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基于全变分最小化和快速一阶方法的低剂量CT有序子集图像重建被引量：3: 2014年; 低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率.实验结果表明,在同样的迭代次数下,本文提出的方法与基于有序子集的一阶方法相比较,相对重建误差的下降速度更快.; 毛宝林陈晓朝孝大宇范晟昱滕月阳康雁; 关键词：全变分交替方向法

最大似然-可分离抛物面替代函数双能CT重建算法: 2017年; 针对重建算法对不同的检测对象需要建立不同的查找表问题,提出了一种基于最大似然-可分离抛物面型替代函数的重建算法.根据双能CT的物理模型和统计模型建立了对数似然函数,并以之为目标函数.根据目标函数的凸性,构造了可分离抛物面型替代函数.实验结果表明,该算法重建所得各能级图像与原始图像的相关系数大于0.983,信噪比大于12 d B,均大于查表法重建结果的相应值,重建图像质量优于查表法.; 侯晓文滕月阳刘瑜珈康雁; 关键词：双能CT 最大似然凸优化

Radiomics方法研究应用进展被引量：10: 2017年; Radiomics(影像组学)方法是指对CT、MRI和PET等大量医学图像提取定量影像学特征并进行分析,找到疾病的影像学标识物,从而实现对疾病的精准预测、诊断及预后评估等。众所周知,癌症治疗是医学界面临的重要难题,尽早发现、尽早治疗能够极大地改善患者的生存率。肿瘤细胞的变化一般通过基因表达进行监测,但也可以通过影像学标识物进行监测,所以Radiomics方法被广泛应用于癌症的预测、早期诊断和治疗,是当今国内外影像医学及其相关专业的研究热点。本文首先对Radiomics方法中需要解决的4个关键性问题(包括多模态图像采集和重建、图像分割、特征提取和筛选、建立数据库对信息分析建模)分别进行详细的阐述;其次,介绍并分析Radiomics方法在早期预测及诊断非小细胞肺癌、前列腺癌、乳腺癌及其他癌症方面的应用;最后,预测Radiomics方法的未来发展趋势。; 孙航李宏张亭亭滕月阳齐守良钱唯; 关键词：医学图像分割疾病预测疾病诊断

基于压缩感知与快速迭代阈值收缩算法的脑功能网络重建被引量：2: 2020年; 基于静息态功能磁共振成像(fMRI)构建脑功能网络是揭示人脑运作机制的有效手段,但是目前常见的脑功能网络普遍包含大量噪声从而导致错误的分析结果。本文使用压缩感知中的最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)模型对脑功能网络进行降噪重建,该模型利用L1范数惩罚项的稀疏性避免过拟合问题。然后,通过快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解,该算法在每一次迭代中通过一个收缩阈值操作来更新变量,从而收敛到全局最优解。实验结果表明:与其他几种方法相比,该方法可以将脑功能网络降噪重建的准确率提高到98%以上,有效地抑制了噪声,有助于即使在噪声环境下也能很好地探索人脑的功能。; 郭庆滕月阳仝灿李迪森王雪飞; 关键词：压缩感知

基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法被引量：5: 2017年; 基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.; 滕月阳郑孙易卢子鹏康雁; 关键词：双能CT 梯度下降图像重建

基于投影匹配的双能计算机断层成像投影分解加速算法: 2018年; 双能计算机断层成像(CT)技术是CT成像领域未来重要的发展方向。双能CT重建算法主流的模型是基物质分解模型,算法的核心关键是求出基物质分解系数投影值。基于投影匹配的双能CT投影分解算法通过建立能谱查找表,使用最小二乘法进行匹配查找得到分解系数投影值。但该方法由于查找表数据庞大,计算时间长,不利于临床的应用。本文在该方法的基础上,提出一种通过直线方程拟合和平面方程拟合查找表数据,快速计算分解系数投影值的改进算法。仿真实验证明,该算法在大幅提高计算速度的同时,也能稳定地收敛到正确的解。; 侯晓文卢子鹏滕月阳孝大宇范晟昱杨超然刘瑜伽康雁

医学人工智能课程与思政教育的融合实践探索: 2024年; 随着医学与人工智能技术的深度融合,医学人工智能课程已成为新时代医学教育不可或缺的一环,其目标在于培育既精通医学知识又掌握先进人工智能技术的复合型人才。该文首先探讨将思政教育融入医学人工智能课程的背景与重要意义,回顾并分析我国当前在医学人工智能课程与思政教育融合方面的教育研究现状。随后,通过深入剖析多个典型思政案例,该文详细阐述思政方法在医学人工智能课程中的具体应用策略,涵盖价值观引导、批判性思维培养、团队合作意识强化、民族自豪感提升、社会责任感与人文关怀的深化以及创新精神与创业能力的培养六个核心方面。最后,该文提出医学人工智能课程中思政方法的探索方向建议,包括深入挖掘课程思政元素、采用多样化教学方法、注重实践环节、关注学生反馈与评价、提升教师素养以及建立全面评价体系等。这些建议旨在为医学人工智能课程的思政教育改革提供实践指导和理论支持,以期更有效地实现思政教育的目标,培养出一批既具备扎实专业知识又拥有高尚道德情操的医学人工智能领域优秀人才。; 崔笑宇何璇滕月阳何强赵越; 关键词：思政教育价值观引导

三棒源衰减重建中的随机校正算法被引量：1: 2010年; 在正电子发射断层成像系统中,单棒源衰减扫描消耗大量时间,使用3个棒源可减少扫描时间,但是带来大量随机符合事件.针对三棒源衰减扫描的特点,设计了一种约束单光子随机校正算法,每个棒源位置对应一个随机弦图,利用3个扇束接收窗进行过滤,过滤后的所有随机符合事件组成可应用的随机弦图.使用NEMA标准中的图像质量和衰减校正精度参数作为评价准则,实验结果显示本文方法在衰减扫描时间减少50%的前提下获得与单棒源一致的图像质量与衰减校正精度.; 滕月阳张铁

PET成像的加权最小二乘重建算法: 2011年; 针对正电子发射断层成像系统,提出一种基于加权最小二乘函数的迭代重建算法.与传统的梯度型算法不同,在迭代过程中,此算法利用当前迭代点构造辅助函数,使用辅助函数的最优解代替目标函数的最优解,获得新的迭代点.该算法自动满足非负约束,无需步长因子,保证目标函数单调递减,并且具有全局收敛性.使用模拟数据和真实医学诊断数据进行实验,结果表明:该算法与SA-WLS和ML-EM算法相比需要相同的运算时间,但是具有更快的收敛速度和更好的成像质量.; 滕月阳张铁; 关键词：辅助函数 KUHN-TUCKER条件

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滕月阳

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