基于数学方法的B超医学图像的斑点噪声处理、自适应精确分割和诊断问题

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10926193
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
  • 资助金额：
    10.0万
  • 负责人：
    杨孝平
  • 依托单位：
    南京理工大学
  • 学科分类：
    A0304.椭圆与抛物型方程
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2010-12-31

项目摘要

本课题拟深入研究B超中斑点噪声的抑制问题，以及B超成像中肿瘤的分割方法和诊断。由于B超的广泛应用，对B超图像的后处理也越来越引人关注。尽管B超同CT,MRI.等在医学领域有同样重要的应用，而且B超具有方便、快捷、便宜等特点，但对超声图像的分析却远远滞后。主要原因在于B超图像中存在难处理的斑点噪声和其它由于成像本身原因所致的难以处理的阴影等。斑点噪声是一种乘性噪声，它与传统的加性噪声有本质的区别。本课题的研究主要集中在对斑点噪声的分析和合理的去除，并实现对B超图像中肿瘤的自动精确分割和对微小病变的提取上。深入研究这些问题，不仅是要利用数学知识综合应用到实际中去，为处理乘性噪声提供新的思路与方法，而且通过对B超图像的后处理和分析，以促进B超在临床中的广泛应用也有重要意义。

结项摘要

项目成果

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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    杨孝平
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  • 发表时间：
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  • 作者：
    黄杰;杨孝平
  • 通讯作者：
    杨孝平
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  • 发表时间：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
  • 影响因子：
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  • 通讯作者：
    杨孝平

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高阶非线性偏微分方程图像模型及其基础算法
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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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