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孔雀舞口1和教授M。P Parsai2
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论述了各种类型的致癌异常的定量测量身体的特定部分。在本文中,我们开发了MRI(磁共振成像)的数学函数图像正常和不正常人类的肺。频域的讨论了异常。有一个清楚界定正常MRI图像的直方图异常区域。和快速傅里叶变换图像的图。这些数学函数会导致量化的评估疾病,因此提供适当的治疗方法
关键字 |
离散傅里叶变换、频域、人类肺,磁共振成像 |
介绍 |
MRI是磁共振成像短形式。一个程序用于医院扫描病人并确定某些损伤的严重程度。核磁共振肺的建议在许多临床适应症。有缩短替代在儿童和年轻的学科,尤其有吸引力或孕妇。MRI机器使用磁场和无线电波来创建身体的详细图像。通过创建一个强磁场电流通过导线循环。虽然这是发生,其他线圈磁铁发送和接收无线电波。这会触发体内质子对齐。一旦结合,无线电波被质子吸收,刺激旋转。能量释放后“令人兴奋”的分子,进而释放能量信号的线圈。 This information is then sent to a computer which processes all the signals and generates it into an image. Unlike CT scanning or general x-ray studies, no ionizing radiation is involved with an MRI. Magnetic resonance imaging (MRI) is done for many reasons. It is used to find problems such as tumours’ bleeding, injury, Blood vessel diseases or infection. MRI also may be done to provide more information about a problem seen on an X-ray, ultrasound scan, or CT scan. MRI of the chest can look at the heart, the valves, and coronary blood vessels. It can show if the heart or lungs are damaged. MRI of the chest may also be used to look for breast or cancer. Magnetic resonance imaging (MRI) of the lung has been a challenge due to limitations such as low proton density in the lung and the fast signal decay due to susceptibility artefacts at air-tissue interfaces. |
核磁共振肺形态的关键技术是基于质子共振高频信号的组织和液体,所谓proton-MRI或1 h-mri。最近的技术进步帮助MRI挑战其著名的限制,因为他们是由质子密度低导致肺癌和快速信号衰减易感性文物在air-tissue接口[6]。人类的器官是肺呼吸。肺的主要功能是允许空气中的氧气进入血液,交付到身体的其他部位[10]。 |
肺癌是由肺组织的不受控制的细胞生长。如果不及时治疗,这种增长可以在这一过程被称为扩散超出了肺转移到附近的组织,最终,到身体的其他部位。图像处理是大多数这些天越来越多的研究领域之一。在下面,我们提出一个有效的方案来检测异常的肺细胞的形成。 |
肺癌是最常见的癌症发生的男性和女性。根据美国癌症协会的报告提交2003年,肺癌将报告大约13%的癌症诊断和所有癌症死亡的28%。肺癌的生存率分析5年只有15%。如果确定的疾病仍然是局部的,这个速度增加到49%。 |
实验工作 |
在这个实验中我们用正常肺和肺异常的MRI图像。和直方图图,图的图像使用垫实验室编程和分析各种疾病的图。 |
在上面的图中显示(a)正常肺(b)异常肺部正常肺(d) (c)直方图直方图异常正常肺的肺(e)茎图(f)茎图异常肺部 |
数学算法 |
在这个我们茎图转换成一个数学函数通过使用matlab编程的帮助下快速傅里叶变换。首次将正常的形象和它的值和相应的Matlab fft获得的。我们开发了一个数学算法人类肺部的正常和异常的MRI图像。分析图像(如上面所示的图1)我们用离散傅里叶变换。这种变换是有用的时域序列映射到一个连续函数的频率变量。 |
定义——让x (n)是一个有限的时间序列n点序列的DFT - x (n)表示 |
K = 0、1、2……………n - 1 |
使用上面的DFT方程的时域序列转换成频域核磁共振人类肺部的正常和异常图像。我们已经阻止图的正常和异常图像显示在图一:(e)和(f)。 |
离散时间序列的正常图像茎图x (n) = (3.6 - 1.8 3.3 - 2.0 .0614 .0010 6.29) * 104离散时间序列的异常图像茎图x (n) = (3.86 2.74 3.08。45 .0442 .0572 7.017) * 104通过使用Eq。第一,我们将茎图离散时间有限序列值的正常图像分成相应的大小和相位。 |
正常的肺: |
阀杆正常肺的价值 |
> > x = [3.6 1.8 3.3 2.0 .0614 .0010 6.29) * 104 |
x = 3.6000 1.8000 3.3000 2.0000 0.0614 0.0010 - 6.2900 |
> > y = [7] |
> > n = fft (x, y) |
n = 1到4列 |
我0.1110 + 7.3245 17.0524 6.0522 - 0.5470 -2.0894 + 2.6374 |
列5到7 |
我-2.0894 - 2.6374 0.1110 - 7.3245 6.0522 + 0.5470 |
由相应的振幅值 |
l x (k) l = {17.0524, 6.0768, 7.3253, 3.364, 3.364, 7.3253, 6.0768} * 104 |
并给出相应的相位值 |
{0,-5.164,89.13,-51.61,51.61,-89.13,5.164} |
b .肺部异常: |
阀杆肺部异常的价值 |
> > x = (3.86 2.74 3.08。45 .0442 .0572 7.017) * 104 |
x = 3.8600 2.7400 3.0800 0.4500 0.0442 0.0572 - 7.0170 |
> > y = [7] |
> > n = fft (x, y) |
n = |
列1到4 |
17.2484 - 8.8000 + 0.2208我-0.8295 + 5.7986 -3.0847 + 3.8234 |
列5到7 |
我-3.0847 - 3.8234 -0.8295 - 5.7986 8.8000 - 0.2208 |
由相应的振幅值 |
lx (k) l = {17.2484, 8.80, 5.857, 4.912, 4.912, 5.857, 8.8027} * 104 |
并给出相应的相位值 |
{0,1.432,-81.85,-54.10,51.10,81.85,-1.437} |
结果 |
在本文中,我们正常肺和肺异常的茎图转换成一个数学价值通过快速傅里叶变换。有区别正常肺和肺异常的振幅和相位。这种差异在振幅和相位显示致癌的大小疾病。这个数值的医生的帮助下可以选择最佳的治疗方式直到异常值等于正常价值。由于这种药的副作用是可以避免的。 |
讨论 |
重要的是能够解释准确地测试一个病人。本文的主要优势我们知道致癌疾病的数学公式,由于过量药物副作用是可以避免的。我们知道确切的治疗任何疾病 |
引用 |
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