DTI中地FA值
DTI中的FA值
磁共振新技术应用之二：弥散张量成像DTI 广东三九脑科医院影像诊断中心欧阳兵时间：2010-03-30 编辑：韩雪媚阅读：2146一、原理简介磁共振扩散张量成像(MR-DTI)技术是近年来在MR-DWI基础上发展起来的成像及后处理技术,它利用组织中水分子的自由热运动的各向异性的原理,探测组织的微观结构,达到研究人体功能的目的。
目前,DTI是唯一可在活体显示脑白质纤维束的无创性成像方法。
在自然条件下，质子的弥散很少受到限制，如蓝墨水滴在纯水中的弥散。
这时的弥散速度在各个方向上是相等的，称为各向同性。
然而，生物体中由于某些屏障的阻碍，如存在的半透性和可通透的细胞膜等，质子的随机运动受到限制，这样就形成了对弥散的限制。
人体组织中的长纤维的存在亦使得质子的弥散在各个方向上不完全相同，一般说来，沿着长纤维走行弥散的质子要明显快于垂直其方向弥散的质子。
这就是所谓的各向异性，从而引出弥散张量成像。
DTI是在DWI基础上，在6-55个线性方向上施加射频脉冲，多采用单次SE-EPI 序列，每个方向上均使用相同的较大b值，计算各个方向上的弥散张量而成像。
用DTI示踪白质纤维的走行，其基本原理是通过一个主本征值，寻找一个与其接近的体素，将这些体素联系起来，达到显示白质纤维的目的。
二、DTI在中枢神经系统的临床应用1.正常脑白质纤维的显示多数学者认为DTI能非常准确地显示主要的白质纤维束，与神经解剖学图谱的对照研究也显示了两者之间有良好的相关性。
Mamata等研究证实DTI 可获得一系列完整的正常脑白质纤维图像。
可显示的纤维束包括：弓状束、上下纵行束、钩回束、视听辐射、前连合、胼胝体、锥体束、薄形束、楔形束、内侧束、红核脊髓束、顶盖脊髓束、中盖束、三叉神经丘脑背侧束、上中下大脑脚、动眼和三叉神经根部纤维等。
对于中枢神经系统发育性异常，如胼胝体发育不全等的显示也与以往的解剖学研究相似。
2.脑肿瘤脑肿瘤是DTI的研究热点之一。
关于鼎利DT中数据统计的操作
关于鼎利DT中数据统计的操作(仅供参考使用）目录1 概述 (1)2 各指标统计 (1)2.1 Pilot Panorama中市区范围的选择 (1)2.2 覆盖率统计 (3)2.3 RSSI、Ec/Io、Tx Power、FFER的统计 (7)3 用户事件“User Events” (12)4 接通率统计 (14)4.1 接通率定义 (14)4.2 主叫试呼次数 (14)4.3 被叫接通次数 (19)5 掉话率统计 (21)5.1 掉话率定义 (21)5.2 掉话次数统计 (21)6 平均呼叫建立时延 (24)7 存在信令丢失时的修正 (24)7.1 被叫接通次数的修正 (24)7.2 掉话次数的修正 (25)8 总结 (27)1 概述鼎利公司的Pilot Panorama提供了强大的前台测试功能，但是各位对后台数据统计分析掌握的情况各不相同，在11月6日，百色地区对DT、CQT、KPI报告的会审后，对市区、市郊、县城、县郊范围重新划定，在这里简单叙述关于这次DT中的统计方法。
希望大家学习一下，以备不时之需。
用户事件、接通率、掉话率、信令丢失修正是引用徐宏峰经理编写的《用Pilot_Panorama统计KPI的方法v3.3》原文。
2 各指标统计2.1 Pilot Panorama中市区范围的选择关于市区等范围的划分请参考《百色后期路测路线范围》一文。
以下采用Pilot Panorama Version 6.3.2.1版本进行操作说明。
由于路测的时，对数据的保存没有规律，一段数据可能跑到了郊区。
例如：百色民族山庄前往百色工业中专的测试数据“D_V_S_200809241506”，由于数据保存的较长，一直延伸到百色市新世界方向，全部删除一定影响到统计的准确率。
在此我们要对测试的数据进行切割操作，区分市区和市郊的范围。
1、在Pilot Panorama的MAP窗口中，选择Move&Data Edit（工具显示图标为），出现对话框“Data Edit”。
DI值计算公式范文
DI值计算公式范文
DI=[1-(X/Y)]*100
其中，DI表示发展指数，X代表一个地区的人均收入，Y代表全国的
人均收入。
在这个公式中，如果一个地区的人均收入等于全国的平均水平，那么DI值为0；如果一个地区的人均收入高于全国平均水平，那么DI值
大于0，表示这个地区相对富裕；如果一个地区的人均收入低于全国平均
水平，那么DI值小于0，表示这个地区相对贫困。
DI值的范围在-100到+100之间，值越接近于+100，表示一个地区的
发展水平越高；值越接近于-100，表示一个地区的经济水平越低。
DI值计算的目的是为了帮助政府和研究机构评估一个地区的发展状况，从而采取相应的政策措施来改喎地区的经济水平。
DI值不仅可以用
于评估一个地区的经济发展水平，还可以用于比较不同地区之间的经济差异，帮助决策者了解地区间的发展不均衡问题，从而制定更科学的政策措
施来促进经济社会的发展。
在计算DI值时，需要收集相关数据，包括地区的人均收入和全国的
平均人均收入。
首先，需要确定一个地区的范围和人口数量，然后计算出
该地区的人均收入。
接着，需要获取全国的人均收入数据，然后将这两个
数据代入DI值的计算公式中，就可以得到DI值。
总的来说，DI值是一个重要的衡量经济发展水平的指标，通过DI值
的计算，可以更好地了解一个地区的经济水平，帮助政府和研究机构采取
相应的政策措施来促进经济社会的发展。
【应用操作】DTI后处理步骤和参数含义
【应用操作】DTI后处理步骤和参数含义弥散张量成像技术DTI可以在活体显示神经纤维走行情况，还可以获得多种半定量参数，在临床指导手术和科学研究方面有广泛应用。
