关键词：
密度参数（精选六篇）
密度参数 篇1
超声经过轴向传播后的波形信号往往是复杂的,既有散射又有干涉。人骨短距离测试时,时域上研究人员通常无法区分开这些不同的波形信号,一般通过传统滤波方法进行滤波处理或时频分析法,如短时傅里叶变换(STFT)来分析这些信号[4]。
1 实验系统设计
根据定量超声轴向传播原理,设计了一种先进的多点轴向超声测量方式。将发射探头与接收探头置于手臂烧骨同侧同一平面上,发射探头固定于A点,大致为手臂近端(靠手腕部位)1/3处,接收探头放置于手臂远端(靠手肘部位)一侧,两探头距离AB定为5cm。测量时,发射探头发射一次超声波,待信号经接收探头接收并后续处理后,接收探头向远端步进偏移1cm,发射探头再次发射超声波,接收探头一共步进4次,至位置C点为止,系统采集5次数据。收发探头与手臂皮肤间使用超声耦合剂进行声耦合,减少超声在接触面的能量损耗,提高系统性能。图1即为该测量方式图。
整个轴向定量超声骨密度参数检测系统包括收发模块、超声收发控制器、微弱信号采集与放大模块、数据缓存与传输模块、上位机处理软件五大部分。结构如图2所示。
上位机通过串行口将控制命令传送给超声收发控制器;控制器选用TI公司生产,具有快速分析、响应能力的TMS320F2812芯片。该控制器接收到上位机的发射超声命令后控制发射探头发射超声波;超声波以斜入射方式进入手臂,经长骨轴向传播一段距离;接收探头捕捉特定位置斜出射的超声波并将其转换为微弱电信号并作放大预处理,然后将预处理过的模拟电信号传送给模数转化器MAX1195;通过模数转换操作,信号被转换为微计算机可以处理的数字信号并被送入缓存传输模块UPD42280;之后,上位机通过串行口读取缓存传输模块中的数据。
2 数字信号处理
信号在采集过程中会引入舍入误差,模数转换芯片的非线性误差,在传输过程中外界工频干扰,白噪声干扰,信号自身的串扰,反射等因素等都将影响到原信号,导致信号失真。选取一种合适的数字信号处理算法来抑制干扰提取有用信号特征量显得至关重要。根据超声慢速波在骨中的传播规律,理论上各相邻接收端位置接收到的超声信号峰值差相等,因此可以根据信号处理后的实际偏差程度来检验信号处理方法的好坏。目前,研究人员普遍采用传统数字信号处理方法或者短时傅里叶变换进行信号处理。
2.1 传统方法
传统数字信号处理方法假设输入信号中有用频率成分和希望滤除信号频率成分各占不同的频带,通过设计一个合适的选频滤波器达到滤波的目的[5]。传统数字滤波器包括无限响应数字滤波器和有限脉冲响应数字滤波器。图3(a)为原始信号,图3(b)是经过合理配置的无限响应数字滤波器的去噪信号。表1为信号经过无限响应数字滤波器处理后的实际峰值差,由此可以看出使用传统的数字信号处理方法处理骨中超声信号的实际偏差程度比较大,效果不佳。
短时傅里叶变换是很常用的一种时频分析方法,是对傅里叶变换的一种改进,也是处理超声波信号时广泛应用的一种算法[6]。本论文同样用短时傅里叶变换对原始信号进行了处理,观察其处理效果与测量精度。表2为信号经短时傅里叶变换处理后实际峰值差。
2.2 改进的滤波方法
经验模式分解(EMD)法是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法,具有多分辨、自适应的优点[7]。该方法把信号分解为若干个固有模式函数IMF(Intrinsic Mode Function)和一个余量。固有模式函数需满足两个条件:(1)在整个数据序列中,极值点的数量与过零点的数量必须相等,或最多相差不能多于一个。(2)在任一时间点上,信号的局部极大值和局部极小值定义的包络平均值为零。EMD方法是从复杂信号里分离出IMF的过程,也称为筛选过程(The Sifting Process)。EMD分解在每一时刻首先分解出尺度最小的IMF,然后分解出尺度较大的IMF,最后再分解出尺度更大的IMF。阶数越低,其含有的高频成分越多。通过基于固有模态函数的信号展开,幅度与频率调制也被清楚地分开。具体分解步骤如下:
