簡(jiǎn)介：乳腺癌是常見的致使女性死亡的惡性腫瘤之一，其中腫塊是乳腺癌的重要癥狀之一。較為常用的乳腺癌檢測(cè)方法有鉬靶X線影像技術(shù)。然而在乳腺影像中由于腫塊邊緣模糊，形狀不規(guī)則以及與周圍組織對(duì)比度較低等因素，使得其較難診斷出。本文的目的是利用所提方法分割出腫塊以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。所提方法為利用脈沖發(fā)放皮層模型及改進(jìn)水平集的方法分割乳腺鉬靶影像中的腫塊。首先，通過選取最大連通區(qū)域，種子生長(zhǎng)法及非線性反銳化掩模（NLUM）等方法進(jìn)行去標(biāo)簽，去胸肌及圖像增強(qiáng)等預(yù)處理。然后，利用脈沖發(fā)放皮層模型（SCM）對(duì)圖像中的腫塊進(jìn)行粗定位，所得的輪廓線作為后續(xù)水平集分割的初始輪廓。最后，通過在基于偏置場(chǎng)的CV模型的基礎(chǔ)上增加局部灰度統(tǒng)計(jì)特性的方法得到準(zhǔn)確的腫塊邊緣。我們將所提的方法通過DDSM及MIAS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到了分割率分別為9375％及9063。實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的分割率驗(yàn)證了所提方法的有效性。本論文從以下幾個(gè)方面展開了研究工作1詳細(xì)地描述了水平集分割模型的基本原理，同時(shí)介紹了水平集算法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)。2介紹了改進(jìn)后的水平集模型，并將該模型應(yīng)用到乳腺鉬靶X線影像中，通過仿真實(shí)驗(yàn)將所得結(jié)果與所選的六種對(duì)比方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，證明了我們所改進(jìn)的水平集模型用于分割腫塊較其他對(duì)比方法具有更好的效果。為了得到更準(zhǔn)確的分割結(jié)果，我們根據(jù)圖像特點(diǎn)提出了對(duì)乳腺鉬靶X線影像進(jìn)行預(yù)處理、初始輪廓定位和乳腺腫塊提取的方法。具體處理方法如下在乳腺鉬靶X線影像中，針對(duì)現(xiàn)有的幾種典型分割算法很難將分割輪廓線準(zhǔn)確的收斂到腫塊邊緣等問題提出了處理方法。首先對(duì)MIAS數(shù)據(jù)庫(kù)中乳腺鉬靶X線影像依次進(jìn)行預(yù)處理，其中包括去除背景、去除胸肌和圖像增強(qiáng)。由于水平集算法對(duì)初始輪廓敏感，針對(duì)該問題我們將脈沖皮層發(fā)放模型（SCM）應(yīng)用在乳腺鉬靶X線影像上，以達(dá)到乳腺腫瘤粗分割的目的。為了有效的解決腫塊低對(duì)比度和邊界模糊所導(dǎo)致的輪廓線不能準(zhǔn)確收斂到腫塊邊緣的問題，我們提出了基于局部灰度特性統(tǒng)計(jì)的水平集的改進(jìn)模型。通過改進(jìn)的模型，達(dá)到了獲取腫塊準(zhǔn)確邊界線的目的，實(shí)現(xiàn)了圖像分割。我們的改進(jìn)算法獲得了更好的腫塊提取結(jié)果，精準(zhǔn)的邊界輪廓線保留了圖像分割所需要的細(xì)節(jié)信息，具有輔助醫(yī)生檢測(cè)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

簡(jiǎn)介：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展圖像的存儲(chǔ)與傳輸變得更加容易醫(yī)院每天產(chǎn)生大量數(shù)字圖像近幾年基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索的研究一直在進(jìn)行取得了不錯(cuò)的研究成果但醫(yī)學(xué)圖像不同于一般圖像其內(nèi)容是客觀、穩(wěn)定的包含了與病理論斷密切相關(guān)的語(yǔ)義信息因此醫(yī)學(xué)圖像的語(yǔ)義檢索成為迫切需要解決的問題。本文將語(yǔ)義檢索應(yīng)用到乳腺X影像上乳腺X影像是乳腺癌早期檢測(cè)、診斷的重要依據(jù)乳腺圖像中微小鈣化病灶的不同表現(xiàn)成為早期診斷乳腺癌的唯一標(biāo)準(zhǔn)但其的診斷具有較大的難度如果通過檢索以往案例可有效地輔助醫(yī)生診斷。本文的主要研究分為兩部分乳腺鈣化病灶的語(yǔ)義提取與標(biāo)注；乳腺圖像的語(yǔ)義檢索實(shí)現(xiàn)。