63、医学影像技术:前列腺手术引导与胎儿超声标准平面检测

医学影像技术:前列腺手术引导与胎儿超声标准平面检测

在医学领域,影像技术对于疾病的诊断和治疗起着至关重要的作用。本文将介绍两种不同的影像技术应用,一是用于机器人辅助腹腔镜根治性前列腺切除术(RALRP)的磁共振 - 超声(MR - 超声)引导系统,二是利用知识迁移循环神经网络(T - RNN)自动检测胎儿超声标准平面的方法。

1. MR - 超声引导系统在前列腺手术中的应用
1.1 TRUS 数据采集

在前列腺手术中,经直肠超声(TRUS)数据的采集是重要的第一步。系统会自动控制 TRUS 换能器的旋转角度,并保存每张图像的位置信息。所有的 TRUS 体积数据是使用 214 元素、6 厘米长的矢状阵列采集的,发射频率为 9 MHz,成像深度为 5.6 厘米。通过围绕探头轴进行 90 度旋转扫描,以 0.2 度的增量获取图像,每个体积的图像采集时间为 45 秒。

1.2 TRUS - MR 配准

在手术前,放射科医生会手动分割术前 T2 加权 MR 体积中每个横截面上的前列腺腺体。为了从矢状体积中获取横截面,需要将术中 TRUS B 模式图像插值到 3D 网格中。然后,采用实时半自动算法对超声体积中的前列腺进行 3D 分割。该算法在近距离放射治疗中经常使用,是一种快速、一致且准确的 3D TRUS 前列腺腺体描绘工具。

基于 TRUS 和 MR 体积中前列腺的分割表面,构建二进制体积。通过主坐标轴变换将 MR 二进制体积与 TRUS 二进制体积进行刚性对齐(并缩放),然后对对齐后的 MR 体积进行变形以匹配 TRUS 体积。配准算法基于变分框架,最小化两个二进制体积之间的平方差之和,并对位移图进行弹性正则化。 </

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗标准化、K值距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究优化。
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