7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 465 activecontourmodeladaptivelychangesthelocalradiusofthelocalizedregion,andthendynamicaly adjuststhesizeoflocali
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1 第 39 卷第 7 期 06 年 7 月 计算机学报 CHINESEJOURNAL OFCOMPUTERS Vol.39 No.7 July06 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 廖祥云袁志勇郑奇童倩倩赖虔葑张贵安 ( 武汉大学计算机学院武汉 43007) 摘要针对 HIFU 超声图像中子宫肌瘤的分割难题, 该文提出了一种准确高效的引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型. 该模型引入了图像的局部全局信息形成局部全局力, 并依据演化曲线上各点周围的灰度分布均匀程度动态地决定图像的局部全局信息和形状约束信息的使用范围, 克服了 HIFU 子宫肌瘤超声图像分割中的初始化轮廓敏感性问题. 该模型通过利用该灰度分布信息自适应地改变局域区域的半径大小, 进而在活动轮廓曲线演化过程中动态地调整局域化区域范围, 提高了分割的准确性及曲线的演化效率. 最后在演化曲线上通过使用同一局部区域计算相邻像素的局域作用力, 进一步提高了分割效率, 最终实现了 HIFU 子宫肌瘤超声图像的准确高效分割. 实验结果表明 : 该文方法克服了 HIFU 子宫肌瘤超声图像分割的难题, 相较于最近提出的 MSLCV 模型, 获得了更准确高效的分割结果, 且平均计算效率提高了 84.6%. 关键词 HIFU 子宫肌瘤超声图像分割 ; 活动轮廓模型 ; 局部全局信息 ; 自适应局域化 ;MSLCV 模型 ; 水平集 中图法分类号 TP39 犇犗犐号 0.897/SP.J 犃犱犪狆狋犻狏犲犔狅犮犪犾犻狕犲犱犚犲犵犻狅狀 犅犪狊犲犱犉犪狊狋犃犮狋犻狏犲犆狅狀狋狅狌狉犕狅犱犲犾犫犐狀狋狉狅犱狌犮犻狀犵犌犾狅犫犪犾犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犻狀犔狅犮犪犾犚犲犵犻狅狀 LIAO Xiang Yun YUANZhi Yong ZHENG Qi TONG Qian Qian LAIQian Feng ZHANG Gui An ( 犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉, 犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋, 犠狌犺犪狀 43007) 犃犫狊狋狉犪犮狋 Tosolvetheproblemsinsegmenting HIFU (HighIntensityFocused Ultrasound) ultrasoundimageofuterinefibroids,weproposeanadaptivelocalizedregion basedfastactive contourmodelbyintroducing HIFUimage sglobalinformationinlocalregion,whichis more accurateaswelasmoreeficient.theproposedsegmentingmodelincorporateshifuultrasound image sglobalinformationinlocalregiontoformalocalyglobalforce.meanwhilethegraylevel distributionuniformityaroundeachpixelpointontheevolutioncurveiscalculatedtodynamicaly determinethevariousapplicationconditionofhifuimage sglobalinformationinlocalregion andtheshapeconstrainedinformationoftheuterinefibroidsin HIFUimages,whichisassigned toovercomethesensitivityoftheinitializedcontourbyapplyingthelocalyglobalforce when segmenting HIFUultrasoundimageofuterinefibroids.Byusingthecalculatedgrayleveldistribution uniformityaroundeachpixelpointontheevolutioncurve,theadaptivelocalizedregion basedfast 收稿日期 :05 0 3; 在线出版日期 :05 7. 本课题得到国家自然科学基金 (637307) 国家 九七三 重点基础研究发展规划项目基金 (0CB707904) 北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放课题基金 (BUAA VR 3KF 5) 资助. 廖祥云, 男,989 年生, 博士, 中国计算机学会 (CCF) 学生会员, 主要研究方向为图像处理 计算机仿真与虚拟现实.E mail:xiangyun l@63.com. 袁志勇 ( 通信作者 ), 男,963 年生, 博士, 教授, 博士生导师, 中国计算机学会 (CCF) 高级会员, 主要研究领域为计算机仿真与虚拟现实 图像处理与计算机视觉 机器学习与模式识别.E mail:zhiyongyuan@whu.edu.cn. 郑奇, 男,990 年生, 硕士, 主要研究方向为图像处理. 童倩倩, 女,989 年生, 硕士研究生, 主要研究方向为嵌入式系统与图形图像. 赖虔葑, 男,99 年生, 硕士, 主要研究方向为计算机图形学. 张贵安, 男, 985 年生, 博士, 主要研究方向为嵌入式系统与图形图像.
2 7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 465 activecontourmodeladaptivelychangesthelocalradiusofthelocalizedregion,andthendynamicaly adjuststhesizeoflocalizedregion duringtheevolution processoftheactivecontourcurve, achievingmoreaccurateand moreeficientsegmentationresultsof HIFU ultrasoundimageof uterinefibroids.byapplyingthesamelocalizedregiontocalculatethelocalforcesofadjacent pixelpointsontheevolutioncurve,our methodfurtherimprovesthesegmentationeficiency, finalyachievingaccurateandeficientsegmentationofhifu ultrasoundimageofuterinefibroids. Theexperimentalresultsshowthatcomparedwithrecentlyproposed MSLCV (Multi scaleand ShapeConstrainedLocalizedC V)model,ourmethodsolvestheproblemsinsegmenting HIFU ultrasoundimageofuterinefibroidsaswelasimprovesthesegmentationaccuracyandincreases theaveragesegmentationeficientby84.6%. 犓犲狑狅狉犱狊 segmentationof HIFU uterinefibroidsultrasoundimages;activecontour model; globalinformationinlocalregion;adaptivelocalizedregion;mslcv model;levelset 引言 高强度超声聚焦 (HighIntensityFocusedUltra sound,hifu) 技术是一种从体外将超声波聚焦于肿瘤靶区组织, 利用超声波的组织穿透性和能量沉积性达到治疗目的的新型微创手术技术. 由于其所具有的不开刀和安全性特征, 目前已广泛应用于女性子宫肌瘤的治疗 [ 3]. 然而在超声引导的 HIFU 手术过程中需要医生手工对肿瘤区域进行定位和引导, 该过程非常耗时, 增加了患者的痛苦. 而通过图像分割技术实现肿瘤靶区的准确高效分割, 将极大地提高手术治疗效率, 减轻患者痛苦. 由于超声图像具有低信噪比 多噪声及灰度分布不均匀的特点, 其分割一直是图像分割领域的难题, 而 HIFU 超声图像由于治疗中水介质的干扰, 具有严重的低信噪比 低对比度 弱边界及灰度分布非均匀的特点, 普通的分割模型难以取得良好的分割效果, 因此亟待提出一种准确高效的 HIFU 超声图像分割方法. 活动轮廓模型是近年来较热门的一种基于能量的分割模型, 其通过最小化能量泛函驱使活动轮廓曲线朝着能量降低的方向演化以达到目标边界. 由于活动轮廓模型具有良好的封闭性以及平滑性, 该模型已被许多研究学者应用到医学图像分割领域中, 并取得了较好的分割效果 [4 6]. 活动轮廓模型最 [7] 先由 Kass 等人提出, 其后按照其所依赖分割信息 [7 9] 的不同, 主要可以分为两类 : 基于边缘的模型和基于区域的模型 [0 3]. 基于边缘的活动轮廓模型利用图像的梯度信息形成一种基于图像的力以驱使轮 廓曲线向目标边界运动, 对于有清晰边界的目标有 [4] 较好的分割效果.Lorigo 等人基于 GAC(Geodesic ActiveCoutours,GAC) [8] 模型提出了 CURVES 算法, 解决了三维影像中复杂曲线结构的自动分割问题, 并在磁共振血管成像中的血管分割中取得了良好的分割效果. 但由于在基于边缘的模型中, 梯度信息是一种高度局域化的图像信息, 导致该模型有两个主要缺点 : 对图像噪声敏感和对初始化轮廓敏感 [5]. 将该模型应用于超声图像的分割中, 极易产生边界泄露的问题. 基于区域的活动轮廓模型则是利用前景和背景区域的统计信息形成驱动力以驱使轮廓曲线向目标边界运动, 适用于图像各区域灰度分布均匀的分割任务中. 其中最著名的方法是由 Chan 和 Vese [] 提出的分段常数模型, 即 C V 模型, 该类模型能有效地分割含噪声和弱边界的图像, 但由于该类模型大都假定图像中各区域灰度是均匀分布的, 并采用全局的统计信息, 对于灰度分布不均匀的图像容易产生错误的分割结果. 为克服基于区域的活动轮廓难以分割灰度分布非均匀目标的缺点, 近年来研究者进行了基于区域的局域化研究, 提出了许多新的利用局域信息的活动轮廓模型. [6] Li 等人提出通过引入一个核函数在变分水平集框架中来定义局域二元拟合能量, 从而嵌入局域的灰度信息到基于区域的活动轮廓模型中. 之后, [3] Li 等人又在其此基础上深入研究了核函数的选择依据和局域区域范围大小的选择及其作用.Lankton [5] 等人提出了一个局域化框架, 将利用全局区域统计信息的能量泛函重新改写为利用局部区域统计信息的局域化形式, 并分析了局域半径大小对分割的