(1)求得原始信号y(t)的所有极大、极小值点并在极值点间用三次样条函数进行插值,得到上、下包络线emax(t)和emin(t);
(2)计算上下包络的平均值m(t)=[emax(t)+emin(t)]/2;
(3)提取细节记为d(t),即d(t)=y(t)-m(t);
(4)判断d(t)是否满足IMF的两个条件,如果满足,则令di(t):d(t),将其视为一个IMF分量,转入步骤(5),如果不满足则令y(t)=d(t),重复执行步骤(1)～(4);
(5)mi(t))=y(t)-di(t),判断mi(t)是否为一个单调函数或|mi(t)|很小可以看作测量误差。如果是则循环结束,否则令y(t)=mi(t)转到步骤(1)。
当循环结束时,得到了n个满足条件的IMF分量:
IMFi(t)=di(1)
这样可得到EMD的分解结果:
r(t)称为残差分量。即原始数据数列可表示为n个本征模函数分量和一个残余项的和。整个分解过程中没有能量的损失,可以用分解得到的各IMF分量和余项来精确重构原始信号。
传统数字信号处理方法会带来比较大的实际偏差是因为骨中超声信号中有部分干扰的频带与有用信号频带相互重叠,为了解决这一问题可以应用维纳滤波器、卡尔曼滤波器等现代滤波器去除噪声,这些滤波器可按照随机信号内部的一些统计分布规律,从干扰中提取最佳信号。对于维纳滤波,信号和噪声用相关函数表示,设计维纳滤波器要求已知信号和噪声的相关函数。对于卡尔曼滤波,信号和噪声用状态方程和量测方程表示。卡尔曼滤波方法比维纳滤波方法优越之处在于它运用递推法计算,不需要知道全部过去的数据,计算方便。
因此本系统使用经验模式分解和标准卡尔曼滤波相结合的方法,处理带干扰超声信号。图4为改进算法的原理框图。
图4中,系统通过经验模式分解模块将原始超声信号分解为多个固有模式,再由模式筛选模块舍取合适的固有模式并缓存于内存中,然后对各个缓存的固有模式进行标准卡尔曼滤波,计算结果存储于卡尔曼滤波缓存,最后通过模式重构模块将卡尔曼滤波后的各模式进行重构,得到最终的过滤信号。图5(a)为原始信号经验模式分解后各模式图形,图5(b)为各模式卡尔曼滤波后的重构图。
表3给出了原始超声信号通过改进算法处理后的峰值差,对比传统滤波方法及短时傅里叶时频分析法处理后的结果可以看出,改进算法对于抑制干扰,提取有用信号优势明显。参考文献[8]研究得出当超声导波频率在200kHz左右时其平均速度大致为1 320m/s左右,参考文献[9]研究得出当超声导波频率在270kHz时其平均速度大致为1 500 m/s左右,参考文献[3]中图3表明相速度曲线AO随频率的增大而增大。本实验所用超声换能器中心频率约180 kHz,因此系统检测到得SOS均值大致在1250m/s左右,满足超声导波的传播特性,说明本实验测试得到的SOS完全符合理论值。
本文围绕轴向定量超声诊断骨质疏松症技术,充分利用TMS320F2812数据处理功能,设计实现了以测量超声导波在长骨中的SOS参数为核心的检测系统,解决了数据高速采集、存储、传输问题。引入经验模式分解和标准卡尔曼滤波相结合的方法作为信号处理算法,并对照其他数据处理方法做了多组实验,验证了该方法优越的检测能力。通过对人体在体检测,系统测试得到的SOS值满足超声传播特性,符合理论值,并且具有检辨别受测者骨质状况的能力。
参考文献
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密度参数 篇2
概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法
首次提出了概率密度曲线及其参数估计的.模糊与随机方法,并以一组疲劳寿命数据为例描述了参数估计的具体过程.对随机样本分别采用模糊与随机方法和数理统计方法进行了参数估计,结果表明:用模糊与随机方法比用数理统计方法得到参数估计值更接近理论值.
