1、X射线计算机断层扫描:医学诊断的变革力量

X射线计算机断层扫描:医学诊断的变革力量

1. CT扫描仪的影响力与魅力

在众多医疗设备中,计算机断层扫描仪(CT扫描仪)的受欢迎程度堪称首屈一指。它的问世无疑引发了诊断技术的一场革命,让我们能够在不损伤人体体表的情况下,即通过非侵入性的方式,清晰地观察人体内部结构,获取详细的解剖图像。

在工业化国家,无论是亲身经历过CT扫描,还是通过熟人或科普节目间接了解过,几乎没有人对CT扫描感到陌生。CT扫描的研究潜力和诊断精度令人惊叹,它不仅仅是一系列技术解决方案的集合,也不只是长期生物医学工程研究的成功范例,更是人类智慧和进取精神的完美体现。从古至今,人类一直致力于解决如何在不使用手术刀、不造成出血的情况下观察自己身体内部的问题,而CT扫描仪正是这一追求的伟大成果。

2. 人体解剖认知的历史演变

对人体解剖结构的研究由来已久。几个世纪以来,在进行各种诊断程序之前,检查人体解剖结构一直是常用的技术手段。然而,人们并非一直都认为了解人体结构是必要的,更不用说对内部疾病进行物理诊断了。对人体与疾病之间联系的认识,可能源于对患病者外貌变化的观察,这也激发了人们对人体结构、各部分功能以及症状与病理模式之间联系的好奇心。

早期,人们通过人体解剖来探究人体内部结构,但这种方式引发了复杂的情感。在古代,像阿尔克迈翁、埃拉西斯特拉图斯、盖伦和亚历山大的希罗菲卢斯等学者可能已经开始进行解剖。然而,在中世纪,由于人们认为人体是灵魂的居所,是造物主的财产,赋予了人体一种不可侵犯性,并设置了特殊的禁忌,解剖人体被严格禁止,这使得当时人们对人体解剖学的了解主要依赖于盖伦的《论身体各部分的功用》。

直到文艺复兴时期,情况发生了根本性的转变。这一时期新的

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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