3 466 计算机学报 06 年 [7] 影响.Wang 等人提出了结合全局信息和局域信息的基于区域的灰度拟合能量模型, 将利用局域信息的 LBF 模型和利用全局信息的 C V 模型混合在一起作用于曲线的演化, 且二者间的权重需要根据 [8] 图像的非均匀程度人为选择.Tian 等人提出使用混合的高斯分布模型描述脑血管和背景的分布, 采用血管向量场建模血管形状信息并提出了轮廓自动初始化方法, 将血管形状信息嵌入到活动轮廓模型中, 从三维时间飞跃磁共振血管成像数据中准确地 [9] 提取了 3D 大脑树. 解立志等人结合区域增长方法提出了局部自适应 C V 模型, 将其应用于脑血管 [0] 的分割并取得了较为精确的分割结果. 王斌等人将图像的区域信息融入基于边缘的水平集方法中, 并与形状先验信息相结合, 能够较好地完成被遮盖目标的分割. 这些模型都引入了局域信息, 对灰度非均匀的图像有较好的分割能力, 但对于分割具有严重的低信噪比 低对比度 弱边界及灰度分布非均匀特征的 HIFU 子宫肌瘤超声图像依然有所欠缺, 易出现边界泄露或过度收缩的错误分割结果. 为解决 [] HIFU 超声图像的分割问题,Liao 等人提出了一种引入多尺度算法和形状约束信息的局域化区域活动轮廓模型 (Multi scaleandshapeconstrained LocalizedC V,MSLCV), 该模型采用多尺度算法提高分割效率, 通过引入形状约束信息提高分割的准确性, 取得了较准确高效的分割结果, 但由于该模型是基于局域化区域活动轮廓模型的, 计算量仍较大, 依然难以满足手术过程中快速分割需求 ; 并且该模型对初始化要求较高, 而形状约束的引入导致其具有较高的初始化敏感性. 针对 MSLCV 模型的不足, 本文在其基础上提出一种新的更准确高效的 HIFU 子宫肌瘤超声图像分割模型. 首先, 我们引入局部全局信息, 通过判断演化曲线上各点周围的灰度分布均匀程度决定局部全局信息和形状约束信息的使用范围, 以克服初始化轮廓敏感性 ; 其次, 利用该灰度分布信息自适应地改变局域区域半径大小, 进而在活动轮廓曲线演化过程中动态地调整局域化区域范围以提高分割准确性和曲线演化效率 ; 最后, 通过优化局域区域作用力的计算更好地提升了分割效率, 实现了更高效的分割. 本文第 节为方法描述, 首先介绍 MSLCV 模型及其实现方法, 然后提出本文方法, 即引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 ; 第 3 节为实验, 将本文方法与其他模型进行了对比分析 ; 第 4 节为总结. 方法 犕犛犔犆犞模型介绍.. 区域局域化为克服基于区域的全局活动轮廓模型 ( 如 C V 模型 ) 难以较好分割非均匀灰度图像的问题,Lankton [5] 等人提出了 LCV(LocalizedC V,LCV) 模型, 即基于区域活动轮廓模型, 将全局能量式重新改写成局域化的形式, 从而利用局域信息更加准确有效地分割非均匀灰度图像. 其基本思想是以曲线上的每一个点为单位独自计算其局域能量, 为了优化这些局域能量, 每个点都单独考虑, 并且朝着由其局域区域所计算的能量最小化方向移动, 而每个点的局域区域被演化曲线划分为局域内部和局域外部. 然后通过对每一个局域区域拟合模型进行能量优化. 为了定义曲线上每个点的局域区域, 定义一个特征函数如下 : 犅 ( 狓, )=, 狓 - < 狉 () { 0, 其他 其中 : 狓, Ω, 作为独立的空间变量各自代表一个点, 狉为局域半径. 当点在以点狓为中心, 半径大小为狉的圆内时, 该函数值为, 否则为 0. 根据特征函数犅 ( 狓, ) 可求出曲线上点狓的局域区域内部和外部的均值强度犮狓, [5] 犮狓如下 : 犮狓 = 犮狓 = 犅 ( 狓, ) 犎 ( ( )) 犐 ( )d 犅 ( 狓, ) 犎 ( ( ))d () 犅 ( 狓, ) (- 犎 ( ( ))) 犐 ( )d (3) 犅 ( 狓, ) (- 犎 ( ( )))d 其中 : ( ) 是水平集函数 ; 犎 ( ) 是 Heaviside 函数. 将该局域化框架应用到 C V 模型中, 获得总能量函数及轮廓曲线上点狓的水平集演化方程 : LCV 犈 ( ) = δ( ( 狓 )) 犅 ( 狓, ) 狓 犉 region( 犐 ( ), ( ))d d 狓 + μ 狓 δ( ( 狓 )) ( 狓 )d 狓 (4) ( 狓 )=δ( ( 狓 )) 狋 [ 犅 ( 狓, )δ( ( )) (( 犐 ( )- 犮狓 ) - ( 犐 ( )- 犮狓 ) )d + μ 犱犻狏 ( )] ( 狓 ) ( 狓 ) (5)
4 7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 467 其中 犉 region = 犎 ( ( ))( 犐 ( )- 犮狓 ) + (- 犎 ( ( )))( 犐 ( )- 犮狓 ) (6) 其中 : 犉 region 表示基于区域的驱动力 ;δ( φ ) 是 Dirac 函数 ; 参数 μ 表示弧长项的权值, 决定着曲线的平滑性. 狓为图像全局区域的一个像素点, 是以狓为中心半径为狉的局域区域内的一个像素点. 在该局域化方程中, 当曲线上每个点使其所对应的局域内部和外部是局域均值犮狓, 犮狓的最优估计时, 获得能量 最小化. LCV 模型可较好地处理非均匀灰度图像, 由于局域化的特点,LCV 模型具有初始化轮廓敏感性较强的缺陷, 无法准确地分割低对比度 弱边界的 HIFU 超声图像. 因为需要对演化曲线上每一个点计算局域区域, 导致其计算量大且曲线演化速度缓慢. 同时, 若局域区域半径选取不当, 容易陷入局部最小值而产生错误分割结果... 形状约束 [] Liao 等人在 LCV 基础上, 提出了一种引入多尺度算法和形状约束信息的局域化区域活动轮廓模型 MSLCV, 通过在局域化的基于区域活动轮廓模型 LCV 中引入新的形状约束, 使得 MSLCV 模型可以处理低对比度 弱边界的 HIFU 超声图像, 即使图像中部分信息丢失, 也可以将目标准确分割. MSLCV 模型利用初始化轮廓形成一个简单有效的形状约束, 以减少分割过程中出现边界泄露或过度收缩问题, 并将该形状约束嵌入到基于区域活动轮廓模型的水平集框架中. 其基本思想是在以曲线上的每一个点为单位独自地计算其局域能量时, 加入形状约束能量, 该形状约束能量通过该点与初始轮廓最近距离的函数计算获得, 总能量函数为 其中 ) MSLCV 犈 ( ) = δ( ( 狓 ) 犅 ( 狓, ) 狓 犉 region( 犐 ( ), ( ))d d 狓 + μ δ( ( 狓 ) ( 狓 )d 狓 + 狓 β δ( ( 狓 ) ) 犉 shaped 狓 (7) 狓 犉 shape =sign 0( ( 狓 ) 狆狓 - 狆 min (8) 烄, 0( 狓 )>0 sign 0( ( 狓 ) = 烅 -, 0( 狓 )<0 烆 0, 0( 狓 )= 0 (9) 其中 : 狆狓是当前轮廓上点狓在图像中的位置 ; 狆 min 是 初始轮廓犆 0 上到点狓的最近的点的位置. 0( 狓 ) 是初始轮廓犆 0 的水平集函数, 参数 β 为非负常量, 决定着形状约束力的大小,sign( 0( 狓 )) 函数为形状约束力的方向判断函数, 其始终指向初始轮廓. 在 MSLCV 模型中, 除了第 项数据拟合项和第 项弧长项外, 引入了第 3 项形状约束项, 用来形成演化曲线在演化过程中朝向初始轮廓方向的作用力. 通过最小化式 (7) 中的能量泛函, 求得相应的水平集演化方程如下 : ( 狓 )=δ ( ( 狓 ) 狋 [ 犅 ( 狓, )δ ( ( ) ) (( 犐 ( )- 犮狓 ) - ( 犐 ( )- 犮狓 ) )d + μ 犱犻狏 ( ) ( 狓 ) ( 狓 ) + βsign 0( ( 狓 )) 狆狓 - 狆 min ] (0) 式 (7) 和式 (0) 中参数 β 的大小决定着形状约束在分割中所起到的作用力, 当其很大时, 初始轮廓几乎不会演化 ; 当其很小时, 则退化为无形状约束. 可以根据所分割图像的质量选择参数 β 的大小. 由于形状约束的引入,MSLCV 模型有效解决了边界泄露或过度收缩的问题, 但同时也使其分割结果更依赖于初始化轮廓的好坏, 增加了其初始化敏感性...3 多尺度分割为了克服局域化的基于区域活动轮廓模型计算 [] 量大 分割时间长的缺陷,MSLCV 模型将多尺度思想引入到水平集曲线演化过程中, 有效地减少了计算时间, 提高了分割效率.MSLCV 模型使用一个二层的高斯金字塔, 其基本思想是在曲线演化过程中, 不直接利用原始大小的图像进行曲线演化, 而是首先对超声图像进行高斯金字塔分解, 然后在粗尺度图像上先进行粗分割, 将得到的粗分割结果作为细尺度图像上的初始轮廓进行细分割, 逐步进行轮廓优化, 最终实现图像分割. 本文方法 传统的 C V [] 模型由于利用图像的全局信息形成全局作用力, 对初始化轮廓敏感性较弱, 但对于全局灰度分布的均匀性要求较高. 而 MSLCV 模 [] 型由于使用了局域化信息和形状约束信息, 具有计算量较大及初始化敏感性较强的缺陷. 本文在 [] MSLCV 模型的研究工作基础上, 提出引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型, 通过引入局部全局信息形成了局部全局力, 用来克服 MSLCV 模型中初始化轮廓敏感性较强的问题, 通过判断演化曲线上各点周围的灰度分布均匀程度
