一篇好的学术论文有什么特点？
一篇好学术论文的特征
以医学学术论文为例，一篇好的医学论文具有以下特点:一篇好的医学SCI论文的诞生，不仅需要一个好的选题，一个好的设计，更需要具体的实施和认真的总结。作者必须把握好每一个环节，认真、严谨、严谨。有些人临时想写一篇论文，但通常没有题目，没有设计，没有素材，更谈不上积累。他们怎么能临时写论文呢？所以医学SCI论文写作一定要注意积累！
根据医学论文来源:
可分为原著(包括论文、著作和短报告)和汇编作品(包括教材、工具书、专著、文献、综述、讲座、专题笔谈、专题讨论等。);
根据撰写论文的目的，分为两类:学术论文和学位论文；
根据医学学科和学科性质，分为基础医学、临床医学、预防医学和康复医学四大类；
根据论文的研究内容，分为实验研究论文、调查研究论文、实验研究论文、数据分析论文、经验论文五大类；
按论文体裁分为:论文、文献、综述、讲座、技术与方法、病例报告和医学科普论文。因此，作者必须根据自己的研究工作和研究材料的内容，选择相应体裁的表现形式。
每一个实验或临床观察都要有严格的计划和步骤。在应用中严格操作和相关程序，不允许随意改变自己的科研设计和论证。专家们经常看到，很多作者在写文章的时候经常使用，可能，大概，估计，或者说数据有明显疗效而没有统计。这些话不严谨。
医学学术论文
算法在医学图像三维重建中的应用
摘要:
医学图像的三维重建技术可以追溯到20世纪70年代初。由于集成三维重建平台的医学影像设备价格昂贵等客观原因，我国医学影像三维可视化诊断起步较晚，直到上世纪90年代才有部分高校开始进行各级研究[1]。随着计算机技术的发展，在短短几年内，三维重建技术已经成为人们探索生命奥秘以及疾病诊断和手术规划的重要手段。
1常用医学三维重建材料
计算机断层扫描(简称CT)是一种结合了计算机和X射线的新型诊断技术。其主要特点是密度分辨率高，比普通x光照片高10 ~ 20倍[2]。CT可以精确地测量出某一平面上不同组织之间辐射衰减特性的微小差异，并以数字图像的形式显示出来，可以非常精细地分辨出各种软组织的不同密度，从而形成对比。比如头部x光片不能区分脑组织和脑脊液，但CT不仅能显示脑室系统，还能区分脑实质的灰质和白质。如果在CT中引入造影剂来增强对比度，将会提高其分辨率，从而可以拓宽疾病的诊断范围，提高诊断的准确性。
磁共振成像。磁振动成像是一种层析成像技术，利用磁振动现象获取人体的电磁信号，重建人体信息。1946年，斯坦福大学的弗莱克斯·布洛赫和哈佛大学的爱德华·珀塞尔独立发现了核磁共振现象。1972年，保罗·劳特布尔开发了一套核磁共振信号的空间编码方法，可以重建人体图像。磁共振成像技术与其他层析成像技术有一些相似之处，例如，它们可以显示一些物理量(如密度)在空间中的分布。同时，磁共振成像也有自己的特点，可以获得任意方向的断层图像、三维体积图像甚至空间频谱分布的四维图像。
目前医学图像的三维重建方法主要有面绘制、体绘制和由物体表面的二维灰度图像重建三维几何形状，或者通过明暗恢复形状的方法。
2移动立方体算法的基本原理
Marching Cubes[3]算法是Lorensen等人在1987中提出的等值面构造方法，一直沿用至今，是体素单元中等值面提取技术的代表[4]。所谓等值面，是指网格空间中采样值等于给定值的所有点的集合。这种算法的本质是把一系列二维切片数据当作一个三维数据场，从中会有
提取具有一定阈值的物质，并以某种拓扑形式连接成三角形面片。
等平面是空间中所有值相同的体素点的集合，体素点的值由体素区域内的八个点V0~V7进行三线性插值得到。可以表述为:c是常数。F(f)是体数据f中的等值面，计算公式可表示为:
⑴
其中？0,?1,,?7是由从v0到V7的八个固定点的值确定的常数。
在MC算法中，假设原始数据是如图1所示的离散三维空间规则数据场。用于医学诊断的断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)产生的图像属于这种类型。
MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的体素。如图2所示，对与等值面相交的体素进行分类，插值计算等值面与体素边缘的交点(V0~V7)。根据体素中各顶点与等值面的相对位置，将等值面与立方体边的交点按一定方式连接起来，生成等值面，作为立方体中等值面的近似表示。在体数据场中计算等值面的相关参数后，利用常用的图形软件包或硬件提供的曲面绘制功能绘制等值面[5]。
一般采用二值化的方法绘制等值面，即通过与给定的阈值比较确定点的值(0或1)，顶点密度值
⑴将三维离散规则数据场分层读入内存。
⑵扫描两层数据，逐个构造体素，每个体素中的八个角取自相邻两层；八个不动点可以定义为(I，J，K)，(i+1，J，K)，(i+1，j+1，K)，(i+1，J，k+1。
⑶将一个体素的每个角点的函数值与给定的等效面值c进行比较，根据比较结果构造该体素的状态表。
(4)根据状态表，获得与等值面相交的边界体素。
5.用线性插值法计算体素边缘与等值面的交点。
(6)利用中心差分法，求出体素每个角点的法向量，然后用线性插值法求出三角面片每个顶点的法向量。
(7)根据每个三角形面片上每个顶点的坐标和法向量绘制等值面图像。