作 者：陈群志 刘文E 金平胡仁伟 CHEN Qun-zhi LIU Wen-ting JIN Ping HU Ren-wei 作者单位：北京航空航天大学,固体力学研究所,北京,100083 刊 名：航空学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA 年，卷(期)： 20(5) 分类号：V215.7 V215.5 关键词：概率密度 参数估计 模糊与随机 数理统计密度参数 篇3
数理统计技术, 是先进质量管理的重要课题。目前在电线电缆行业中应用较多的数理统计技术是传统的参数统计方法, 其基本步骤是:
第一, 收集数据;
第二, 拟合参数模型;
第三, 估计参数模型;
第四, 指出拟合效果。
其核心思想是先假设确定的参数模型。这种方法对数据的分析通常有较好的精确度, 比如假设正态分布模型, 用矩估计、最大似然估计和最小二乘法求参数等等。但是这些方法的缺陷就是模型的假设对不同的样本不具有普适性。本文探索利用非参数密度估计对电缆导体单丝的电阻率进行分析, 以寻求一种更为精确的统计方法。
1. 观察数据
本文首先给出标准直径为2.52mm的模具拉出的铜单丝直径的样本数据见表1 (样本容量为100, 分16组, 组距为0.000022mm) , 图1为散点图, 图2为直方图, 了解其所属总体的基本性质:由上面的图形, 尤其是直方图, 我们能对这组样本数据的分布有一个初步的了解。可以初步估计, 该样本数据所属总体是很不对称的, 并且左端有较长的尾端, 从左向右整体有上升的趋势, 在最右端出现一个小的尾端。
2. 密度核估计理论
2.1 核估计定义:设K (x) 为R上的一个概率密度函数, h>0是一个与n有关的常数, 则
称fn为总体未知密度f (x) 的一个核估计, 其中函数K (x) 称为核, h为窗宽。
2.2 K (x) 的确定
研究表明, 窗宽h确定时, 不同核函数的作用是等价的。实际工作中, 一般先选定核函数K (x) , 然后再寻求最优窗宽h。K (x) 对fn的影响很小, 因此满足以下基本条件的核函数都合适:
①∫K (x) dx=1;
②函数连续且光滑;
③一阶矩为零, 方差有限。
常用的有均匀核, 高斯核等。本文以高斯核为核函数。得到函数的核估计:
2.3 窗宽的确定
窗宽h越小, 核估计密度对原数据的拟合度越大, 但核估计的方差越大。反之, 窗宽h越大, 核估计的方差越小。通常选用LSCV法确定最佳窗宽, LSCV法是从现有的数据直接得到合理的窗宽, 是计算最佳窗宽的经典方法之一。其主要思想是由样本作缺值估计来求最佳窗宽:
LSCV是基于积分平方误差ISE最小准则的一种计算方法, ISE为:
式 (4) 中最后一项与h无关。LSCV就是取式 (4) 中前两项进行最小化计算, 实际上使式 (5) 达到最小:
将已知的各个样本点值代入表达式, 即可求得用核估计的窗宽h为0.105时, ICE最小为-5177。
3. 应用结果分析
本文利用以高斯核为核函数的核估计对样本数据进行分析, 这样就可以得到函数的核估计形式:
在统计方法中, 不知道总体服从什么类型的分布, 通常可以用皮尔逊χ2拟合度检验来实现确定模型显著性是否可接受, 以确定一批数据是否真正来自假定的分布模型。对于连续型数据, 需先将样本数据划分成若干区间 (即分组) , 要求分组后每组内包含的样本数不少于5个, 若某些组内数据的频数小于5, 则应将该组与相邻的组做适当合并, 然后再进行检验。用fn估计总体密度f (x) , 所以检验问题等价于:
作为假设检验H0的统计量, 在H0为真时近似有:
fi为第i组的样本频数, npi是按照核估计密度函数计算得到的理论频数, k为在H0下X可能取值的子集数, r为总体分布中需要估计的参数个数。该统计量近似服从自由度为k-r-1的χ2分布, 可知假设检验的拒绝域为:
α为显著性水平, 检验的临界值为χ2 (1-α, k-r-1) , 当目标函数值大于临界值时拒绝原假设, 认为密度函数不是核估计方法得到的密度函数;否则就不能拒绝原假设。
结论
鉴于参数模型的缺陷, 本文基于核估计理论提出了非参数随机模型。该模型避免了模型结构 (线性或非线性) 选择和参数不确定性问题, 可以通过最终的拟合优度检验。由LSCV法计算最佳窗宽保证了核密度估计的计算精度, 是计算窗宽的一种实用且安全的方法。进一步完善非参数密度估计方法在电线线缆质量控制中的应用, 或许能为电线线缆质量的提高提供一种精确度较高的分析方法。
摘要：本文用非参数密度估计构造了数学模型。该模型不假定数据序列相依形式和概率分布形式, 不涉及模型参数估计, 只依靠数据本身驱动, 克服了参数估计普适性不高的特征。本文探索了非参数密度估计在电线线缆质量控制中的应用, 探索了一种精确度较高的的分析方法。
关键词：核估计,窗宽,结果分析,拟合度
参考文献
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密度参数 篇4
对于砂卵石土的强度研究,国内外学者做了大量的工作并取得了一定的成果。李振等研究了砂卵石土中细粒含量和干密度对其抗剪强度的影响,研究表明细粒含量和干密度对其强度特性有很大影响[1];吴跃东等人通过大量室内试验,得到了砂卵石土的最大干密度、最佳含水率与粗粒的关系等[2];Jaroslav对砂卵石土的应力应变特征进行了研究,认为颗粒间的咬合作用拾音器砂卵石土产生剪胀的主要原因[3]。然而,砂卵石土由于其自身的复杂散粒特性,影响其强度特征的因素众多[4,5,6,7],其强度变形性质和破坏的内在机理研究的还不够深入。本文通过大型三轴固结不排水试验对成都砂卵石土的应力应变特性、不同状态下的强度特征进行了深入研究,为实际工程提供了参考。
1 砂卵石土大三轴实验
1.1 试验仪器
试验所用仪器为成都理工大学的YLSZ30—3型应力式大型三轴试验机,如图1。该仪器由压力控制系统、变形应力测量系统、CT实时扫描可视化系统等组成,四川大学华西岩土仪器研究所研制。试样规格为Ф300 mm×600 mm,最大轴向应力为21MPa,最大垂直荷载1 500 k N,最大围压3.0 MPa,最大轴向行程为300 mm。可测定含有粒径不大于60mm的粗粒土的总强度指标c、φ值,和有效强度指标c'、φ'值。
1.2 试验方法
本次试验采用各向等压不固结不排水(UU)剪切的试验方法,抽气联合水头饱和,试验采用应变控制室,以轴向应变速率1.5 mm/min进行剪切,至轴向应变达到20%时终止试验[8]。制样过程见图2。
具体试验方法如下。
(1)为使粗细颗粒均匀混合,试验时按设计容重分3层装填试料,并分层击实。
(2)剪切试样:施加预定的围压进行固结,并保持围压恒定,以速率1.5 mm/min均匀增加轴压,直至试样破坏为止。
(3)试样破坏:散体的破坏通常表现为塑性破坏,变形迅速增加,而轴向压力几乎不变,此时说明散体的强度已超过屈服极限,如果轴向压力没有出现峰值,则取轴向应变为15%时数值为试验结果。
1.3 试验用样
本次试验采用成都地铁7号线路段砂卵石土,通过分析大量地质资料,得到砂卵石土的代表性级配曲线,如图3。对于超粒径料的处理是将其用允许最大粒径60 mm至5 mm的土料按含量加权平均替代,即等量替代法,各粒径所占百分比见表1。
在该砂卵石土的颗粒级配下,通过控制土的密度和含水率来研究砂卵石土的强度特性,本次试验共进行了8组试验,试样一览见表2。
2 试验成果与分析
2.1 砂卵石土的应力应变特性
一般情况下,因为粗粒土在贯穿性剪切面完全形成过程中,剪切带内的粗粒土伴有颗粒的翻滚和滑移、破碎、重新排列等现象,所以粗粒土的剪切破坏面并不是理想的平面。粗粒土在不同围压下的应力-应变关系曲线如图4~图6。
(1)ρ为2.0 g/cm3下不同含水率的(σ1-σ3)-ε曲线见图4。