5 468 计算机学报 06 年 决定局部全局信息和形状约束信息的使用范围, 自适应调整局域化区域的范围以及采用局域计算优化实现了准确高效的分割, 具体内容如下... 引入局部全局信息在灰度非均匀图像的低对比度区域, 即近似均匀分布的区域, 基于局域区域信息的 MSLCV 模型驱动力微弱, 以致在该区域曲线演化缓慢, 初始化敏感性较强. 为了克服此问题, 本文方法在低对比度区域或近似均匀分布区域引入局部区域内的全局信息形成局部全局作用力, 可有效地加速曲线朝目标边界的移动, 同时依靠局部全局作用力减少初始化轮廓敏感性, 通过判断曲线上各点周围的灰度分布均匀程度, 决定局部全局信息和形状约束信息在模型中的使用范围. 我们设计一个判断灰度分布均匀程度的特征函数狋 ( 狓 ) 如下 : 烄狋 ( 狓 )=, 犮狓 - 犮狓 <κ 烅 () 烆 0, 其他其中 :, 犮狓 犮狓是上文中提到的曲线上点狓的局域内 部和外部的局域均值. 当其局域内部及外部均值之差的绝对值小于阈值 κ 时, 则认为点狓周围区域是低对比度和近似均匀分布的, 此时应引入局部区域的全局信息形成局部全局作用力以加速曲线的演化. 在本文方法中, 通过引入局部全局信息, 我们提出以下总能量函数 : 其中 ) 犈 ( ) = δ( ( 狓 ) 犅 ( 狓, ) 狓 犉 region( 犐 ( ), ( ))d d 狓 + μ δ( ( 狓 ) ( 狓 )d 狓 + 狓 ( - 狋 ( 狓 ) β δ( ( 狓 ) ) 狓 犉 shaped 狓 + 狋 ( 狓 ) δ( ( 狕 ) ) 狕 犉 region g ( 犐 ( 狕 ), ( 狕 )d ) 狕 () 犉 region g = 犎 ( ( 狕 ) ( 犐 ( 狕 )- 犮狕 ) + ( - ( ( 狕 ) )( 犐 ( 狕 )- 犮狕 ) (3) 犉 region g 是通过引入局部区域 Ω 狕内的全局信息形成局部全局作用力.Ω 狕是图像 I 中给定的局部区域, 该区域完全覆盖待分割目标, 如图 所示.Ω 狕的定义如下 : 狓 min - 犽 < 狓 < 狓 max + 犽 Ω 狕 ( 狓, )= (4) { min - 犽 < < max +犽其中 : 狓 max, max 分别是初始轮廓在图像狓, 轴方向上的最大值, 狓 min, min 分别是初始轮廓在图像狓, 图 图像 I 中局部区域 Ω 狕, 即外部矩形包含的区域, 其中椭圆表示初始轮廓, 内部矩形表示初始轮廓的外切矩形, 外部矩形则是由外切矩形向外扩展形成 轴方向上的最小值, 犽是控制局部区域大小的参数, 表示初始轮廓的外切矩形向外扩大的宽度范围, 本文中犽取值为 5., 犮狕 犮狕分别是 Ω 狕区域内部和区域外部的均值强度, 定义如下 : 犮狕 = 狕 犮狕 = 狕 犎 ( ( 狕 )) 犐 ( 狕 )d 狕 犎 ( ( 狕 ))d 狕 狕 (- 犎 ( ( 狕 ))) 犐 ( 狕 )d 狕 狕 (- 犎 ( ( 狕 )))d 狕 (5) (6) 通过最小化式 () 中的能量函数, 求得相应的水平集演化方程如下 : ( 狓 )=δ( ( 狓 )) 狋 [ Β( 狓, )δ( ( )) (( 犐 ( )- 犮狓 ) - ( 犐 ( )- 犮狓 ) )d + μ 犱犻狏 ( ) ( 狓 ) ( 狓 ) + (- 狋 ( 狓 )) βsign( 0( 狓 )) 狆狓 - 狆 min + 狋 ( 狓 ) (( 犐 ( 狓 )- 犮狕 ) - ( 犐 ( 狓 )- 犮狕 ) )] (7) 其中狓表示图像 I 的一个像素点. 由于局部全局信息的引入, 可较好地改善 MSLCV 模型采用局域化信息和形状约束所导致的初始化轮廓敏感性较强的缺陷... 自适应改变局域区域范围文献 [5] 讨论了局域半径的作用, 指出了局域半径大小的选择直接影响局域区域分割结果的准确性和在该区域的曲线演化速度, 然而文献 [5] 并没有给出局域半径大小的自动化选择的具体方法, 只是在论文中提到局域半径的选择应依据目标物体的大小和邻近环境杂乱程度. 对于分割目标较小且周
![7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 469 围较杂乱的图像, 采用较小的局域半径 ; 而对于分割目标较大且周围较简单的图像, 则采用较大的局域半径更为合适. 而文献 [] 仅仅根据目标物体的范围大小设计了半径大小的选择函数犚 ( 狓 ), 且犚 ( 狓 ) 只是依靠初始化轮廓自动地选择一个大小固定的局域半径值, 其在曲线演化过程中局域半径无法自适应动态改变.](/docs-images/91/106404784/images/6-0.jpg "为了实现更高效准确的分割, 本文根据分割目标的范围大小和邻近环境杂乱的程度实现局域半径大小的自适应选择, 在文献 [] 根据目标物体的范围大小实现局域半径大小的初始化自动化选择基础上, 通过判断曲线上各点周围的灰度分布均 阈值 κ5 时, 则认为点狓周围区域分布极不均匀, 此时局域半径应减少较大 ; 狉 min 表示局域半径的最小值.")
![图 显示了局部半径由函数狉 ( 狓 ) 根据局域区域的灰度分布均匀程度动态地自适应改变的结果, 其中轮廓曲线表示零水平集演化过程中的曲线变化, 虚线圆圈表示了由局域半径所形成的局部区域大小, 通过本文方法即可实现局域区域范围的自适应调整. 匀程度自适应地修正局域半径. 在文献 [] 中, 局域半径初始化大小的选择函数犚 ( 狓 ) 定义如下 : 犚 ( 狓 )=0 arctan(0.](/docs-images/91/106404784/images/6-1.jpg "8 狓 -6)+4 (8) 狓 =λ ( 狓 max - 狓 min + max - min ) (9) 其中 : 狓是初始轮廓在图像上狓轴方向的最大最小值之差与轴方向上最大最小值之差的和的一个比例值,λ 是控制比例值大小的系数, 一般取 0.")
6 7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 469 围较杂乱的图像, 采用较小的局域半径 ; 而对于分割目标较大且周围较简单的图像, 则采用较大的局域半径更为合适. 而文献 [] 仅仅根据目标物体的范围大小设计了半径大小的选择函数犚 ( 狓 ), 且犚 ( 狓 ) 只是依靠初始化轮廓自动地选择一个大小固定的局域半径值, 其在曲线演化过程中局域半径无法自适应动态改变. 为了实现更高效准确的分割, 本文根据分割目标的范围大小和邻近环境杂乱的程度实现局域半径大小的自适应选择, 在文献 [] 根据目标物体的范围大小实现局域半径大小的初始化自动化选择基础上, 通过判断曲线上各点周围的灰度分布均 阈值 κ5 时, 则认为点狓周围区域分布极不均匀, 此时局域半径应减少较大 ; 狉 min 表示局域半径的最小值. 图 显示了局部半径由函数狉 ( 狓 ) 根据局域区域的灰度分布均匀程度动态地自适应改变的结果, 其中轮廓曲线表示零水平集演化过程中的曲线变化, 虚线圆圈表示了由局域半径所形成的局部区域大小, 通过本文方法即可实现局域区域范围的自适应调整. 匀程度自适应地修正局域半径. 在文献 [] 中, 局域半径初始化大小的选择函数犚 ( 狓 ) 定义如下 : 犚 ( 狓 )=0 arctan(0.8 狓 -6)+4 (8) 狓 =λ ( 狓 max - 狓 min + max - min ) (9) 其中 : 狓是初始轮廓在图像上狓轴方向的最大最小值之差与轴方向上最大最小值之差的和的一个比例值,λ 是控制比例值大小的系数, 一般取 0.5, 狓 max, max 分别是初始轮廓在图像狓, 轴方向上的最大值, 狓 min, min 分别是初始轮廓在图像狓, 轴方向上的最小值, 最后求得的犚 ( 狓 ) 四舍五入取整即得到局域半径大小. 本文通过判断曲线上各点周围的灰度分布均匀程度动态地自适应调整局域半径大小, 我们设计局域半径狉的选择函数狉 ( 狓 ), 如式 (0) 所示. 烄狉 0 + 狑 0, 犮狓 - 犮狓 <κ 狉 0 + 狑,κ < 犮狓 - 犮狓 <κ3 狉 ( 狓 )= 烅狉 0, κ3 < 犮狓 - 犮狓 <κ4 狉 0 - 狑,κ4 < 犮狓 - 犮狓 <κ5 狉 0 - 狑 0, 犮狓 - 犮狓 >κ 烆 5 & 狉 ( 狓 ) 狉 min (0) 其中 : 狉 0 即是式 (8) 中得到的局域半径初始化大小,, 犮狓 犮狓是曲线上点狓局域内部和外部的均值强度 ; 狑 0, 狑 是局域半径大小变化的宽度系数, 狑 0> 狑 ; κ<κ3<κ4<κ5, 当其局域内外部均值的绝对值差小于阈值 κ 时, 则认为点狓周围区域非常近似均匀分布, 此时局域半径增加较大 ; 当其局域内外部均值的绝对值差小于阈值 κ3 时, 则认为点狓周围区域相对近似均匀分布, 此时局域半径增加少许 ; 当其局域内外部均值的绝对值差大于阈值 κ4 而小于阈值 κ5 时, 则认为点狓周围区域分布比较不均匀, 此时局域半径减小少许 ; 当其局域内外部均值的绝对值差大于 图 图 3 自适应改变局域区域大小. 曲线演化过程中局域半径根据局域区域的灰度分布均匀程度动态地自适应改变. 其中轮廓曲线表示零水平集演化过程中的曲线变化, 虚线圆圈表示了由局域半径所形成的局部区域大小..3 局域计算优化 [] 为减少 MSLCV 模型计算量较大的问题, 本文提出局域区域计算优化方法, 即使用同一局域区域计算相邻像素局域作用力的方法, 在保障分割准确性的基础上更好地提升分割效率.MSLCV 模型是以曲线上的每一个点为单位独自地计算其局域能量, 形成局域作用力促使曲线上各个点朝着目标边界移动. 因为需要对于曲线上每个像素点计算其局域能量, 造成计算量明显较大, 分割效率较低. 为此, 本文考虑相邻像素点使用中间像素点的局域区域作为这些相邻像素点共同的局域区域以计算其局域作用力. 如图 3 所示, 由于像素点相邻, 故其局域区域 局域计算优化 ( 椭圆表示初始轮廓, 轮廓边缘处的圆表示 5 个相邻像素点共同的局域区域 )
7 470 计算机学报 06 年 差异极小, 其对分割准确性影响较小, 并且对于曲线演化的每一次迭代计算却可以节省较多时间, 可较大地提高分割效率. 在实验中, 我们对演化曲线上每 5 个相邻像素 点使用中间像素点的局域区域作为共同的局域区域计算局域作用力, 所得结果即为 5 个相邻像素点共同的局域作用力. 本文方法的整体流程如图 4 所示. 图 4 本文方法的整体流程图
8 期 廖祥云等 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 在实验 中 ＧＡＣ 模 型 控 制 曲 线 收 缩 或 扩 张 的 实 验 参数设 置 为 Ｃ Ｖ 模 型 弧 长 项 权 值 设 置 为 算法对比 我们将本文方法应用于 ＨＩＦＵ 子宫肌瘤超声图 像分割中 并将其实验结果与 种活动轮廓模型进行 了对比分析 实 验 中 所 用 ＨＩＦＵ 子 宫 肌 瘤 超 声 图 像 数据 来 自 重 庆 医 科 大 学 第 二 附 属 医 院 ＨＩＦＵ 治 疗 中心 并采用专家手工分割结果作为基准 为便于统 计分析 我们 调 整 每 幅 图 像 的 分 辨 率 为 我们将本文方法与 ＧＡＣ Ｇｅ ｏｄ ｅ ｓ ｃａｃ ｖ ｅｃｏｎ ｏｕ ｒ ｓ 模型 ８ Ｃ Ｖ 模型 ＲＳＦ Ｒｅｇ ｏｎ Ｓｃ ａ ｌ ａｂ ｌ ｅｆ ｎｇ 模型 ＬＧＦ Ｌｏ ｃ ａ ｌｇａｕｓ ｓ ａｎｆ ｎｇ 模 型 ＬＣＶ 模型 和 ＭＳＬＣＶ 模型 在 ＨＩＦＵ 子 宫 肌 瘤 超 声 图像上的分割表现 进 行 了 对 比 本 文 针 对 待 分 割 图 ＲＳＦ 模型弧长项 权 值 设 置 为 水 平 集 正 则 项 参 数设置为 ＬＧＦ 模型弧长项 权 值设 置为 水 平集正则项参数设置为 ＬＣＶ 模型弧 长 项权 值设 置为 局域半径为 ＭＳＬＣＶ 模 型 弧 长 项 权 值 为 控制形状 约 束 大 小 的 系 数 β 取 本 文 方 法弧长项权值及 β 的 取 值 与 ＭＳＬＣＶ 模 型 一 致 控 制局部全局区域大小的参数 犽 取 Ａ Ｊ 这 张 测 试 图 像 依 据 模 糊 程 度 被 分 为 好 中 差 个 层 次 其 中 图 像 Ａ 与 Ｂ 属 于 好 的 层 次 有较清晰的目标轮廓 Ｃ Ｆ 属于中等层次 某些 区域较为模糊 弱 边 界 而 Ｇ Ｊ 属 较 差 层 次 该 类 图像整体具有非常 严 重 的 模 糊 性 和 低 对 比 度 边 界 很难区分 由于超声 图 像 自 身 的 特 点 以 及 为 了 便 于 像的特征以及参数 的 实 际 数 学 物 理 意 义 并 结 合 实 对比分析 本文在实 验 时 大 多 使 用 了 较 好 的 初 始 轮 验测试效 果 选 取 最 佳 的 参 数 作 为 本 文 模 型 的 最 终 廓 因为子宫肌瘤大都具有近似椭球体的形状 所以 参数 我们 用 一 个 椭 圆 形 初 始 化 待 分 割 图 像 图 显 示 了 图 本文方法同其他 种方法的 ＨＩＦＵ 子宫肌瘤分割结果 第 列为带有初始 轮 廓 的 测 试 图 像 第 列 到 第 ８ 列 依 次 显 示 了使用 种活动轮廓模型的分割结果 依次是 ＧＡＣ ８ Ｃ Ｖ ＲＳＦ ＬＧＦ ＬＣＶ ＭＳＬＣＶ 和 本 文 方 法 每 行 图像第 列到第 ８ 列图中相同曲线轮廓表示专家手工分割结果 另一轮廓曲线则是分别采用对应方法分割后的轮廓
