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JHE

医疗保健工程

2040 - 2309 2040 - 2295

Hindawi

10.1155 / 2021/4405189

4405189

研究文章

胎儿心脏多普勒超声成像相结合的检测在预测胎儿窘迫妊娠高血压的指导下人工智能算法

https://orcid.org/0000 - 0002 - 6925 - 8005 刘苏 ¹

https://orcid.org/0000 - 0002 - 8480 - 7279 太阳悦 ²

https://orcid.org/0000 - 0002 - 3428 - 3155 罗 Na ²

Chakraborty Chinmay

^{1

妇产科学系

齐齐哈尔医学院第三附属医院

161000年齐齐哈尔

黑龙江

中国} ^{2

的超声波

齐齐哈尔医学院第三附属医院

161000年齐齐哈尔

黑龙江

中国}

2021年

8 10 2021年

2021年 30. 7 2021年 22 9 2021年 8 10 2021年

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

本研究旨在提高智能医疗系统的可行性和经济效益多普勒超声(du)成像技术结合胎儿心脏检测预测胎儿窘迫妊娠高血压(PIH),以减少病人的病情恶化的风险。du图像的特点进行了分析,采用扩散滤波器降低特异性提高杜的斑点噪声平滑图像。120名孕妇在医院被研究的对象,他们收到了胎儿心脏超声脐血流检测和监控。88 PIH患者胎儿窘迫诊断和观察组中,和32健康孕妇测试在同一时期被确定为对照组。综述了临床数据和分析。诊断胎儿窘迫率由简单的胎儿心脏监测和杜检测结合胎儿心脏监测进行了比较。结果表明,26.7%的胎儿窘迫诊断胎儿心脏监控,和73.3%的胎儿窘迫诊断测试相结合,联合检测方法的诊断精度大大高于单一胎儿心脏检测( P < 0.05 )。使用指数(PI)、阻力指数(RI) 年代/ D观察组中值检测脐动脉分别为1.48,0.85,和4.31,分别。PI、RI和年代/ D值检测脐动脉在对照组分别为0.96,0.64,和3.59,分别。动脉检测结果明显高于对照组,差异的重要科学意义( P < 0.05 )。总之,PI和RI值的大脑中动脉(MCA)检测到杜诊断可以有效地反映胎儿在子宫的现状,减少胎儿的死亡率。图像引导下杜成像技术可以清楚地显示当前状态的胎儿在子宫中,有效提高医疗诊断效率,具有重要的参考价值发展的智能医疗设备。