(2)ρ为1.9 g/cm3时不同含水率的(σ1-σ3)-ε曲线见图5。
(3)不同含水率时各围压下应力峰值如图6。
由图4~图6可得到如下结论。
(1)不同密度和含水率的砂卵石土的应力应变关系均表现为应变硬化型。
(2)峰值主应力差(σ1-σ3)随围压的增大而增加,初始模量也随之变大。
(3)含水率相同时,砂卵石土的密度越大其应力峰值越大;密度相同时,天然状态含水率时的应力峰值最大。
(4)密度较大时,砂卵石土达到峰值强度时其应变较小,并且初始模量也较大,即表现为密度增大,砂卵石土的脆性变大。
(5)砂卵石土试样破坏时轴向应变为4%左右,而不像细粒土那样达到或超过15%,并且砂卵石由于密度一般较大,因而产生的应变软化现象也没有密实细粒土那么显著,体现在其峰值后仍可承受较大应力的力学特性。
2.2 砂卵石土的强度参数
基于莫尔库伦强度理论,计算得到不同状态下的砂卵石土的强度参数,即内摩擦角和黏聚力,其结果如表3。
由表3可以看出,在含水率不变的情况下,砂卵石土的密度越大,其内摩擦角和黏聚力也越大,即砂卵石密度越大,其强度越高。出现上述现象的原因是因为密度较大的试样在受剪初期,颗粒间几乎没有相对移动,变形以弹性为主,之后由于颗粒排列紧密,一部分颗粒要滚过另外一部分颗粒而产生相对错动,必须克服较大的咬合作用力,因此表现出的内摩擦角较大。
砂卵石土的内摩擦角和黏聚力随含水率变化的关系图如图7、图8。
由图7可知,各种密度状态下砂卵石土的内摩擦角与含水率的函数关系可以用下式描述。
由此可以推断不同含水率的砂卵石土的内摩擦角。含水率为1.5%时的内摩擦角最大,并且砂卵石土的内摩擦角随含水率的变化有突变现象,表现在含水率小于6%时,土的内摩擦角随含水量的增加而减小,当含水率大于6%时,其内摩擦角随含水率的增加而增加。
由图8可知,砂卵石土的黏聚力与含水率的关系也可以用二次抛物线描述,但其变化规律与内摩擦角的变化不同。当含水率小于6%时,砂卵石土的黏聚力随含水率的增加而变大,当含水率大于6%时,黏聚力随含水率的增加而减小。
3 结论
本文进行了成都砂卵石土的大型三轴试验,研究了不同密度和含水率状态时的砂卵石土的强度特性,得到了如下结论。
(1)不同密度和含水率的成都砂卵石土的应力应变基本呈应变硬化型,随着围压的变大,砂卵石土的峰值强度和初始模量均变大。
(2)含水率相同时,砂卵石土的密度越大,其内摩擦角越大,黏聚力越大。
(3)砂卵石土的内摩擦角和黏聚力与含水率的关系均可以用二次抛物线描述。
(4)砂卵石土的内摩擦角和黏聚力随着含水率的变化会出现突变现象,其内摩擦角在含水率为6%左右时最小,相反的黏聚力在相应的含水率时最大。
摘要：砂卵石土在我国大量分布,然而砂卵石土的颗粒离散性以及卵石几何分布的随机性使得其力学特性异常复杂。为反映其在不同应力状态下的变形强度特性,通过室内大型三轴试验,对不同含水率和密度的砂卵石土进行研究。试验结果表明:1不同含水率和密度的砂卵石土的应力应变关系表现为应变硬化型,随着围压的增大,砂卵石土的初始模量变大;2含水率相同时,砂卵石土的密度越大其内摩擦角越大,黏聚力越大;3砂卵石土的内摩擦角与黏聚力随着含水率的变化呈二次抛物线型变化,并且均有突变现象,内摩擦角在含水率为6%左右时最小,黏聚力则最大。
关键词：砂卵石土,大型三轴试验,含水率,密度,应力应变关系
参考文献
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密度参数 篇5
目前采用功能性成像手段来反应组织的生理病理状态已成为研究的热点,一直以来,PET成像被视为功能成像的金标准[1]。本试验通过研究肺内孤立性结节性病变的CT灌注成像参数与MVD的相关性,来探讨CT灌注成像的价值。
1 材料和方法
1.1 病例选择
在我院就诊并经手术切除的患者73例,恶性58例,良性13例。男45例,女26例,年龄18～90岁,平均55.5岁。
1.2 CT灌注成像方法