9 47 计算机学报 06 年 本文方法同其他 6 个活动轮廓方法在 0 张典型的 HIFU 子宫肌瘤超声图像上的分割效果的比较, 为便于比较和曲线充分演化, 实验中的曲线总迭代次数统一设为 400, 其中多尺度分割中粗分割阶段迭代次数为 350, 细分割阶段迭代次数为 50. 为了更加准确地估计各分割结果同专家手工分割的定量比较, 我们采用基于面积的犇犛犆 (Dice Similarity Coeficient) [] 和基于边缘的犕犛犛犇 (MeanSumofSquareDistance) [] 两个标准进行比较分析, 其定义分别如下 : 犇犛犆 ( 犛犛, 犛犚 )= 犃狉犲犪 ( 犛犛 犛犚 ) 犃狉犲犪 ( 犛犛 )+ 犃狉犲犪 ( 犛犚 ) ( ) 其中犛犛和犛犚各自代表获得的分割结果和基准. 犇犛犆值越接近于, 表明分割效果越好. 犕犛犛犇 = 犖 犖 犇 ( 犃, 犅 ( 狓狀 ) () 狀 = 其中 犇 ( 犃, 犅 ( 狓 ) = min ( -狓 ) (3) 犃 犃和犅分别为基准轮廓和分割轮廓, 犖是分割轮廓上的像素点数. 犕犛犛犇值越接近于 0, 分割结果越好. 图 5 中分割结果的犇犛犆和犕犛犛犇值如表 所示, 在每行中最好的数值结果采用加粗显示, 从表中可以明显地看出本文方法在分割精度上明显优于其他活动轮廓模型. 同时, 我们在表 中给出了这几种方法对图 5 中子宫肌瘤超声图像分割的计算时间的比较, 从表 中可以看出本文方法的分割效率最高, 且相比较 MSLCV 模型, 本文方法的平均分割效率提升了 84.6%. 图 6 为本文方法与 GAC [8] C V [] RSF [3] LGF [3] LCV [5] 及 MSLCV [] 的犇犛犆 犕犛犛犇和计算时间的对比, 从图 6 中可知, 本文方法在分割准确性及计算效率上都明显优于其他分割方法. 图 6 本文方法与 GAC [8] C V [] RSF [3] LGF [3] LCV [5] 及 MSLCV [] 的犇犛犆 犕犛犛犇以及计算时间的对比 ( 横坐标为 A~J 这 0 张测试图像, 各子图纵坐标分别为犇犛犆 犕犛犛犇以及计算时间, 本文方法在分割准确性及计算时间上都明显优于其他分割方法 )
10 期 廖祥云等 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 表 犇犛犆 和 犕犛犛犇 标准下的图 中各分割方法的表现 加粗文本表示对于一张具体的图片所得到的最好表现 Ａ Ｍｅ ｈｏｄ Ｂ Ｃ Ｄ Ｅ Ｆ Ｇ Ｈ Ｉ 平均值 Ｊ 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 ＧＡＣ ８ ８ ８ ８ ８ ８ Ｃ Ｖ ８ ８ ８ ＲＳＦ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ＬＧＦ ８ ８ ８ ＬＣＶ ８ ８ ８ ８ ＭＳＬＣＶ ８ 本文方法 ８ ８ ８ ８ ８ 表 对图 中的分割各活动轮廓模型分割方法的计算时间比较 ｍａｇｅ 单位 ｓ Ｍｅ ｈｏｄ 本文方法 ＧＡＣ Ｃ Ｖ ＲＳＦ ＬＧＦ ＬＣＶ ＭＳＬＣＶ Ａ ８ ８ Ｂ ８ Ｃ ８ Ｄ ８ Ｅ ８ ８ ８ Ｆ Ｇ ８ ８ ８ ８ Ｈ ８ Ｉ ８ Ｊ 平均值 ８ ８ ８ ８ ８ 初始化敏感性 相比于 ＭＳＬＣＶ 模 型 本 文 方 法 所 引 入 的 局 部 全局信息有效地减少了对初始轮廓产生的初始化敏 表 采用不同初始轮廓后本文方法相比于 犕犛犔犆犞 模型的分割结果对比 Ｉｍａｇｅ 本文方法 ＭＳＬＣＶ 犇犛犆 犕犛犛犇 犇犛犆 犕犛犛犇 Ａ ８ ８ 进行分割更好地验证其作用 实验结果如图 和表 Ａ ８ 所示 Ｂ Ｂ 感性 以下通过对 Ａ Ｂ 图像采用不同的初始化轮廓 从图和表可以看出不同的初始轮廓对 ＭＳＬＣＶ 模型分 割 结 果 准 确 性 影 响 较 大 即 ＭＳＬＣＶ 对初始轮廓较敏感 初始轮廓不佳时 在图像灰度较 均匀区域的局域力 则 较 小 由 于 形 状 约 束 力 的 存 在 会导致曲线较难演 化 本 文 方 法 通 过 引 入 局 部 全 局 信息形成了局 部 全 局 力 克 服 了 ＭＳＬＣＶ 模 型 中 初 始化轮廓敏感性较强问题 从表 可以看出 即使在 不佳的初始轮廓下 本 文 方 法 所 得 的 分 割 结 果 依 然 较 ＭＳＬＣＶ 模型的分割结果更准确 效率对比 为了 验 证 本 文 方 法 对 分 割 效 率 的 提 升 作 用 我 们在 ＨＩＦＵ 子宫肌瘤超声图像 Ａ 和 Ｂ 上 使用相同 的初始轮廓 分别采用模型 未使 用 多 尺 度 算 法 和 局域计算优化 模型 只使 用局 域 计 算 优 化 未 使 图 本文方法与 ＭＳＬＣＶ 模型在 不 同 初 始 轮 廓 下 对 ＨＩＦＵ 子宫肌瘤超声图像的分割结果 用多尺度算法 模型 只使 用多 尺 度 算 法 未 使 用 局域计算优化 和本文方法 同时使用多尺度算法和
11 474 计算机学报 06 年 局域优化 ) 对图像 A 和 B 进行分割, 实验结果如表 4 和图 8 所示. 从表 4 和图 8 可以看出本文方法同其 他 3 个模型得到的分割结果准确性相近, 但本文方法的时间耗时明显降低, 较大地提高了分割效率. 图 8 本文方法和模型 模型 模型 3 对子宫肌瘤超声图像 A B 的分割结果对比 表 4 模型 模型 模型 3 以及本文方法的分割准确性和分割时间比较 A B Method 犇犛犆犕犛犛犇时间 /s 犇犛犆犕犛犛犇时间 /s 模型 模型 模型 本文方法 总结 本文针对子宫肌瘤 HIFU 超声图像中的分割难题, 提出了一种更加准确高效的引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型. 该模型通过引入局部全局信息形成局部全局力来克服初始化轮廓敏感性问题, 并依据演化曲线上各点周围的灰度分布均匀程度动态地决定局部全局信息和形状约束信息的使用范围, 同时利用该灰度分布信息自适应改变局域区域半径大小进而调整局域化区域大小, 最后通过使用同一局域区域计算相邻像素的局域作用力实现快速高效分割. 实验结果表明, 本文方法对 HIFU 子宫肌瘤超声影像中肿瘤分割有准确的分割效果, 克服了 MSLCV 的初始化敏感性较强的缺陷, 在保证准确性的基础上进一步提高了分割效率, 获得了更加准确高效的分割效果. 致谢对于重庆医科大学郑元义教授的指导并手工分割 HIFU 子宫肌瘤超声图像, 在此表示感谢! 参考文献 [] KennedyJE.High intensityfocusedultrasoundinthetreat mentofsolidtumours.naturereviewscancer,005,5(4): 3 37 [] OrsiF, Arnone P,Chen W,Zhang L. High intensity focusedultrasoundablation:a new therapeuticoptionfor solidtumors.journalofcancerresearchandtherapeutics, 00,6(4):44 40 [3] LeeSH,LeeJM,Kim K W,etal.Dual energycomputed tomographytoassesstumorresponsetohepaticradiofrequency ablation:potentialdiagnosticvalue ofvirtualnoncontrast imagesandiodinemaps.investigativeradiology,0,46(): [4] ChengH D,ShanJ,Ju W,etal.Automatedbreastcancer detection and classification using ultrasound images: A survey.paternrecognition,00,43():99 37 [5] GhoseS,Oliver A,MartíR,etal.A surveyofprostate segmentationmethodologiesinultrasound,magneticresonance andcomputedtomographyimages.computer Methodsand ProgramsinBiomedicine,0,08():6 87 [6] LiC,HuangR,DingZ,etal.Alevelsetmethodforimage segmentationinthe presence ofintensityinhomogeneities with application to MRI.IEEE Transactions on Image Processing,0,0(7): [7] KassM,WitkinA,TerzopoulosD.Snakes:Activecontour models.internationaljournalof Computer Vision,988, (4):3 33 [8] CaselesV,KimmelR,SapiroG.Geodesicactivecontours. InternationalJournalof Computer Vision,997,(): 6 79 [9] LiC,Xu C,GuiC,etal.Levelsetevolution without re initialization:anewvariationalformulation//proceedings oftheieee Conferenceon Computer Visionand Patern. SanDiego,USA,005: [0] RonfardR.Region basedstrategiesforactivecontourmodels. InternationalJournalofComputerVision,994,3():9 5 [] ChanTF,VeseLA.Activecontourswithoutedges.IEEE TransactionsonImageProcessing,00,0():66 77 [] VeseLA,ChanTF.A multiphaselevelsetframeworkfor imagesegmentation usingthe Mumford and Shah model. InternationalJournalof Computer Vision,00,50(3): 7 93
![7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 475 [3] LiC,KaoC Y,GoreJC,etal.Minimizationofregion scalablefitingenergyforimagesegmentation.](/docs-images/91/106404784/images/12-0.jpg "ieee Trans actionsonimageprocessing,008,7(0):940 949 [4] LorigoL M,FaugerasOD,GrimsonW EL,etal.Curves: Curve evolution for vessel segmentation.")