齐齐哈尔的联合指导科技计划的项目 lhyd - 2021052

1。介绍</tgydF4y2Baitle> <p>胎儿窘迫是一种相对常见的并发症的围产期孕妇,这是一个综合征胎儿的生命安全由于子宫内缺氧和酸中毒。发病率约为5.0%,发病率高在怀孕后期,尤其是在high-pregnancy孕妇,从而导致胎儿智力低,损害神经系统,大脑性麻痹,甚至围产期死亡在严重的情况下(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xgydF4y2Baref>]。过去,胎儿窘迫的临床检测主要用于胎儿心脏检测,但是有很多干扰因素,和假阳性结果经常出现在临床实践中,严重影响医生的判断和评价,因此出现胎儿窘迫检测的准确性非常重要(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xgydF4y2Baref>]。近年来,许多研究发现,彩色多普勒超声(du)一个重要的诊断效果,和彩色多普勒超声结合胎儿心脏检测胎儿窘迫有很高的临床价值。</p><p>gydF4y2Ba杜技术有许多优点,如电离辐射和noninvasiveness,所以它已广泛应用于医学各领域在1940年代。最初的二维杜,杜技术只能反映组织平面状态的情况。杜成像技术的发展,颜色du出生和便携式高分辨率du探测器广泛应用临床[<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xgydF4y2Baref>,<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xgydF4y2Baref>]。一些学者将匹配跟踪算法应用于超声波多普勒噪声处理,迅速和超声信号的变化。Mallat提出的算法可以反映本地信息和减少噪音相对客观和公正。一些学者还介绍了一个算法基于自适应分解信号进行时频分析,使用传统的离散小波变换算法和小波包变换算法降噪du血流信号,和图像的清晰度很好改善。胎儿心率检测也更加准确。胎儿心脏检测胎儿的诊断中起着重要的作用,它可以反映胎儿的胎儿心脏功能,这是由中枢神经系统(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xgydF4y2Baref>,<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B6"> 6</xgydF4y2Baref>]。胎儿是否处于良好状态可以通过电子监测胎儿心率,可有效诊断胎儿是否缺氧(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xgydF4y2Baref>]。</p><p>gydF4y2Ba杜图像是一种实时图像有更好的对血管和软组织成像的影响。杜的指导下,不需要操作,病人可以通过图像准确地观察到本地。随着计算机技术和图像识别技术的不断发展,人工智能(AI)是广泛应用于医学领域<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xgydF4y2Baref>]。人工智能是计算机科学的一个分支,包括智能技术,模拟,和扩展。它可以模仿人类的思想和行为,学习和解决问题。人工智能在金融领域带来了很大的便利,游戏、医药、卫生、等人工智能可以快速,安全,有效整合信息,带来了疾病诊断和治疗进入一个新时代(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B9"> 9</xgydF4y2Baref>,<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B10"> 10</xgydF4y2Baref>]。杜形象指导成功率高于触摸式指导,它已被证明在医学领域。传统检测胎儿的心脏也开始发展互联网监测与智能诊断的方向(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xgydF4y2Baref>]。胎儿检测可以清楚地反映胎儿的功能状态。在低的价格和使用,胎儿心脏检测的首选方法是胎儿检测(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xgydF4y2Baref>]。杜成像可以观察到胎儿的形状,但它不能显示胎儿是否缺氧或不良。胎儿的心脏检测结合du可以清楚地观察到胎儿的形状,也可以了解胎儿缺氧,所以预测胎儿窘迫是更准确。传统超声图像广泛应用于某些生物学特性的检测,主要用于检测胎儿生长参数,如测量羊水,头围,腹部周长,二顶的直径,和胎盘成熟度,但是这个方法太复杂,它的检测和诊断耗时。图像的定义是相对较低,分辨率不高。彩色多普勒超声波扫描仪的高保真质量对孕妇的子宫动脉、肾动脉,胎儿的大脑,等等,在胎儿血液循环的血流动力学检测。</p><p>gydF4y2Ba因此,孕妇与胎儿窘迫被选为研究对象,和妊娠高血压(PIH)与胎儿窘迫的意义是基于人工智能算法的预测du胎儿心脏成像和检测。此外,选择人工智能医疗自动化系统测试获得某些du形象特征。算法能有效胎儿窘迫的现状,并提供一个参考依据临床确保诊断胎儿窘迫率和胎儿窘迫的临床诊断。</p></gydF4y2Basec> <sec id="sec2"> <title>2。方法</tgydF4y2Baitle> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。研究对象</tgydF4y2Baitle> <p>几百和二十个孕妇在医院,我们医院从2018年到2020年被作为研究对象。他们都收到了胎儿心脏超声脐血流检测和监控。88 PIH患者胎儿窘迫诊断和观察组中,和32健康孕妇测试在同一时期被确定为对照组。研究对象的年龄范围23-36岁(平均年龄28.6±0.5岁)。所有首次婴儿和孕妇怀孕前月经状况是正常的。没有明显的差异所有孕妇的临床资料(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>),他们可以比较。</p><p>gydF4y2Ba入选标准定义如下:患者怀孕,37-41周胎龄,没有年龄限制,单一的胎儿,产科检查和没有明显的异常;所有患者符合胎儿窘迫诊断指标;和患者临床表现头痛、水肿和高血压的浓度。受试者自愿参加本研究。</p><p>gydF4y2Ba排除标准定义如下:胎龄小于37周的女性;坏的多胞胎的女性;没有常规产科的女人;和女人怀孕并发症。参加集团的所有120名患者的88例胎儿窘迫的发现为观察组,和32健康孕妇进行同时对照组。患者的临床资料的差异没有统计学上伟大的(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> ></米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。这个试验被医院的伦理委员会批准,所有病人和他们的家属已知情同意并签署知情同意表格。</p></gydF4y2Basec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。检测方法</tgydF4y2Baitle> <p>所有孕妇进行颜色du诊断装置。孕妇被要求在仰卧位,和探针2 - 6兆赫频率。孕妇的腹部扫描使用探测器发现脐动脉,和产科图像分析与相应的分析软件。孕产妇脐动脉测量的过程中,任何脐带血流可以选择测试频率。胎头双顶径测量的部分可以选择翻译探头向下。测量大脑中动脉(MCA)可以很好地显示胎儿基底动脉环,定位在中间的脑动脉,血流频谱可以获得。头盖骨的横截面。大脑皮层的一边被选中来检测脑动脉的流动频率。血流探头可以显示肾动脉的开始在脊椎的左和右静脉横截面的腹部,和多普勒血流频谱可以获得基于抽样的肾动脉。杜颜色测量的采样体积是2毫米,修正采样体积之间的角度和血管。 The Doppler was adjusted to the same direction as the blood flow to obtain at least 3 complete and clear pulse Doppler blood flow images. After the above operations were repeated more than 5 times for each indicator, there was a relatively stable frequency map, and then the measurement was carried out. The DUS instrument had its own calculation program, and the calculation results and images were all analyzed offline. S represented the maximum end-systolic arterial blood flow velocity of the pregnant woman,<italic> D</gydF4y2Baitalic>代表了舒张末期血流速度的孕妇,和<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>峰值的比值的收缩末期动脉的血流量舒张末期血流速度。