检查前,指导患者练习平静呼吸。使用GE LightSpeed16扫描机(GE公司),先行预扫描,以确定病灶的最佳层面。对所选择的层面进行动态扫描(选定的层面即指选择的研究范围,厚度为20 mm的病灶组织),用高压注射器以4 mL/s的速度通过肘前静脉注入40 mL非离子型碘对比剂。扫描层厚5mm,曝光时间0.5s,每2s曝光1次,每曝光1次获得4幅图像。于注药开始后5 s开始扫描,扫描持续时间2min,共采集240幅图像。扫描参数120kV,50～80mAs。
图像处理: 图像采用10 mm层厚重建,数据传入AW4.2工作站(GEMS),采用GE Perfusion 2灌注软件对数据进行处理,计算病灶血流量[BF,mL/(g·min)]、血容量(BV,mL/g)、平均通过时间(MTT,s)及表面渗透性[PS,mL/(g·min)]等4项灌注参数,并绘制伪彩图。采用体部肿瘤灌注软件,选择主动脉为供血动脉。
1.3 免疫组化染色
免疫组织化学SP法。试剂: 鼠抗人MMP22 单克隆抗体(克隆系MAB903) ,鼠抗人CD34单克隆抗体(克隆系JH121) 及HistostainTM2plus kits(免疫组化染色试剂盒) 均为北京中山生物技术有限公司提供。
1.4 结果判断
将CD34阳性的细胞作为微血管。MVD 计数按Weidener 方法[2]。CD34 表达于血管内皮细胞,任何被抗CD34 单抗染色的单个细胞或细胞团,不管有没有生成管腔,只要与周围的微血管、肿瘤细胞和其他连接组织成分有一个清楚的分离,都认为是一个可计数的微血管,直径约0.02～0.1mm。有厚的平滑肌壁及管腔直径约大于8个红细胞的血管也排除在外。每一份标本先于低倍镜(×100)下选3个微血管数最多的区域即“热点”,在每一个热点中计数一个高倍镜(×200)下的微血管数,取其均值计为MVD 值。
1.5 数据处理
灌注参数与MVD之间的相关性作Pearson及Spearman相关性分析,不同病理类型MVD计数比较采用t检验,P取0.05。所有统计学分析由SPSS软件完成(版本11.5)。
2 结果
2.1 MVD计数结果
71例病灶中,鳞癌22例、腺癌28例、小细胞癌5例、大细胞癌2例、淋巴瘤1例、炎性假瘤6例、结核5例、良性肿瘤2例(硬化性血管瘤)。71例CT灌注参数见表1。MVD计数结果见表2。本组良性病变MVD计数(73.46±51.30)(图1～7)高于恶性病变(59.25±28.01,P<0.01)。鳞癌MVD计数为48.01±17.42,腺癌为76.72±34.41(图8～14),腺癌组MVD计数明显高于鳞癌(P<0.01)。其余病理类型病例数较少,未进行统计学分析。
2.2 灌注参数与MVD间相互关系
BF与MVD呈正相关,相关系数为0.543;MTT与MVD呈轻度的负相关,但相关性无统计学意义;BV及PS与MVD亦成低度正相关(r=0.375、0.346;表3)。
3 讨论
3.1 CT灌注成像的价值
肿瘤的血管生成是指新血管从已存在的血管中形成并刺激肿瘤生长的过程。肿瘤血管生成是实体肿瘤生长、侵袭和转移的基础[3] 。肿瘤的血管生成通常以肿瘤内微血管密度(microvessel density , MVD) 表示。研究证明血管生成促进肺癌的生长、进展,且与肺癌的预后密切相关[4]。动物实验表明,抗血管治疗能抑制鼠肺癌的血管生成、肺癌的生长,并能延长鼠的存活时间[5]。
非侵入性的功能成像技术已成为临床对肺癌提高检出、分期及随访的常规手段。尽管SPECT和PET通过评价代谢及微循环的组织-特异性参数,对肺癌的确定诊断及淋巴结转移有很高的价值,但由于空间分辨力较低,花费及耗时较高,难以广泛应用[6]。
图1～7 男,53岁,右上肺炎性结节。
图8～14 女,59岁,左上肺腺癌。