本文介绍在主机上进行DTI后处理和纤维追踪的主要步骤和其中参数的含义，在工作站上操作基本类似。
部分系统由于软件版本原因略有细微差异。
选择DTI序列，点击FUNCTOOL，进入后处理界面进入FUNCTOOL后界面如下，我们先了解一下本界面上的参数意义，再介绍DTI后处理。
左上为原始数据区，右上为图表区，下方两个窗口为功能图像区。
本界面上，红色字体部分均可修改、调整、隐藏，在红色字体区域点击鼠标右键，可进行相应操作；而黄色字体不可修改。
原始数据区左上角项目：患者姓名：750 Head层面位置：S97.9 点击左右键可翻层显示视野：DFOV 点击左右键可成倍放大缩小左下角项目：顺序：rank 7/17 总共采集了17组数据（1组b0，16个方向），当前为第6个方向，rank1为b0像，点击左右键可切换本层面的其他方向图右中边项目：重复时间TR，回波时间TE，激发次数NEX，b值1500右上角项目：日期，检查号Ex，序列号Se，图像号Im右下角项目：窗宽窗位功能图像区左上角项目：功能图像名称ADC，点击鼠标右键可现实所有功能图像并进行切换左下角项目：ROI测量值显示，详细见下文右上角项目：鼠标指针所在区域的坐标位置图表区详细介绍见结果显示部分。
开始计算Diffusion Tensor1点击Diffusion Tensor按钮，第一步，Apply correction纠正EPI图像的变形，过程可能持续几分钟。
2第二步，调阈值。
上限值滑块设为最右边，移动左侧最小值滑块，注意保证所有的脑组织被绿线覆盖。
所有超出定义范围的MR值将被屏蔽，也就是说，不会对它们进行处理，因此它们会在功能视图上呈现为黑色。
这样做可以使得非相关图像数据，如空隙( 包括患者身体以外的空间) 都会被排除在处理范围之外。
测绘地形图术语描述
数字高程模型DEMDEM，（Digital Elevation Model，缩写DEM）是一定范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的数据集，它主要是描述区域地貌形态的空间分布，是通过等高线或相似立体模型进行数据采集（包括采样和量测），然后进行数据内插而形成的。
DEM是对地貌形态的虚拟表示，可派生出等高线、坡度图等信息，也可与DOM或其它专题数据叠加，用于与地形相关的分析应用，同时它本身还是制作DOM的基础数据。
DEM是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支。
一般认为,DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。
DTM的另外两个分支是各种非地貌特性的以矩阵形式表示的数字模型，包括自然地理要素以及与地面有关的社会经济及人文要素，如土壤类型、土地利用类型、岩层深度、地价、商业优势区等等。
实际上DTM是栅格数据模型的一种。
它与图像的栅格表示形式的区别主要是：图像是用一个点代表整个像元的属性，而在DTM中，格网的点只表示点的属性，点与点之间的属性可以通过内插计算获得。
建立DEM的数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量,例如用GPS、全站仪、野外测量等;(2)根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等;(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。
DEM内插方法很多,主要有分块内插、部分内插和单点移面内插三种。
目前常用的算法是通过等高线和高程点建立不规则的三角网(Triangular Irregular Network, 简称TIN)。
栅格地图和矢量地图的概述
栅格地图和矢量地图的概述数字地图作为整个城市交通GIS系统的基础，它的地位是至关重要的。
首先了解一下数字地图的概念以及目前GPS实验室做过的与城市交通GIS系统相关的工作。
1栅格地图和矢量地图的基本概念数字地图按照其数据结构的不同，又主要分为数字矢量地图和数字栅格地图两种（文中为叙述方便分别简称矢量地图和栅格地图）。
栅格地图是各种比例尺的纸介质地形图和各种专业使用的彩图的数字化产品，就是每幅图经扫描、几何纠正及色彩校正后，形成在内容、几何精度和色彩上与地形图保持一致的栅格数据文件。
栅格数据为按给定间距排列的阵列数据,基本信息单元由数据点的空间位置和数据信息构成,数据信息可以是高程、遥感图象的RGB值或其它信息。
数据按图幅或按区域存放,文件结构包括文件头和数据体,文件头包括对数据的各种描述信息(如行数、列数、格网间距、坐标等),数据体依次记录基本单元信息。
一般为节省存储空间,栅格数据需进行压缩或以其它形式进行重新组织。
矢量地图是每幅经扫描、几何纠正后的影像图，对一种或多种地图要素进行矢量化形成的一种矢量化数据文件，是一种更为方便的放大、漫游、查询、检查、量测、叠加地图。
其数据量小，便于分层，能快速的生成专题地图，所以也称作矢量专题信息DTI（DigitalThematicInformation）。
此数据能满足地理信息系统进行各种空间分析要求，视为带有智能的数据。
可随机地进行数据选取和显示，与其他几种产品叠加，便于分析、决策。
通常矢量数据的基本单元定义为点、线、面3种目标形式。
基本信息单元由反映其分类体系及位置的基本数据组成。
同一类基本空间信息单元具有类似的质量、数量特征,构成一个要素层;多个图形要素层构成一个图幅,数据按图幅存放;同一比例尺的多个图幅构成一个区域。