使用指数(PI) = (<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>−<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>)/平均血流速度值和阻力指数(RI) = (<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>−<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>)/<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>。</p><p>gydF4y2Ba杜的诊断标准是异常胎儿心率的变化。羊水80毫米以上表明羊水过少;如果心率每分钟超过160次或低于每分钟120次,被确定为心动过速或心动过缓;如果胎儿的脐动脉是3.00或以上MCA低于1.08,它显示异常du频率;如果胎儿运动逐渐减少或消失,它显示异常胎儿的运动。</p></gydF4y2Basec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。研究成像计算机辅助介入手术导航的核心问题</tgydF4y2Baitle> <p>先进的外科医学图像处理技术结合计算机人工智能参与医疗手术不仅可以更好的完成疾病诊断,也清楚地表明胎儿在子宫的形状和特征。图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xgydF4y2Baref>表明影响导航的研究问题主要包括图像处理技术和计算机辅助技术。在这个阶段,医学图像的三维可视化,医学图像的三维分割、术前和术后的操作都是关键问题在医疗操作。</p><fgydF4y2Baig id="fig1"> <label>图1</gydF4y2Balabel> <p>原理图的成像计算机辅助介入手术导航的核心问题。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.001"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec2.4"> <title>2.4。收集和预处理du的图像</tgydF4y2Baitle> <p>如图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig2"> 2</xgydF4y2Baref>杜图像处理包括图像采集、图像预处理、处理水平视图,纵向视图处理和精确定位穿刺。系统首先从图像采集(包括水平扫描和垂直扫描),并进行去噪、二值化预处理du视频收集的病人获得du孕妇的形象。在水平假情况下测量系统,du视图处理纵向方向。粗略的定位了,杜探测器转换,处理和横向视图。图像的位置也会改变探针的位置上下移动。在谷歌扫描图像,水平扫描图像精确定位的位置分离胎儿在子宫里。GUI模块可以直接显示处理过程,从而实现实时指导医生。</p><fgydF4y2Baig id="fig2"> <label>图2</gydF4y2Balabel> <p>杜图像处理的框图。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.002"></graphic> </fig> <p>杜仪器采用了DW系列b型du诊断仪(DW - 3101 b、徐州市大为电子设备有限公司有限公司),如图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig3"> 3</xgydF4y2Baref>(一)图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig3"> 3</xgydF4y2Baref>(b)是一种电子凸阵探头。杜仪器不仅可以进行实时的动态孔径成像,动态排放逐点详述的聚焦,动态数字滤波也数字控制频率扫描、数字增强,相关和其他图像处理技术。除了节省大量的图像,它可以回放并查看许多图像诊断后,也有多种功能的身体标记和副标题注释。</p><fgydF4y2Baig-group id="fig3"> <label>图3</gydF4y2Balabel> <p>杜图诊断设备。(一)超声诊断系统。(b)凸阵探头。</p><fgydF4y2Baig id="fig3a"> <label>(一)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.003a"></graphic> </fig> <fig id="fig3b"> <label>(b)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.003b"></graphic> </fig> </fig-group> <p>杜收集包括水平扫描和垂直扫描图像。当扫描,扫描深度du探针是8 - 10厘米,然后沿着中线骶骨感动。杜视频收集在15帧每秒,每次10 - 20 s。du探头放置在L3、l4差距调查是转向扫描速度相同的视频,和病人扫描垂直和水平。扫描完成后,图像存储在计算机通过通用串行总线(USB)和杜图像处理可以离线执行。图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig4a"> 4(一)</xgydF4y2Baref>水平扫描的图像,图吗<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig4b"> 4 (b)</xgydF4y2Baref>是一个图像的垂直扫描。</p><fgydF4y2Baig-group id="fig4"> <label>图4</gydF4y2Balabel> <p>杜扫描图像。</p><fgydF4y2Baig id="fig4a"> <label>(一)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.004a"></graphic> </fig> <fig id="fig4b"> <label>(b)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.004b"></graphic> </fig> </fig-group> </sec> <sec id="sec2.5"> <title>2.5。系统的框图</tgydF4y2Baitle> <p>图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xgydF4y2Baref>显示了杜纵向视图处理系统的流程图。从自动识别,它可以使用支持向量机(SVM)监督学习模式来执行自动识别。如果检测目标被认为,nano的全景模式图像开始记录棘状突起结构,和最合适的图像拼接模块进行了质量评价。棘突的水平被确认后,分为全景图像,然后du系统投射到原始du形象。侧面图处理系统必须单独的棘突间的过程图像的图像。</p><fgydF4y2Baig id="fig5"> <label>图5</gydF4y2Balabel> <p>杜纵向视图处理系统的流程图。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.005"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec2.6"> <title>2.6。杜水平视图识别过程</tgydF4y2Baitle> <p>du水平处理图像预处理获得的关键du图像,图像分类然后规范化进行特征提取的图像。之间的图像的特征提取主要是尖尖的过程,和传统的匹配值,提取算法主要是椎体,黑色像素,外腔的位置。如图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig6"> 6</xgydF4y2Baref>图像预处理,然后进行特征提取。图像分类使用分类器分离椎间的过程图像,然后目标需要被准确地识别。</p><fgydF4y2Baig id="fig6"> <label>图6</gydF4y2Balabel> <p>du识别过程中子宫内胎儿的侧面图。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.006"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec2.7"> <title>2.7。杜图像处理</tgydF4y2Baitle> <p>随机散斑噪声的限制du图像,干扰造成的不均匀的散射精细组织。由于噪声的存在,空间分辨率和图像的解释能力降低。