第一針對(duì)鈣化病灶的語(yǔ)義建模問題提出利用混合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的方法建立鈣化病灶及實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義標(biāo)注。首先提取并定位出乳腺X影像中的鈣化點(diǎn)然后提取鈣化點(diǎn)在灰度、紋理、形狀及鈣化簇方面的特征之后利用支持向量機(jī)對(duì)提取的特征進(jìn)行分類得到中層特征語(yǔ)義將這些特征語(yǔ)義與直接根據(jù)醫(yī)生診斷的語(yǔ)義相結(jié)合通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的融合推理得到鈣化病灶的高級(jí)語(yǔ)義即病癥語(yǔ)義一良、惡性程度并以概率形式予以表達(dá)。第二乳腺圖像語(yǔ)義檢索。本文給出基于內(nèi)容的圖像檢索與基于語(yǔ)義的圖像檢索相結(jié)合的方法利用多特征融合通過查詢事例圖像根據(jù)圖像距離測(cè)度首先一次檢索返回前N幅內(nèi)容相似的圖像然后根據(jù)語(yǔ)義特征予以二次檢索。語(yǔ)義檢索中語(yǔ)義相似性度量是關(guān)鍵的一環(huán)本文提出利用分層的語(yǔ)義測(cè)度方式高層語(yǔ)義基于概率空間相似而中層語(yǔ)義基于距離測(cè)度相似。醫(yī)學(xué)圖像語(yǔ)義檢索的目的是為了輔助醫(yī)生診斷本文所提出的乳腺影像語(yǔ)義建模及檢索在乳腺圖像的內(nèi)容分層知識(shí)結(jié)構(gòu)及語(yǔ)義自動(dòng)提取上提供了一定的參考。

簡(jiǎn)介：乳腺癌是一種嚴(yán)重危害女性身體健康的惡性腫瘤在某些地區(qū)已經(jīng)躍升為婦女腫瘤疾病發(fā)病率的首位。乳腺癌的早期診斷和治療能有效提高患者生存率減少死亡。超寬帶微波技術(shù)作為一種新穎的檢測(cè)手段被提出來它基于人體組織中正常乳腺組織與乳腺腫瘤組織之間存在巨大的電特性差的原理在微波頻段下得到乳房腫瘤信息并成像。超寬帶技術(shù)克服了傳統(tǒng)檢測(cè)手段設(shè)備造價(jià)昂貴、分辨率低、誤檢率高等缺點(diǎn)非常適合應(yīng)用于乳腺癌的早期普檢。由于超寬帶微波具有豐富的頻率分量使它既具有較高的分辨率又擁有很強(qiáng)的穿透性這個(gè)特點(diǎn)使超寬帶微波接收信號(hào)里包含著乳房各個(gè)正常組織和腫瘤的信息。因此對(duì)超寬帶微波檢測(cè)乳腺腫瘤的接收信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換獲取接收信號(hào)頻譜乳房正常組織和腫瘤組織特性的改變就會(huì)在接收信號(hào)的頻譜特性中反映出來。本文首先建立了二維平面乳房模型通過FDTD算法迭代得到包含乳房組織信息接收信號(hào)。對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行全相位FFT變換分別加入高斯白噪聲和多徑噪聲設(shè)計(jì)全相位濾波器并進(jìn)行濾波比較了不同噪聲下濾波后的重構(gòu)圖并進(jìn)行了分析。在本文中通過改變模型各組織層對(duì)比接收信號(hào)頻譜發(fā)現(xiàn)皮膚層對(duì)超寬帶微波衰減最大。重點(diǎn)研究了經(jīng)有腫瘤信號(hào)減去無(wú)腫瘤信號(hào)并進(jìn)行FFT變換后得到的腫瘤信號(hào)頻譜改變并觀察腫瘤介電常數(shù)、電導(dǎo)率、腫瘤大小對(duì)腫瘤頻譜的影響結(jié)果表明在34GHZ頻段范圍內(nèi)頻譜幅度的高低能夠反映腫瘤尺寸的大小兩者之間存在著緊密的關(guān)系。

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簡(jiǎn)介：隨著中國(guó)乳業(yè)的快速發(fā)展消費(fèi)者對(duì)乳制品的質(zhì)量要求越來越高乳制品質(zhì)量在很大程度上取決于原料奶的品質(zhì)如何保證原料奶本身更加安全、營(yíng)養(yǎng)是當(dāng)前營(yíng)養(yǎng)學(xué)家們研究熱點(diǎn)隱性乳房炎是影響原料奶質(zhì)量重要的因素之一而奶牛日糧中微量元素鋅和硒對(duì)奶牛乳腺的健康起著非常重要的作用因此通過對(duì)日糧中鋅和硒的含量與奶?；茧[性乳房炎相關(guān)性的分析達(dá)到通過對(duì)奶牛日糧營(yíng)養(yǎng)的調(diào)控來提高原料奶質(zhì)量的目的該試驗(yàn)通過日糧成分檢測(cè)試驗(yàn)、乳房炎檢測(cè)試驗(yàn)、乳常規(guī)成分試驗(yàn)、免疫學(xué)等試驗(yàn)研究當(dāng)前哈爾濱周邊地區(qū)的奶牛患隱性乳房炎狀況及奶牛乳腺免疫與微量元素之間的關(guān)系同時(shí)為以后從營(yíng)養(yǎng)學(xué)角度預(yù)防乳房炎提供有益參考

