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1)  Fractal dimension estimation
影像分维估计
2)  fractal assessment
分维估计
1.
This paper discusses the principles and methods of fractal assessment in image texture analysis, gives out the concept and practical approach of multiband image texture analysis, and introduces the experiment results of texture analysis using fractal assessment for single band and multiband images in terms of the principles discussed in this paper.
讨论了影像纹理分析的分维估计原理和具体方法,提出了多波段影像纹理概念和实施方法,介绍了以所述原理进行基于分维估计的单波段和多波段影像纹理分析试验的结果。
3)  High-resolution 3D images
3维高分辨影像
1.
Results: High-resolution 3D images were constructed through 2D images of the serial sections of pancreas acquired using Amira medical software.
结果:通过获得的胰腺组织的2维影像图,使用三维可视化(Amira)医学专用软件可构建出3维高分辨影像。
4)  Fractional Pel Motion Estimation
分像素运动估计
5)  3D-imaging
三维影像
1.
Preliminary application of spinal navigation with the intra-operative 3D-imaging modality in pedicle screw fixation;
脊柱导航三维影像系统在椎弓根螺钉固定术中的应用
2.
Objective: To evaluate the efficacy and safety of spinal navigation with the intra-operative 3D-imaging modality in pedicle screw fixation for congenital spinal deformity or spinal revision.
目的:探讨三维影像脊柱导航指导脊柱畸形或脊柱翻修手术患者椎弓根螺钉置入的准确性。
3.
The clinical research is about a comparative study of of lower thoracic and lumbar spine pedicle screw fixation assisted by X-ray fluoroscopy and spinal navigation with the intra-operative 3D-imaging modality.
36例腰椎间盘突出症伴椎管狭窄症、多节段腰椎管狭窄症伴不稳、腰椎滑脱、腰椎爆裂骨折、脑瘫伴严重脊柱畸形患者分别采用脊柱导航-术中三维影像系统(A组)和传统X线透视法(B组)行椎弓根螺钉固定术,并采用术中三维影像系统评估螺钉位置的精确性;分析比较两组患者螺钉位置、平均螺钉置入时间、手术时间、出血量和近期并发症。
6)  four-dimensional film
四维影像
补充资料:维纳核估计
      用泛函级数模型逼近非线性系统的动态过程,又称白噪声估计方法。1887年V.沃尔泰拉引用一致收敛的泛函级数来逼近连续函数,这就是著名的沃尔泰拉级数。可以用沃尔泰拉级数来逼近一个非线性系统的输入输出关系。但是由于沃尔泰拉级数的核不是正交的,在估计这些核时不能简单地通过输入激励和系统的响应来得到结果。
  
  1958年R.维纳建立一组正交核:
  
  
   式中y(t)是系统的响应;Gm(m=0,1,2,...)是一组泛函;当系统的激励u(t)是正态白噪声时,Gm是正交的;hm(τ1,...,τm)称为m 阶维纳核。前几阶维纳核hm满足下列等式:
  
  
  
  
  其中P是输入白噪声u(t)的功率谱密度。
  
  利用Gm的正交性和正态白噪声的性质可以通过不同的途径比较方便地得到hm的估计。最常用的是互相关方法,也就是利用输入和输出的互相关函数来估计hm
  
  前几阶核的估计是:
  
  
  
  
   h0=E [y(t)]
  
  
    
   
  
  
  这种估计方法主要是利用正态白噪声的特殊性质,所以又称为白噪声估计方法。除此之外还可以利用其他的特殊函数,如拉盖尔多项式等来估计核,但是计算十分复杂。
  
  图1是典型的一、二阶核计算方法。图中是在白噪声刺激(输入)下系统的响应曲线y(t);响应曲线的零阶核h0(常数),即y(t)的期望值;y(t)减去期望值得到的零均值响应y0;y0与白噪声的互相关函数h1(τ),即一阶核;白噪声的刺激下一阶核的线性响应y2(t);响应y(t)减去线性响应y2(t)得到的非线性响应y1(t);非线性响应与两个白噪声输入之间的互相关函数h212),即二阶核。在τ1、τ2平面上的核状封闭曲线是h21,τ2)的等值线。
  
  白噪声估计方法的重要性在于:两个系统一致(即有完全相同的输入输出关系)的充分必要条件是它们对正态白噪声输入有相同的响应。因此用正态白噪声估计出来的维纳核只要精度足够高,就可以作为系统的描述,并可用以预测对任何输入的响应。这种方法着眼于研究缺乏先验知识、机理不清的非线性系统,适用于研究黑箱。这种方法在生理系统的分析中得到成功的应用。例如在研究脊椎动物视网膜的过程中把刺激-响应试验(即功能辨识)和解剖学知识 (即结构辨识的先验知识)结合起来完成视网膜的建模和辨识。先辨识对视网膜的光刺激s和送入大脑的信号r之间的功能关系,这是完全的黑箱方法(图2虚线部分)。再利用解剖学知识,知道水平细胞H处于从光到神经中枢信息处理的通路中间,然后测量H的响应r1,原系统就分解成两个子系统。再将电流通入H并记录视网膜光感受器R 的响应就可证实从H到 R存在反馈。这样就把视网膜分解成三个子系统并能测出各自的特性。继续这种分解,逐步打开黑箱便得到完整的视网膜模型(图3)。图3中,r3为对双极细胞B的检测,r4为对无长突细胞A的检测。图4是用所测数据求得的视网膜模型一阶核和二阶核。
  

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参考词条