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基于数据驱动的PET-CT门控成像方法研究
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作者 徐世东 孙校丽 +3 位作者 刘双全 郑玉爽 李默涵 魏存峰 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第6期1361-1372,共12页
PET-CT是一种将正电子发射断层成像(positron emission tomography,PET)和计算机断层成像(computed tomography,CT)两种影像诊断技术有机结合在一起的一种多模态成像技术。该成像可同时提供准确、全面的功能成像及结构信息成像。PET-CT... PET-CT是一种将正电子发射断层成像(positron emission tomography,PET)和计算机断层成像(computed tomography,CT)两种影像诊断技术有机结合在一起的一种多模态成像技术。该成像可同时提供准确、全面的功能成像及结构信息成像。PET-CT成像在对活体进行心胸成像时,不可避免地呼吸运动和心跳运动导致的运动模糊严重干扰定量分析,进而影响诊断结果判断。目前常用门控成像技术解决呼吸及心跳运动带来的成像伪影影响,主要包括外接门控设备法和数据驱动法。现有的数据驱动门控方法难以兼顾多模态数据处理稳定性,心脏信号提取精准性以及实时性处理及反馈。本文提出了一种改进的数据驱动门控方法——基于局部信息的主成分分析方法(partial data principal component analysis,PD-PCA),实现了优化数据驱动门控成像完整流程。并在中国科学院高能物理研究所自主研制的Eplus多能全景动物PET-CT设备进行了实验验证,实验结果表明改进后的门控成像方法能够保证在心脏信号提取上实现了更高的精度,可实现实时门控动态高精度成像。 展开更多
关键词 门控成像 数据驱动 PET-CT pd-pca
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SF6局部放电分解组分光声检测信号交叉响应处理技术 被引量:19
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作者 唐炬 范敏 +1 位作者 谭志红 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期257-264,共8页
SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度。为此,将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神... SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度。为此,将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神经网络,应用于光声检测法输出信号阵列的处理,以解决传统RBF神经网络在输入空间严重自相关时检测准确度的下降,实现对SO2、CO2、CF4混合气体中各组分气体体积分数的准确检测。结果表明:PCA-RBF神经网络有效地消除了样本之间的相关性,提高了神经网络对混合气体中各组分气体体积分数的检测准确度(平均相对误差<3%),为将光声检测法应用于SF6局部放电分解组分气体的检测提供了有效的数据处理手段。 展开更多
关键词 SF6 局部放电(PD) 交叉响应 主成分分析(PCA) 径向基函数(RBF) 神经网络 相关性 检测准确度
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基于医疗文本数据聚类的帕金森病早期诊断预测 被引量:7
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作者 张晓博 杨燕 +2 位作者 李天瑞 陆凡 彭莉兰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期3088-3094,共7页
针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度... 针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度的维度空间;然后,应用5个传统的经典聚类模型和3种不同的聚类集成方法分别对8个维度空间的数据进行聚类;最后,采用4个聚类性能指标来预测数据集中的多巴胺异常PD患者、健康体和无多巴胺缺失(SWEDD)PD患者。仿真结果显示,PCA特征维度值取30时,高斯混合模型(GMM)的聚类准确度达到89.12%;PCA特征维度值取70时,谱聚类(SC)的聚类准确度达到61.41%;PCA特征维度值取80时,元聚类算法(MCLA)的聚类准确度达到59.62%。对比实验结果表明,5种经典聚类方法中,PCA的特征维度值小于40时,高斯混合模型聚类效果最佳;3种聚类集成方法中,对于不同的特征维度,MCLA的聚类性能均表现优异,进而为PD的早期智能化辅助诊断提供了技术和理论支撑。 展开更多
关键词 帕金森病 医疗文本数据 主成分分析 聚类 聚类集成
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