斑点噪声并不是有利于图像的识别通过肉眼,它隐藏的有效特征提取的图像,这是特别重要的有效降噪图像。在这项研究中,一个更好的图像去噪模型被采用,因此,斑点噪声是乘法噪声和图像信号相关:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> f</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi> g</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ⋅</米米l:mo> <mml:mi> δ</米米l:mi> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<gydF4y2Baitalic> f</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)代表了原始图像的噪声,<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mi> g</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)代表着不确定的无噪声的图像<gydF4y2Baitalic> δm</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)指的是乘法噪声。</p><p>gydF4y2Ba图像斑点噪声也被称为乘法噪声。</p><p>gydF4y2Ba鲁棒非线性扩散的物理过程是平衡浓度。扩散方程是材料密度的波动扩散。这张照片是使用非线性偏微分方程去噪,和方程如下所示:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd rowspan="2"> <mml:mtext> (2)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> ξ</米米l:mi> <mml:mi> H</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> y</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ξ</米米l:mi> <mml:mi> H</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> div</米米l:mi> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> C</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> H</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ⋅</米米l:mo> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> H</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mi> H</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> H</米米l:mi> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mo> ∇</米米l:mo> </mml:math> </inline-formula>代表了梯度算子,div散度算子,| |<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> H</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>| |图像的梯度<gydF4y2Baitalic> H</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> C</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> x</gydF4y2Baitalic>)是扩散系数,<gydF4y2Baitalic> H</gydF4y2Baitalic>0代表了原始图像。</p><p>gydF4y2Ba有一个功能梯度大小和扩散系数之间的关系。| |<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> H</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>| |接近正无穷<gydF4y2Baitalic> C</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> x</gydF4y2Baitalic>)接近0;和大的大小值传播往往是温和,它可能是边缘;如果小梯度值趋于平滑,可能存在的区域图像噪声。</p><p>gydF4y2Ba有效的非线性扩散是非常重要的散斑噪声的衰减和图基dual-weight误差范数可以增加算法的鲁棒性。方程如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> α</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> ψ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo> ⋅</米米l:mo> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mi> ψ</米米l:mi> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi class="cond"> </mml:mi> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ≤</米米l:mo> <mml:mi> ψ</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>Ψ是规模因素,介绍了健壮的错误标准分析的性能<gydF4y2Baitalic> α</gydF4y2Baitalic>函数。优化准则后,鲁棒非线性扩散公式给出了如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mo> ∂</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ∂</米米l:mo> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> div</米米l:mi> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> α</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi> ·</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> G</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> δ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mi> ∗</米米l:mi> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi> ·</米米l:mi> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:mi> |</米米l:mi> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> G</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> δ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi> ∗</米米l:mi> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mi> |</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>代表高斯低通滤波的图像的梯度值的标准差<gydF4y2Baitalic> δ</gydF4y2Baitalic>,代替梯度值<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:mo> ∇</米米l:mo> <mml:mi> μ</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>原始图像的敏感噪声的鲁棒性是有效的提高。