血管生成CT成像的基础是注入血管内的碘造影剂随血流运输至组织以及这些造影剂分子通过弥散作用在血管内外间隙间的交换[7]。采用目前快速的CT机可以测量组织和血管的增强并能追踪一段时间内以小的时间间隔扫描得来的造影剂在组织内分布的细节。描述造影剂的运输和交换的分隔模型和分布参数模型都被用来量化组织的血流量、血容量、平均通过时间及毛细血管表面渗透性。
3.2 孤立性肺结节的灌注参数与微血管密度的关系
多项研究显示,肺癌的动态CT增强与MVD成正相关[8,9,10]。微血管密度的增加导致灌注和毛细血管渗透性的增加,并且常与恶性结节的显著增强有关。
本研究分别评价了鳞癌与腺癌的微血管密度,因其它病理类型病例较少未作统计学分析。结果显示腺癌的MVD计数为76.72±34.41,明显高于鳞癌(48.01±17.42),与以前的研究结果相似[11,12]。
本研究中还发现良性病变的MVD(94.73±51.30)高于恶性病变(59.25±28.01),但两者间无差异。这是因为本组病例中良性病变的种类较多,其中包括了炎性病变及良性肿瘤,它们的病理学基础及血液动力学改变有很大的差异。Zhang and Kono[13]等的研究比较了良性、恶性和炎性结节的增强峰值、组织主动脉增强峰值比及灌注值。发现恶性和炎性结节的所有参数均高于良性结节。他们认为,炎性病变也与血管生成有关,这会导致与肿瘤新生血管化相同的效果。在本组病例中可以看到,一些炎性病变尽管表现为较高的BF及MVD计数,但MTT较长且PS较低,说明炎性病灶的微血管在质上与肿瘤的微血管是有差别的,肿瘤的毛细血管有较宽的内皮间连接、大量的小孔及由小囊泡形成的内皮间通道、基底膜不连接或缺失[14]。本研究采用的免疫组化方法为抗CD34染色。CD34 表达于血管内皮细胞,任何被抗CD34 单抗染色的单个细胞或细胞团都认为是一个可计数的微血管。因此它只能从量上来评价病灶的血管特征,而不能区别这些微血管在质上的差别。
本研究结果示,病灶的BF、BV及PS均与MVD成正相关,相关性有显著的统计学意义。微血管密度的增高能够导致血流量的增加。肿瘤的新生血管表现为基底膜间隙增宽,导致这些血管对血液中的大分子物质的渗透性增高。因此可以认为灌注和毛细血管渗透性是与肿瘤血管生成有关的微结构改变的生理学表现。因此,使用功能成像技术能够通过评价组织灌注、血容量和血管渗透性来反映肿瘤的血管生成。对比增强的生理学基础与肿瘤血管生成的生理学影响相匹配。增强在肿瘤的边缘区最高,在这一区域血管生成的强度最大。这种情况可能是在常规CT中看到的环形强化,或在功能CT参数图中见到的边缘高灌注、高血容量和高渗透性[15]。
本研究结果显示,CT灌注成像参数与MVD计数有较好的相关性,利用CT灌注成像能够较好的评价肺内病变的功能变化。CT灌注技术能够将灌注信息与解剖细节结合在一幅图像上,提供了与PET相比有较高空间分辨力的灌注图像。
摘要：目的:评价肺内结节性病变CT灌注参数与微血管密度(MVD)的关系和CT灌注成像评价肺内结节性病变的血管生成作用。材料和方法:71例肺结节患者(平均年龄55.5岁,男45例,女26例)行CT灌注成像,造影剂用量40mL。计算血流量(BF,ml/100g/min)、血容量(BV,ml/100g)、平均通过时间(MTT,s)及表面渗透性(PS,ml/100g/min)。取患者的病理标本作免疫组化CD34染色,计数微血管密度(MVD),将CT灌注参数与MVD进行相关性分析。结果:恶性病变的BF,BV,MTT和PS分别为97.30、8.86、6.75、34.52;MVD为59.25。良性病变的灌注参数分别为75.43、12.36、15.35、22.82;MVD为73.46。BF、BV、PS与MVD均成正相关(r分别为0.543、0.375、0.346,P<0.05)。结论:CT灌注参数与MVD相关,是在体评价肿瘤血管生成的理想方法。
密度参数 篇6
