3D立体扩散关系图表
热分析动力学
热分析动力学一、 基本方程对于常见的固相反应来说，其反应方程可以表示为)(C )(B )(A g s s +→ （1）其反应速度可以用两种不同形式的方程表示：微分形式 )(d d ααf k t= （2） 和积分形式t k G =)(α （3）式中：α――t 时物质A 已反应的分数；t ――时间；k ――反应速率常数；f (α)—反应机理函数的微分形式； G(α)――反应机理函数的积分形式。
由于f （α）和G （α）分别为机理函数的微分形式和积分形式，它们之间的关系为：ααααd /)]([d 1)('1)(G G f == （4）k 与反应温度T （绝对温度）之间的关系可用著名的Arrhenius 方程表示：)/exp(RT E A k -= （5）式中：A ――表观指前因子； E ――表观活化能； R ――通用气体常数。
方程（2）～（5）是在等温条件下出来的，将这些方程应用于非等温条件时，有如下关系式：t T T β0+= （6）即：β/=t d dT式中：T 0――DSC 曲线偏离基线的始点温度（K ）； β――加热速率（K ·min -1）。
于是可以分别得到：非均相体系在等温与非等温条件下的两个常用动力学方程式：)E/RT)f(A t d d αexp(/-=α (等温) （7）)/exp()(βd d RT E f AT -=αα (非等温) （8）动力学研究的目的就在于求解出能描述某反应的上述方程中的“动力学三因子” E 、A 和f(α)对于反应过程的DSC 曲线如图所示。
在DSC 分析中，α值等于H t /H 0，这里H t 为物质A ′在某时刻的反应热，相当于DSC 曲线下的部分面积，H 0为反应完成后物质A ′的总放热量，相当于DSC 曲线下的总面积。
二、 微分法2．1 Achar 、Brindley 和Sharp 法：对方程)/exp()(βd d RT E f AT -=αα进行变换得方程：)/exp(d d )(βRT E A Tf -=αα （9）对该两边直接取对数有：RTEA T f -=ln d d )(βln αα （10）由式（11）可以看出，方程两边成线性关系。
热分析动力学
热分析动力学一、 基本方程对于常见的固相反应来说，其反应方程可以表示为)(C )(B )(A g s s +→ （1）其反应速度可以用两种不同形式的方程表示：微分形式 )(d d ααf k t= （2） 和积分形式t k G =)(α （3）式中：α――t 时物质A 已反应的分数；t ――时间；k ――反应速率常数；f (α)—反应机理函数的微分形式； G(α)――反应机理函数的积分形式。
由于f （α）和G （α）分别为机理函数的微分形式和积分形式，它们之间的关系为：ααααd /)]([d 1)('1)(G G f == （4）k 与反应温度T （绝对温度）之间的关系可用著名的Arrhenius 方程表示：)/exp(RT E A k -= （5）式中：A ――表观指前因子； E ――表观活化能； R ――通用气体常数。
方程（2）～（5）是在等温条件下出来的，将这些方程应用于非等温条件时，有如下关系式：t T T β0+= （6）即：β/=t d dT式中：T 0――DSC 曲线偏离基线的始点温度（K ）； β――加热速率（K ·min -1）。
于是可以分别得到：非均相体系在等温与非等温条件下的两个常用动力学方程式：)E/RT)f(A t d d αexp(/-=α (等温) （7）)/exp()(βd d RT E f AT -=αα (非等温) （8）动力学研究的目的就在于求解出能描述某反应的上述方程中的“动力学三因子” E 、A 和f(α)对于反应过程的DSC 曲线如图所示。
在DSC 分析中，α值等于H t /H 0，这里H t 为物质A ′在某时刻的反应热，相当于DSC 曲线下的部分面积，H 0为反应完成后物质A ′的总放热量，相当于DSC 曲线下的总面积。
二、 微分法2．1 Achar 、Brindley 和Sharp 法：对方程)/exp()(βd d RT E f AT -=αα进行变换得方程：)/exp(d d )(βRT E A Tf -=αα （9）对该两边直接取对数有：RTEA T f -=ln d d )(βln αα （10）由式（11）可以看出，方程两边成线性关系。
3dc
在与显示面的水平像素排列 相平行的状态下来观看。
立体显示器
3D联盟
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13
<GL-4>视听位置 希望视听者在适当的位置来观看立体影像。
解说 通常，制作立体影像内容时都认为画面是从正面来观看的。再者，在高清电视 的场合下，则是以视听位置在画面高度3倍之处为前提来制作的。因此，必须 注意的是，如果在比这个位置更近的地方观看视差角会变大，更远的地方观看 视差角会变小。 在标准观看距离（画面高度（H)的3倍（3H））观看时，如果视差角被设定为1度， 则随着观看距离变化而变化的视差角就会是以下数据， 1H 3度，1.5H 2度， 2H 1.5度，3H 1度， 4H 0.75度， 5Ｈ 0.６度， ６Ｈ 0.5度。 在宣传会场或者家庭影院进行坐位设定时，需要注意到以上变化。 此外，也要注意GL-5的提示。 如果是从斜方来观看画面，梯形歪斜的程度就会变大，从而难以形成 正确的立体影像。这就有可能导致疲劳或头晕。
