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Visualization detection of slurry transportation pipeline based on electrical capacitance tomography in mining filling
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作者 QIN Xue-bin SHEN Yu-tong +4 位作者 LI Ming-qiao LIU Lang YANG Pei-jiao HU Jia-chen JI Chen-chen 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第11期3757-3766,共10页
In the long distance transportation of slurry filled for mining filling,there exist complex variation rules of pressure and flow velocity,pipe distribution location and other influencing factors.Electrical capacitance... In the long distance transportation of slurry filled for mining filling,there exist complex variation rules of pressure and flow velocity,pipe distribution location and other influencing factors.Electrical capacitance tomography(ECT)is a technique for visualizing two-phase flow in a pipe or closed container.In this paper,a visual detection method was proposed by image reconstruction of core,laminar,bubble and annular flow based on ECT technology,which reflects distribution of slurry in deep filling pipeline and measures the degree of blockage.There is an error between the measured and the real two-phase flow distribution due to two factors,which are immature image reconstruction algorithm of ECT and difference of flow patterns leading to degrees of error.In this paper,convolutional neural networks(CNN)is used to recognize flow patterns,and then the optimal image is calculated by the improved particle swarm optimization(PSO)algorithm with weights using simulated annealing strategy,and the fitness function is improved based on the results of the shallow neural network.Finally,the reconstructed binary image is further processed to obtain the position,size and direction of the blocked pipe.The realization of this method provides technical support for pipeline detection technology. 展开更多
关键词 image reconstruction electrical capacitance tomography convolutional neural networks blocked pipe
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基于低秩与全变分联合正则化的低剂量CT图像重建
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作者 刘宇 张鹏程 +5 位作者 张丽媛 刘祎 桂志国 张雪怡 朱陈一菲 汤豪威 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期978-987,共10页