12 7 期廖祥云等 : 引入局部全局信息的区域自适应局域化快速活动轮廓模型 475 [3] LiC,KaoC Y,GoreJC,etal.Minimizationofregion scalablefitingenergyforimagesegmentation.ieee Trans actionsonimageprocessing,008,7(0): [4] LorigoL M,FaugerasOD,GrimsonW EL,etal.Curves: Curve evolution for vessel segmentation. MedicalImage Analysis,00,5(3):95 06 [5] LanktonS,Tannenbaum A.Localizingregion basedactive contours.ieee TransactionsonImage Processing,008, 7(): [6] LiC,KaoC Y,GoreJC,etal.Implicitactivecontours drivenbylocalbinaryfitingenergy//proceedingsoftheieee Conferenceon Computer VisionandPatern.Minneapolis, USA,007: 7 [7] WangL,LiC,SunQ,etal.Activecontoursdrivenbylocal andglobalintensityfitingenergy withapplicationtobrain MRimagesegmentation.Computerized MedicalImagingand Graphics,009,33(7):50 53 [8] Tian Yun,Duan Fuqing,Lu Ke,etal. A flexible 3D cerebrovascular extraction from TOF MRA images. Neurocomputing,03,: [9] XieLi Zhi,Zhou Ming Quan,TianYun,etal.Cerebrovas cularsegmentationbasedonregiongrowingandlocaladaptive C V model.journalofsoftware,03,4(8): (inchinese) ( 解立志, 周明全, 田禨等. 基于区域增长与局部自适应 C V 模型的脑血管分割. 软件学报,03,4(8):97 936) [0] WangBin,LiJie,GaoXin Bo.Anedge andregion based levelsetmethod withshapepriorsforimagesegmentation. ChineseJournalofComputers,0,35(5):067 07(in Chinese) ( 王斌, 李洁, 高新波. 一种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法. 计算机学报,0,35(5):067 07) [] LiaoX,Yuan Z,Zheng Q,etal.Multi scaleandshape constrainedlocalizedregion basedactivecontoursegmentation ofuterinefibroidultrasoundimagesin HIFUtherapy.PloS One,04,9(7):e03334 [] DietenbeckT,AlessandriniM,FribouletD,etal.CREASEG: Afreesoftwarefortheevaluation ofimagesegmentation algorithms based on level set//proceedings of the IEEE InternationalConferenceonImageProcessing.HongKong, China,00: [3] WangL,HeL,MishraA,etal.Activecontoursdrivenby localgaussiandistributionfitingenergy.signalprocessing, 009,89(): 犔犐犃犗犡犻犪狀犵 犢狌狀,bornin 989, Ph.D. His research interests include imageprocessing,computersimulation andvirtualreality. 犢犝犃犖犣犺犻 犢狅狀犵,bornin 963,Ph.D.,professor, Ph.D.supervisor.Hisresearchinterestsincludecomputer simulationandvirtualreality,imageprocessingandcomputer vision,machinelearningandpaternrecognition. 犣犎犈犖犌犙犻,bornin990,M.S.Hisresearchinterest isimageprocessing. 犜犗犖犌犙犻犪狀 犙犻犪狀,bornin989,M.S.candidate.Her researchinterestsincludeembeddedsystem,graphicsand imageprocessing. 犔犃犐犙犻犪狀 犉犲狀犵,bornin99,M.S.Hisresearchinterest iscomputergraphics. 犣犎犃犖犌犌狌犻 犃狀,bornin985,Ph.D.Hisresearch interests include embedded system,graphics and image processing. 犅犪犮犽犵狉狅狌狀犱 HIFUtreatmentisanewtypeofnon invasiveoperation andhasbeengradualyputintoactualtreatmentofuterine fibroid. The segmentation of uterine fibroids in HIFU ultrasoundimagesisacriticalstageinhifutherapy,butnow theprecisesegmentation ofultrasoundimageshasalways beena problem andthereare no appropriateand special segmentationmethodsforitinhifutreatment. Manystate of the artmethodscanobtaingoodsegmen tationwhentheultrasoundimagesareclearandhomogeneous. However,theHIFUultrasoundimageshavesevereintensity inhomogeneityandblurryboundariesandcommon methods areeasytoleadtoboundaryleakageorexcessivecontraction. Inrecentyears,though manyregion basedlocalizedactive contourmodelshadbeenproposedtosegmentuneventargets incluterimages,butfor HIFU ultrasoundimages with seriouslylow signaltonoiseratio,low contrastlevel,and weakedges,theywereunabletoobtainsatisfyingresults. Inthis work,to obtain more accurate and eficient segmentationresults,weproposeanadaptivelocalizedregion basedfastactivecontour model,whichis more accurate andeficientand overcomestheinitializationsensitivity by introducingtheglobalinformationinlocalregiontoform localyglobalforce.weproposeanadaptivelocalizedregion basedfastactivecontourmodel,whichismoreaccurateand
13 476 计算机学报 06 年 eficientandovercomestheinitializationsensitivitybyintro ducingtheglobalinformationinlocalregiontoformlocaly globalforce.ourmethodsolvestheproblemsinsegmenting HIFU ultrasoundimageofuterinefibroids,overcomesthe initializationsensitivityof MSLCV,improvestheeficiency onthe premise ofaccuracy and gains more accurate and eficientsegmentationresults.thesegmentationresultscan furtherbeadoptedtoreconstructthe3d modelsoftissues andorgansinourprojects. Themethodproposedinthisworkcanhelpobtainthe segmentationresultsof HIFU ultrasoundimagesofuterine fibroidsfasterand more accurate, which greatlyimpacts overalprocessoftheoperation,relievingpatients painin HIFUtherapy. WehavepublishedapaperaboutsegmentationofHIFU uterinefibroidsultrasoundimageson PLOS ONEinJuly 04,whichwasnamed Multi ScaleandShapeConstrained Localized Region Based Active Contour Segmentation of UterineFibroidUltrasoundImagesinHIFU Therapy andis thebasisofthemethodproposedinthiswork. ThisworkwassupportedbyagrantfromtheNational NaturalScienceFoundationofChina(GrantNo ), agrantfromthenationalbasicresearchprogram ofchina (GrantNo.0CB707904)andtheopenfundingprojectof StateKey Laboratoryof VirtualTechnologyandSystems, BeihangUniversity(GrantNo.BUAA VR 3KF 5).
