27、计算机辅助可视化管理间质性肺疾病

计算机辅助可视化管理间质性肺疾病

计算机辅助可视化管理间质性肺疾病

1. 引言

肺部间质病理状况受多种疾病显著影响。尽管单个疾病的患病率较低,接近罕见病的阈值,但它们共同构成了肺部医疗实践的重要部分。

弥漫性间质性肺疾病(DILDs 或简称 ILDs)是一组异质性疾病,其特征是肺实质弥漫性损伤,伴有不同程度的炎症、纤维化和结构变形,包含 200 多种疾病。病理过程通常始于肺间质,但常蔓延至肺泡腔、小气道、血管和/或胸膜。DILDs 症状相似,但演变模式不同,因此诊断和治疗困难,通常需要多学科协作。

计算机辅助诊断(CAD)常用于 DILD 的管理,包括诊断和治疗阶段。然而,选择合适的 CAD 技术需要考虑医疗需求,并以非信息技术背景人员能理解的方式传达结果。本文旨在为 ILD 管理领域选择合适的算法提供指导,重点介绍基于视觉的复杂网络方法。

2. ILD 诊断

2.1 组织病理学特征

所有 ILDs 在组织病理学上都表现出不同程度的炎症和纤维化,且不同亚型和个体之间存在高度差异。当炎症模式占主导时,组织学表现为机化性肺炎(OP)或非特异性间质性肺炎(NSIP),对皮质类固醇抗炎治疗反应良好;而在纤维化模式下,表现为寻常型间质性肺炎(UIP),有纤维母细胞灶,炎症反应较轻,对抗纤维化药物反应良好。

2.2 常见亚型

一项针对近 2000 名受试者的研究确定了四种最常见的 ILDs 亚型:特发性肺纤维化(IPF,20.3%)、具有自身免疫特征的间质性肺炎(IPAF,17.9%)、结缔组织病相关 ILD(CTD - ILD,18.3%)和无法分类的特发性间质性肺炎(UIIP,14.7%)。IPF 发病率高且预

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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