针对全变分(TV)最小化方法在低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像重建中易导致的图像过平滑和块状效应等问题,提出一种基于低秩与TV联合正则化的LDCT图像重建方法,以提升LDCT重建图像的视觉质量。首先,建立一个基于低秩与TV联合正则化的图... 针对全变分(TV)最小化方法在低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像重建中易导致的图像过平滑和块状效应等问题,提出一种基于低秩与TV联合正则化的LDCT图像重建方法,以提升LDCT重建图像的视觉质量。首先,建立一个基于低秩与TV联合正则化的图像重建模型,从而从理论上获得更精确和自然的重建结果;其次,通过引入具有非局部自相似特性的低秩先验克服仅使用TV最小化方法存在的局限性;最后,采用Chambolle-Pock(CP)算法优化求解上述模型,以提高模型的求解效率,并保证模型能有效求解。在3种不同LDCT扫描条件下验证所提方法的有效性。在Mayo数据集上的实验结果表明,与PWLS-LDMM(Penalized Weighted Least-Squares based on Low-Dimensional Manifold)方法、NOWNUNM(NOnlocal Weighted NUclear Norm Minimization)方法和CP方法相比,在25%剂量下,所提方法的视觉信息保真度(VIF)分别提升了28.39%、8.30%和2.93%;在15%剂量下,所提方法的VIF分别提升了29.96%、13.83%和4.53%;在10%剂量下,所提方法的VIF分别提升了30.22%、17.10%和7.66%。可见,所提方法在消除噪声和条纹伪影的同时能保留更多的细节纹理信息,验证了所提方法具有较好的噪声伪影抑制能力。 展开更多
关键词 低剂量计算机断层扫描 Chambolle-Pock算法 低秩 全变分 图像重建
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基于磁共振Dixon图像利用深度学习方法重建头颅CT图像的对比研究
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作者 赵洪飞 董海鹏 +5 位作者 黄琼 曲源 刘克明 毋晓萌 尚雨蓉 陈锡平 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第4期428-432,438,共6页
目的基于颅脑磁共振Dixon多对比度图像,采用深度学习方法重建CT图像,并与原始CT图像比较评估重建效果。资料与方法回顾性收集2021年6—12月上海交通大学医学院附属瑞金医院77名健康志愿者头颅CT和MRI图像,使用U-Net神经网络进行训练,训... 目的基于颅脑磁共振Dixon多对比度图像,采用深度学习方法重建CT图像,并与原始CT图像比较评估重建效果。资料与方法回顾性收集2021年6—12月上海交通大学医学院附属瑞金医院77名健康志愿者头颅CT和MRI图像,使用U-Net神经网络进行训练,训练集62名,测试集15名,基于Dixon的4种对比图像及其不同组合共7种模型进行CT图像重建。采用平均绝对误差、均方误差、Pearson相关系数、颅骨区域戴斯相似性系数评估图像重建效果。结果7种Dixon图像组合模型训练重建CT图像与原始CT图像均呈较强相关性(R>0.75,P<0.05),采用4通道模型重建CT图像与真实CT值最相近[平均绝对误差为147.516±30.802,均方误差为(8.648±3.403)×104],相关系数最大(R为0.796±0.055),颅骨区域相似性系数最高(戴斯相似性系数为0.800±0.036)。结论通过Dixon图像进行深度学习训练可实现头颅CT图像重建,且Dixon 4种对比图像组合可提高CT图像重建效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 磁共振成像 体层摄影术 X线计算机 深度学习 头部 图像处理
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基于亚像素各向异性扩散的低剂量CT重建方法
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作者 唐诗洲 苏若兰 +3 位作者 李淑婷 赖珍珍 黄进红 牛善洲 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第1期162-169,共8页
目的提出一种基于亚像素各项异性扩散的低剂量CT重建方法。方法通过线性插值技术计算亚像素单元强度值及其二阶差分后,将计算得到的新的梯度信息引入到各项异性扩散过程中,并结合惩罚加权最小二乘模型对低剂量CT投影数据进行滤波,最后... 目的提出一种基于亚像素各项异性扩散的低剂量CT重建方法。方法通过线性插值技术计算亚像素单元强度值及其二阶差分后,将计算得到的新的梯度信息引入到各项异性扩散过程中,并结合惩罚加权最小二乘模型对低剂量CT投影数据进行滤波,最后使用滤波反投影算法将恢复后的投影数据重建出CT图像。结果在Shepp-Logan体模实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法相比,新方法滤波后重建的CT图像在结构相似指数上分别提升了28.13%、5.49%和0.91%,在特征相似指数上分别提升了21.08%、1.78%和1.36%,并且在均方根误差上分别降低了69.59%、18.96%和3.90%。在XCAT体模实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法相比,新方法在结构相似指数上分别提高了14.24%、1.43%及7.89%,在特征相似指数上分别提高了9.61%、1.78%及5.66%,同时在均方根误差上分别降低了26.88%、9.41%及18.39%。在临床数据实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法重建的CT图像相比,新方法在结构相似指数上分别提升了19.24%、15.63%和3.68%,在特征相似指数上分别提升了4.30%、2.92%和0.43%,同时在均方根误差上分别降低了44.60%、36.84%和15.22%,并且在峰值信噪比上提升至28.39。结论本文提出的新方法可以有效去除低剂量CT图像的噪声和伪影,并可以保持结构细节信息。 展开更多
关键词 低剂量CT 各向异性扩散 亚像素 图像重建