3.空间等值点的判断和等值面与体素边界交点的计算。
取离散网格的任意一条边，设边上的两个节点分别为Mi(xi，yi，zi，qi)和Mj (xj，yj，zj，QJ)；当满足(q-c)(q-c)时，量级的当量为c？0(等值点判断条件表达式)，那么等值点Mo取Mi和Mj之间。设等值点Mo的坐标为(xo，yo，zo)，由Mi和Mj两点按线性插值可得式(2):
⑵
其中k=(qi-c)(qj-c)？0。根据等值面判断条件(1)和等值点坐标公式(2)，可以根据结构的离散信息搜索判断网格的边，从而找到结构在指定区域内的所有等值点。找到等值点后，可以将这些等值点连接成三角形或多边形，形成等值面的一部分。
4等值面法向量的计算
为了用图形硬件显示等值面图像，需要给出三角面片等值面的法线方向，选择合适的光照模型进行渲染，生成真实感图形。对于等值面上的每个点，沿曲面切线方向的梯度分量应该为零，所以沿该点的梯度矢量方向也代表等值面在该点的法线方向。等平面往往是不同密度物质的分界面，因此其梯度矢量值不为零，即公式(3):
⑶
直接计算三角面片的法向比较耗时。为了消除三角形面片之间亮度的不连续变化，我们只需给出三角形面片各顶点的法线方向，用Gouraud模型画出每个三角形面片。这里我们使用中心插值法来计算每个体素的每个角的梯度。在三角形的情况下，计算每个三角形面片的法向量，然后利用三角形曲面的法向量得到每个顶点的法向量，最后通过插值三角形三个顶点的三个法向量得到三角形曲面上一点的法向量。有一个简单的方法来计算等值面顶点的法向量。考虑到等高线的梯度方向垂直于等高线的切线，可以用梯度向量代替等高线的垂直线。在三维情况下，等值面的梯度方向是等值面的法线方向。由此，可以获得公式(4 ):
⑷
五步立方体网格模型简化算法的优化
网格模型简化算法已经取得了一系列成果。目前大多数简化算法都将模型在边折叠前后的几何位置变化作为折叠代价，以减少多边形的数量，提高运算效率。网格简化算法的目的是在尽可能保证图像精度的前提下提高效率。因此，选择坐标点的原则是尽可能靠近原网格。子集选择法一般有两种:子集选择法和优化选择法[6]，即简单地从边的两个端点中选择代价较小的一个。优化选择法是选择二次误差最小的点V作为折叠点，该点对应的二次误差为二次方程。求其最小值就是求方程对X，Y，Z的导数为零的点。这个过程相当于求解公式5的矩阵方程。
⑸
折叠成本的测量
折叠成本的计算分为两步。第一步:在计算每个顶点的二次误差轮廓时，基于Garland的标准二次误差测度，并考虑周围三角形面积的影响，计算每个顶点的二次误差测度的平均值；第二步:计算边折叠的代价时，以边的长度和边折叠引起的三角形形状变化的程度作为加权因子。
具体计算方法如下:在三维空间中，平面P可表示为ax+by+cz+d=0，或PTv=0，其中P=[a，b，c]T为平面P的单位法向量，D为常数。模型空间中任意一点v=[x，y，z，1]T到平面的距离的平方为公式[6]:
⑹
网格模型中任意点v=[x，y，z，1]T的二次误差？(v)定义为从顶点到与固定点相关的平面的平方和，可表示为公式一次:
⑺
其中，平面(V)表示包含不动点V的所有三角形平面的集合，称为顶点V的相关平面的集合..初始状态下，网格模型中各点的二次误差为0，将上述公式变形后即可得到公式。
⑻
其中kp是平面p的二次误差度量。
⑼
一个叫v=[x，y，z，1] t的二次矩阵。
称为点V的二次误差，当边折叠时，可以用一个附加规则(Garland et al .，1987)得到点V的二次误差测度，顶点的二次误差值为，即边的折叠代价。
六网格简化算法在医学三维重建中的应用
网格算法一般用于加速三维重建，但简单的网格算法缺乏实用价值。与其高速渲染相比，损失的精度是不可接受的。因此网格简化算法进一步优化？基于体绘制的网格简化算法。
体绘制是显示所有的物质(皮肤、骨骼、肌肉等。)在一张图中的一片。但是在只观察骨骼的情况下，很多三角曲面图是没有意义的。忽略那些不必要的三角形，可以在保证精度的同时有效提高重建速度。
7结束语
MC算法通过比较阈值来确定体素的多边形，在面对大容量数据时往往存在无法避免的速度慢的缺点，但现在各种针对性的改进使其有了更大的发展潜力，所以MC算法不仅仅是一个简单的算法，更接近？体素？这个概念。许多流行的三维重建算法都是在MC的基础上进行改进，以获得所需的特定三维模型。基于小波变换的医学图像融合算法、断层医学图像插值算法等。，主要用于使CT等数据在MC算法中易受阈值分割的影响。现在，OpenGL、VTK等图像函数库的使用，使得三维图像建模变得简单，预计三维重建技术在医学上的应用将会有更大的发展。
参考资料:
张玉敏的蒲朝。三维医学图像处理算法及应用[J].军械自动化，2004年6月:210 ~ 212。
罗、周、石娇英。基于三角形去除准则的简化多面体模型[J].中国计算机学报，2008.2:135~138。
[3]尼尔森通用。双行进立方体。IEEE可视化2004。
田杰，包尚莲，周，。医学图像处理与分析[M]。电子工业出版社，2003。
金，刘。医学图像三维重建的研究[J].中国医疗器械杂志，2008.2:34。
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