;54 ;1 ( ' ) Vol.54 No JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Jan.2015 doi: /j.issn RSTU V ; &! Y,,, [,2\
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;54 ;1 ( ' ) Vol.54 No.1 2015 1 JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Jan.2015 doi:10.6043/j.issn.0438 0479.2015.01.011 RSTU V ; &! Y,,, Z,@ [,2\] ( 8+ =,>^ E G,Y7,>^ 361102) ; : ( 犕狔犮犪犾犲狆犺狔犾狅狆犺犻犾犪
BuletinofSoiland WaterConservation Vol.38,No.3 Jun.,2018 & X R( + 1, 1, < 1,=> 3 (1. E^ IFTU ^,NO ; 2.NO\ ^,NO ;3.NO B`a -
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中学第二教材：高中语文：选修：语言规范与创新：配套江苏版教材
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第 期 李 伟 等 用 方 法 对 中 国 历 史 气 温 数 据 插 值 可 行 性 讨 论
李 伟 李 庆 祥 江 志 红 使 用 插 值 方 法 对 已 经 过 质 量 控 制 和 均 一 化 的 年 月 年 月 中 国 全 部 基 本 基 准 站 气 温 资 料 逐 月 进 行 空 间 插 值 通 过 站 点 的 实 际 序 列 与 插 值 后 格 点 序 列 进 行 比 较 针 对 相 关 系 数 和 线 性 趋 势 等 多 个 量 来 检 验 方 法 对 气 候 资 料 插 值 的
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梁 运 文 霍 震 刘 凯 本 文 利 用 奥 尔 多 中 心 的 调 查 数 据 从 三 个 方 面 对 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 状 况 进 行 了 详 细 的 实 证 分 析 首 先 刻 画 了 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 的 总 体 统 计 特 征 然 后 从 财 产 构 成 出 发 对 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 进 行 了 结 构 分 解 最 后 通
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第 28 卷 第 12 期 2007 年 12 月 半 导 体 学 报 犆 犎 犐 犖 犈 犛 犈 犑 犗 犝 犚 犖 犃 犔 犗 犉 犛 犈 犕 犐 犆 犗 犖 犇 犝 犆 犜 犗 犚 犛 犞 狅 犾.28 犖 狅.12 犇 犲 犮.,2007 低 杂 散 锁 相 环 中 的 电 荷 泵 设 计 薛 红 李 智 群 王 志 功 李 伟 章 丽 ( 东 南 大 学 射 频 与 光 电 集 成 电 路
西班牙文学简史
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说 明 为 了 反 映 教 运 行 的 基 本 状 态, 为 校 和 院 制 定 相 关 政 策 和 进 行 教 建 设 与 改 革 提 供 据 依 据, 校 从 程 资 源 ( 开 类 别 开 量 规 模 ) 教 师 结 构 程 考 核 等 维 度, 对 2015 年 春 季 期 教 运 行 基
内 部 资 料 东 北 师 范 大 教 运 行 基 本 状 态 据 报 告 2015 年 春 季 期 教 务 处 2015 年 10 月 27 日 说 明 为 了 反 映 教 运 行 的 基 本 状 态, 为 校 和 院 制 定 相 关 政 策 和 进 行 教 建 设 与 改 革 提 供 据 依 据, 校 从 程 资 源 ( 开 类 别 开 量 规 模 ) 教 师 结 构 程 考 核 等 维 度,
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行 测 高 分 冲 刺 练 习 题 资 料 分 析 ( 共 15 题, 参 考 时 限 10 分 钟 ) 材 料 题 - 1 2012 年 1 月 某 小 区 成 交 的 二 手 房 中, 面 积 为 60 平 方 米 左 右 的 住 宅 占 总 销 售 套 数 的 ( ) A.25% B.35% C.37.5% 长 沙 市 雨 花 区 侯 家 塘 佳 天 国 际 大 厦 北 栋 20 楼 第 1
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龚 亚 夫 在 重 新 思 考 基 础 教 育 英 语 教 学 的 理 念 一 文 中 援 引 的 观 点 认 为 当 跳 出 本 族 语 主 义 的 思 维 定 式 后 需 要 重 新 思 考 许 多 相 连 带 的 问 题 比 如 许 多 发 音 的 细 微 区 别 并 不 影 响 理 解 和
语 音 语 篇 语 感 语 域 林 大 津 毛 浩 然 改 革 开 放 以 来 的 英 语 热 引 发 了 大 中 小 学 英 语 教 育 整 体 规 划 问 题 在 充 分 考 虑 地 区 学 校 和 个 体 差 异 以 及 各 家 观 点 的 基 础 上 遵 循 实 事 求 是 逐 级 定 位 逐 层 分 流 因 材 施 教 的 原 则 本 研 究 所 倡 导 的 语 音 语 篇 语 感 语 域
导 数 和 微 分 的 概 念 导 数 的 几 何 意 义 和 物 理 意 义 函 数 的 可 导 性 与 连 续 性 之 间 的 关 系 平 面 曲 线 的 切 线 和 法 线 导 数 和 微 分 的 四 则 运 算 基 本 初 等 函 数 的 导 数 复 合 函 数 反 函 数 隐 函 数 以
2015 年 考 研 数 学 二 考 试 大 纲 考 试 科 目 : 高 等 数 学 线 性 代 数 考 试 形 式 和 试 卷 结 构 一 试 卷 满 分 及 考 试 时 间 试 卷 满 分 为 150 分, 考 试 时 间 为 180 分 钟. 二 答 题 方 式 答 题 方 式 为 闭 卷 笔 试. 三 试 卷 内 容 结 构 高 等 教 学 约 78% 线 性 代 数 约 22% 四 试 卷
中 国 软 科 学 年 第 期!!!
山 寨 模 式 的 形 成 机 理 及 其 对 组 织 创 新 的 启 示 山 寨 模 式 的 形 成 机 理 及 其 对 组 织 创 新 的 启 示 陶 厚 永 李 燕 萍 骆 振 心 武 汉 大 学 经 济 与 管 理 学 院 武 汉 大 学 中 国 产 学 研 合 作 问 题 研 究 中 心 湖 北 武 汉 北 京 大 学 经 济 研 究 所 光 华 天 成 博 士 后 工 作 站 北 京 本
研 究 对 象 研 究 角 度 研 究 工 具 数 据 收 集 和 预 处 理 网 络 密 度 与 平 均 距 离 分 析
基 于 社 会 网 络 分 析 法 的 我 国 网 上 书 店 研 究 余 菜 花 袁 勤 俭 采 用 社 会 网 络 分 析 方 法 从 网 络 密 度 平 均 距 离 中 心 性 凝 聚 子 群 以 及 核 心 边 缘 结 构 等 角 度 对 我 国 网 上 书 店 关 系 进 行 研 究 通 过 研 究 得 出 我 国 网 上 书 店 网 络 密 度 和 平 均 距 离 较 小 中 心 度 偏
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《C语言基础入门》课程教学大纲
C 语 言 开 发 入 门 教 程 课 程 教 学 大 纲 课 程 编 号 :201409210011 学 分 :5 学 分 学 时 :58 学 时 ( 其 中 : 讲 课 学 时 :39 学 时 上 机 学 时 :19 学 时 ) 先 修 课 程 : 计 算 机 导 论 后 续 课 程 :C++ 程 序 设 计 适 用 专 业 : 信 息 及 其 计 算 机 相 关 专 业 开 课 部 门 : 计
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结 果 与 讨 论
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西 南 民 族 学 院 学 报 哲 学 社 会 科 学 版 第 卷 资 料 来 源 中 国 统 计 年 鉴 年 年 新 中 国 五 十 年 统 计 资 料 汇 编 中 国 人 口 统 计 年 鉴 年 数 据 资 料 来 源 中 国 统 计 年 鉴 中 国 统 计 出 版 社 年 版 资 料 来 源
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随着执业中医师资格考试制度的不断完善，本着为我校中医学专业认证服务的目的，本文通过对我校中医类毕业生参加2012年和2013年的中医执业医师考试成绩及通过率、掌握率进行分析，并与全国的平均水平进行差异比较分析，以此了解我校执业中医师考试的现状，进而反映我校中医类课程总体教学水平，发现考核知识模块教学中存在的不足，反馈给相关学院和教学管理部门，以此提高教学和管理水平。
2012-2013 中 医 类 别 执 业 医 师 综 合 笔 试 成 绩 分 析 反 馈 报 告 教 务 处 二 零 一 三 年 三 月 1 目 录 1 前 言 3 2 2012-2013 中 医 类 别 执 业 医 师 综 合 笔 试 成 绩 分 析 反 馈 报 告 4 附 件 1:2012 年 中 医 类 别 医 师 资 格 综 合 笔 试 院 校 学 科 成 绩 分 析 报 告 附 件 2:2013
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谷 德军 等 对 流边 界层 中 公 路 线 源 扩 散的 期 扩 散 的模 拟 式 大 气扩 散 的 方 法 是 把 污 染物 在 大 气 中 的 扩 散 看 成 标 记 粒 子 在 平 均 风 场 约束 下 的 随机 运 动 假 定 粒 子 的运 动 是 相 互独 立 的 向上 的 坐 标 为 时间 步长 的 脉 动速 度 可 以 用 小 匡 每 个 粒 子 的运 动 为 小 分别 代表粒子 在