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深度学习重建算法的原理及其在腹部CT临床应用进展
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作者 李云成 邓炜 李小虎 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
深度学习重建(DLR)算法是近年新兴的CT图像重建技术,在临床实践中可作为滤波反投影和迭代重建的替代方案。相较于传统的图像重建算法,DLR算法能够在降低图像噪声和辐射剂量的同时,保留图像纹理,缩短重建时间,提高诊断效能,在图像重建领... 深度学习重建(DLR)算法是近年新兴的CT图像重建技术,在临床实践中可作为滤波反投影和迭代重建的替代方案。相较于传统的图像重建算法,DLR算法能够在降低图像噪声和辐射剂量的同时,保留图像纹理,缩短重建时间,提高诊断效能,在图像重建领域具有广阔的临床应用前景。本文就DLR算法的基本原理及其在腹部CT临床应用新进展进行综述。 展开更多
关键词 体层摄影术 X线计算机 深度学习 图像重建算法 腹部 综述
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大直径灌注桩浇筑均匀性检测的ERT技术研究
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作者 王梓浩 田正宏 +1 位作者 孙啸 赵锦平 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第2期75-81,共7页
为探究电阻层析成像(ERT)技术在大直径灌注桩混凝土浇筑均匀性检测中的有效性,利用有限元仿真软件Comsol,通过数值模拟探讨了ERT传感器关键参数的优化设计,并以直径为1000 mm的传感器为例进行了物理模型试验,采用信噪比、灵敏度均匀性... 为探究电阻层析成像(ERT)技术在大直径灌注桩混凝土浇筑均匀性检测中的有效性,利用有限元仿真软件Comsol,通过数值模拟探讨了ERT传感器关键参数的优化设计,并以直径为1000 mm的传感器为例进行了物理模型试验,采用信噪比、灵敏度均匀性、灵敏度矩阵条件数以及空间图像误差、相对误差和相关系数对传感器性能和效果进行了评价。结果表明:传感器高度对传感器性能的影响有限,电极材料电导率对传感器性能没有影响,电极长度、宽度与传感器性能之间存在复杂的非线性关系;当ERT传感器的高度取直径的0.8倍、电极取铜电极、电极长度和宽度分别取筒周长的1/16和1/32时,大直径灌注桩混凝土浇筑均匀性的检测效果良好。 展开更多
关键词 电阻层析成像技术 传感器优化设计 混凝土浇筑 灌注桩 Comsol 重建图像评价
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去噪-重建联合算法BM3D-GAMP在欠采样LDCT肺癌筛查中的应用价值
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作者 成明峰 孙希子 夏黎明 《放射学实践》 北大核心 2025年第3期395-402,共8页
目的:针对少视角的低剂量CT图像重建问题,提出一种BM3D-GAMP稀疏重建算法,并探究其在低剂量肺癌筛查中的潜在应用价值。方法:回顾性收集298例发现结节的常规剂量CT平扫病例的DICOM资料和投影数据,选取各例最大结节最大横径对应层面的投... 目的:针对少视角的低剂量CT图像重建问题,提出一种BM3D-GAMP稀疏重建算法,并探究其在低剂量肺癌筛查中的潜在应用价值。方法:回顾性收集298例发现结节的常规剂量CT平扫病例的DICOM资料和投影数据,选取各例最大结节最大横径对应层面的投影数据。以0.1的压缩比例均匀选取投影角度以模拟稀疏均匀采样策略对压缩的投影数据进行重建,并使用Matlab实现算法。通过客观评价指标和主观图像质量评分比较提出的压缩重建算法与另两种算法的重建性能,并将重建图像与原始图像质量进行对比。3名高年资放射科医师对3种不同算法重建出的最大结节层面的图像进行评分。结果:客观指标和3名医生得到的统一临床评价均表明提出的联合算法在模拟肺癌筛查LDCT欠采样图像的去噪重建中性能最优(P<0.001)。亚组分析表明这种图像重建质量的优越性仅在对实性结节的重建中不再显著(BM3D-IT vs.BM3D-GAMP,P=0.808),且这种差异在小结节(5~<15 mm)上更显著。结论:去噪-重建联合算法在少角度采样的肺癌筛查LDCT图像重建上有较高的应用价值。 展开更多
关键词 体层摄影术 X线计算机 图像去噪 压缩重建 低剂量CT 肺肿瘤 肺癌筛查
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内外置电极ECT传感器激励方式研究
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作者 马敏 李斌洲 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1012-1020,共9页
目前,航空发动机燃烧室的内部状态尚无有效的监测方法。为此,探索利用电容层析成像技术(ECT)实现对航空发动机燃烧室内部状态进行监测这一难题。针对燃烧室环形空间,设计了内外置电极ECT传感器,提出了6种激励测量方式,以灵敏场的均匀性... 目前,航空发动机燃烧室的内部状态尚无有效的监测方法。为此,探索利用电容层析成像技术(ECT)实现对航空发动机燃烧室内部状态进行监测这一难题。针对燃烧室环形空间,设计了内外置电极ECT传感器,提出了6种激励测量方式,以灵敏场的均匀性等5个指标作为评价标准,寻求最佳激励策略的同时研究了双电极激励中激励电极间距对测量过程和成像结果的影响。实验结果表明,间隔1电极激励方式图像相关系数最高可达0.9645,整体效果最优,为下一步传感器激励方式的选择提供了依据。 展开更多