这两种数据结构的优缺点对比如下：矢量数据，数据结构紧凑，冗余度低；有利于网络和检索分析；图形显示质量好，精度高；但是数据结构复杂，多边形叠加分析比较困难。
成都地铁信号系统发车指示器优化设计
城市轨道交通0 引言地铁信号系统发车指示器具有指示列车在车站的发车时刻等功能。
发车指示器的车站引导控制计算机从自动监控系统（ATS）接收有关发车指示器显示的内容信息，经处理后将数据显示在相应的发车指示器，同时将相应发车指示器的故障报警信息发送给ATS系统[1]。
目前，成都地铁既有线使用的发车指示器由于系统设计及功能接口等原因，存在延迟大、结构复杂及故障率高等缺点，使得乘务人员经常无法利用发车指示器正常判断到、发车计时点，十分不方便。
随着3、4号线开通临近，成都地铁即将迎来线网化运营的单司机操作，如何让发车指示器更有效地辅助司机成为需要解决的问题之一[2]。
1 发车指示器发车指示器由计时显示区和发车指示区组成。
1.1 计时显示区显示列车的站停时间和计时。
列车出发后至下列车到站停稳前处于熄灭（无显示）状态。
（1）站停显示。
列车到站停稳后，从ATS系统给定的停站时间开始，用红色LED矩阵显示在计时显示区。
列车已经到达站台的判断由ATS完成。
该信息将会以“到达标记”送达DTI。
以下各项是列车停稳必须判断的条件：列车占用站台轨道；对基于通信的列车控制（CBTC）列车，列车位置将会由车载控制器（CC）报告给ATS（通过数据存数单元FRONTAM）[3]。
对于非CBTC列车，列车位置会由ATS系统通过计轴的占用来跟踪。
列车停站时间范围是0～999 s，计时显示区开始以秒为单位倒计数显示。
（2）发车显示。
计时显示区显示到000，表示允许发车，若列车未出发，计时显示区的显示由红色变为绿色后开始进行正计时，显示晚点时间，直到接到列车离开信息为止。
列车离开站台的判断由ATS完成。
该信息将会以“出发标记”送达DTI。
判断列车是否出发需要检查以下条件：站台前的计轴区段被占用；对于CBTC列车，列车位置将会由车载CC报告给ATS；对于非CBTC列车，列车位置由ATS系统通过计轴占用来跟踪。
列车之前在站台计轴区段。
若列车晚点时间到达999 s，列车仍未出发，则计时显示区清零并重新开始正计时，直到接到列车离开信息为止，此时的晚点时间由车站引导控制计算机记录。
北京地铁1、2号线设备改造工程设备性能对比及评价
北京地铁1、2号线设备改造工程设备性能对比及评价梁柏成;邹策;倪克琦;王宇【摘要】分析了北京地铁1、2号线改造工程前的线路设备状况,阐明改造工程必要性,并介绍线路设备改造项目及内容.通过改造前后设备对比,对改造工程进行技术评价,说明工程达到改造预期效果及目的.【期刊名称】《铁道标准设计》【年(卷),期】2009(000)002【总页数】3页(P4-6)【关键词】北京地铁1、2 号线;线路设备改造;技术评价【作者】梁柏成;邹策;倪克琦;王宇【作者单位】北京市地铁运营有限公司线路公司,北京,100082;北京市地铁运营有限公司线路公司,北京,100082;北京市地铁运营有限公司设备部,北京,100044;北京市地铁运营有限公司线路公司,北京,100082【正文语种】中文【中图分类】U231+.941 线路设备概况1.1 改造前设备现状北京地铁1、2号线既有运营线路54 km。
1970年地铁1号线(以下1号线均指地铁苹果园至西单老1线)通车投入运营，1984年2号线地铁通车投入使用。
1号线经过18年的运营后全线换轨，此后又对地铁北京站—苹果园站碎石道床部分的道岔全部进行了技术改造。
2号线经过十几年的使用后，作为北京市消隐工程项目也逐步进行了北环和东、西环换轨。
除上述对线路大范围的整治外，每年、季、月均按《北京地铁工务维修规则》要求，线路公司适时实施各类修程，及时完成各类故障抢修工作，保证了行车安全。
1.2 改造前设备存在问题及改造必要性随着地铁运力、运量的不断增长，轨道设备逐步老化，钢轨磨耗和伤损在不断增加。
依据地铁运力及运量，按北京地铁年通过总重计算，线路大修换轨周期约为17年左右。
根据线路公司统计，运营10年后至接近大修换轨年限前的线路钢轨伤损数量呈骤增趋势，裂纹、剥离掉块等疲劳性伤损出现频繁，占伤损类型的40%以上，而一般在新线中这类伤损仅占5%～10%。
频繁出现的钢轨疲劳伤损及日益严重的钢轨磨耗成为安全运营的隐患。
dti功能参数
DTI功能参数包括：b值或扩散敏感系数：施加的扩散敏感梯度场参数，是用来度量扩散敏感性的一个参数。
扩散方向：分为各向同性和各向异性，其中DTI技术可以用来检测水分子扩散的各向异性，对每个体素水分子扩散的各向异性作出较为准确的检测，利用DTI技术可以很好地反映白质纤维束走向。
弥散系数：弥散具有方向依靠性，分子向各个方向弥散的距离不相等，则成为各向异性。
DTI至少需要至少六个DWI来测量。
分数各向异性（Fractional anisotropy，FA）：一个非特异性白质完整性指标，其减少与微结构病理学，如髓鞘缺陷、纤维的密度及走向一致性减低等微结构病变的退化损伤是一致的。
在大多数正常脑白质纤维束中，FA 值应大于0.2。
平均扩散率：指MR成像体素内各个方向扩散幅度的平均值，代表了某一体素内水分子扩散的大小或程度，通常所用的指标就是平均弥散系数（average diffusion coefficient，ADC），反应了水分子单位时间内扩散运动的范围。
dti参数计算公式
dti参数计算公式
DTI（Debt to Income Ratio）即债务收入比，其计算公式为：每月债务还款金额除以每月收入金额。
请注意，以上信息仅供参考，建议咨询专业人士获取准确信息。
在使用DTI参数计算公式时，首先需要收集以下数据：
1. 每月的债务还款金额，包括房贷、车贷、信用卡欠款等所有债务的月还款金额。
