。因此,笔者提出了融合多尺度感知和残差连接的U型深度学习... 详细信息

光声计算层析成像(PACT)不需要外源性对比剂便可获取厘米级深度的光声图像。然而,来自皮肤的高强度光声信号遮盖了皮下深层组织信息,阻碍了感兴趣区域光声图像的正面显示和分析。因此,笔者提出了融合多尺度感知和残差连接的U型深度学习模型,并采用该模型实现了PACT光声图像中皮肤信号的智能分割。首先,提出以单类皮肤区域标注为基准标签图像的非像素级皮肤区域标注方法,该方法不需要像素级图像标注,能够显著降低数据处理的复杂度;然后,设计了皮肤完整性拟合和皮肤掩膜生成算法,并采用该算法实现了PACT图像中皮肤信号的自动去除。使用PACT成像实验获得的人体腿部外周血管光声图像验证了所提方法在皮肤组织高精度智能提取和去除方面的正确性和有效性。与现有的皮肤去除工作相比,本文所提皮肤去除算法对MAP图像的重建误差下降了50%~70%,峰值信噪比平均提升了约4.5 dB,为深层组织PACT图像的高清晰显示提供了一条有效途径。

关键词：生物光学光声成像皮肤分割深度学习外周血管成像

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人体内关穴及劳宫穴皮肤红外辐射特性研究

生物医学工程学杂志 2013年第3期30卷 481-485页

作者：汪震于文龙崔晗时华峰金雷中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所深圳518055 中国科学院健康信息学重点实验室深圳518055

为了解人体腧穴红外辐射的特性,本文利用红外傅里叶光谱仪对志愿者内关穴和劳宫穴皮肤的红外辐射光谱进行了连续探测。通过分析光谱数据发现:(1)人体穴位皮肤红外辐射谱的个体差异比较明显。(2)人体穴位皮肤的红外辐射能量随着时间变化... 详细信息

为了解人体腧穴红外辐射的特性,本文利用红外傅里叶光谱仪对志愿者内关穴和劳宫穴皮肤的红外辐射光谱进行了连续探测。通过分析光谱数据发现:(1)人体穴位皮肤红外辐射谱的个体差异比较明显。(2)人体穴位皮肤的红外辐射能量随着时间变化,并且在6.79～6.85μm和13.6～14.0μm两个波段的变化幅度明显大于其它波段。(3)虽然人体不同穴位皮肤的红外辐射变化幅度不同,但是在上述波段,它们的变化比率是一致的。这些结果表明人体穴位皮肤的特定波段红外辐射具有相同的生物学基础,其红外辐射的产生机制很可能是区别于其它热致辐射的组织代谢结果。

关键词：光谱分析皮肤红外辐射

基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

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物理学报 2016年第16期65卷 268-277页

作者：范虹韦文瑾朱艳春陕西师范大学计算机科学学院西安710062 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所深圳518055

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为... 详细信息

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF),通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像,从而增强分割目标;然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量,恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓,并使用DRLSE方法对重构图像进行分割.通过对仿真图像和临床MR图像分割验证,表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性,能有效实现对临床MR图像的分割.

关键词：磁共振图像距离正则化水平集二维集合经验模式分解固有模式函数

结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割

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电子学报 2019年第10期47卷 2149-2157页

作者：范虹张程程侯存存朱艳春姚若侠陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所广东深圳518055

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成... 详细信息

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成一定数量的超像素区域,根据事先设置的阈值搜索每个超像素的近邻,从而降低基于K近邻的密度峰值快速搜索聚类(KNN-DPC)算法寻找每个样本近邻的时间;最终,引入超像素区域的近邻信息度量样本密度,采用KNN-DPC算法的分配策略自适应聚类.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法能有效的实现乳腺MR图像的分割.

关键词：乳腺MR图像分割双树复小波变换双变量模型超像素分类密度峰值快速搜索聚类