关键词 电容层析成像 燃烧室监测 图像重建 内外置电极 火焰测量 激励策略
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深度学习图像重建算法对改善胃癌患者能谱CT图像质量的价值
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作者 贝天霞 姚晓强 +3 位作者 陈学军 曲金荣 吴越 李靖 《放射学实践》 北大核心 2025年第8期1049-1054,共6页
目的:通过与自适应统计迭代重建(ASiR-V)技术对比,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法在提高胃癌患者双能量CT(DECT)图像质量中的价值。方法:回顾性搜集2023年2月-2023年7月在本院共经手术病理确诊69例胃癌患者的DECT图像,基于50 keV增强... 目的:通过与自适应统计迭代重建(ASiR-V)技术对比,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法在提高胃癌患者双能量CT(DECT)图像质量中的价值。方法:回顾性搜集2023年2月-2023年7月在本院共经手术病理确诊69例胃癌患者的DECT图像,基于50 keV增强动脉期及70keV静脉期和延迟期的虚拟单能量图像(VMI)和碘图,分别采用50%-ASiR-V和低、中、高水平DLIR(DLIR-L/M/H)算法进行图像重建。图像质量客观评价指标包括胃癌病灶的CT值和同层面腹壁皮下脂肪CT值的SD(作为图像噪声)、胃癌病灶的信噪比(SNR病灶)、对比噪声比(CNR病灶)和标准化碘浓度(NIC病灶)、肌肉的信噪比(SNR肌肉)。图像主观评价由两位资深放射科医师基于李克特5级量表法(Likert Scale)对图像噪声和图像锐利度进行评分。采用单因素方差分析和Kruskal-Wallis检验比较各组重建图像质量评分的差异。结果:4种重建算法间VMI图像上胃癌病灶CT值的差异无统计学意义(P>0.05)。与50%-ASiR-V图像相比,DLIR-M和DLIR-H图像的噪声显著降低,SNR病灶和SNR肌肉显著提高,差异均有统计学意义(P<0.05)。DLIR-H图像上CNR病灶显著高于50%-ASiR-V及DLIR-L,差异有统计学意义(P<0.01)。4组碘图上胃癌病灶的NIC的差异无统计学意义(P>0.05)。主观评分结果显示,DLIR-H组的图像噪声评分最高,图像锐利度评分也显著高于50%-ASIR-V组(P均<0.05)。结论:与50%-ASiR-V重建算法相比,DLIR算法在不改变双能量CT图像上胃癌病灶的CT值和NIC的同时,能显著降低图像噪声,提高图像质量;其中以DLIR-H算法的降噪及改善图像锐利度的效果最佳,具有最优的图像质量。 展开更多
关键词 双能CT 深度学习 图像重建 碘浓度 胃肿瘤 图像质量 体层摄影术 X线计算机
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基于多机制动态搜索的电阻抗成像方法研究
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作者 施艳艳 崔严 +2 位作者 王萌 韩舒悦 刘镇琨 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期92-102,共11页
电阻抗成像(EIT)逆问题具有严重的非线性、病态性和不适定性,导致图像重建不准确.针对该问题,本文提出了一种基于多机制动态搜索(MDS)的电阻抗成像方法.首先,采用Tikhonov正则化方法获得目标区域原始电导率分布矩阵,并将其作为多机制动... 电阻抗成像(EIT)逆问题具有严重的非线性、病态性和不适定性,导致图像重建不准确.针对该问题,本文提出了一种基于多机制动态搜索(MDS)的电阻抗成像方法.首先,采用Tikhonov正则化方法获得目标区域原始电导率分布矩阵,并将其作为多机制动态搜索算法的输入信息;接着,在搜索空间中对候选解进行随机初始化,根据种群迁移和求偶行为对应的5种选择机制对电导率分布进行动态寻优,再采用目标函数计算每个个体的适应度,将适应度值最小的候选解视为最优解;然后,利用最优解对原始电导率分布进行补偿,获得最优电导率分布;最后,通过仿真和实验验证了该方法的成像效果.结果表明,本文所提方法具有最小的RMSE值,保持在0.15~0.4之间,最大的SSIM值,保持在0.55~0.85之间.与LBP、NR、Tikhonov正规化、TV和GA方法相比,本文所提方法成像质量最好,且在噪声影响下依然具有较好的性能,能够满足准确图像重建的要求. 展开更多
关键词 电阻抗成像 图像重建 TIKHONOV正则化 电导率分布 多机制动态搜索
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Digital Imaging Reconstruction from Multiple Angle Diversity Using Digital Filtering Technique
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作者 Wu Chuanjie and Li ShizhiDept. of Electronic Engineering, Beijing Institute of Technology P.O. Box 327, Beijing 100081, China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1991年第1期67-73,共7页