</p><p>gydF4y2Ba有许多算法的图像去噪质量,每个算法都有不同的du图像去噪。质量标准是根据客观评价标准进行评估。方程如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq5"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi mathvariant="normal"> 均方误差</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 锰</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munderover> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munderover> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mlabeledtr id="EEq6"> <mml:mtd> <mml:mtext> (6)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi mathvariant="normal"> 信噪比</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 10</米米l:mn> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 日志</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 10</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 锰</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> n</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 均方误差</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mlabeledtr id="EEq7"> <mml:mtd> <mml:mtext> (7)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi mathvariant="normal"> PSNR值</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 10</米米l:mn> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 日志</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 10</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mn> 255年</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 均方误差</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>在方程(<xgydF4y2Baref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xgydF4y2Baref>),(<xgydF4y2Baref ref-type="disp-formula" rid="EEq6"> 6</xgydF4y2Baref>)和(<xgydF4y2Baref ref-type="disp-formula" rid="EEq7"> 7</xgydF4y2Baref>)、MSE的均方误差、信噪比指的是输入信噪比、峰值信噪比PSNR代表,保留了边缘参数<gydF4y2Baitalic> f</gydF4y2Baitalic>测量。此外,我指的是原始图像,<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:math> </inline-formula>图像去噪的算法,MN指的是图像大小,和255年的数量级。</p><p>gydF4y2Ba的<gydF4y2Baitalic> f</gydF4y2Baitalic>测量标准定义如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq8"> <mml:mtd> <mml:mtext> (8)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mo> ¯</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mo> ¯</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mo> ¯</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> Δ</米米l:mi> <mml:mo> ¯</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:msqrt> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>在方程(<xgydF4y2Baref ref-type="disp-formula" rid="EEq8"> 8</xgydF4y2Baref>),Δ意味着图像受到一个高通滤波器,由一个3×3意识到拉普拉斯算符;<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="normal"> Δ</米米l:mi> <mml:mo> ¯</米米l:mo> </mml:mover> </mml:math> </inline-formula>的平均值是拉普拉斯算符和卷积后的图像。均方误差越小,越相似评价图像是原始图像,同时也表明该算法应用。越大<gydF4y2Baitalic> φ</gydF4y2Baitalic>价值,更好的算法的性能评估保护图像边缘。</p><p>gydF4y2Ba通过形态学变换图像对比度增强。首先,两个阀瓣结构元素的半径3建立了。帽子顶部和底部的帽子之后,Rt和Rb,分别得到,和R0 Rc被打开和关闭操作,获得光明的方程的一部分帽子图片表达如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq9"> <mml:mtd> <mml:mtext> (9)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi mathvariant="normal"> Rb = Rt−Rc</米米l:mi> <mml:mi mathvariant="normal"> 。</米米l:mi> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>帽子底部转换后,开放手术后的图像减去的黑暗的部分图片:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq10"> <mml:mtd> <mml:mtext> (10)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtext> 理查德·道金斯</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mtext> Rb</米米l:mtext> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mtext> R0。</米米l:mtext> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>最后,杜图像的明亮的区域是增强的,黑暗的区域被削弱。计算公式如下:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq11"> <mml:mtd> <mml:mtext> (11)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtext> Rn</米米l:mtext> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mtext> 射频</米米l:mtext> <mml:mi> α</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mtext> 理查德·道金斯</米米l:mtext> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mi> α</米米l:mi> <mml:mtext> Rb。