簡(jiǎn)介：乳腺癌是影響女性健康的惡性疾病近年來乳腺癌的發(fā)病率有逐漸上升的趨勢(shì)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在乳腺癌的檢測(cè)和診療過程中發(fā)揮著舉足重輕的作用。近紅外光NEARINFRAREDNIR作為一種非侵入、無(wú)輻射光源已經(jīng)被成功用于乳腺癌檢測(cè)、血氧功能成像和新生兒腦監(jiān)護(hù)等多個(gè)醫(yī)學(xué)場(chǎng)景具有很高的研究和應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)近紅外光成像以及使用近紅外光對(duì)乳腺仿體進(jìn)行斷層圖像重建課題進(jìn)行探索性的研究主要包括光學(xué)斷層成像數(shù)學(xué)模型近紅外光成像硬件采集裝置設(shè)計(jì)乳腺光學(xué)斷層圖像重建算法設(shè)計(jì)以及模擬實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容。首先利用有限元法FEM和MONTECARLO模擬法求解光子正向傳播問題并且推導(dǎo)逆向模型中最小二乘問題的LEVENBERGMARGUARDT求解算法。然后利用光的反射原理實(shí)現(xiàn)單光源雙光路的運(yùn)動(dòng)掃描控制裝置的設(shè)計(jì)。重點(diǎn)描述本文使用的近紅外光斷層圖像重建方法給出利用散射模板對(duì)乳腺仿體進(jìn)行光子正向傳播的模擬過程以及非線性最優(yōu)化逆向重建的求解步驟最后對(duì)光學(xué)斷層圖像重建方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。利用特定光學(xué)參數(shù)分布的化學(xué)仿體模擬真實(shí)乳腺組織測(cè)量乳腺仿體的高斯散射特性模擬光子正向傳播。基于單光源雙光路乳腺成像系統(tǒng)模型獲取乳腺仿體行列方向上的掃描透照?qǐng)D像序列構(gòu)建逆向模型二次規(guī)劃形式的目標(biāo)函數(shù)利用迭代算法QUADPROG求解多參數(shù)非線性目標(biāo)函數(shù)最終得到乳腺仿體對(duì)應(yīng)的多個(gè)分層透光度系數(shù)矩陣。實(shí)驗(yàn)表明該方法在一定程度上能夠?qū)θ橄俜麦w的斷層圖像進(jìn)行重建。

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簡(jiǎn)介：近年來，乳腺癌發(fā)病率逐年升高，發(fā)病年齡趨于年輕化，難治愈、易于復(fù)發(fā)，已經(jīng)成為女性罹患癌癥的首要類型。乳腺癌是具有高度異質(zhì)性的惡性腫瘤，臨床上通過對(duì)相關(guān)生物標(biāo)志物表達(dá)量的統(tǒng)計(jì)與分析進(jìn)行乳腺癌分子分型。生物標(biāo)志物是癌癥分子分型的基礎(chǔ)，分析、探究生物標(biāo)志物在不同階段、不同細(xì)胞系間的表達(dá)程度及其調(diào)控的生理學(xué)行為，是細(xì)化和拓展分子分型的重要研究方向。與此同時(shí)，高速發(fā)展的納米材料，以其優(yōu)良的光學(xué)、電學(xué)、磁學(xué)、催化及易修飾等特性，在乳腺癌的檢測(cè)、生物分子分析及靶向治療方面得到越來越廣泛的應(yīng)用。通過引入抗體、抗原、適配體或者酶等生物分子，可制備出具有特異性識(shí)別功能的納米材料應(yīng)用于癌癥生物標(biāo)志物或癌細(xì)胞的識(shí)別、檢測(cè)及相關(guān)生物分子特性的探究。在本論文中，我們通過在納米材料的制備及修飾中引入生物分子，成功制備了幾種具有特異性識(shí)別功能的納米材料，利用其熒光或催化性質(zhì)，初步探究了適配體穩(wěn)定的銀納米簇APTAMERAGNCS及熒光標(biāo)記適配體在分子分型中的應(yīng)用孕激素受體抗體ANTIPR標(biāo)記熒光納米顆粒的靶向行為PDGO復(fù)合納米材料在乳腺癌SNP位點(diǎn)檢測(cè)中的應(yīng)用。