Microwave diffraction tomography is a process to infer the internal structure of an objectfrom multiple angle views of microwave diffraction shadow. Being sensitive to variations in refractive index of the object, the... Microwave diffraction tomography is a process to infer the internal structure of an objectfrom multiple angle views of microwave diffraction shadow. Being sensitive to variations in refractive index of the object, the procedure can be used to measure permittivity distributions within dielectric objects and to image soft tissues for biomedical applications. The optimal resolution distance obtainable is half a wavelength, but this can rarely be achieved because of practical limitations. Some procedures, however, are available to improve the practical resolution. One, which is suitable for microwave tomography, is to use multiple angle views data and to combine the resulting images. The other, which is suitable for improving the image reconstruction resolution, is to use the digital filtering technique and the filtered backpropagation algorithm. A system operating over the X-band microwave frequency is described and some experimental results for objects in air are given. 展开更多
关键词 Digital filtering Digital image reconstruction Microwave diffraction tomography.
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同面阵列电极敏感场优化方法 被引量:1
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作者 温银堂 王凯 +2 位作者 张玉燕 宗乐文 潘钊 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期222-230,共9页
同面阵列电极敏感场的非线性特性导致图像重建过程存在严重的不适定性,为提高同面3×4阵列电容成像系统的成像质量与稳定性,提出了一种数据降维并结合平方增敏的方法对敏感场进行优化。该方法依据最大熵原理实现敏感场的自适应降维... 同面阵列电极敏感场的非线性特性导致图像重建过程存在严重的不适定性,为提高同面3×4阵列电容成像系统的成像质量与稳定性,提出了一种数据降维并结合平方增敏的方法对敏感场进行优化。该方法依据最大熵原理实现敏感场的自适应降维寻优,重构得到的特征敏感场与实际敏感场具有更高的特征匹配度。另外,平方化的增敏方式可以增强敏感场特征数据与和非特征数据的对比度,同时还可以减弱敏感场矢量求解造成的特征边缘波动性。最后通过同面3×4阵列电容成像系统,设计了多组实验对所提优化方法的有效性进行验证,结果表明敏感场优化后的重建图像质量与稳定性明显提高。 展开更多
关键词 无损检测 电容成像 同面阵列电容 敏感场 图像重建
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肺水肿三维电阻抗断层成像方法 被引量:1
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作者 王琦 毕旭 +3 位作者 赵晓赟 李秀艳 段晓杰 汪剑鸣 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期59-65,共7页
为了对肺水肿过程进行连续可视化监测,实时监测肺水肿动态特征,提出了一种基于Split-Bregman算法的3D-TV正则化三维EIT成像方法。将3D-TV正则化方法与传统的共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法和总变差正则化(total variation,TV)算... 为了对肺水肿过程进行连续可视化监测,实时监测肺水肿动态特征,提出了一种基于Split-Bregman算法的3D-TV正则化三维EIT成像方法。将3D-TV正则化方法与传统的共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法和总变差正则化(total variation,TV)算法重建图像的相对误差(relative error,RE)、相关系数(correlation coeffi-cient,CC)和结构相似度(structural similarity index measurement,SSIM)进行对比与评价;并将3D-TV正则化方法应用于大鼠肺水肿实验,监测大鼠肺水肿的整个过程并进行分析。结果表明:与传统TV算法相比,3D-TV正则化方法使三维EIT成像的RE降低了9.1%,CC提高了9.1%,SSIM提高了7.7%,说明3D-TV正则化方法更适合三维EIT图像重建,并且可以对大鼠肺水肿的整个过程进行监测和成像。 展开更多
