导读:本文包含了灰度分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:灰度,纹理,细胞,图像,颗粒,骨料,直方图。
灰度分析论文文献综述写法
田士峰,刘爱连,刘静红,王学东,黄侃[1]（2019）在《初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性》一文中研究指出目的初步探讨基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理分析与子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)增值抗原Ki-67表达的相关性。材料与方法回顾性分析37例经手术病理证实为EC的患者影像资料,经后处理获得ADC图。按照EC的Ki-67表达指数(<50%为低表达,≥50%为高表达)将患者分别分为Ki-67低表达组(17例)及Ki-67高表达组(20例)。采用Omni-Kinetics软件,在包含肿瘤实质的ADC图像上沿肿瘤边缘逐层勾画ROI,融合后获得肿瘤全域GLCM纹理参数,包括能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距。采用独立样本t检验(正态分布)或MannWhitney秩和检验(偏态分布)比较两组病例GLCM纹理参数的差异,采用ROC曲线评估有统计学差异的参数对Ki-67低、高表达组的鉴别诊断效能,采用Pearson相关分析评价各GLCM参数值与Ki-67表达指数的相关性。结果 Ki-67低表达组的能量、惯性矩大于高表达组,熵、相关性、逆差距小于高表达组,差异具有统计学意义(P<0.05)。能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距预估Ki-67高表达的AUC分别为0.724、0.865、0.803、0.809、0.847。能量、惯性矩与EC的Ki-67表达指数负相关(P<0.05),熵、相关性、逆差距与Ki-67表达指数正相关(P<0.05)。结论基于肿瘤全域ADC图的GLCM纹理分析有助于术前评估EC的Ki-67表达情况,具有一定临床应用价值,熵为最佳参数。(本文来源于《磁共振成像》期刊2019年11期）
樊红卫,邵偲洁[2]（2019）在《基于灰度图像纹理分析的电主轴不平衡故障诊断方法》一文中研究指出针对转子不平衡,首次提出了基于灰度图像纹理分析的故障诊断方法。首先将转子振动信号转化为二维灰度图像,并利用局部二值模式提取灰度图像的纹理特征;通过二维傅里叶变换提取灰度图像的特征频率,并采用灰度图像二维矩阵的平方和来表征图像的明暗程度,由此来区分不同程度的不平衡故障。在某电主轴系统平台上,完成了转子正常和3种不同程度转子不平衡的故障诊断试验,结果表明所提出的方法能够有效区分不同程度的转子不平衡,为旋转机械的故障诊断提供了一种新方法。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年11期）
周建民,余加昌,张龙,胡艳斌[3]（2019）在《结合CEEMDAN和灰度关联分析方法的滚动轴承性能退化评估》一文中研究指出针对大型机械设备中滚动轴承容易发生故障的问题,提出一种将自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和灰度关联分析相结合的滚动轴承性能退化评估方法。首先利用CEEMDAN对轴承全寿命周期的振动信号进行分解,得到能量熵特征,其次以正常状态下的特征矢量作为灰度关联分析的参考序列,然后计算轴承全寿命周期内的特征矢量与正常特征矢量的关联度,作为性能退化过程的定量评估指标,结果表明该方法能及时发现早期故障,并能很好的描述轴承退化的各个阶段。最后利用基于CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法对评估结果的正确性进行了验证。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2019年05期）
雷新军,王慧梅,蓝海源,封伟顺,吴玲秀[4]（2019）在《小儿MB、PA和室管膜细胞瘤的灰度直方图分析》一文中研究指出目的分析T_2加权像(T_2WI)全域灰度直方图在小儿髓母细胞瘤(MB)、毛细胞星形细胞瘤(PA)和室管膜细胞瘤鉴别诊断中的价值。方法采用回顾性研究,收集2014年1月至2018年7月浙江省丽水市中医院、丽水市人民医院72例后颅窝肿瘤患儿,按病情分为MB组(27例)、PA组(19例)、室管膜细胞瘤组(26例)。比较叁组患儿磁共振成像(MRI)中T_2WI灰度全域直方图参数特征的差异,分析T_2WI灰度全域直方图参数特征在鉴别小儿MB、PA和室管膜细胞瘤中的诊断价值。结果叁组患儿T_2WI灰度全域直方图峰度、均值、偏度和变异度的比较差异均存在统计学意义(F值分别为82.27、11.94、56.73、60.90,均P<0.01)。峰度在鉴别和诊断小儿MB与室管膜细胞瘤中的受试者工作特征(ROC)曲线下面积最大为0.92,其敏感度为88.46%,特异度为92.59%;峰度在鉴别和诊断小儿MB与PA中的ROC曲线下面积最大为0.96,其敏感度为96.30%,特异度为94.74%;偏度在鉴别和诊断小儿PA与室管膜细胞瘤中的ROC曲线下面积最大为0.75,其敏感度为73.68%,特异度为73.08%。结论 T_2WI全域灰度直方图分析是鉴别与诊断小儿MB、PA和室管膜细胞瘤的重要方法,峰度在鉴别小儿MB与室管膜细胞瘤中具有较高的诊断价值,偏度、变异度在小儿MB与PA中具有较高的诊断价值,而偏度在小儿PA与室管膜细胞瘤中的诊断价值较高。(本文来源于《中国妇幼健康研究》期刊2019年05期）