2. 每月收入金额，包括工资、奖金、其他收入来源等。
收集完数据后，将这些数据代入DTI计算公式，即可得出DTI值。
DTI值是一个衡量个人或家庭偿债能力的指标，通常来说，DTI值越低，表示个人或家庭的偿债能力越强，反之则越弱。
不过需要注意的是，不同机构或个人的标准可能不同，具体的标准可参照贷款机构的评定要求或相关机构公布的标准。
如果希望深入了解关于DTI的相关信息，如它的意义、与其他财务指标的关系、以及如何改进财务规划等，可以查阅财务管理相关书籍、网站教程或者咨询财务专家进行学习和获取帮助。
dti数据的质量控制函数包
dti数据的质量控制函数包
在数据科学领域，数据的质量控制一直是非常重要的一环。
特别是在数据仓库中，大量的数据需要进行清洗、预处理、转换和整合，才能最终用于分析和决策。
因此，一个完善的数据质量控制函数包对于数据仓库的建设和运营至关重要。
在这篇文章中，我们将介绍一个针对数据仓库中dti数据的质量控制函数包。
dti数据是指“数据传输接口”，通常用于将数据从一个系统传输到另一个系统。
这种数据具有一定的特殊性，因为它们的来源和处理方式可能不同，因此需要特殊的处理方法进行质量控制。
这个函数包包含了一系列用于检测、清洗、转换和整合dti数据的函数。
其中包括：
1. 数据类型检测函数：用于检测数据字段的类型是否正确，例如是否为日期、数字、字符串等。
2. 缺失值处理函数：用于检测和处理数据字段中的缺失值，例如用平均值、中位数、众数等进行填充。
3. 重复值处理函数：用于检测和删除数据中的重复记录，以保证数据的唯一性和准确性。
4. 数据格式转换函数：用于将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将日期从“年-月-日”转换为“月/日/年”。
5. 数据整合函数：用于将来自不同系统的dti数据整合到一个数据仓库中，以便于分析和决策。
这个函数包可以帮助数据分析师和数据仓库管理员快速、准确地
对dti数据进行质量控制，从而提高数据的准确性和可用性。
同时，这个函数包也可以不断地进行扩展和优化，以满足不同数据质量控制的需求。
dti功能参数
dti功能参数
DTI，即扩散张量成像，是一种基于扩散加权成像技术的磁共振成像方法，用于研究水分子在生物组织中的扩散行为。
DTI通过测量水分子在各个方向上的扩散系数，可以揭示组织的微观结构信息，尤其是神经纤维的走向和完整性。
在神经科学、临床医学等领域，DTI 已成为一种重要的研究工具。
DTI的主要功能参数包括：
扩散系数（Diffusivity）：这是描述水分子扩散速度的参数。
在DTI中，通常测量的是表观扩散系数（ADC），它反映了水分子在组织中的平均扩散速度。
ADC值受多种因素影响，如组织类型、细胞密度、细胞膜通透性等。
扩散张量（Diffusion Tensor）：这是一个3x3的矩阵，描述了水分子在各个方向上的扩散行为。
通过分析扩散张量的特征值和特征向量，可以确定水分子扩散的主要方向（即神经纤维的走向）以及扩散的各向异性程度。
各向异性分数（Fractional Anisotropy, FA）：这是一个介于0和1之间的值，用于量化扩散的各向异性程度。
FA值越高，表示水分子扩散在某个特定方向上的倾向性越强，通常反映了神经纤维的完整性和排列有序性。
平均扩散率（Mean Diffusivity, MD）：这是扩散张量所有特征值的平均值，反映了水分子在组织中的整体扩散速度。
MD值增加可能与组织水肿、细胞死亡等病理过程有关。
这些功能参数提供了丰富的信息，有助于深入了解神经系统的结构和功能，以及神经系统疾病（如脑卒中、多发性硬化症、阿尔茨海默病等）的病理生理机制。
通过DTI技术，我们可以更准确地诊断疾病、评估治疗效果，并为制定个性化治疗方案提供依据。
DTI中地FA值
磁共振新技术应用之二：弥散张量成像DTI 广东三九脑科医院影像诊断中心欧阳兵时间：2010-03-30 编辑：韩雪媚阅读：2146一、原理简介磁共振扩散张量成像(MR-DTI)技术是近年来在MR-DWI基础上发展起来的成像及后处理技术,它利用组织中水分子的自由热运动的各向异性的原理,探测组织的微观结构,达到研究人体功能的目的。
目前,DTI是唯一可在活体显示脑白质纤维束的无创性成像方法。
在自然条件下，质子的弥散很少受到限制，如蓝墨水滴在纯水中的弥散。
这时的弥散速度在各个方向上是相等的，称为各向同性。
然而，生物体中由于某些屏障的阻碍，如存在的半透性和可通透的细胞膜等，质子的随机运动受到限制，这样就形成了对弥散的限制。
人体组织中的长纤维的存在亦使得质子的弥散在各个方向上不完全相同，一般说来，沿着长纤维走行弥散的质子要明显快于垂直其方向弥散的质子。
这就是所谓的各向异性，从而引出弥散张量成像。
DTI是在DWI基础上，在6-55个线性方向上施加射频脉冲，多采用单次SE-EPI序列，每个方向上均使用相同的较大b值，计算各个方向上的弥散张量而成像。
用DTI示踪白质纤维的走行，其基本原理是通过一个主本征值，寻找一个与其接近的体素，将这些体素联系起来，达到显示白质纤维的目的。
二、DTI在中枢神经系统的临床应用1.正常脑白质纤维的显示多数学者认为DTI能非常准确地显示主要的白质纤维束，与神经解剖学图谱的对照研究也显示了两者之间有良好的相关性。
Mamata等研究证实DTI 可获得一系列完整的正常脑白质纤维图像。
可显示的纤维束包括：弓状束、上下纵行束、钩回束、视听辐射、前连合、胼胝体、锥体束、薄形束、楔形束、内侧束、红核脊髓束、顶盖脊髓束、中盖束、三叉神经丘脑背侧束、上中下大脑脚、动眼和三叉神经根部纤维等。
