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一室模型药物吸收计算的概率论法
被引量：
1
1
作者
李进文
《中国临床药理学与治疗学》
CAS
CSCD
2012年第1期59-63,共5页
目的:从概率论角度为吸收动力学研究提供两种具体方法。方法:在一室模型时,药物分子从给药部位进入体循环和从体内消除的过程为相互独立的随机过程。将一次血管外给药后的总滞留时间(Th)视为在给药部位的滞留时间(Tf)与在体内的滞留时间...
目的:从概率论角度为吸收动力学研究提供两种具体方法。方法:在一室模型时,药物分子从给药部位进入体循环和从体内消除的过程为相互独立的随机过程。将一次血管外给药后的总滞留时间(Th)视为在给药部位的滞留时间(Tf)与在体内的滞留时间(Tg)之和,Tf与Tg相互独立,且Th、Tf及Tg均为非负连续型随机变量。根据卷积公式及一室模型特征,得到一室模型药物吸收计算的概率论方法:概率法(A法)与数值反卷积分法(B法)。结果:概率论方法所需条件与Wagner-Nelson(W-N)法一致。A法所求吸收分数的准确度与W-N法相同。在已知消除速率常数K的准确值时,B法所求吸收分数的准确度低于W-N法,但B法尚可推测出同一药物注射剂型在血管内快速给药后的概率密度函数及相关信息。在K估计值有误差(±10%)时,B法所求吸收分数的准确度略高于W-N法。结论:概率论方法可用于计算吸收分数及有关概率。
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关键词
药物动力学
一室模型
吸收动力学
概率论
概率
随机向量
卷积-反卷积
概率密度函数
分布函数
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职称材料
基于深度学习的脊柱CT图像分割
被引量：
13
2
作者
刘忠利
陈光
+1 位作者
单志勇
蒋学芹
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第10期200-204,273,共6页
脊柱CT图像具有组织对比度低,脊柱边界形态不规则,图像中存在噪声等问题。传统分割算法常需人工干预或引进先验信息,分割效率较低,不能很好地满足临床实时性需求。针对以上问题,将深度学习算法应用于脊柱图像分割,提出基于卷积-反卷积...
脊柱CT图像具有组织对比度低,脊柱边界形态不规则,图像中存在噪声等问题。传统分割算法常需人工干预或引进先验信息,分割效率较低,不能很好地满足临床实时性需求。针对以上问题,将深度学习算法应用于脊柱图像分割,提出基于卷积-反卷积神经网络的脊柱CT图像全自动分割方法。在全卷积网络的基础上构建其对称的反卷积网络,卷积网络用于自动提取脊柱图像的深层次特征,反卷积网络将特征图循序渐进地恢复到原图像尺寸。在网络训练阶段,为了加快网络收敛速度、提高训练效率,采用预训练法和改进的随机梯度下降法来训练网络。利用训练好的模型,直接对输入图像每个像素所属类别的概率进行预测,达到分割目的。实验结果表明,运用该法分割脊柱CT图像所获得的准确度和实时性好,DSC指标约89. 63%。
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关键词
脊柱CT图像
深度学习
卷积-反卷积
网络
全自动分割
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职称材料
基于DeCNN的逆时偏移低频噪声压制方法
被引量：
4
3
作者
万晓杰
巩向博
+1 位作者
成桥
于明浩
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1593-1601,共9页
逆时偏移由于其高分辨率的成像效果而得到广泛应用。但双程波动方程波场延拓在互相关成像条件下会产生较强的低频噪声,影响成像质量。本文构建基于U-Net的卷积-反卷积神经网络(DeCNN)压制逆时偏移中的低频噪声。以含低频噪声的震源归一...