解说 在使用基于两眼视差的立体设备时，进入用户的左右两眼的视点相异的2个影像在 脑中融合起来形成立体感觉。 如果系统设置不当（左右光轴分歧，左右画像大小不一，颜色以及辉度有差异， 上下的分歧，左右影像的光混合=串扰过大等），就会使左右2个影像难以融合， 从而出现重叠，使人感到不舒适，成为引起眼睛疲劳的原因。 希望在使用设备时，要认真阅读使用说明书，正确地设置系统。 此外还要注意到通过两眼视差形成立体视觉的个体差异，以及习惯需要一定过程。 其中，还存在有人不能形成立体视觉的情况。因此，在销售时要进行考虑，在使 用说明书，宣传活动，以及影像配送事先说明文中要进行充分解说。
为了普及对人友好的3D的
3DC安全指南
2010年4月20日修订 符合国际指南ISO IWA3
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第七章 基本动力学过程——扩散
C t
D
2C x 2
2C y 2
2C z 2
D 2C
7.15
（2）柱坐标系：当D与浓度无关，柱对称扩散时，有：
C t
D r
r
rC r
7.17
材料科学基础 22/54
第七章 基本动力学过程——扩散
（3）球坐标系
当球对称扩散，且浓度无关时
C t
D r2
r
r
✓ 式（7.1）不仅适用于扩散系统的任何位置，而且适用于扩 散过程的任一时刻，因为J、D等可以是常量，也可以是变 量
材料科学基础 16/54
第七章 基本动力学过程——扩散
（2）第一定律微观表达式： 设：任选的参考平面1、平面2上扩
散原子面密度分别n1和n2 ，原子在平衡
位置的振动周期为，则一个原子单位
Process
材料科学基础 24/54
第七章 基本动力学过程——扩散
一、扩散的一般推动力
扩根散据动广力泛学适方用程的式热建力立学在理大论量，扩扩散散质过点程作的无发规生则与布否朗将运 动与的体统系计中基化础学上位，有唯根象本地的描关述系了，扩物散质过从程高中化扩学散位质流点向所低遵化循 的基本规律。但它并没有明确地指出扩散的推动力是什么？ 而学仅位仅是表一明普在遍扩规散律体。系因中此出表现征定扩向散宏推观动物力质的流应是是存化在学浓位度梯梯 度度条。件而下一，切大影量响扩扩散散质的点外无场规（则电布场朗、运磁动场的、必应然力结场果等，）是都浓
时间内离开相对平衡位置跃迁次数的平
均值，即跃迁频率，则：
1
材料科学基础 17/54
第七章 基本动力学过程——扩散
根据统计规律，质点向各个方向跃迁的几率是相等的：
3D立体显示技术
3D立体显示技术理想的视觉显示与日常经历中的场景对比，在质量、清晰度和范围方面应该是无法区分的，但是当前的技术还不支持这种高真实度的视觉显示。
随着2009年底卡梅隆导演的《阿凡达》热映，三维立体(3D Stereo)显示技术成为目前火热的技术之一，通过左右眼信号分离，在显示平台上能够实现的立体图像显示。
立体显示是VR虚拟现实的一个实现沉浸交互的方式之一，3D(3 dimensional)立体显示可以把图像的纵深，层次，位置全部展现，观察者更直观的了解图像的现实分布状况，从而更全面了解图像或显示内容的信息。
本文介绍目前各种系统或设备对三维立体实现方式，推广三维立体的认知度。
一、3D立体显示原理3D立体显示的基本原理如图表1所示。
图中表示两眼光轴平行的情况，相当于两眼注视远处。
内瞳距（IPD）是两眼瞳孔之间的距离。
两眼空间位置的不同，是产生立体视觉的原因。
F是距离人眼较近的物体B上的一个固定点。
右面的两眼的视图说明，F点在视图中的位置不同，这种不同就是立体视差。
人眼也可以利用这种视差，判断物体的远近，产生深度感。
这就是人类的立体视觉，由此获得环境的三维信息。
图表 1 立体显示原理人眼的另一种工作方式是注视近处的固定点F。
这时两眼的光轴都通过点F。
两个光轴的交角就是图中的会聚角。
因为两眼的光轴都通过点F，所以F点在两个视图中都在中心点。
这时，与F相比距离人眼更远或更近的其他点，会存在视差。
人眼也可以利用这种视差，判断物体的远近，产生深度感。
目前市场上的3D立体技术的产品主要围绕着裸眼立体和非裸眼立体两种方式，其中涉及的主要产品有：液晶显示设备、等离子显示设备、便携式显示终端设备、投影设备等。
二、立体显示分类3D立体显示技术可主要分为:裸眼立体显示、便携式立体显示、佩带眼镜的立体三种方式，下面分别介绍不同的显示技术。
因头盔式立体呈现方式较老而且使用极少，全息方式因价格等因素远离民用，因此，本文不对此部分内容做介绍与综述。
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Diagram 3
Diagram 2
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A
B
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B
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综合关系：强调由几个部分推出一个结论或者对象
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扩散ppt课件
Ln i 1 表示组分i 质点与其它组分质点的相互作用。 LnNi