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2006年顺德区高中阶段学校招生录取分数线
2014 年 顺 德 区 高 中 阶 段 学 校 考 试 提 前 批 第 一 批 第 二 批 学 校 录 取 根 据 佛 山 市 办 提 供 的 考 生 数 据, 现 将 我 区 2014 年 高 中 阶 段 学 校 考 试 提 前 批 第 一 批 第 二 批 学 校 的 录 取 公 布 如 下 : 一 顺 德 一 中 录 取 分 第 1 志 愿, 总 分 585, 综 合 表 现 评 价 A, 考
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(19) 中 华 人 民 共 和 国 国 家 知 识 产 权 局 (12) 发 明 专 利 申 请 (21) 申 请 号 201410277354.0 (22) 申 请 日 2014.06.19 (10) 申 请 公 布 号 CN 104020095 A (43) 申 请 公 布 日 2014.09.03 (51)Int.Cl. G01N 15/08 (2006.01) (71) 申 请 人 广 东
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解 放 军 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版
第 卷 第 期 解 放 军 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版 年 月 温 差 和 荷 载 引 起 的 钢 组 合 梁 界 面 剪 应 力 分 析 朱 坤 宁 万 水 为 了 解 钢 组 合 梁 桥 的 连 接 界 面 受 力 特 性 分 析 外 荷 载 对 桥 面 板 与 钢 纵 梁 连 接 界 面 的 剪 应 力 分 布 的 影 响 利 用 接 触 面 层 间 纵 向 伸 长 相 等 条
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( 一 ) 深 刻 认 识 学 习 教 育 的 重 大 意 义 : - 3 - ( 二 ) 明 确 学 习 教 育 的 任 务 目 标 ( 三 ) 把 握 特 点 方 法 - 4 - ( 四 ) 坚 持 六 项 原 则 在 - 5 - ( 五 ) 着 力 解 决 问 题 - 6 - - 7 - - 8 - ( 一 ) 学 党 章 党 规, 进 一 步 明 确 党 员 标 准 树 立 行 为 规 范
陈 昌 生 陈 政 强 胡 家 才 吴 仲 庆 陈 浩 良 中 国 龙 虾 叶 状 幼 体 期 在 饥 饿 条 件 下 的 生 长 发 育 变 态 存 活 的 研 究 结 果 表 明 初 孵 叶 状 幼 体 耐 饥 饿 能 力 较 强 完 全 饥 饿 成 活 率 为 饥 饿 成 活 率 为 由 生 长 和 变 态 来 看 推 迟 投 饵 对 叶 状 幼 体 期 的 生 长 没 有 明 显 影 响 在
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深圳市新亚电子制程股份有限公司
证 券 代 码 :002388 证 券 简 称 : 新 亚 制 程 公 告 编 号 :2016-053 深 圳 市 新 亚 电 子 制 程 股 份 有 限 公 司 2016 年 第 二 次 临 时 股 东 大 会 决 议 公 告 本 公 司 及 董 事 会 全 体 成 员 保 证 公 告 内 容 真 实 准 确 和 完 整, 不 存 在 虚 假 记 载 误 导 性 陈 述 或 者 重 大 遗 漏 特
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工 程 硕 士 数 学 考 试 大 纲 与 要 求 ( 包 括 高 等 数 学 和 线 性 代 数 ) 一 函 数 极 限 与 连 续 第 一 部 分 : 高 等 数 学 考 试 内 容 函 数 的 概 念 及 表 示 法 函 数 的 有 界 性 单 调 性 周 期 性 和 奇 偶 性 复 合 函 数 反 函 数 分 段 函 数 和 隐 函 数 基 本 初 等 函 数 的 性 质 及 其 图 形 初
反 学 校 文 化 与 阶 级 再 生 产 小 子 与 子 弟 之 比 较 周 潇 作 者 通 过 对 北 京 某 打 工 子 弟 学 校 的 田 野 调 查 后 发 现 在 农 民 工 子 弟 中 间 盛 行 着 类 似 学 做 工 中 所 描 述 的 工 人 阶 级 小 子 的 反 学 校 文 化 但 是 由 于 制 度 安 排 与 社 会 条 件 的 差 异 子 弟 与 小 子 的 反 学 校
二 顺 序 输 送 混 油 机 理 流 速 的 伸 展 分 子 扩 散 紊 流 扩 散 三 顺 序 输 送 物 理 数 学 模 型 四 模 型 求 解
分 析 了 顺 序 输 送 的 混 油 机 理 在 油 品 不 可 压 缩 不 考 虑 浮 升 力 影 响 和 油 品 参 数 不 随 温 度 变 化 三 点 基 本 假 设 的 基 础 上 建 立 了 混 油 数 学 模 型 利 用 软 件 对 顺 序 输 送 混 油 段 的 浓 度 分 布 进 行 了 数 值 模 拟 给 出 了 混 油 浓 度 分 布 曲 线 模 拟 结 果 与 扩 散 理 论
文 化 记 忆 传 统 创 新 与 节 日 遗 产 保 护 根 据 德 国 学 者 阿 斯 曼 的 文 化 记 忆 理 论 仪 式 与 文 本 是 承 载 文 化 记 忆 的 两 大 媒 体 在 各 种 仪 式 行 为 中 节 日 以 其 高 度 的 公 共 性 有 组 织 性 和 历 史 性 而 特 别 适 用 于 文 化 记 忆 的 储 存 和 交 流 节 日 的 文 化 功 能 不 仅 在 于
2014年中央财经大学研究生招生录取工作简报
2015 年 中 央 财 经 大 学 研 究 生 招 生 录 取 工 作 简 报 一 硕 士 研 究 生 招 生 录 取 情 况 2015 年 共 有 8705 人 报 考 我 校 硕 士 研 究 生, 其 中 学 术 型 研 究 生 报 考 3657 人, 专 业 硕 士 研 究 生 报 考 5048 人 ; 总 报 考 人 数 较 2014 年 增 长 1.4%, 学 术 型 报 考 人 数 较
第 卷 第 辑 高 明 华 蔡 卫 星 曾 诚 股 权 结 构 与 信 息 披 露 质 量 来 自 证 券 分 析 师 盈 余 预 测 特 征 的 证 据!!
第 卷 第 辑 年 月 产 业 经 济 评 论 高 明 华 蔡 卫 星 曾 诚 本 文 利 用 年 中 国 股 上 市 公 司 的 相 关 数 据 使 用 证 券 分 析 师 盈 余 预 测 特 征 作 为 信 息 披 露 质 量 的 代 理 变 量 从 股 权 集 中 和 股 权 制 衡 的 角 度 探 讨 了 股 权 结 构 与 信 息 披 露 质 量 之 间 的 关 系 我 们 的 研 究 发
2016年南开大学MBA招生信息
全 年 申 请 分 批 面 试 一 报 名 条 件 二 招 生 政 策 三 全 国 MBA 联 考 四 强 化 训 练 五 研 究 方 向 六 计 划 招 生 名 额 七 报 考 流 程 MBA 项 目 ( 在 职 ) 报 考 流 程 在 线 提 交 材 料 截 止 日 期 (2015 年 8 月 29 日 上 午 10:00 前 ) 在 线 提 交 材 料 截 止 日 期 (2015 年 10
1600 1000 40 50 2030 2000 采 取 行 动 的 机 会 90% 开 拓 成 功 的 道 路 2
简 略 版 本 :2015 3 10 2016 2021 全 球 卫 生 部 门 病 毒 性 肝 炎 战 略 2016 2021 2015 3 12 2012 2010 2014 2015 2016 2021 140 55% 35% 5 15% 5 20% 2.4 1.3 1.5 1 1600 1000 40 50 2030 2000 采 取 行 动 的 机 会 90% 开 拓 成 功 的 道 路
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HSK( 一 级 ) 考 查 考 生 的 日 常 汉 语 应 用 能 力, 它 对 应 于 国 际 汉 语 能 力 标 准 一 级 欧 洲 语 言 共 同 参 考 框 架 (CEF) A1 级 通 过 HSK( 一 级 ) 的 考 生 可 以 理 解 并 使 用 一 些 非 常 简 单 的 汉 语
新 汉 语 水 平 考 试 HSK 为 使 汉 语 水 平 考 试 (HSK) 更 好 地 服 务 于 汉 语 学 习 者, 中 国 国 家 汉 办 组 织 中 外 汉 语 教 学 语 言 学 心 理 学 和 教 育 测 量 学 等 领 域 的 专 家, 在 充 分 调 查 了 解 海 外 实 际 汉 语 教 学 情 况 的 基 础 上, 吸 收 原 有 HSK 的 优 点, 借 鉴 近 年 来 国
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ITU-R BT.1789 建 议 书 1 ITU-R BT.1789 建 议 书 在 分 组 视 频 传 输 中 利 用 传 输 误 码 信 息 重 建 接 收 视 频 的 方 法 (ITU-R 44/6 和 ITU-R 109/6 课 题 ) (2007 年 ) 范 围 本 建 议 书 对 业 务 提 供 商 重 建 接 收 视 频 的 方 法 做 了 详 细 介 绍, 以 便 利 用 传 输
86 农 业 机 械 学 报 2009 年 而 造 成 的 水 锤 事 故, 因 此 具 有 构 造 简 单 造 价 低 安 装 方 便 不 受 安 装 条 件 限 制 等 优 点 但 是, 由 于 进 气 和 排 气 时 气 液 两 相 流 过 渡 过 程 的 影 响 因 素 复 杂, 管 道 中
2009 年 6 月 农 业 机 械 学 报 第 40 卷 第 6 期 空 气 阀 水 锤 防 护 特 性 的 主 要 影 响 参 数 分 析 及 优 化 刘 志 勇 刘 梅 清 ( 武 汉 大 学 动 力 与 机 械 学 院, 武 汉 430072) 摘 要 对 空 气 阀 水 锤 防 护 特 性 的 主 要 影 响 因 素 进 行 了 试 验 分 析 结 果 表 明 : 在 合 理 位 置 安
权 利 要 求 书 1/2 页 1. 一 种 基 于 螺 旋 扫 描 轨 道 的 光 学 投 影 断 层 成 像 方 法, 其 特 征 在 于, 包 括 : 针 对 螺 旋 轨 道 扫 描 得 到 的 一 系 列 投 影 图, 利 用 投 影 图 的 轴 向 位 置 和 投 影 角 度, 按 照 以