王爽,杨宝军,陈广新,崔耀月,石舒竹[5]（2019）在《基于正向工程建模和CT灰度值赋予材料属性的人体股骨受力分析》一文中研究指出按照股骨在站立位、膝关节先着地条件下进行分类,分析股骨在不同状态下的应力分布情况,并对股骨骨折的临床应用提供借鉴。利用MIMICS软件对志愿者股骨CT的DICOM数据进行叁维重建模型,利用3-matic进行模型修复、光顺,利用有限元前处理软件SimLab进行有限元网格划分、并应用MIMICS基于股骨CT灰度值赋予材料属性,最后用ANSYSWorkbench结构静力学软件进行股骨应力模拟分析。计算结果表明股骨在站立位,应力主要集中在股骨的上中段,在膝关节着地时,股骨下段受力增大,且股踝间受力出现集中现象。计算结果说明不同受力状态下的股骨骨折的可能性。(本文来源于《软件》期刊2019年04期）
周茂冬,苏春秋,沈慧,施海彬,洪汛宁[6]（2019）在《基于灰度共生矩阵的胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤扩散加权成像纹理特征分析》一文中研究指出目的基于灰度共生矩阵分析胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤扩散加权成像(DWI)纹理特征。方法搜集南京医科大学第一附属医院经手术病理证实的51例胶质母细胞瘤及48例单发脑转移瘤患者资料,通过灰度共生矩阵,提取两组图像瘤体区和瘤周水肿区的能量、熵、惯性矩、相关、逆差矩5种纹理特征参数。采用独立样本t检验比较两组样本各纹理特征参数间的差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析各纹理特征参数值鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤的诊断效能。结果瘤体区和瘤周水肿区的能量、惯性矩、相关及逆差矩在鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤中的差异均具有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析显示,两组肿瘤瘤体和瘤周水肿区各纹理特征参数均具有诊断效能,其中瘤体区的能量和惯性矩诊断效能较高。结论基于灰度共生矩阵的DWI纹理特征分析有助于鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤。(本文来源于《临床放射学杂志》期刊2019年03期）
沈力,征锦,叶靖,朱庆强,徐圆[7]（2019）在《基于CT增强扫描图像的灰度直方图纹理分析评估胰腺癌分化程度》一文中研究指出目的探究CT增强图像灰度直方图纹理分析技术在术前评估胰腺癌恶性程度的可行性,评价灰度直方图参数和胰腺癌病理分级、分化程度的关系。方法回顾性分析扬州大学附属苏北人民医院术后病理证实的胰腺癌患者49例,其中高分化组27例,中-低分化组22例。选取2组肿瘤CT增强扫描静脉期横断位图像最大层面,采用Mazda软件勾画感兴趣区,并进行灰度直方图纹理分析,对高分化、中-低分化两组直方图特征参数进行统计分析。对有统计学意义的参数建立受试者工作特征曲线(receiver operating characterist,ROC),最终对各参数其诊断效能进行比较分析。此外,对差异有统计学意义的参数与高分化、中-低分化组别之间的相关性进行检测。结果采用灰度直方图分析提取的9个参数特征中,其中均值(Mean)、第1百分位数(Perc.01%)、第10百分位数(Perc.10%)、第50百分位数(Perc.50%)在高分化、中-低分化2组的差异有统计学意义(P<0.05),变异度(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、第90百分位数(Perc.90%)、第99百分位数(Perc.99%)在2组中差异无统计学意义(P>0.05)。采用Spearman相关性分析可知均值、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%与分化程度之间呈正相关(r值分别为0.04、0.29、0.32、0.33,P均<0.05)。评估胰腺癌恶性程度时,均值的诊断效能最高(AUC=0.695);当均值取值147.27时,其对应的敏感度和特异度分别为86.4%、44.4%;当Perc.01%取值117时,其对应的敏感度和特异度分别为95.5%、40.7%;当Perc.10%取值120时,其对应的敏感度和特异度分别为72.7%、63%;当Perc.50%取值146时,其对应的敏感度和特异度分别为86.4%、44.4%。结论 CT增强图像灰度直方图分析的特征参数在高分化、中-低分化胰腺癌之间存在差异,给术前评估胰腺癌恶性程度提供了新的方法。(本文来源于《中华消化病与影像杂志(电子版)》期刊2019年01期）
