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  • 简介:图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像,遥感遥测,计算机视觉等领域有着广泛的应用。基于边缘提取和利用Fourier变换和Mellin变换,本文提出了估计医学图像之间的配参数的新方法。文中的计算机模拟结果表明,这种方法非常适合多模态医学影像处理。

  • 标签: 配准 FOURIER变换 Mellin变换 边缘提取
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  • 简介:本文提出一种新的基于轮廓提取和最大互信息理论的医学图像配的算法。该算法克服了在配过程中存在鲁棒性因素、出现误配情况及互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,提高了原有算法的性能,可较准确地完成图像配任务。本文并对提出的配算法进行了Matlab仿真实验,对仿真结果进行分析。

  • 标签: 医学图像配准 边缘检测 最大互信息
  • 简介:摘要目的分析和观察图像引导放疗过程中图像配技术的应用及效果。方法选择本院2015年3月~2017年4月需进行图像引导进行放射治疗的30例肿瘤患者为观察对象,观察患者放疗过程中以图像配技术为重点的应用操作方法。结果30例患者共扫描240次,其中有1例患者因扫描过程中头脚的误差达到5.3cm,左右、头脚以及前后三个方向上低于3mm的误差发生率分别为56.3%、47.2%、43.4%。结论肿瘤患者在图像引导放疗过程中,应用图像配技术能够在一定程度上提升临床放疗的精度,从而提升患者放射治疗的效果以及安全性,值得在临床中推广应用。

  • 标签: 图像引导 放疗 图像配准技术 应用
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  • 简介:反社会性人格及其矫正郭一现实生活中,我们常可遇到这样的人:仪表堂堂,善于交际,做事显得很有信心,具有魁力,第一印象不错。但是,随着深入交往,我们会逐渐发现这些表象背后还隐藏着他们的另一种人格,诸如自私、无情、不负责任、易于冲动、无罪恶感且不能从受罚中...

  • 标签: 反社会性人格 心理治疗 变态人格 不良个性 玩弄女性 病态人格
  • 简介:摘要本文将重点对于军校学员的健康人格进行全方位的分析,找到当前军校学员不健康人格的具体表现,并且深层次分析军校学员不健康人格产生的原因,最终提出培养军校学员健康人格的策略。

  • 标签: 军校学员 健康人格 培养策略
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  • 简介:摘要本文介绍了一个赖性人格障碍的动力性心理治疗的临床案例.介绍了患者的临床特点、成长经历和家庭情况,以及这些特点在临床中的呈现、对心理特征的影响以及在心理治疗过程中的理解和处理.同时也介绍了依赖型人格障碍患者在治疗过程中的特点,治疗的初始阶段、治疗的困境、结束阶段等不同时期的特征.治疗师在整个治疗过程中对患者的理解和对治疗的思考,以及这些工作对治疗的促进,强调了动力性心理治疗对依赖型人格障碍患者的帮助.关键词依赖型人格障碍;动力性心理治疗中图分类号R395文献标识码B文章编号1008-6315(2015)12-1445-02

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  • 简介:提出了一种基于图像配的自动目标识别算法,图像配算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。

  • 标签: 自动目标识别 图像配准 归一化互信息 模糊自适应PSO
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  • 简介:目的探讨不同结构家庭环境下儿童人格发展及其影响因素。方法采用分层随机整群抽样法,应用家庭环境表对2773例3a~16a的儿童家长进行测查;应用儿童艾森克人格问卷对2425例小学四年级~初中三年级学生进行测查。结果单亲家庭的亲密度、成功性、道德宗教观因子分低于核心家庭与主干家庭(P〈0.01),而矛盾性得分高于主干家庭(P〈0.01);核心家庭的情感表达、矛盾性得分高于主干家庭(P〈0.01)。结论主干家庭和核心家庭的儿童人格优于单亲家庭,主干家庭优于核心家庭;良好的家庭环境有利于培养儿童人格特征向健康方向发展。

  • 标签: 家庭结构 家庭环境 儿童人格 个性特征
  • 简介:人类的视觉系统对资源加工的有限性要求必须对要加工的信息进行选择和取舍。通过注意选择,对与任务、目的相关的信息进行比较、抑制、整合,排除无关信息的干扰,以简洁、灵活的方式实现特定的目标。在某些情况下,人类可以自动加工某些具有情绪色彩的刺激,如具有威胁性的情绪信息会最先进入人的加工系统,但这并不意味着对情绪信息的加工可以不受注意控制,人们通过注意选择要加工的信息,不同情绪对注意的影响和注意带情绪色彩的信息的偏向性直接影响进一步认知。

  • 标签: 人格特质 注意偏向 情绪信息 情绪刺激 情绪加工 注意资源
  • 简介:【摘要】 目的 分析基于深度学习的脊柱手术术中导航配技术效果。方法 纳入2023年1月~2023年12月兴国县人民医院脊柱外科的300例脊柱手术患者,搜集患者术前CT,X线资料,提出一种全新的不借助标记物等外在信息的多模态图像自动配算法,基于卷积神经网络深度学习等技术、数字影像重建技术等,实现手术的智能导航系统,以传统的手术规划操作作为对照组。分析配精度情况。结果 与对照组相比,应用基于深度学习的脊柱手术术中导航配技术,归一化互相关(NCC)指标水平提高0.1742,归一化互信息(NMI)指标水平提高0.2773,平均绝对误差(MAE)水平降低0.0833。结论 基于深度学习的脊柱手术术中导航配技术的应用效果显著。

  • 标签: 深度学习 脊柱手术 导航配准技术