对于中枢神经系统发育性异常，如胼胝体发育不全等的显示也与以往的解剖学研究相似。
2.脑肿瘤脑肿瘤是DTI的研究热点之一。
fMRI及DTI的原理及应用简介
VR 图
DTI的彩色弥散张量图
根据体素弥散的最大本 征向量的方向决定白质 纤维走行的原理，通过 将X、Y、Z轴方向的主要 本征向量分别配以红、 绿、篮三种颜色
－水分子垂直于神经纤 维走向的弥散运动困难 －水分子平行于神经纤 维走向的弥散运动容易
在FA图上，脑白质为高 信号，表现出比较高的 各向异性，纤维排列最 大程度趋于一致时,FA 值也就越接近1，例如 胼胝体，而脑灰质与脑 脊液因趋向各向同性表 现为低信号
胼胝体>内囊后肢>内囊前肢>外囊>半卵园中心
BOLD-fMRI的原理 (3)
• 总之，根据这两种血 红蛋白的磁场性质的 不同采用成像的方法 来确定局部脑组织血 流的改变，继而反映 神经电活动的方法就 称为血氧水平依赖 （BOLD）性测量成像。
脑组织的代谢及血管反应
1.外界刺激使局部脑组织兴奋 2.能量需求增加—ATP 3.血管扩张 4.含氧血红蛋白增加 5.组织的无氧代谢减少氧耗量，增加含氧血红蛋白的含量
• 当局部脑皮质在经特定的任务刺激（如感 觉、运动、神经心理测试等）后，局部耗 氧量增加，同时局部脑血流量增加比耗氧 量增加更明显。前者使血液内氧含量降低， 后者使氧含量增加，二者的综合效应是局 部血液氧含量增加,也就是氧合／脱氧血红 蛋白的比例增加。
BOLD-fMRI的原理 (2)
• 这两种血红蛋白对磁场影响不同：脱氧血红蛋白 属顺磁物质，引起加权像信号减低。氧合血红蛋 白是抗磁性物质，可增加加权信号强度。 • 当氧合／脱氧血红蛋白的比例增加时，或说脱氧 血红蛋白含量减少，其( PT2PRE)T2 缩短效应减 弱，表现为延长。在加权像上表现为信号增强， 故而神经元活动区的加权像信号即高于非活动区。
fMRI和DTI的原理及应用简介
高斯噪声对DTI参数MD和FA的影响
均，是对有效 扩 散 的 总 体 评 价；ＦＡ［７］是 最 常 用 的 定 量参数，反映了水分 子 各 向 异 性 成 分 占 整 个 弥 散 张 量的比例，该值介于 ０～１之间。
２ 材 料 与 方 法
ＤＴＩ图像是从网上下载的 ８个正常人脑数据 ， ［８］ 包含 ４个女性，４个男性，平 均年龄为 （２５±４）岁，矩 阵大 小 为 ２５６×２５６，每 个 梯 度 扫 描 ５０层，ＦＯＶ 为 ２４６ｍｍ×２２０ｍｍ，层厚为 ２．２ｍｍ，ｂ值为 ７００ｓ／ｍｍ２，整 个 ＤＴＩ序列包括 ７×５０张图像。
是 提 高 信 号 源 强 度 ；二 是 在 确 定 信 号 源 强 度 下 ，对 信 号 强 度 做 关 于 时 间 的 积 分 ，从 技 术 角 度 上 讲 ，就 是 采 用多幅图像叠加 取 平 均。 对 于 后 者，随 着 叠 加 次 数 的增加，在信噪比提 高 的 同 时 损 失 了 一 部 分 高 频 成 分 ，从 而 会 丢 失 图 像 的 部 分 细 节 ，这 是 人 们 所 不 希 望 的。所以需要找到 一 个 临 界 信 噪 比，可 以 在 图 像 去 噪和保留细节之间达成最佳折衷。本文研究图像噪 声 对弥散张量成像 ［１］（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎｔｅｎｓｏｒｉｍａｇｉｎｇ，ＤＴＩ） 关键参数 如 平 均 弥 散 率 （ｍｅａｎｄｉｆｆｕｓｉｏｎ，ＭＤ）和 各 向异性分数 （ｆｒａｃｔｉｏｎａｌａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ，ＦＡ）的 影 响，旨 在 找 到 这 一 临 界 值 ，从 而 满 足 临 床 需 求 。
ＭＤ５
ＭＤ６
ＭＤ７
ＭＤ８
ＭＤ９
ＭＤ１０ ＭＤ均值 ±标准 差
０．０１ ．０００７４０９８ ．０００７３８４８ ．０００７４７５２ ．０００７３５８１ ．０００７８３６９ ．０００７３４９１ ．０００７３７９４ ．０００７５１４８ ．０００７４８３１ ．０００７５０９２ ．０００７４７００±．００００１４３２
土地质量地球化学等级叠加方法
主要内容：
评估指标的筛选 指标权重的赋值 隶属度函数的计算 土地质量地球化学等级的叠加方法
土地质量地球化学等级表示方法
在对土地质量进行评价时，除了 考虑影响土地质量的内部因素外，
还应该考虑大气质量、灌溉水质量、
农作物安全等影响土地质量的外部
因素。
数字：数字表达土地质量地球化学等和 级。 a 数字构成：数字由内部因素和外部因 素构成。每组数字由左至右，内部因素 占第一位，表示等；外部因素从第二位 开始依次排列，表示级。
b 数字含义：每组数字第一位由1～5 组成，分别表示土地质量地球化学的 5个等。第二位表示大气，第三位表 示灌溉水，第四位表示农作物安全。 每位数字由0～3组成，分别表示不同 参评因素所划分出的土地质量地球化 学级。0表示该因素没有参评，1表示 该因素参评的结果为1级，2表示该因 素参评的结果为2级，3表示该因素参 评的结果为3级。
在点编辑中，打开根据属性标注释功 能，标注域名选择“等”，将标注点 位移设置好后，添加到标注.wt文件中， 设置点参数，同样，将降尘、灌溉水 和农作物的属性也添加到标注.wt里。
土地质量地球化学等级表示方法
在土地质量地球化学评估等的图示颜色 上，叠加上不同代号表示不同级和评估 的指标种类。 色块：色块只用于表达土地质量地球化 学等，优质为深绿色、优良为绿色、良 好为黄色、中等为橙色、差等为红色， 各等图示颜色见图。
评估指标的筛选
影响土地质量的外部因素指标分肥力 指标和环境健康指标两类,不同样品评 估指标筛选范围见表.