刘鑫,贾云献,苏小波,邹效[8]（2019）在《基于灰度图像纹理分析的柴油机失火故障特征提取》一文中研究指出柴油机失火是其常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且原始信号易受噪声污染导致准确性较差。针对此问题,提出了一种基于灰度图像纹理分析的二维故障特征提取模型,可以有效地降低噪声污染,简化计算过程。将时域振动信号转化为灰度图,通过局部二值模式对灰度图进行局部纹理分析,提取其局部特征,并通过二维傅里叶变换识别灰度图的特征频率,达到降噪及识别特征频率的目的。以叁缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号对提出的方法进行验证。结果表明,该方法能有效降低信号噪声,识别柴油机的故障特征。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年02期）
卞毓宁[9]（2018）在《基于灰度分析的多河长对比审计评价研究》一文中研究指出进行多个河长的对比审计评价必须有一定的基础,这个基础就是建立单个河长制水资源审计评价综合指标(一级),在此下设计水质指标、河道指标、政策落实执行指标、治理指标、资金指标、效果效益指标等六个方面的二级指标,并对应设计十八个叁级指标;相应建立详细的评分办法;运用所取得相关各单个河长的叁级指标的数据,计算各单个河长二级指标数据,设定权重,应用灰度分析法,探讨多个河长的对比评价。研究成果为单个河长间的对比审计评价提供了技术手段。(本文来源于《商业会计》期刊2018年20期）
张雄,钟晨,黄廷皓,季涛[10]（2018）在《基于灰度形态学重建的骨料颗粒群图像分析方法》一文中研究指出为解决图像分析堆积态骨料颗粒群时存在的识别精度问题,应用平板扫描仪,提出了基于灰度形态学重建的粘连颗粒分割方法和基于最小凸多边形边界拟合的骨料图像优化技术.采用图像法分析骨料颗粒群特征参数,计算出图像分析中最小样本颗粒数为720.结果表明:基于灰度形态学重建的骨料颗粒群图像分析方法能解决骨料颗粒粘连时的识别问题,并计算出骨料级配、针度、圆度、球度、棱角性指数、比表面积和针状颗粒含量等颗粒群特征参数.(本文来源于《建筑材料学报》期刊2018年06期）
灰度分析论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对转子不平衡,首次提出了基于灰度图像纹理分析的故障诊断方法。首先将转子振动信号转化为二维灰度图像,并利用局部二值模式提取灰度图像的纹理特征;通过二维傅里叶变换提取灰度图像的特征频率,并采用灰度图像二维矩阵的平方和来表征图像的明暗程度,由此来区分不同程度的不平衡故障。在某电主轴系统平台上,完成了转子正常和3种不同程度转子不平衡的故障诊断试验,结果表明所提出的方法能够有效区分不同程度的转子不平衡,为旋转机械的故障诊断提供了一种新方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灰度分析论文参考文献
[1].田士峰,刘爱连,刘静红,王学东,黄侃.初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性[J].磁共振成像.2019
[2].樊红卫,邵偲洁.基于灰度图像纹理分析的电主轴不平衡故障诊断方法[J].制造技术与机床.2019
[3].周建民,余加昌,张龙,胡艳斌.结合CEEMDAN和灰度关联分析方法的滚动轴承性能退化评估[J].华东交通大学学报.2019
[4].雷新军,王慧梅,蓝海源,封伟顺,吴玲秀.小儿MB、PA和室管膜细胞瘤的灰度直方图分析[J].中国妇幼健康研究.2019
[5].王爽,杨宝军,陈广新,崔耀月,石舒竹.基于正向工程建模和CT灰度值赋予材料属性的人体股骨受力分析[J].软件.2019
[6].周茂冬,苏春秋,沈慧,施海彬,洪汛宁.基于灰度共生矩阵的胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤扩散加权成像纹理特征分析[J].临床放射学杂志.2019
[7].沈力,征锦,叶靖,朱庆强,徐圆.基于CT增强扫描图像的灰度直方图纹理分析评估胰腺癌分化程度[J].中华消化病与影像杂志(电子版).2019
[8].刘鑫,贾云献,苏小波,邹效.基于灰度图像纹理分析的柴油机失火故障特征提取[J].振动与冲击.2019
[9].卞毓宁.基于灰度分析的多河长对比审计评价研究[J].商业会计.2018
[10].张雄,钟晨,黄廷皓,季涛.基于灰度形态学重建的骨料颗粒群图像分析方法[J].建筑材料学报.2018