具體內(nèi)容如下1APTAMERAGNCS、熒光標(biāo)記適配體在乳腺癌分子分型中的應(yīng)用探究首先，以MUC1適配體為模板利用硼氫化鈉還原法制備了適配體穩(wěn)定的銀納米簇MUC1AGNCS，并將其應(yīng)用于MCF7人乳腺癌細(xì)胞的特異性識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示1MUC1AGNCS保留了MUC1適配體與MUC1蛋白特異性結(jié)合的性質(zhì)，因此可特異性的進(jìn)入表達(dá)MUC1蛋白的MCF7細(xì)胞2由于適配體穩(wěn)定的AGNCS（APTAMERAGNCS）的熒光性質(zhì)很大程度上不完全依賴于適配體序列，因此很難利用多種APTAMERAGNCS來聯(lián)合實(shí)現(xiàn)多種乳腺癌細(xì)胞的分子分型?；诖?，我們又構(gòu)建了APTAMERBIOTINAVIDINFITC體系，生物素BIOTIN修飾的三種適配體（S6、S22及SYL3C）分別與三種不同亞型的乳腺癌細(xì)胞MCF7、SKBR3及MDAMB231特異性結(jié)合，通過BIOTIN與異硫氰酸熒光素修飾的親和素AVIDINFITC特異性結(jié)合實(shí)現(xiàn)信號(hào)放大，利用熒光共聚焦顯微鏡LSCM和流式細(xì)胞儀分別定性、定量的分析熒光強(qiáng)度，比較三種適配體與三種乳腺癌細(xì)胞的結(jié)合能力，并用于三種乳腺癌細(xì)胞的協(xié)同區(qū)分。2ANTIPR標(biāo)記熒光納米顆粒在MCF7細(xì)胞中的核靶向行為探究本章內(nèi)容中主要討論了ANTIPR標(biāo)記的兩種尺寸的熒光納米顆粒，在MCF7細(xì)胞中的靶向行為，研究PR作為一種核靶點(diǎn)應(yīng)用于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分子分型技術(shù)中的可能性。具體內(nèi)容如下利用溶劑熱法制備出尺寸4NM的氨基化熒光碳量子點(diǎn)CDS，利用微乳液法制備50NM左右的表面羧基化熒光二氧化硅納米顆粒SIO2FITCCOOH，分別通過NHSEDC反應(yīng)接枝ANTIPR，得到CDSANTIPR和SIO2FITCANTIPR兩種特異性復(fù)合納米材料。利用LSCM觀察CDSANTIPR和SIO2FITCANTIPR在MCF7細(xì)胞中的靶向行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示1MCF7在經(jīng)過4％多聚甲醛固定、曲拉通X100通透后，CDSANTIPR可成功靶向到MCF7細(xì)胞核中與PR抗原結(jié)合，而SIO2FITCANTIPR主要分布在細(xì)胞質(zhì)中2MCF7細(xì)胞在存活狀態(tài)下，SIO2FITCANTIPR及CDSANTIPR均只能靶向到MCF7細(xì)胞質(zhì)中。3PDGO復(fù)合納米材料在電化學(xué)檢測(cè)乳腺癌SNP位點(diǎn)中的應(yīng)用探究以氧化石墨烯GO為載體制備了PDGO復(fù)合納米材料，該P(yáng)DGO納米復(fù)合材料表面具有豐富的羧基可以連接氨基化DNA分子，可用于構(gòu)建“三明治”型三段夾心雜交體系來檢測(cè)目標(biāo)DNA片段。此外PDGO復(fù)合納米材料具有良好的催化性能，可通過催化鍍銅液還原成銅單質(zhì)來實(shí)現(xiàn)信號(hào)放大，用于乳腺癌乳腺癌SNP位點(diǎn)的檢測(cè)。結(jié)果表明，對(duì)目標(biāo)DNA片段進(jìn)行夾心雜交可以很好地區(qū)分堿基正錯(cuò)配。對(duì)目標(biāo)DNA序列的檢測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)目標(biāo)DNA濃度在10ΜM1PM時(shí)與差分脈沖信號(hào)DPV信號(hào)的峰電流值呈良好的線性關(guān)系，利用SN3計(jì)算其最低檢測(cè)限LOD為441013M。

簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)影像案例由影像與描述診斷內(nèi)容組成。醫(yī)學(xué)案例檢索的主要目的就是對(duì)以往案例進(jìn)行檢索，從而為醫(yī)生提供診斷依據(jù)。隨著醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)不斷增多，醫(yī)學(xué)影像案例的高效檢索面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。同時(shí)，圖像的底層特征與語(yǔ)義之間存在著“語(yǔ)義鴻溝”問題，影像內(nèi)容與診斷的有效結(jié)合，是解決高效檢索問題的前提與關(guān)鍵。乳腺癌早期進(jìn)行診斷的重要依據(jù)是乳腺X影像，微鈣化點(diǎn)則是其關(guān)鍵的表現(xiàn)之一。本文主要針對(duì)乳腺案例鈣化病灶進(jìn)行研究，提高鈣化病灶案例的檢索性能。主要內(nèi)容如下1乳腺案例特征的提取。所要提取的乳腺案例特征包括底層視覺特征以及案例的語(yǔ)義特征。首先，提取乳腺X影像中鈣化點(diǎn)的灰度、紋理、形狀等特征，得到圖像底層特征向量然后，利用支持向量機(jī)對(duì)部分特征進(jìn)行分類，得到視覺特征語(yǔ)義，將這些視覺特征語(yǔ)義與案例相關(guān)描述的語(yǔ)義相結(jié)合，構(gòu)成乳腺案例的多層次語(yǔ)義結(jié)構(gòu)之后，參照本文所計(jì)算的多層次語(yǔ)義結(jié)構(gòu)相似度矩陣，根據(jù)案例底層特征提取的視覺特征語(yǔ)義或者輸入的已知語(yǔ)義，獲得其他語(yǔ)義的特征值，從而得到語(yǔ)義特征向量。2多層次結(jié)構(gòu)中概念間相似度矩陣的獲得。首先，構(gòu)建多層次語(yǔ)義樹形結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)樹形結(jié)構(gòu)特征，計(jì)算結(jié)構(gòu)中各節(jié)點(diǎn)之間的相似程度然后，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獲取節(jié)點(diǎn)之間的條件概率與后驗(yàn)概率，將其作為正向因子和反向因子，對(duì)傳統(tǒng)相似度量方法所計(jì)算的相似程度進(jìn)行加權(quán)處理，從而得到多層次語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的相似度矩陣，用以解決多層次語(yǔ)義結(jié)構(gòu)中，父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)間不對(duì)稱性，以及同層次子節(jié)點(diǎn)間的差異性。3實(shí)現(xiàn)多模檢索的系統(tǒng)。利用SQLSERVER2000存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括乳腺案例圖像、案例相關(guān)描述、圖像底層特征值、案例的視覺特征語(yǔ)義，以及語(yǔ)義相似矩陣。使用VC來設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面，聯(lián)合MATLAB進(jìn)行編程，實(shí)現(xiàn)乳腺案例的多模檢索。為了證明本文檢索方法的有效性，針對(duì)每一部分都進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有良好的實(shí)用性，提高了檢索性能。

簡(jiǎn)介：共軛亞油酸CONJUGATEDLINOLEICACID，CLA是指一組具有位置和幾何異構(gòu)的十八碳共軛二烯酸的總稱。它廣泛存在于自然界中，在反芻動(dòng)物的肉制品和乳制品中含量較多。動(dòng)物和人體試驗(yàn)已經(jīng)證實(shí)CLA具有諸多生理功能，主要包括抗癌、抗動(dòng)脈粥樣硬化、降低膽固醇、降低體脂、減少脂肪沉積、調(diào)節(jié)骨組織代謝、強(qiáng)化機(jī)體免疫和抗糖尿病?；贑LA的生理功能，營(yíng)養(yǎng)學(xué)家們努力提高乳中CLA含量，但研究發(fā)現(xiàn)，提高乳中CLA含量的同時(shí)，卻導(dǎo)致奶牛乳脂降低綜合癥MFD。目前研究證實(shí)T10，C12CLA可能是導(dǎo)致奶牛乳脂降低綜合癥MFD的主要原因，因此本試驗(yàn)采用組織塊法體外培養(yǎng)奶牛乳腺上皮細(xì)胞，探索C9，T11CLA和T10，C12CLA純品對(duì)乳腺細(xì)胞內(nèi)乳脂合成及相關(guān)基因MRNA轉(zhuǎn)錄的影響。