(2) Di表示组分i的分扩散系数或本征扩散系数
(3) 对于非理想混合体系，
基质结构：缺陷的多少；杂质的多少
Ln i 1 0 此时 D 0 ，即从高浓度 低浓度扩散，属正 ， i LnN i
某些质点通过扩散而富聚于晶界上。 对于二元系统：
Ln Ln 1 2 D KTB ( 1 ) D KTB ( 1 ) 1 1 2 2 LnN LnN 1 2 Ln Ln 1 利用 Gibbs Dehem 公式 2 LnN LnN 1 2
用途： 可用于求解扩散质点浓度分布随时间和距离而变 化的不稳定扩散问题。
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对二定律的评价： (1) 从宏观定量描述扩散，定义了扩散系数，但没有给出D与结构
的明确关系；
(2) 此定律仅是一种现象描述，它将浓度以外的一切影响扩散的 因素都包括在扩散系数之中，而未赋予其明确的物理意义； (3) 研究的是一种质点的扩散(自扩散)； (4) 着眼点不一样(仅从动力学方向考虑)
特点：
1、 流体中的扩散： 特点：具有很大速率和完全各向同性
2、固体中的扩散
特点：具有低扩散速率和各向异性
△G
间隙原子扩散势场示意图
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用途:
硅酸盐 所有过程
离子晶体的导电
固溶体的形成
相变过程 固相反应 烧结 耐火材料的侵蚀性
C J＝－ D 此式表明： x
3D-ASL与DWI技术在脑胶质瘤术前病理分级评估及术后复发预测中的联合应用
3D-ASL与DWI技术在脑胶质瘤术前病理分级评估及术后复发预测中的联用张志敏，赵御森,朱月香河北北方学院附属第一医院，河北张家口075000摘要：目的探讨三维动脉自旋标记(3D-ASL)与扩散加权成像(DWI)技术在脑胶质瘤术前临床病理分级评估及术后复发预测中的联合应用效能。
方法34脑胶质瘤患者，其中脑胶质瘤13例，高级别脑胶质瘤2l 。
术前均行平扫增强、3D-ASL及DWI检查，测量3D-ASL血流像中的肿 质部分最大肿瘤血流量(TBFmax)和对侧镜像区域的血流量，计算相对血流量(rCBF)；同时测量肿瘤实质强化边缘外1cm内水肿区域的平均表观扩散系数(ADC)。
随访患者术后6个月的复发情况。
比较术前不同病理级别、复发(术后3个月)与未复发脑胶质瘤患者rCBF及ADC值。
采用ROC ADC、rCBF及两者联脑胶质瘤复发的预测效能。
结果3D-ASL CBF灌注图显示，脑胶质瘤呈高血流灌注，低级别脑胶质瘤呈低灌注，rCBF值在高低级别脑胶质瘤之间的统计学意义(=-15.66,P<0.05)；高、脑胶质瘤近1cm内水肿区的ADC值分别为(1.41±0.13)x10-3、(1.44±0.16)x10-3mm2/s,两组比较,=0.51,P>0.05。
与未复发脑胶质瘤患者比较，复发脑胶质瘤患者术前rCBF值高、ADC值低(t=-2.03,P<0.05；t=5.76,P<0.05)。
3D-ASL联合DWI预测脑胶质瘤复发的AUC值最大，分别为3.45、1.43,灵敏度及特异度分别为92.90%,85.00%。
结论3D-ASL联DWI脑胶质瘤术前理分级，并对肿瘤的复发有预测。
关键词:三维动脉标记成像;扩散加权成像;脑胶质瘤doi：10.3969/j.issn.1002-266X.2020.27.003中图分类号:R651.1文献标志码:A文章编号：1002-266X(2020)27401144Application of3D-ASL and DWI in preoperative pathological grading and postoperativerecurrence prediction of gliomaZHANG Zhimin,ZHAO Yusen,ZHU YuexiangThe First Affiliated Hospital of Hebei North University,Zhangjiakou075000,ChinaAbstract：Objective To investigate the combined application of three-dimensional arterial spin labeling(3D-ASL) and diffusion weighted imaging(DWI)in preoperative clinicopathological grading and postoperative recurrence prediction of glioma.Methods Thirty-four patients with gliomas,including l3cases of low grade gliomas and2l cases of high grade gliomas were selected.Before operation,the conventional MRI,3D-ASL and DWI were performed to measure the maximum tumor blood flow(TBFmax)of tumor parenchyma and the blood flow of contralateral mirror region in3D-ASL perfusion