关键词 电阻抗断层成像 正则化算法 图像重建 肺水肿
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CT大重建矩阵联合重建算法对肺结节的诊断价值 被引量:1
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作者 王旭 李贝贝 +3 位作者 童小雨 陈安良 周宇婧 刘义军 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第10期1063-1068,共6页
目的探讨CT大重建矩阵1024×1024联合Karl迭代重建算法对肺结节的诊断价值。资料与方法前瞻性收集2021年10月—2022年5月于大连医科大学附属第一医院行胸部CT检查的500例患者,对CT扫描图像原始数据进行分组重建。A组采用常规512... 目的探讨CT大重建矩阵1024×1024联合Karl迭代重建算法对肺结节的诊断价值。资料与方法前瞻性收集2021年10月—2022年5月于大连医科大学附属第一医院行胸部CT检查的500例患者,对CT扫描图像原始数据进行分组重建。A组采用常规512×512矩阵结合Karl 5级重建;B组采用1024×1024大重建矩阵结合不同等级Karl算法重建,获得B1(Karl 6)、B2(Karl 7)、B3(Karl 8)、B4(Karl 9)4个亚组。测量主动脉弓上方的气管腔内(气管区)及左肺上叶无血管区(肺实质)的CT值和噪声值,计算信噪比。由2位医师评价A、B组肺部总体图像质量。比较B组中图像质量最佳亚组与A组病灶显示情况,依据手术病理结果,分析诊断效能。结果B组组内随Karl等级升高,气管和肺实质标准差值逐渐下降,信噪比逐渐升高(F=675.002~2020.903,P<0.05)。B组各项主观评分均高于A组(Z=-15.361~-6.465,P<0.05),B4组主观评分最高。A组和B4组部分实性结节(≤3 mm)和实性结节(6.1 mm~≤3 cm)显示清晰度差异无统计学意义(Z=-2.000、-0.378,P>0.05);与A组相比,B4组结节显示清晰率提升12%~100%;胸膜凹陷征显示差异无统计学意义(χ^(2)=2.143,P>0.05)。以43例手术病理结果为诊断金标准,B4组诊断准确度为65.12%,优于A组的41.86%(χ^(2)=4.674,P<0.05)。结论大重建矩阵联合Karl算法可以获得较好的图像质量,有利于诊断肺结节。 展开更多
关键词 肺结节 体层摄影术 X线计算机 重建矩阵 迭代重建算法 图像质量 信噪比 噪声
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基于非凸与不可分离正则化算法的电容层析成像图像重建 被引量:1
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作者 李宁 朱朋飞 +1 位作者 张立峰 卢栋臣 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期836-846,共11页
搅拌器内两相混合是化工生产中常见的现象,电容层析成像(ECT)技术主要对两相分布进行可视化重构,以达到监测的目的。受稀疏贝叶斯学习的启发,提出了一种非凸与不可分离正则化(NNR)算法重建ECT图像。在稀疏先验的基础上引入矩阵低秩特性... 搅拌器内两相混合是化工生产中常见的现象,电容层析成像(ECT)技术主要对两相分布进行可视化重构,以达到监测的目的。受稀疏贝叶斯学习的启发,提出了一种非凸与不可分离正则化(NNR)算法重建ECT图像。在稀疏先验的基础上引入矩阵低秩特性,采用最大后验估计在潜在空间中提出一个新的优化问题,利用对偶变量将潜在空间的目标函数映射到原始空间进行迭代求解,用来恢复同时稀疏与低秩的矩阵。与凸近似L1范数相比,NNR算法可获得更准确的重建图像,同时比非凸可分离方法更容易收敛到全局最优解。为验证NNR算法的重建效果,通过数值仿真与静态实验的方法分别与其他5种算法进行重建对比。结果表明:NNR算法可以有效减少重建伪影,提升中心物体的重建质量,为搅拌器内两相分布提供了高质量的重建算法。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建 非凸不可分离正则化 稀疏-低秩模型 两相混合
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一种组合电极电容层析成像重建图像融合方法 被引量:3
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作者 张立峰 赵建海 华回春 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期38-43,共6页
提出一种基于电容层析成像(ECT)组合电极重建图像及层次聚类的ECT图像融合方法。首先,构建组合8电极及12电极ECT阵列传感器,研究2种组合传感器激励测量方案;其次,采用层次聚类法对两种组合电极ECT重建图像进行聚类,从而消除重建过程中... 提出一种基于电容层析成像(ECT)组合电极重建图像及层次聚类的ECT图像融合方法。首先,构建组合8电极及12电极ECT阵列传感器,研究2种组合传感器激励测量方案;其次,采用层次聚类法对两种组合电极ECT重建图像进行聚类,从而消除重建过程中产生的伪影;最后,将聚类后的2种图像再进行小波融合重建。实验结果表明,相较于原始重建图像,所提方法重建图像平均相对误差最小,最大降幅达到23.4%,平均相关系数最大,最大增幅达到10.56%。 展开更多