在分子水平上，探討CLA對(duì)奶牛乳腺上皮細(xì)胞甘油三酯TAG含量及脂肪酸合成相關(guān)基因MRNA轉(zhuǎn)錄的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明1采用組織塊法實(shí)現(xiàn)了體外培養(yǎng)出奶牛乳腺上皮細(xì)胞，細(xì)胞成活率較高，達(dá)到85％以上經(jīng)過多次傳代和角蛋白18鑒定后，可得到純化的奶牛乳腺上皮細(xì)胞。測(cè)定乳腺上皮細(xì)胞的相關(guān)生物學(xué)性狀，試驗(yàn)結(jié)果為細(xì)胞生長(zhǎng)曲線呈“S”型，符合一般細(xì)胞生長(zhǎng)規(guī)律細(xì)胞群體倍增時(shí)間為3218H細(xì)胞接種存活率最高可達(dá)87％。2試驗(yàn)結(jié)果表明，C9，T11CLA和T10，C12CLA均可顯著降低乳腺上皮細(xì)胞內(nèi)TAG含量P＜005，且T10，C12CLA對(duì)TAG的抑制率高于C9，T11CLA。3氣相色譜檢測(cè)CLA對(duì)細(xì)胞中脂肪酸組成的影響，結(jié)果表明150ΜMOLLC9，T11CLA可顯著提高細(xì)胞內(nèi)單不飽和脂肪酸MUFA的比例（P＜005），而50ΜMOLLC9，T11CLA顯著增加細(xì)胞內(nèi)飽和脂肪酸SFA的比例P＜005細(xì)胞內(nèi)MUFA的比例隨著T10，C12CLA濃度的增加，呈顯著下降趨勢(shì)（P＜005）兩種CLA對(duì)多不飽和脂肪酸PUFA的比例都沒有顯著影響P＞005。4外源添加不同濃度的C9，T11CLA與T10，C12CLA直接作用于乳腺上皮細(xì)胞48H，采用實(shí)時(shí)熒光定量PCR技術(shù)，測(cè)定乳腺上皮細(xì)胞脂肪酸攝取與轉(zhuǎn)運(yùn)及甘油三酯合成相關(guān)基因MRNA的轉(zhuǎn)錄。試驗(yàn)結(jié)果與對(duì)照組相比，50～150ΜMOLL的C9，T11CLA和T10，C12CLA均顯著下調(diào)LPL基因MRNA的轉(zhuǎn)錄水平（P＜005）50ΜMOLLC9，T11CLA顯著下調(diào)CD36基因MRNA的轉(zhuǎn)錄水平（P＜005），150ΜMOLLC9，T11CLA上調(diào)它的轉(zhuǎn)錄水平（P＜005），CD36MRNA的轉(zhuǎn)錄水平隨T10，C12CLA濃度增加呈顯著上升趨勢(shì)（P＜005）150ΜMOLLC9，T11CLA和不同濃度的T10，C12CLA均可顯著上調(diào)ACBP基因MRNA的轉(zhuǎn)錄水平P＜005相比對(duì)照組，C9，T11CLA與T10，C12CLA均顯著下調(diào)FABP3基因MRNA的轉(zhuǎn)錄水平P＜005150ΜMOLL的C9，T11CLA和T10，C12CLA均可顯著上調(diào)AGPAT基因MRNA的轉(zhuǎn)錄水平P＜005。本試驗(yàn)采用組織塊法實(shí)現(xiàn)了體外培養(yǎng)出奶牛乳腺上皮細(xì)胞，細(xì)胞接種存活率較高。試驗(yàn)證實(shí)CLA抑制乳腺TAG合成且影響乳腺細(xì)胞的脂肪酸合成證明兩種CLA均顯著降低LPLMRNA和FABP3MRNA的轉(zhuǎn)錄水平，T10，C12CLA比C9，T11CLA的降低效果明顯。

簡(jiǎn)介：由于科技飛速的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)國(guó)民的生活水平得到了明顯改善但是隨之也帶來了一些問題如環(huán)境的嚴(yán)重污染癌癥率的持續(xù)升高等等。占女性癌癥第一的乳腺癌對(duì)女性朋友的健康產(chǎn)生了嚴(yán)重影響?！霸绨l(fā)現(xiàn)早治療”是目前降低病人死亡率的重要手段。目前主要采取的治療方法是先通過X光片核磁共振CT等醫(yī)學(xué)設(shè)備獲得影像圖片然后通過醫(yī)生用肉眼進(jìn)行觀察識(shí)別診斷病癥。但是由于醫(yī)生的技術(shù)水平疲勞等等因素往往造成了較高的漏診和誤診率。近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及圖形圖像處理的發(fā)展醫(yī)院逐漸進(jìn)行了信息化普及醫(yī)學(xué)圖像可以進(jìn)行統(tǒng)一的存取和管理但隨之也產(chǎn)生了一個(gè)問題面對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)如何發(fā)現(xiàn)隱藏的有用信息以幫助醫(yī)生診斷提高診斷的準(zhǔn)確性和工作效率。