(19) 中 华 人 民 共 和 国 国 家 知 识 产 权 局 (21) 申 请 号 201110435836.0 (12) 发 明 专 利 *CN102599887B* (10) 授 权 公 告 号 CN 102599887 B (45) 授 权 公 告 日 2013.10.30 (22) 申 请 日 2011.12.22 (73) 专 利 权 人 中 国 科 学 院 自 动 化 研 究 所 地
教师上报成绩流程图
教 务 管 理 系 统 使 用 说 明 学 生 端 用 户 1 在 校 内 任 何 一 台 连 接 校 园 网 的 计 算 机 上 登 录 教 务 处 主 页 教 务 处 主 页 地 址 : http://jw.stdu.edu.cn/homepage 随 后 点 击 按 钮 ( 见 下 图 所 示 ), 即 可 进 入 综 合 教 务 管 理 系 统 2 在 综 合 教 务 管 理 区 域 内 键
评 委 : 徐 岩 宇 - 个 人 技 术 标 资 信 标 初 步 审 查 明 细 表 序 号 投 标 单 位 投 标 函 未 按 招 标 文 件 规 定 填 写 漏 填 或 内 容 填 写 错 误 的 ; 不 同 投 标 人 的 投 标 文 件 由 同 一 台 电 脑 或 同 一 家 投 标 单
评 委 : 徐 岩 宇 - 个 人 清 标 评 审 明 细 表 评 审 因 素 序 号 投 标 单 位 清 标 评 审 1 深 圳 市 创 捷 科 技 有 限 合 格 2 四 川 川 大 智 胜 软 件 股 份 有 限 合 格 3 北 京 航 天 长 峰 科 技 工 业 集 团 有 限 公 司 合 格 4 深 圳 中 兴 力 维 技 术 有 限 合 格 5 深 圳 键 桥 通 讯 技 术 股 份 有
李 培 邓 慧 慧 本 文 描 述 了 年 以 来 京 津 冀 地 区 在 人 口 迁 移 的 活 跃 程 度 和 空 间 分 布 的 新 特 征 通 过 建 立 计 量 模 型 对 年 和 年 影 响 京 津 冀 地 区 人 口 迁 移 的 综 合 因 素 进 行 了 比 较 分 析 结 论 显 示 人 均 差 距 已 经 成 为 影 响 人 口 迁 移 的 首 要 因 素 市 场 化 水 平 产
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254 20188 ResearchofSoiland WaterConservation Vol.25,No.4 Aug.,2018 = (./ 1, / 2,3,F=G 1,HIJ KLM 1,NO 2,3,-> 1 (1.`O, ` 7 712100;2.Q$I Gb 4@ \F$%)*, ` 7 712100;3.Q$I,O 100049) 0 1:#4RS @,&./,A_0 N 0 L
/ 计 算 机 工 程 与 科 学 0/+ 相 关 研 究 清 华 大 学 的 唐 泽 圣 周 勇 等 在 & 算 法 的 实 现 上 也 作 了 一 些 改 进 本 文 在 研 究 & 算 法 基 本 原 理 的 基 础 上 根 据 物 体 表 面 的 显 示 特 性 和 体 素 特 点 提 出
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华 南 师 范 大 学 学 报 自 然 科 学 版 年
年 月 华 南 师 范 大 学 学 报 自 然 科 学 版 年 第 期 赵 冬 芹 朱 莹 漫 蔡 昭 林 肖 鹏 李 楚 华 通 过 研 究 碱 性 钙 离 子 水 对 大 鼠 血 液 血 钙 浓 度 及 免 疫 功 能 的 影 响 结 果 显 示 碱 性 钙 离 子 水 对 大 鼠 血 液 和 血 钙 浓 度 无 明 显 影 响 对 大 鼠 免 疫 功 能 具 明 显 增 强 碱 性 钙 离 子
一 从 分 封 制 到 郡 县 制 一 从 打 虎 亭 汉 墓 说 起
县 乡 两 级 的 政 治 体 制 改 革 如 何 建 立 民 主 的 合 作 新 体 制 县 乡 人 大 运 行 机 制 研 究 课 题 组 引 言 一 从 分 封 制 到 郡 县 制 一 从 打 虎 亭 汉 墓 说 起 二 密 县 在 周 初 是 两 个 小 国 密 国 和 郐 国 三 密 县 的 第 一 任 县 令 卓 茂 四 明 清 时 代 的 密 县 二 从 集 中 的 动 员 体
科 学 出 版 社 科 学 出 版 社 前 言 本 书 是 针 对 普 通 高 等 院 校 经 济 类 和 工 商 管 理 类 本 科 专 业 财 务 管 理 学 的 教 学 需 求, 结 合 教 育 部 经 济 管 理 类 本 科 财 务 管 理 学 课 程 教 学 大 纲 编 写 而 成 的 本 书 执 笔 者 都 是 长 期 工 作 在 财 务 管 理 教 学 一 线 的 专 业 教 师,
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上证指数
上 证 与 修 正 方 法 一 ( 一 ) 计 算 公 式 1. 上 证 指 数 系 列 均 采 用 派 许 加 权 综 合 价 格 指 数 公 式 计 算 2. 上 证 180 指 数 上 证 50 指 数 等 以 成 份 股 的 调 整 股 本 数 为 权 数 进 行 加 权 计 算, 计 算 公 式 为 : 报 告 期 指 数 =( 报 告 期 样 本 股 的 调 整 市 值 / 基 期 )
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(2015-2016-2)-0004186-04205-1 140242 信 号 与 系 统 Ⅰ 学 科 基 础 必 修 课 37 37 1 教 203 17 周 2016 年 06 月 13 日 (08:00-09:35) (2015-2016-2)-0004186-04205-1 141011
关 于 2015-2016 学 年 第 二 学 期 期 末 周 内 考 试 时 间 地 点 安 排 选 课 课 号 班 级 名 称 课 程 名 称 课 程 性 质 合 考 人 数 实 际 人 数 考 试 教 室 考 试 段 考 试 时 间 (2015-2016-2)-0006178-04247-1 130101 测 试 技 术 基 础 学 科 基 础 必 修 课 35 35 1 教 401 17 周
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有 限 理 性 动 物 精 神 及 市 场 崩 溃 对 情 绪 波 动 与 交 易 行 为 的 实 验 研 究 林 树 俞 乔 资 本 市 场 的 经 验 表 明 市 场 参 与 主 体 投 资 者 的 情 绪 波 动 对 资 产 交 易 与 价 格 决 定 产 生 了 不 可 忽 视 的 影 响 但 是 现 有 文 献 尚 缺 乏 对 这 一 重 要 因 素 的 研 究 因 此 本 文 的 目 的
黄 金 原 油 总 持 仓 增 长, 同 比 增 幅 分 别 为 4.2% 和 4.1% 而 铜 白 银 以 及 玉 米 则 出 现 减 持, 减 持 同 比 减 少 分 别 为 9.4%,9.4% 以 及 6.5% 大 豆, 豆 粕 结 束 连 续 4 周 总 持 仓 量 增 长, 出 现 小 幅
小 麦 净 多 持 仓 增 加, 豆 油 豆 粕 净 多 持 仓 减 少 美 国 CFTC 持 仓 报 告 部 门 : 市 场 研 究 与 开 发 部 类 型 : 量 化 策 略 周 报 日 期 :212 年 5 月 7 日 电 话 :592-5678753 网 址 :www.jinyouqh.com 主 要 内 容 : 根 据 美 国 CFTC 公 布 的 数 据, 本 报 告 中 的 11 个
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: 周 晓 虹 : - -., - - - -. :( ), -,.( ),,, -. - ( ).( ) ', -,,,,, ( ).( ),,, -., '.,, :,,,, :,,,, ,,,,, :,, (.,, );, (, : ), (.., ;. &., ;.. &.., ;, ;, ),,,,,,, ( ) ( ),,,,.,,,,,, : ;, ;,.,,,,, (., : - ),,,,
第 卷第 期 月 年 电 压 与 声 光 邑 夹 心 式 压 电超 声 复 频 换 能 器 的 研 究 林 书 玉 陕西 师 范 大 学 应 用 声 学 研 究 所 西 安 摘要 对 具 有 多个 共 振 频 率 的 纵 向振 动 夹 心 式 压 电 超 吉 换 能 器 进 行 了 研 究 该 换 能 器 由 多 组 压 电陶 瓷 片及 金 属 棒 组 成 在 一 维 纵 向振 动 理 论 及 等
频 率 域 波 动 方 程 正 演 中 的 多 网 格 迭 代 算 法 马 召 贵 王 尚 旭 宋 建 勇 频 率 域 波 动 方 程 求 解 中 需 要 对 大 型 的 稀 疏 矩 阵 求 逆 直 接 解 法 计 算 时 间 长 占 用 内 存 大 更 难 以 求 解 问 题 目 前 普 遍 采 用 的 迭 代 算 法 又 存 在 收 敛 速 度 慢 用 于 复 杂 介 质 模 型 甚 至 存 在
评 委 : 李 炎 斌 - 个 人 技 术 标 资 信 标 初 步 审 查 明 细 表 序 号 投 标 单 位 投 标 函 未 按 招 标 文 件 规 定 填 写 漏 填 或 内 容 填 写 错 误 的 ; 不 同 投 标 人 的 投 标 文 件 由 同 一 台 电 脑 或 同 一 家 投 标 单
评 委 : 李 炎 斌 - 个 人 清 标 评 审 明 细 表 评 审 因 素 序 号 投 标 单 位 清 标 评 审 1 深 圳 市 创 捷 科 技 有 限 合 格 2 四 川 川 大 智 胜 软 件 股 份 有 限 合 格 3 北 京 航 天 长 峰 科 技 工 业 集 团 有 限 公 司 合 格 4 深 圳 中 兴 力 维 技 术 有 限 合 格 5 深 圳 键 桥 通 讯 技 术 股 份 有
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抗 日 战 争 研 究 年 第 期
田 子 渝 武 汉 抗 战 时 期 是 国 共 第 二 次 合 作 的 最 好 时 期 在 国 共 合 作 的 基 础 上 出 现 了 抗 日 救 亡 共 御 外 侮 的 局 面 这 个 大 好 局 面 的 出 现 与 中 共 长 江 局 的 丰 功 伟 绩 是 分 不 开 的 但 长 期 以 来 由 于 有 一 个 王 明 的 右 倾 错 误 直 接 影 响 了 对 它 的 全 面 科 学 准 确