一般地，灌溉水定
根据评估区大气干湿沉降量的实际数 据，自行确定研究区的 L值和U值。 根据绿色食品标准(NY／T 419-2000)， 和无公害食品卫生标准确将各元素的L 值和U值。
整定值计算公式范文
整定值计算公式范文整定值是控制系统中重要的参数，它决定了系统的控制效果和稳定性。
合理的整定值能够使系统达到良好的控制效果，提高系统的稳定性和响应速度。
因此，正确地计算整定值是控制系统设计的重要一环。
在控制系统中，通常用PID控制器进行控制。
PID控制器由比例控制器、积分控制器和微分控制器组成。
比例控制器根据误差的大小来控制输出，积分控制器根据误差的时间积分来控制输出，微分控制器根据误差的变化率来控制输出。
整定值就是用于调整这些控制器的参数，以实现系统的控制。
1.通过试探法确定整定值。
试探法是通过不断调整整定值，并观察系统的响应来确定最佳整定值。
这种方法常用于简单的控制系统，可以直观地得到较好的结果。
2. 通过频域分析确定整定值。
频域分析是指对系统的输入和输出信号进行频谱分析，通过分析频率响应来确定整定值。
常用的方法有根轨迹法、Nyquist法和Bode法。
3.通过时域响应法确定整定值。
时域响应法是指根据系统的阶跃响应或脉冲响应来确定整定值。
常用的方法有根轨迹法、步跃法和脉冲法。
4.通过模型参数法确定整定值。
模型参数法是指根据系统的数学模型和参数，通过计算或优化算法来确定整定值。
常用的方法有极点配置法、最小二乘法和遗传算法。
5.通过专家经验和实验确定整定值。
一些控制系统由于复杂性或特殊性，无法使用传统的计算公式确定整定值。
此时可以依靠专家经验和实验来确定整定值。
需要注意的是，不同的系统和控制算法可能需要不同的整定值计算公式。
在确定整定值时，应根据具体系统的性能要求和参数来选择适当的方法和公式。
总之，整定值计算公式是控制系统设计中一项重要的任务，通过合理地确定整定值，可以提高系统的控制效果和稳定性。
根据系统的性能要求和参数，选择适当的方法和公式，进行计算和调整，以满足控制需求。
cmmi 中的di值
cmmi 中的di值
CMMI中的DI值，即数据改进度量指标，是一个用于评估组织在数据处理和数据管理方面能力的关键指标。
DI值越高，表明组织在数据管理、数据质量、数据安全等方面的能力越强，能够更好地管理和利用数据资源，从而提高组织的业务效率和竞争力。
在CMMI的框架下，DI值的计算涉及到多个方面的评估，包括数据管理过程、数据质量保证、数据安全控制等方面的能力成熟度。
通过对这些方面的评估和测量，可以得出组织的DI值，从而对其数据处理和管理的水平进行全面了解。
对于组织而言，提升DI值是非常重要的。
随着数据成为组织的核心资产，数据的处理和管理能力已经成为组织成功的关键因素之一。
通过提高DI值，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高业务效率和决策水平，从而获得更多的商业机会和竞争优势。
总之，CMMI中的DI值是一个重要的评估指标，可以帮助组织了解自己在数据处理和管理方面的能力水平，并提供改进的方向和目标。
通过不断提升DI值，组织可以更好地管理和利用数据资源，实现持续的业务发展和竞争优势。
fa序列 深度
FA序列的深度通常指的是序列中每个碱基对的相对位置，即序列的长度。
FA序列是一种常用的存储DNA序列的文件格式，其名称来源于美国国家人类基因组研究中心（Human Genome Sequencing Center at the Baylor College of Medicine）的简称。
在FA文件中，每个碱基对都由一个特定的标签来标识，这些标签包括字母A、C、G和T，分别代表腺嘌呤、胞嘧啶、鸟嘌呤和胸腺嘧啶。
FA文件的每一行都代表一个碱基对，其中第一列是标签，第二列是碱基对的序列信息。
因此，FA序列的深度通常指的是FA文件中每一行所包含的碱基对数量，即序列的长度。
例如，一个长度为1000个碱基对的DNA序列在FA文件中将有1000行，因此其深度为1000。
需要注意的是，FA文件的格式是固定的，每个碱基对都由两个字母来表示，因此FA序列的深度也是固定的。
如果需要更详细的信息或对特定基因的序列进行分析，可以使用其他生物信息学工具和方法来进行进一步的处理和分析。
地铁车站结构与组成
背景信息地铁车站和车站设备的认知学生：301班（53人）时间：2017.11.06 8：00-9:50教学目标掌握地体车站的分类了解地铁车站站厅站台的布局熟悉地铁车站各个设备的摆放位置及其功能教学内容车站结构的讲解车站设备的认知教学步骤首先：讲解当天授课内容概要然后：理论知识的讲解其次：结合实训指导书讲解实训内容最后：让学生写实训报告工具和资料讲师：教案和教学资料学生：学习笔记、实训时带实训报告纸车站车站是城市轨道交通路网中一种重要的建筑物，它是供旅客乘降，换乘和候车的场所，应保证旅客使用方便，安全，迅速地进出车站，并有良好的通风照明，卫生，防火设备等，给旅客提供舒适，清洁的环境。
车站应容纳主要的技术设备和运营管理系统，从而保证城市轨道交通的安全运行．地铁车站里的辅助设备包括：自动扶梯、直升电梯、卷帘门、防洪门、旅客引导、照明、售检票系统、车站设备自控系统等。
根据需要还可设置屏蔽门和防核辐射门等。
车站又是城市建筑艺术整体的一个有机部分，一条线上各车站在结构和建筑艺术上，应既要有共性，又要有各自的个性。
车站功能车站是客流的节点，车站是乘客出行的基地，旅客上下车以及相关的作业都是在车站进行的，轨道交通车站也是列车到发、通过、折返、临时停车的地点。
车站是轨道交通线路的电气设备、信号设备、控制设备等集中的场所，也是运营、管理人员工作的场所。