鑒于此我們考慮將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)中產(chǎn)生了醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘。國(guó)內(nèi)外在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘的研究上已取得了很多成果但由于其復(fù)雜的特點(diǎn)例如醫(yī)學(xué)圖像的高分辨率異構(gòu)等特點(diǎn)尚未得到了一個(gè)令人滿意的解決方案。所以針對(duì)醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)挖掘仍具有非常大的現(xiàn)實(shí)意義和寬泛的前景。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā)著重研究了決策樹、基因表達(dá)式編程等算法并結(jié)合了雙方的優(yōu)點(diǎn)提出了改進(jìn)的基于GEP的集成決策樹融合算法GEPDT算法。并將GEPDT算法應(yīng)用于乳腺X線圖像的分類診斷中構(gòu)建了一個(gè)基于GEPDT的乳腺X線圖像分類器以提高病癥診斷率減少漏診和誤診率。本文的主要研究工作如下1分析了乳腺癌在我國(guó)現(xiàn)階段的狀況提出了構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的重要性并介紹了乳腺癌病變的相關(guān)知識(shí)包括乳腺癌病變表現(xiàn)的征象及相關(guān)的影像技術(shù)檢查手段介紹了目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)乳腺X線圖像在圖像處理和挖掘算法兩方面的研究現(xiàn)狀。2系統(tǒng)闡述了決策樹和基因表達(dá)式編程的相關(guān)理論知識(shí)分析了決策樹和基因表達(dá)式編程的各自的優(yōu)缺點(diǎn)根據(jù)集成思想結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)本文提出了基于GEP的集成決策樹融合算法GEPDT算法。并嘗試了與幾種算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了GEPDT算法具備了杰出的性能。3將本文提出的GEPDT算法應(yīng)用在乳腺X線圖像病癥分類診斷中構(gòu)建了一個(gè)基于GEPDT的乳腺X線圖像分類器。并著重針對(duì)乳腺X線圖像的特點(diǎn)分析了相關(guān)的圖像處理技術(shù)如圖像的灰度歸一化去噪增強(qiáng)等預(yù)處理圖像分割特征提取等等得到了適用于乳腺X線圖像的圖像處理算法。最后通過在MIAS數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比了分類器的準(zhǔn)確率靈敏性特異性以及ROC曲線分析證明了本文提出的GEPDT分類器具有良好的性能。

簡(jiǎn)介：在醫(yī)療領(lǐng)域，放射學(xué)的迅猛發(fā)展，為醫(yī)療診斷提供了各種人體成像技術(shù)，例如CT、MRI、US、PET等。這些技術(shù)為診斷提供了豐富的影像資料，提高了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診斷和治療水平。因?yàn)獒t(yī)學(xué)影像技術(shù)的不斷提高，圖像的分辨率也隨之提升。而分辨率的提高使得圖像數(shù)據(jù)變得越來越大。大量的圖像資料所帶來的管理、存儲(chǔ)和傳輸?shù)葐栴}也就日益凸顯。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)日新月異的發(fā)展，醫(yī)院在朝著信息化建設(shè)的方向發(fā)展，在數(shù)字化醫(yī)院的建設(shè)過程中，圖像存檔與通信系統(tǒng)PACSPICTUREARCHIVINGCOMMUNICATIONSYSTEM是重要的組成部分。其中，DICOMDIGITALIMAGINGCOMMUNICATIONINMEDICINE標(biāo)準(zhǔn)的誕生使得PACS系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)和發(fā)展。