简介:摘要目的进一步研究局部晚期乳腺癌改良根治术后大分割放疗与常规分割放疗的治疗效果。方法我院选取140例局部晚期乳腺癌的临床资料,在患者全部行乳腺癌改良根治术后,再行6~8周期的化疗,随即将其分成治疗组和对照组,每组各70人,治疗组使用大分割放疗方案,对照组使用常规分割放疗方案,比较两组患者的局部区域复发率、总生存率和皮肤损伤发生率。结果治疗组和对照组的局部区域复发率分别为11.4%和7.1%,两组患者经2.5年随访调查后生存率分别为87.1%和87.1%,急性Ⅱ度以上放射性皮肤损伤发生率分别为10%和7.1%,(P>0.05)两组患者均未发生较严重的后期反应情况。经心电图检查所示两组也无明显心肌缺血性改变。结论大分割放射治疗的局部区域复发率、总生存率和皮肤损伤发生率与常规放射治疗差异性不明显,但大分割放射治疗缩短了常规放射治疗的时间,所以大分割放疗可以作为局部晚期乳腺癌改良根治术后常规分割放疗的替代方案。
简介:摘要数学中有美,美中有数学,美的东西都具有共同的特性,黄金分割便是一种美。它广泛应用于日常生活、生产和工程设计中。黄金分割蕴含了数学的奇异美和客观的视觉美。这篇文章主要从黄金分割的历史简况,黄金分割与几个角的正余弦计算,黄金分割应用的简单例子三个方面来展现黄金分割的美。
简介:针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.
简介:〔摘要〕《数学课程标准》指出在高中数学教学过程中,教师要充分利用教学资源,对学生实施美的教育,培养学生高尚的审美情趣,培养学生善于发现美、鉴赏美、创造美的能力,使学生在学习过程中充分享受美,从而形成美的心灵。通过数学审美教育,提高学生的数学素质,以美启真,培养学生的数学创造性思维,达到提高学生数学水平的目的。本文将尝试探讨高中数学中的黄金分割现象与中学数学中的美的表现及其在数学教学中的美育作用。
简介:针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.