车站特征工程地质和水文地质条件良好的地方。
防护能力强。
没有自然光线，全部依靠人工采光。
为保障地下空间具备合适的空气的温度、湿度、清洁度、设有庞大的空调、通风设施。
噪声的强度、灯光的照度、室内色彩等方面在允许范围内。
为保证客流安全、顺畅、快捷集散，设有众多鲜明的指示标牌和消防设施。
地面出入口通过地下通道与地下车站连接，出入口地下部分要采取人防措施，在地面上设有风亭建筑。
车站人流地铁车站是人流相对集中的地下交通建筑，所以在设计中必须有序地组织人流进站和出站，并方便地铁换乘，满足客流高峰时所需的各种面积规定及楼梯、通道等的宽度要求，上下楼梯位置的设置能均匀地接纳客流。
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磁共振新技术应用之二：弥散张量成像DTI 广东三九脑科医院影像诊断中心欧阳兵时间：2010-03-30 编辑：韩雪媚阅读：2146一、原理简介磁共振扩散张量成像(MR-DTI)技术是近年来在MR-DWI基础上发展起来的成像及后处理技术,它利用组织中水分子的自由热运动的各向异性的原理,探测组织的微观结构,达到研究人体功能的目的。
目前,DTI是唯一可在活体显示脑白质纤维束的无创性成像方法。
在自然条件下，质子的弥散很少受到限制，如蓝墨水滴在纯水中的弥散。
这时的弥散速度在各个方向上是相等的，称为各向同性。
然而，生物体中由于某些屏障的阻碍，如存在的半透性和可通透的细胞膜等，质子的随机运动受到限制，这样就形成了对弥散的限制。
人体组织中的长纤维的存在亦使得质子的弥散在各个方向上不完全相同，一般说来，沿着长纤维走行弥散的质子要明显快于垂直其方向弥散的质子。
这就是所谓的各向异性，从而引出弥散张量成像。
DTI是在DWI基础上，在6-55个线性方向上施加射频脉冲，多采用单次SE-EPI序列，每个方向上均使用相同的较大b值，计算各个方向上的弥散张量而成像。
用DTI示踪白质纤维的走行，其基本原理是通过一个主本征值，寻找一个与其接近的体素，将这些体素联系起来，达到显示白质纤维的目的。
二、DTI在中枢神经系统的临床应用1.正常脑白质纤维的显示多数学者认为DTI能非常准确地显示主要的白质纤维束，与神经解剖学图谱的对照研究也显示了两者之间有良好的相关性。
Mamata等研究证实DTI 可获得一系列完整的正常脑白质纤维图像。
可显示的纤维束包括：弓状束、上下纵行束、钩回束、视听辐射、前连合、胼胝体、锥体束、薄形束、楔形束、内侧束、红核脊髓束、顶盖脊髓束、中盖束、三叉神经丘脑背侧束、上中下大脑脚、动眼和三叉神经根部纤维等。
对于中枢神经系统发育性异常，如胼胝体发育不全等的显示也与以往的解剖学研究相似。
2.脑肿瘤脑肿瘤是DTI的研究热点之一。
肿瘤组织本身排列紊乱和其产生的占位效应致瘤体周围组织水肿及受压移位等，均可引起ADC值和FA值改变。
DTI通过测定肿瘤不同部位的参数变化有助于鉴别不同类型和级别的肿瘤。
DTI可更精确地反映肿瘤与白质纤维束的位置关系，指导术前方案的制定，避免术中移位纤维的损伤，降低手术并发症，提高患者生活质量，并可观察术后纤维束变化，为评价疗效提供依据。
DTI与纤维束重建的重要性：（1）显示传导纤维的位置以及肿瘤之间的关系；（2）传导纤维的改变与临床神经症状之间的关系；（3）有利于设计手术进路以减少神经纤维的损伤；（4）有助于病人及其家人对手术风险进行评估；（5）神经纤维的完整性与术后神经功能改变之间的关系。
3.脑缺血性病变DTI可显示纤维束的迂曲、受压、变形，也可显示梗死区与纤维束的关系，如接近、穿行（部分、完全）、中断，对区分灰、白质病变的具体解剖部位，显示与纤维束的关系以及判断临床预后具有较大意义。
4.多发性硬化DTI 可以充分显示神经纤维脱髓鞘后扩散各向异性的异常，为临床诊断提供更加充足的影像学信息。
DTI将有助于MS的诊断，同时还可对MS进行更准确的临床分期，对病情进展及转归进行预测及随访。
三、存在问题与研究展望DTI是目前惟一能无创绘制活体大脑白质神经纤维通路的方法, 它能够从若干特征性参数变化反映中枢神经系统正常或异常改变, 其在中枢神经系统中的应用得到越来越多的关注。
但DTI也有其局限及不足之处，主要表现为以下方面：①弥散梯度引起涡流，使纤维束方向确定不可靠；②磁场不均匀性使图像扭曲变形，影响DTI定量分析；③较小纤维束显示不佳或不能显示；④受水肿等因素影响，受压与破坏不确切；⑤只能作为病变诊断与鉴别诊断补充信息。
随着技术方法的提高，后处理软件的进展开发，DTI必将在科研和临床中展示更多特殊的应用，其应用前景十分广阔。
弥散张量成像开放分类：HOT医学术语应用科学科学编辑词条分享•新知社新浪微博人人网腾讯微博移动说客网易微博开心001天涯MSN弥散张量成像(DTI)，是一种描述大脑结构的新方法，是核磁共振成像(MRI)的特殊形式。
举例来说，如果说核磁共振成像是追踪水分子中的氢原子，那么弥散张量成像便是依据水分子移动方向制图。
弥散张量成像图(呈现方式与以前的图像不同)可以揭示脑瘤如何影响神经细胞连接，引导医疗人员进行大脑手术。
它还可以揭示同中风、多发性硬化症、精神分裂症、阅读障碍有关的细微反常变化。
编辑摘要目录• 1 基本简介• 2 弥散成像• 3 特征值• 4 数据参数• 5 数据采集•弥散张量成像 - 基本简介这张图便是医疗人员在研究精神分裂症患者时，利用弥散张量成像技术制作出来的。
弥散（diffusion）是指分子的随机不规则运动，是人体重要的生理活动，是体内的物质转运方式之一，又称布朗运动（brownian motion）。
弥散是一物理过程，其原始动力为分子所具有的热能。
在溶液中，影响分子弥散的因素有：分子的重量、分子之间的相互作用（即粘滞性）和温度。