逆时偏移由于其高分辨率的成像效果而得到广泛应用。但双程波动方程波场延拓在互相关成像条件下会产生较强的低频噪声,影响成像质量。本文构建基于U-Net的卷积-反卷积神经网络(DeCNN)压制逆时偏移中的低频噪声。以含低频噪声的震源归一化成像结果作为训练数据,以Laplace滤波结果作为标签,基于数据驱动获得神经网络模型。模型试算和迁移学习对比结果表明,DeCNN有较好的去噪效果,相比于U-Net,其在迁移的SEG/EAGE标准盐丘模型和Marmousi模型上均有更好的噪声压制效果。与常规上下行波分离的低频噪声压制方法相比,DeCNN在训练完成后,将震源归一化成像结果输入网络中,可以在数秒内输出高分辨率成像结果,效率远高于常规波场分离低频噪声压制方法,并且在噪声压制效果方面具有一定优势。
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关键词
神经网络
卷积-反卷积
逆时偏移
低频噪声
滤波
波场分离
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职称材料
题名
一室模型药物吸收计算的概率论法
被引量：
1
1
作者
李进文
机构
兰州军区乌鲁木齐总医院药剂科
出处
《中国临床药理学与治疗学》
CAS
CSCD
2012年第1期59-63,共5页
文摘
目的:从概率论角度为吸收动力学研究提供两种具体方法。方法:在一室模型时,药物分子从给药部位进入体循环和从体内消除的过程为相互独立的随机过程。将一次血管外给药后的总滞留时间(Th)视为在给药部位的滞留时间(Tf)与在体内的滞留时间(Tg)之和,Tf与Tg相互独立,且Th、Tf及Tg均为非负连续型随机变量。根据卷积公式及一室模型特征,得到一室模型药物吸收计算的概率论方法:概率法(A法)与数值反卷积分法(B法)。结果:概率论方法所需条件与Wagner-Nelson(W-N)法一致。A法所求吸收分数的准确度与W-N法相同。在已知消除速率常数K的准确值时,B法所求吸收分数的准确度低于W-N法,但B法尚可推测出同一药物注射剂型在血管内快速给药后的概率密度函数及相关信息。在K估计值有误差(±10%)时,B法所求吸收分数的准确度略高于W-N法。结论:概率论方法可用于计算吸收分数及有关概率。
关键词
药物动力学
一室模型
吸收动力学
概率论
概率
随机向量
卷积-反卷积
概率密度函数
分布函数
Keywords
Pharmacokinetics
One
-
compart
-
mental model~ Absorption kinetics~ Probabilitytheory~ Random vector~ Numerical deconvolu
-
tion~ Exponential distribution~ Probability den
-
sity function
Distribution function
分类号
R969 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
基于深度学习的脊柱CT图像分割
被引量：
13
2
作者
刘忠利
陈光
单志勇
蒋学芹
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第10期200-204,273,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61671006)
文摘
脊柱CT图像具有组织对比度低,脊柱边界形态不规则,图像中存在噪声等问题。传统分割算法常需人工干预或引进先验信息,分割效率较低,不能很好地满足临床实时性需求。针对以上问题,将深度学习算法应用于脊柱图像分割,提出基于卷积-反卷积神经网络的脊柱CT图像全自动分割方法。在全卷积网络的基础上构建其对称的反卷积网络,卷积网络用于自动提取脊柱图像的深层次特征,反卷积网络将特征图循序渐进地恢复到原图像尺寸。在网络训练阶段,为了加快网络收敛速度、提高训练效率,采用预训练法和改进的随机梯度下降法来训练网络。利用训练好的模型,直接对输入图像每个像素所属类别的概率进行预测,达到分割目的。实验结果表明,运用该法分割脊柱CT图像所获得的准确度和实时性好,DSC指标约89. 63%。
关键词
脊柱CT图像
深度学习
卷积-反卷积
网络
全自动分割
Keywords
Spine CT image Deep learning
Convolution
-
deconvolution neural networks
Full
-
automatic segmentation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于DeCNN的逆时偏移低频噪声压制方法
被引量：
4
3
作者
万晓杰
巩向博
成桥
于明浩
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1593-1601,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42074151)
广西科技计划项目(桂科AB21196028)。
文摘
逆时偏移由于其高分辨率的成像效果而得到广泛应用。但双程波动方程波场延拓在互相关成像条件下会产生较强的低频噪声,影响成像质量。本文构建基于U-Net的卷积-反卷积神经网络(DeCNN)压制逆时偏移中的低频噪声。以含低频噪声的震源归一化成像结果作为训练数据,以Laplace滤波结果作为标签,基于数据驱动获得神经网络模型。模型试算和迁移学习对比结果表明,DeCNN有较好的去噪效果,相比于U-Net,其在迁移的SEG/EAGE标准盐丘模型和Marmousi模型上均有更好的噪声压制效果。与常规上下行波分离的低频噪声压制方法相比,DeCNN在训练完成后,将震源归一化成像结果输入网络中,可以在数秒内输出高分辨率成像结果,效率远高于常规波场分离低频噪声压制方法,并且在噪声压制效果方面具有一定优势。
关键词
神经网络
卷积-反卷积
逆时偏移
低频噪声
滤波
波场分离
Keywords
neural networks
convolution
-
deconvolution
reverse
-
time migration
low
-
frequency noise
filtering
wavefield decomposition
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一室模型药物吸收计算的概率论法
李进文
《中国临床药理学与治疗学》
CAS
CSCD
2012
1
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职称材料
2
基于深度学习的脊柱CT图像分割
刘忠利
陈光
单志勇
蒋学芹
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DeCNN的逆时偏移低频噪声压制方法
万晓杰
巩向博
成桥
于明浩
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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