25、医学影像与设备:技术进展与应用规范

医学影像与设备:技术进展与应用规范

1. 医学影像技术概述

医学影像技术在疾病的诊断和治疗中起着至关重要的作用。目前,除了常用的 FDG 放射性示踪剂外,还有众多的放射性示踪剂正在被使用或研发。医生利用核医学成像策略,能够对人体内部的器官、骨骼、组织或系统的功能和形态进行成像和分析。核医学成像的应用范围广泛,具体如下:
- 检测冠状动脉疾病
- 可视化心脏内部血流
- 识别心脏移植排斥反应
- 扫描和可视化肺部以检查呼吸问题和内部血流系统
- 检查转移性骨病
- 检查疼痛的人工关节
- 检测阿尔茨海默病的早期发作
- 识别胆囊的异常功能或炎症
- 评估胆囊手术后的医疗并发症
- 检查不明原因的发热
- 检查淋巴水肿

随着临床科学的技术进步,临床放射中的成像预技术的应用不断增加。核医学、MRI、超声、PET、医学放射、血管造影和 CT 扫描仪等多种成像方式,有助于对已诊断疾病的进展情况进行监测,或者评估正在进行的治疗方案的效果。

2. 新型医学影像模式

2.1 多值数据图像

我们常见的灰度图像中,每个像素点可以用一个 8 位系统中 0 - 255 范围内的单值函数来表示。在黑白强度图像中,视觉信号覆盖了 0.4 到 0.7 毫米的可见光谱带宽。图像的强度模型依赖于用于成像的传感器和测量设备的特性,不同的物理特性会对物体的强度图产生不同的影响。这种图像通常用多值函数表示,即在物体的每个点上会产生多个测量值。

多值图像可以分为以下两类:
- 多光谱图像 :测量与电

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性稳定性,下层优化用户充电成本便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安全约束用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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