弥散是一个三维过程，分子沿空间某一方向弥散的距离相等或不相等，可以将弥散的方式分为两种：一种是指在完全均匀的介质中，分子的运动由于没有障碍，向各个方向运动的距离是相等的，此种弥散方式称为各向同性（isotropic）弥散，例如在纯水中水分子的弥散即为各向同性弥散，在人脑组织中，脑脊液及大脑灰质中水分子的弥散近似各向同性弥散。
另一种弥散具有方向依赖性，在按一定方向排列的组织中，分子向各个方向弥散的距离不相等，则称为各向异性（anisotropic）弥散。
弥散张量成像 - 弥散成像弥散过程可以用弥散敏感梯度磁场来测量在磁共振成像中．组织的对比度不仅与每个像素内组织的T1、T2 弛豫时间和质子密度有关，还与受检组织每个像素内水分子的弥散有关。
Hahn于1956 年首次提出水分子弥散时对磁共振信号的影响。
弥散过程可以用弥散敏感梯度磁场来测量，在施加梯度磁场时水分子的随机运动可获得随机位移，导致重聚失相位，自旋回波信号衰减。
1965年，Stejskal和Tanner设计出梯度磁场自旋回波技术，在自旋回波序列180o脉冲前后各施加一个弥散敏感梯度磁场，以检测水分子的弥散情况。
衡量弥散大小的数值称为弥散系数，用D表示，即一个水分子单位时间内自由随机弥散运动的平均范围，单位是mm2/s。
D值越大，水分子弥散运动越强。
可用公式ln(S/S0)=-bD来描述。
D为弥散系数，S和S0分别为施加和未施加梯度磁场的信号强度。
b为弥散敏感系数，b=γ2G2δ2(△-δ/3)。
γ—旋磁比，G—梯度场强，δ—每个梯度脉冲施加时间，△—脉冲施加时间间隔。
b 值为常数，由施加的梯度场强的参数来控制。
b 值越大对水分子的弥散运动越敏感，可引起较大的信号衰减。
在人体生理环境中D值受多种因素影响，所以常用表观弥散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）来衡量水分子在人体组织环境中的弥散运动，即把影响水分子运动的所有因素（随机和非随机）都叠加成一个观察值，反映弥散敏感梯度方向上的水分子位移强度。
根据Stejiskal-Tanner公式，ADC=ln(S2/S1)/(b1-b2) ，S2与S1是不同b 值条件下的信号强度。
磁共振DWI即利用ADC值分布成像。
ADC值越高，组织内水分子弥散运动越强，在DWI图上表现为低信号，相反ADC值越低，DWI图上表现为高信号。
表观弥散系数ADC只代表弥散梯度磁场施加方向上水分子的弥散特点．而不能完全、正确地评价不同组织各向异性的特点。
Higano等在进行测定中风和脑肿瘤病人内囊和放射冠的弥散各向异性特点的研究时,将弥散梯度磁场分别施加在X、Y、Z轴上。
但是研究结果表明,三个方向弥散加权成像计算出的组织各向异性程度往往被低估，测得的数值往往是旋转变量（即值随弥散方向及磁场内被检查病人的体位和方向而改变），因为大部分的白质纤维通路常常倾斜于磁场坐标方向，所以单从一个或三个方向施加弥散梯度磁场不能正确评价具有不对称组织结构的各向异性特点。
弥散张量成像 - 特征值准确的沿着纤维方向进行弥散各向异性评价需要弥散张量成像。
于是，人们提出了弥散张量（diffusion tensor）的概念。
“张量（tensor）”一词来源于物理学和工程学领域，它是利用一组 3D 矢量来描述固体物质内的张力。
弥散张量是由如下公式决定的：这个张量是对称的(Dxy =Dyx ，Dxz=Dzx ，Dyz=Dzy)。
为了形象地表述弥散张量，我们可以进一步将弥散张量视为一个椭圆球体（ellipsoid）。
本征值代表了沿弥散椭球最大和最小轴的弥散系数。
弥散张量的三个本征值是最基本的旋转不变量(即值不随弥散方向及磁场内被检查病人的体位和方向而改变)，它们是沿着三个坐标轴方向测量的主弥散系数。
这三个坐标是组织固有的，每个本征值联系着一个主方向的本征向量，这个本征向量也是组织固有的。
弥散张量的三个本征向量相互垂直，并构建了每个像素的局部参照纤维框架。
在每个体素中，本征值从大到小排列：λ1=最大弥散系数，λ2=中级弥散系数，λ3=最低弥散系数。
λ1代表平行于纤维方向的弥散系数，λ2和λ3代表横向弥散系数。
弥散张量成像 - 数据参数用来分析 DTI 所得数据的参数有三种：用来分析 DTI 所得数据的参数有三种（1）、平均弥散率（mean diffusivity MD），为了对组织某一体素或区域的弥散状况进行全面的评价，必须要消除各向异性弥散的影响，并用一不变的参数来表示，也就是说这一参数的变化不依赖于弥散的方向。
在弥散张量的几个元素中，弥散张量轨迹（the trace of the diffusion tensor）就是一个不变参数，Tr(D)=DXX+DYY+DZZ，平均弥散率 MD=1/3Tr(D)=1/3（DXX+DYY+DZZ）。
MD反映分子整体的弥散水平（平均椭球的大小）和弥散阻力的整体情况。
MD只表示弥散的大小，而与弥散的方向无关。
MD 越大，组织内所含自由水分子则越多。
（2）、各向异性程度，反映分子在空间位移的程度，且与组织的方向有关。
用来定量分析各向异性的参数很多，有各向异性分数（fractional anisotropy， FA）、相对各向异性（relative anisotropy ，RA）、容积比指数（volume ratio ，VR）等。
这些指数均是通过弥散张量的本征值(即λ1、λ2和λ3)计算得出的。
① FA；部分各向异性指数，是水分子各向异性成分占整个弥散张量的比例，它的变化范围从0～1。
0代表弥散不受限制，比如脑脊液的 FA 值接近 0；对于非常规则的具有方向性的组织，其FA值大于0，例如大脑白质纤维 FA 值接近 1。