images,and the relative blood flow(rCBF)was calculated.The mean apparent diffusion coefficient(ADC)of the edema area within l cm outside the enhancement margin of tumor parenchyma was measured.The recurrence of patients was followed up for6months.The rCBF and ADC values between patients with different pathological grades,and patients with or without recurrence of glioma(3months after operation)were compared.The ROC curve was used to evaluate the predictive efficacy of ADC,rCBF and their combination for glioma recurrence.Results3D-ASL CBF perfusion map showed that highgrade gliomas showed high blood flow perfusion,while low-grade gliomas showed low perfusion.The difference in the rCBF value between high-grade and low-grade gliomas was statistically significant(t=-l5.66,P=0.00l<0.05);ADC values of edema area within1cm of high-grade and low-grade gliomas were(1.41±0.13),( 1.44±0.16)X10-3mm2/s,respectively.No significant difference was found between the two groups(t=0.5l，P>0.05).Compared with patients without recurrent gliomas，patients with recurrent gliomas had higher rCBF and lower ADC values(t=- 2.03，P=0.043<0.05; t=5.76，P=0.00l<0.05).The AUC value of3D-ASL combined with DWI in predicting the recurrence of gliomas第一作者简介:张志敏(1981-)，男，住院医师，主要研究方向为肿瘤与神经系统疾病。
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Hale Waihona Puke 点击添加标题点击此处添加文本文字 点击此处添加文本文字 点击此处添加文本文字 点击此处添加文本文字
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三维空间拓扑关系分类与表达
要
空间拓扑关系是GIS区别于其他管理信息系统的一个重要特征，空间对象拓扑关系反 映了拓扑变换（平移、缩放、旋转）下的拓扑不变量，是最基本的空间关系。本文对简单 对象间的拓扑关系模型：4交模型、9交模型及其改进扩展9交模型，4交差模型等进行了分 析，并对现有的三维拓扑数据模型进行了分类比较。最后，讨论了未来的研究趋势以及这 一领域的突出发展。
关键词：空间分析；拓扑关系；3D 拓扑模型
I
临沂大学 2014 届本科毕业论文
ABSTRACT
GIS spatial topological relations are different from one other important feature of the management information system, spatial object topology reflects topological transformation (translation, scaling, rotation) under the basic spatial relationships. In this paper, a simple model of topological relations between objects: 4 delivery model, and its improved 9 intersection model extended 9 intersection model, four cross models were analyzed, and the existing three-dimensional topological data model classifies comparison. Finally, we discuss the future research trends and highlight the development of this field.