简介：目的探讨双波长减影算法对X射线发光成像（XLI）中存在的环境噪声、X射线噪声以及非目标荧光信号等背景噪声的去除效果.方法：开发基于双波长减影算法的XLI图像处理方法,并通过数值仿真以及仿体实验来对所提方法进行验证.使用硬阈值算法和改进型中值滤波算法对原始图像进行预处理,然后使用双波长减影算法处理,并对处理结果进行评估.结果：在数值仿真中XLI图像的目标背景比（TBR）提高约38倍,在仿体实验中TBR提高约4倍.数值仿真以及仿体实验表明,所提方法处理图像之后可以提升XLI图像的TBR,改善图像质量.结论：基于双波长减影算法的图像处理方法可以有效去除XLI图像中的背景噪声干扰,提取目标荧光信号.

简介：摘要目的探讨基于改进Demons算法的三维肺部医学影像配准。方法获取1例肺部疾病患者一个呼吸运动周期内十个时相的肺部CT影像资料，根据均方误差确定实验所需时相影像，最终确定第10时相为最大吸气相，第6时相作为最大呼气相，应用混合层次配准模型进行影像配准，以最大吸气相作为参考影像，以最大呼气相作为浮动影像，完成全局图像间非刚性配准，然后应用改进Demons算法进行局部优化配准，采用的算法策略为多分辨率策略，对比配准前后影像间的均方误差值。结果配准后全局影像间的均方误差值为10.7418，较配准前的21.9306明显降低，局部影像间的均方误差值为3.8935，较配准前的13.0452明显降低。结论基于改进Demons算法能够对三维肺部医学影像进行有效配准。

简介：数据挖掘（DataMining）是一个利用各种方法,从海量的有噪声的凌乱数据中,提取隐含和潜在的对决策有用的信息和模式的过程[1]。关联分析的目的是要寻找事物间的联系和规律,发现它们间的关联关系。数据挖掘中,关联分析的主要技术是关联规则,1993年由Agrawal等首次提出,有Apriori、GRI、Carma等经典算法。本研究应用Apriori算法探索慢性传染性疾病与用药之间关联关系，找出问题、分析、提出建议与对策，以供临床医师、药师参考。