基于几何变分的MR医学图像选择性分割理论与算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    12271262
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    45万
  • 负责人：
    金正猛
  • 依托单位：
    南京邮电大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

A Fast Total Variation Algorithm for Multiplicative Noise Removal
乘性噪声消除的快速全变分算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    金正猛;郦志新
  • 通讯作者：
    郦志新
Alpha稳态噪声下基于Meridian范数的全变分图像去噪算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨真真;杨震;李雷;金正猛
  • 通讯作者：
    金正猛
A Variational Model for Spatially Weighting in Image Fusion
图像融合中空间加权的变分模型
  • DOI：
    10.1137/20m1334103
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    SIAM Journal on Imaging Sciences
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    金正猛;Junkang Zhang;Lihua Min;Michael Ng
  • 通讯作者：
    Michael Ng
基于Retinex理论的全变差图像分割方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    南京邮电大学学报（自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    伍艺萌;金正猛;闵莉花
  • 通讯作者：
    闵莉花
A Contrast Maximization Method for Color-to-Grayscale Conversion
彩色到灰度转换的对比度最大化方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Multidimensional Systems and Signal Processing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    金正猛;Ng; Michael K.
  • 通讯作者：
    Michael K.

其他文献

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AI技术路线图

金正猛的其他基金

基于变分偏微分方程的MRI医学图像着色理论与算法研究
  • 批准号：
    11671004
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于变分偏微分方程的B超医学图像处理方法研究
  • 批准号：
    11101218
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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