</米米l:mtext> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>自适应二值化算法提高了图像的可解释性,并通过计算获得的图像可以实现对象的分割和图像背景。图像区域的阈值越高,图像的亮度越高,和图像的阈值面积越小,图像亮度越低。</p><p>gydF4y2Ba阈值计算使用以下方程:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq12"> <mml:mtd> <mml:mtext> (12)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 问</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> g</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<gydF4y2Baitalic> 问</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)是一个关键的形象和阈值<gydF4y2Baitalic> T</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)是由下列方程计算:<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq13"> <mml:mtd> <mml:mtext> (13)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mi> v</米米l:mi> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> γ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mi> γ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>在上面的方程中,<gydF4y2Baitalic> 米</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)是当地的平均水平,<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mi> γ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>代表当地的平均偏差。<gydF4y2Badisp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq14"> <mml:mtd> <mml:mtext> (14)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> γ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> g</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> b</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p> <italic> V</gydF4y2Baitalic>偏差,可以控制阈值的变化,适应水平的阈值可以根据调整<gydF4y2Baitalic> V</gydF4y2Baitalic>价值。</p><p>gydF4y2Ba如果图像面积的大小是一样的,<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mi> g</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)=<gydF4y2Baitalic> 米</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>);如果<gydF4y2Baitalic> p</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>),<gydF4y2Baitalic> 米</gydF4y2Baitalic>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)都是0,<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mi> g</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>(<gydF4y2Baitalic> 一个</gydF4y2Baitalic>,<gydF4y2Baitalic> b</gydF4y2Baitalic>)成为了背景颜色。</p></gydF4y2Basec> <sec id="sec2.8"> <title>2.8。统计和分析</tgydF4y2Baitle> <p>SPSS22.0软件采用实验数据的统计处理。连续变量表示为平均值±标准偏差(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo stretchy="true"> ¯</米米l:mo> </mml:mover> <mml:mo> ±</米米l:mo> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi> D</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>),以及一个独立的样本<gydF4y2Baitalic> t</gydF4y2Baitalic>以及用于区别比较。二进制变量表示为百分数(%)的数据,和卡方检验是用于区别比较。当<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>,组织被认为是显著的区别。</p></gydF4y2Basec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。结果</tgydF4y2Baitle> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。图像分析</tgydF4y2Baitle> <p>在这项研究中,采用鲁棒非线性扩散。收集所有图片在同一环境,由同一医师。MATLABR2015a图像处理软件平台,运行的硬件平台计算机内存4 g (2.53 GHz CPU核心(TM) i3),和裁剪图像大小为330×290。图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig7a"> 7(一)</xgydF4y2Baref>是原始图像,图吗<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig7b"> 7 (b)</xgydF4y2Baref>是一个健壮的非线性扩散的形象。</p><fgydF4y2Baig-group id="fig7"> <label>图7</gydF4y2Balabel> <p>超声图像的比较。</p><fgydF4y2Baig id="fig7a"> <label>(一)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.007a"></graphic> </fig> <fig id="fig7b"> <label>(b)</gydF4y2Balabel> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.007b"></graphic> </fig> </fig-group> </sec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。诊断胎儿窘迫率</tgydF4y2Baitle> <p>如图<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig8"> 8</xgydF4y2Baref>胎儿窒息的,32例(26.7%)被诊断胎儿心脏检测(模式),和88例(73.3%)诊断的综合检测(模式B)。合并后的检测方法是大大高于胎儿心脏检测单(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><fgydF4y2Baig id="fig8"> <label>图8</gydF4y2Balabel> <p>在诊断胎儿窘迫率比较。<gydF4y2Baitalic> 请注意</gydF4y2Baitalic>。