关键词 计量学 电容层析成像 组合电极 图像重建 图像融合 油-气两相流
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基于多帧重建的电阻抗动态成像的触摸跟踪 被引量:2
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作者 朱俊 郑文栋 +1 位作者 葛泉波 刘华平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1458-1467,共10页
触觉传感对于人机交互非常重要,为提高触摸传感的实时性与精确度,提出一种结合电阻抗成像技术的触摸交互方法。该方法利用多数据帧的动态图像重建方法,通过构建多帧正则化模型,充分挖掘相邻数据帧之间存在的时间相关性信息。为验证该方... 触觉传感对于人机交互非常重要,为提高触摸传感的实时性与精确度,提出一种结合电阻抗成像技术的触摸交互方法。该方法利用多数据帧的动态图像重建方法,通过构建多帧正则化模型,充分挖掘相邻数据帧之间存在的时间相关性信息。为验证该方法的有效性,设计一套压阻式触觉传感系统,该系统采用多层组合结构,能够实现对触摸压力变化的实时响应,并进行了触摸压力的测量、离散触摸跟踪和连续触摸跟踪的实验研究。实验结果表明,与传统的单帧静态成像方法相比,所提出的多帧重建算法能显著减小运动过程中重建图像的位置误差、形变和伪影,与实际触摸位有更高的吻合度,能够为人机交互领域的触摸传感提供一种有效途径。 展开更多
关键词 电阻抗成像 触觉传感 触摸跟踪 多帧 图像重建 动态成像 轨迹书写 人机交互
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基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建 被引量:1
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作者 张立峰 卢栋臣 刘卫亮 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期207-213,共7页
基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻... 基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻优,采用期望最大化算法(E-M)更新模型参数,从而构建NE-GMM算法。仿真及实验结果均表明:与LBP、Landweber、迭代硬阈值(IHT)、ADMM-L1及NE算法进行了对比,该算法所得重建图像质量最优,对中心分布及多物体分布的保真度进一步提高,仿真实验重建图像的平均相对误差和相关系数分别为0.4611及0.8827,优于其他5种算法。 展开更多
关键词 图像重建 电容层析成像 非凸熵 高斯混合模型
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基于多尺度密集连接网络的电容层析成像图像重建 被引量:1
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作者 张立峰 常恩健 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期678-684,共7页
为求解电容层析成像中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度密集连接网络(MD-Net)模型。该模型由多尺度特征融合模块和密集连接块组成,以通过融合多尺度特征进一步提高图像的重建精度。通过MATLAB仿真实验平台构建了流型数据集,利用密... 为求解电容层析成像中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度密集连接网络(MD-Net)模型。该模型由多尺度特征融合模块和密集连接块组成,以通过融合多尺度特征进一步提高图像的重建精度。通过MATLAB仿真实验平台构建了流型数据集,利用密集连接网络的非线性映射能力,完成训练集的学习与训练,并利用测试集进行训练效果评价。在此基础上进行了静态实验。仿真与静态实验结果均表明:与LBP、Landweber迭代算法和其他深度学习方法相比,该方法的重建精度最高、抗噪能力强,并具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 两相流测量 电容层析成像 图像重建 深度学习 密集连接网络
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基于多尺度自适应网络的ECT图像重建 被引量:1
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作者 张立峰 常恩健 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1139-1146,共8页
为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好... 为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好的鲁棒性和更低的计算参数量;采用加入自适应空间阈值模块方式,进一步提高了图像的重建精度。实验结果表明:与线性反投影(LBP)算法、Landweber迭代算法及常用深度学习方法相比,该方法平均相对误差最小且平均相关系数最大,分别为0.181及0.967。 展开更多
关键词 多相流测量 机器视觉 电容层析成像 图像重建 深度学习 多尺度 自适应网络
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