然而系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬總是有限的，龐大的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)對(duì)于PACS系統(tǒng)的發(fā)展帶來了一定的困難和挑戰(zhàn)。由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性即醫(yī)生對(duì)圖像的保真度有較高的要求，有效的圖像壓縮方法研究十分重要。由于乳腺疾病在我國(guó)女性群體中有較高的發(fā)病率，乳腺圖像的分辨率又相對(duì)較高，而且因?yàn)槿橄賵D像特點(diǎn)分明，圖像之間的相關(guān)性高等性質(zhì)，本文主要針對(duì)以DICOM文件格式存儲(chǔ)的一組乳腺圖像和單幅乳腺圖像的壓縮方法做了研究。在了解了圖像壓縮技術(shù)原理之后，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像高保真度的要求，本文主要利用熵編碼中的游程編碼和HUFFMAN編碼的壓縮編碼方法對(duì)乳腺圖像作壓縮處理。整個(gè)壓縮方法的程序在MATLAB和MICROSOFTVISUALSTUDIO2010兩個(gè)程序軟件上實(shí)現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)中，將六組其他組織的圖像利用本文介紹的壓縮方法做壓縮，通過對(duì)比壓縮比的結(jié)果，可以看出本文的針對(duì)乳腺圖像的壓縮方法比較理想。

簡(jiǎn)介：隨著醫(yī)療水平的不斷提高、醫(yī)療設(shè)施的不斷完善，乳腺癌疾病仍然是現(xiàn)今女性身心健康的重要?dú)⑹种弧Ｈ橄侔┘膊〉挠?jì)算機(jī)輔助檢測(cè)系統(tǒng)能夠比較準(zhǔn)確的檢測(cè)到腫塊疑似病灶區(qū)域，為醫(yī)生診斷乳腺癌病情提供幫助，從而降低乳腺癌的誤診率和漏診率。傳統(tǒng)的單視角檢索系統(tǒng)本身存在局限性，不能滿足社會(huì)需求，基于多視角的乳腺腫塊案例檢索技術(shù)的研究，便應(yīng)運(yùn)而生。針對(duì)雙視圖乳腺腫塊疑似病灶區(qū)域檢測(cè)中的假陽(yáng)性和可疑病灶區(qū)域匹配問題，確立了與腫塊的灰度分布最為相近的雙尺度SECH模板匹配方案。利用對(duì)比度增強(qiáng)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波對(duì)圖像預(yù)處理；依據(jù)乳房的乳頭、胸壁線和中軸線等參考對(duì)象構(gòu)建坐標(biāo)系；結(jié)合軸視圖中的乳腺腫塊病灶區(qū)域位置及區(qū)域中心點(diǎn)到中軸線的距離，在斜視圖中構(gòu)建相應(yīng)的條形匹配區(qū)域帶，成為待檢測(cè)區(qū)域；基于大小不同尺度的兩個(gè)SECH模板來檢測(cè)乳腺腫塊疑似病灶區(qū)域，將其檢測(cè)結(jié)果經(jīng)形態(tài)學(xué)處理后進(jìn)行疊加；基于互信息的雙視圖腫塊區(qū)域匹配。在對(duì)乳腺病灶感興趣區(qū)域的分割過程中，為了抑制應(yīng)用傳統(tǒng)的分水嶺分割算法存在的過分割現(xiàn)象，得到準(zhǔn)確的乳腺腫塊邊緣輪廓，改進(jìn)了傳統(tǒng)分水嶺分割算法。利用兩個(gè)一維高斯濾波因子，與乳腺腫塊感興趣區(qū)域卷積濾波；對(duì)分水嶺粗分割得到的子區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，將各個(gè)子區(qū)域的灰度均值從大到小排序，對(duì)灰度均值相同或相近的子區(qū)域做合并操作；結(jié)合形態(tài)學(xué)計(jì)算的打開操作，刪除假陽(yáng)性區(qū)域，得到乳腺腫塊的準(zhǔn)確分割圖像。乳腺腫塊特征的歸一化和相似性度量方法是實(shí)現(xiàn)多視角乳腺案例檢索的重要步驟。本文的實(shí)驗(yàn)樣本有100對(duì)乳腺圖像，結(jié)合查詢圖像庫(kù)、特征數(shù)據(jù)庫(kù)、待查詢圖像庫(kù)，應(yīng)用不同檢索模式和不同的相似性度量方法進(jìn)行單視角和多視角乳腺腫塊的檢索。對(duì)比單視角軸視圖檢索、單視角斜視圖檢索、多視角一致檢索和多視角任意模式下的檢索結(jié)果，基于多視角乳腺圖像檢索方法檢索出的結(jié)果準(zhǔn)確率更高。

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