一是指单独使用胎儿心脏检测结果;B显示了检测方法相结合的结果。<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mi> ∗</米米l:mi> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>表明,在统计学上也明显(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.008"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。国际扶轮的测试结果,π,S / D <斜体> < /斜体></tgydF4y2Baitle> <p>数据<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig9"> 9</xgydF4y2Baref>- - - - - -<xgydF4y2Baref ref-type="fig" rid="fig11"> 11</xgydF4y2Baref>结果显示PI、RI和<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>。脐动脉的RI在对照组0.64和脑动脉为0.83。脐动脉的RI试验结果观察组为0.85,0.46,大脑中动脉。脐动脉的PI对照组的0.96和1.92,大脑中动脉。脐动脉的PI试验结果观察组为1.48,0.91,大脑中动脉。的<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>脐动脉的对照组为3.59,3.99,大脑中动脉。的<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>脐动脉的试验结果观察组为4.31,与脑动脉是2.51。π的结果、RI和<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>检测到的脐动脉观察组明显高于对照组,差异显著(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><fgydF4y2Baig id="fig9"> <label>图9</gydF4y2Balabel> <p>π脐动脉和脑动脉的测试结果两组。<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mi> ∗</米米l:mi> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>表明,在统计学上也明显(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.009"></graphic> </fig> <fig id="fig10"> <label>图10</gydF4y2Balabel> <p>脐动脉和脑动脉的RI测试结果在两组。<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36"> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mi> ∗</米米l:mi> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>表明在统计学上也明显(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.0010"></graphic> </fig> <fig id="fig11"> <label>图11</gydF4y2Balabel> <p> <italic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>测试结果的脐动脉和脑动脉两组。<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38"> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mi> ∗</米米l:mi> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>表明,在统计学上也明显(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M39"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p><ggydF4y2Baraphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/jhe/2021/4405189.fig.0011"></graphic> </fig> </sec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。讨论</tgydF4y2Baitle> <p>胎儿窘迫是一种高危妊娠疾病在妇产科。急性缺氧很容易导致新生儿脑瘫和缺氧缺血性脑病(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xgydF4y2Baref>,<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xgydF4y2Baref>]。胎儿心脏检测是一个物理检测方法检测胎儿的身体是否正常。它可以做一个好的预测的健康孕妇的胎儿在子宫里,它也可以有效地观察胎儿运动在子宫收缩的情况下(<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xgydF4y2Baref>,<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xgydF4y2Baref>]。应用人工智能医疗系统在杜图像处理可以减少临床不安全事故的发生率。在这项研究中,人工智能算法被应用于杜医疗系统的图像分析du图像的特点。分类和排序后,图像特征提取特征进行归一化。该算法忽略了图像的不同强度和独立意识到杜图像的可解释性。此外,扩散滤波器降低特异性应用于提高杜的斑点噪声平滑图像。许多国内文献报告,胎儿心脏检测和脐带血流量测量可以预测胎儿窘迫<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B17"> 17</xgydF4y2Baref>]。Morales-Rosello et al。<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xgydF4y2Baref>使用du研究brain-placental比率,结果显示10%的胎儿胎儿心脏异常,一些被心肺复苏术适合检测。一些学者还通过对比度增强超声区分良性和恶性甲状腺结节。甲状腺的超声图像原发性恶性淋巴瘤(PTL)显示一个统一的总体规模,增加更大的损伤体积,结节血流信号。可见信号的基础上,研究Cantisani et al。<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xgydF4y2Baref>]证明了弹性成像的识别是很有价值的良性和恶性甲状腺腺体。在这项研究中,诊断胎儿心脏检测率仅为26.7%,诊断和综合智能du发现率为73.3%,因此,联合检测方法显示更高的诊断准确性与胎儿心脏检测单(<gydF4y2Bainline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M40"> <mml:mi> P</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:math> </inline-formula>)。在π的结果、RI和<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>在这项研究中,脐动脉的RI在对照组为0.64,与脑动脉是0.83。脐动脉的RI试验结果观察组为0.85,0.46和脑动脉。脐动脉的PI对照组脑动脉的0.96,1.92。脐动脉的PI试验结果观察组为1.48,0.91和脑动脉。的<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>脐动脉的对照组为3.59,与脑动脉是3.99。的<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>脐动脉的试验结果观察组为4.31,与脑动脉是2.51。价值脐动脉S / D试验结果的观察组明显高于对照组。</p><p>gydF4y2Ba造成的胎儿窘迫PIH临床上被认为是子宫中的胎儿缺氧的主要原因。在正常情况下,子宫胎盘植入后,周围的血液循环会扩展的怀孕时间改变。