本研究利用Matlab的数据和图像处理功能计算面包剖面由酵母代谢所形成的气孔数量,并换算成孔密度值,利用正交设计试验方法研究天然酵母面包的制作工艺参数(打面时间、饧发时间、天然酵母液添加量)对面包切片图像处理所得孔密度值和面包质构特性(硬度、弹性)的影响规律[9]。通过对试验数据进行分析,获得孔密度值与面包质构特性参数(硬度、弹性)之间的相关关系。为Matlab图像及数据处理技术在烘焙制品中的应用提供一定的试验基础。
1 材料与方法
1.1 材料
供试材料为天然酵母液(实验室自制);标准粉(沈阳香雪面粉股份有限公司),白砂糖,食盐,奶粉(市售)。所用仪器有:SK-623型烤箱(新麦机械有限公司),SM-25型和面机(新麦机械有限公司),TA-XT plus型质构仪(美国TA公司),XS204型电子天平(METTLER TOLEDO分析仪器制造有限公司),ZWY-240型智能恒温培养箱(上海市智城分析仪器制造有限公司)。
1.2 方法
1.2.1试验设计
试验于2015年在黑龙江省农业科学院食品加工研究所实验室进行。在预备试验研究的基础上,采用正交试验设计,研究天然酵母面包的制作工艺参数(打面时间、饧饧发时间、天然酵母液添加量)对面包切片图像处理所得孔密度值和面包质构特性(硬度、弹性)的影响规律。利用SAS9.1软件分析试验结果,并用SPSS17.0软件对孔密度值与面包质构特性参数(硬度、弹性)之间的相关关系进行分析。
1.2.2面包的制作方法
面粉200g、天然酵母液(按实验要求)、砂糖3g、食盐2g、奶粉4g、起酥油16g、水105g、改良剂0.5g、烘焙时间15min。
1.2.3面包孔目数量的测定方法
①面包图像的采集。采用上述面包切片方法,把每个面包切成3个面包片,再用佳能照相机对面包片的一面(面包片靠近面包中心的一面)进行图像采集。图像采集条件为:面包图像的图像采集类型(彩色图像);储存图像文件格式(JPG)。
② 面包片图像处理。用Photoshop软件对面包图像进行剪切,在面包中心处剪切出长为5cm、宽为4cm的面包图像,储存剪切的图像,利用Matlab的数据和图像处理功能来计算天然酵母面包内质结构的孔目数量[10,11]。
③对图像处理结果的计算。通过图像处理得到剪切的面包片图像中孔的数目,再计算切出的图像的孔密度值(孔密度=观测区域孔的数目/观测区域的面积)[12,13]。
1.2.4面包品质的测定
利用质构仪对面包的质构特性(硬度、弹性)作出具体的分析。采用TA.XT Plus型质构测试仪并选用Φ36mm的圆柱形平底探头进行面包质构测试。测试方式选用开始返回测试模式,触发类型设置为“Auto”,触发力设置为5g,数据采集速率为200pps。测试时探头的测前速度60 mm·min-1,测后速度为120mm·min-1,面包质构测定时压缩速度设定为100mm·min-1、压缩程度设定为50%[14,15,16,17]。
2 结果与分析
2.1 正交试验结果
按照表1所示,以打面时间、饧发时间、天然酵母液添加量为因素,以孔密度值、面包的硬度、面包的弹性为目标值,设计正交试验,试验方案及其结果见表2。
由表2可以看出,天然酵母面包最佳制作的工艺参数为打面时间9 min,饧发时间120 min,天然酵母液添加量25%;各因素对硬度的影响的主次顺序为:打面时间>饧发时间>天然酵母液添加量;对弹性影响的主次顺序为:打面时间>天然酵母液添加量>饧发时间;对孔密度值影响的主次顺序为:打面时间>天然酵母液添加量>饧发时间。
由方差分析结果可以看出,天然酵母液量对面包硬度的影响不显著,打面时间和饧发时间对面包硬度的影响较为显著;天然酵母液添加量、饧发时间对面包弹性的影响不显著;天然酵母液添加量、饧发时间对孔密度值的影响不显著。
2.2 孔密度值与面包硬度、弹性之间的关系
通过SPSS 17.0数据分析软件对孔密度值与面包硬度、弹性之间存在的相关性进行检验,根据表3的相关性分析可知,孔密度值与面包硬度之间存在负相关关系,孔密度与面包弹性之间存在正相关关系,且相关系数在0.01的显著水平(双边检验)上都非常显著。
3 结论