当胎盘成熟时,毛细血管会增加和血管周围的阻力将会减少,从而促进血液循环;由于数量的增加,它可以为胎儿提供更多的氧气<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xgydF4y2Baref>]。PIH出现的时候,整个身体的孕妇会痉挛的小动脉,血管的通透性增加,导致血管渗出增加,血液将集中;那么,孕妇将hypercoagulable状态。PIH继续恶化,红细胞的体积和血液粘度增加,血管阻塞的程度也会增加,这将导致组织缺氧,胎儿不能正常呼吸。颜色都可以帮助医生更好地评估胎儿的状况,检查的增加<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>脐动脉的价值随着时间的推移,结合MCA的条件和肾动脉,以反映胎盘的电阻是否过高,可反映胎儿是否缺血和缺氧<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xgydF4y2Baref>]。研究结果表明,该诊断子宫的产前胎儿窒息du率为97.6%,表明胎儿缺氧的早期发现子宫可以及时有效的措施减少胎儿死亡率。π的结果、RI和<gydF4y2Baitalic> 年代</gydF4y2Baitalic>/<gydF4y2Baitalic> D</gydF4y2Baitalic>检测脐动脉在本研究观察组显著高于对照组,表明du结合胎儿心脏检测可以有效地预测PIH胎儿窘迫。</p></gydF4y2Basec> <sec id="sec5"> <title>5。结论</tgydF4y2Baitle> <p>为了提高胎儿窘迫的效率检测妊娠高血压,本研究应用智能算法来检测妊娠高血压患者多普勒超声图像。然后,选择一个健壮的非线性扩散滤波预处理的图像来提高胎儿窒息PIH检测的效率。原来du扫描可以自动检测并过滤图像特性的智能系统的应用程序。du图像制导的成像技术可以清楚地显示当前状态的胎儿在子宫中,有效地改善了医疗诊断效率。MCA PI、RI和其他值的颜色du诊断可以有效地反映当前状态的胎儿在子宫和胎儿死亡率降低。然而,在这项研究中所选择的算法分析不能完全消除图像斑点噪声。在后续工作中,如何完全消除散斑需要深入研究,扩大样本量,并确保系统的广泛应用。多普勒超声图像基于人工智能的算法可以显示妊娠高血压,有效提高医学诊断的效率,具有重要的参考价值发展的智能医疗设备。</p><p>简而言之,这项研究的结果可以提供一个理论依据改善PIH的预测胎儿窘迫的du图像结合胎儿心脏检测在智能医疗系统。<xgydF4y2Baref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xgydF4y2Baref>]。</p></gydF4y2Basec> <back> <sec sec-type="data-availability"> <title>数据可用性</tgydF4y2Baitle> <p>使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。</p></gydF4y2Basec> <sec sec-type="COI-statement"> <title>的利益冲突</tgydF4y2Baitle> <p>作者宣称没有利益冲突。</p></gydF4y2Basec> <ack> <title>确认</tgydF4y2Baitle> <p>这项工作得到了齐齐哈尔的联合指导科技计划的项目(项目号lhyd - 2021052)。</p></一个ck> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</gydF4y2Balabel> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Di Mascio</gydF4y2Basurname> <given-names> D。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 卡里尔</gydF4y2Basurname> <given-names> 一个。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Saccone</gydF4y2Basurname> <given-names> G。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 里索</gydF4y2Basurname> <given-names> G。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Buca</gydF4y2Basurname> <given-names> D。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Liberati</gydF4y2Basurname> <given-names> M。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Vecchiet</gydF4y2Basurname> <given-names> J。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Nappi</gydF4y2Basurname> <given-names> l</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Scambia</gydF4y2Basurname> <given-names> G。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> Berghella</gydF4y2Basurname> <given-names> V。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 主席特蕾</gydF4y2Basurname> <given-names> F。</ggydF4y2Baiven-names> </name> </person-group> <article-title> 光谱结果的冠状病毒感染非典,事情最终COVID-19)怀孕期间:系统回顾和荟萃分析</一个rticle-title> <source> <italic> 美国产科和妇科MFM杂志》上</gydF4y2Baitalic> <year> 2020年</ygydF4y2Baear> <volume> 2</vgydF4y2Baolume> <issue> 2</gydF4y2Baissue> <pub-id pub-id-type="publisher-id"> 100107年</pgydF4y2Baub-id> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1016 / j.ajogmf.2020.100107</pgydF4y2Baub-id> </element-citation> </ref> <ref id="B2" content-type="article"> <label>2</gydF4y2Balabel> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 陆</gydF4y2Basurname> <given-names> C.-Q。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 凌ydF4y2Ba</surname> <given-names> J。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 元</gydF4y2Basurname> <given-names> l</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 周</gydF4y2Basurname> <given-names> J.-G。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 梁</gydF4y2Basurname> <given-names> K。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 钟</gydF4y2Basurname> <given-names> Q.-H。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 黄</gydF4y2Basurname> <given-names> 黄永发。</ggydF4y2Baiven-names> </name> <name> <surname> 徐</gydF4y2Basurname> 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