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一種彌散磁共振圖像計算方法及基于其的分析方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201310070349.8

申請日:

2013.03.06

公開號:

CN103230274B

公開日:

2015.01.07

當前法律狀態:

授權

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有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):A61B 5/055申請日:20130306|||公開
IPC分類號: A61B5/055; G06T7/00 主分類號: A61B5/055
申請人: 北京師范大學
發明人: 龔高浪
地址: 100875 北京市海淀區新街口外大街19號
優先權:
專利代理機構: 北京華夏正合知識產權代理事務所(普通合伙) 11017 代理人: 韓登營;張煥亮
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201310070349.8

授權公告號:

103230274B||||||

法律狀態公告日:

2015.01.07|||2013.09.04|||2013.08.07

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供了一種彌散磁共振圖像計算方法,包括以下步驟:A、對成像客體進行斷層掃描,獲取成像客體的三維彌散原始圖像;B、計算所述維彌散原始圖像中各個體素與其相鄰體素之間的彌散信號相似性值;C、將各個體素的彌散信號相似性值作為各個體素的測度值構成磁共振圖像。此外,本發明還提供了一種基于所述彌散磁共振圖像計算的分析方法,包括:客體在不同狀態下分別根據所述彌散磁共振圖像計算方法獲得不同的磁共振圖像;對所述不同狀態下對應的不同的磁共振圖像進行分析。以便利用各個體素與其周圍體素之間的關系來表征每個體素的信號值,從而反映相鄰體素之間的相互影響,對相鄰體素之間的相關性的變化反應更為敏感。

權利要求書

權利要求書
1.   一種彌散磁共振圖像計算方法,其特征在于,包括以下步驟:
A、對成像客體進行斷層掃描,獲取成像客體的三維彌散原始圖像;
B、計算所述維彌散原始圖像中各個體素與其相鄰體素之間的彌散信號相似性值;
C、將各個體素的彌散信號相似性值作為各個體素的測度值構成磁共振圖像。

2.   根據權利要求1所述的方法,其特征在于,步驟B所述相似性值采用下述公式計算:
<mrow><MI>r</MI><MO>=</MO><MFRAC><MN>1</MN><MROW><MI>n</MI><MO>-</MO><MN>1</MN></MROW></MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI><MROW><MI>i</MI><MO>=</MO><MN>1</MN></MROW><MI>n</MI></MUNDEROVER><MROW><MO>(</MO><MFRAC><MROW><MSUB><MI>X</MI><MI>i</MI></MSUB><MO>-</MO><MOVER><MI>X</MI><MO>&amp;OverBar;</MO></MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI><MI>X</MI></MSUB></MFRAC><MO>)</MO></MROW><MROW><MO>(</MO><MFRAC><MROW><MSUB><MI>Y</MI><MI>i</MI></MSUB><MO>-</MO><MOVER><MI>Y</MI><MO>&amp;OverBar;</MO></MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI><MI>Y</MI></MSUB></MFRAC><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,變量X、Y分別表示當前中心體素的體素值和當前中心體素的相鄰體素的體素值,Xi、Yi分別表示變量X、Y的第i個彌散成像樣本,分別表示變量X、Y的平均值,sX、sY分別表示變量X、Y的標準差,n為樣本的總數,r表示當前中心體素樣本與其鄰域體素樣本之間的相關系數的平均值。<BR><BR>3.&nbsp;&nbsp; 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,步驟B所述相似性值采用下述公式計算:<BR><MATHS id=cmaths0002 num="0002"><MATH><![CDATA[<mrow><MI>KCC</MI><MO>=</MO><MFRAC><MROW><MI>Σ</MI><MSUP><MROW><MO>(</MO><MSUB><MI>R</MI><MI>i</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP><MO>-</MO><MI>n</MI><MSUP><MROW><MO>(</MO><MOVER><MI>R</MI><MO>&amp;OverBar;</MO></MOVER><MO>)</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP></MROW><MROW><MFRAC><MN>1</MN><MN>12</MN></MFRAC><MSUP><MI>K</MI><MN>2</MN></MSUP><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>n</MI><MN>3</MN></MSUP><MO>-</MO><MI>n</MI><MO>)</MO></MROW></MROW></MFRAC></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,Ri為第i個彌散梯度方向的秩和,為Ri的平均值,K為當前中心體素的鄰域數量,n為總的梯度方向數量,KCC為每個體素的肯達爾一致性系數,作為所述相似性值。<BR><BR>4.&nbsp;&nbsp; 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述成像客體包括至少以下之一:頭部、脊柱、四肢、盆腔、胸部和腹部。<BR><BR>5.&nbsp;&nbsp; 一種基于權利要求1至4任一所述彌散磁共振圖像計算方法的分析方法,其特征在于,包括:<BR>客體在不同狀態下分別根據所述彌散磁共振圖像計算方法獲得不同的彌散磁共振圖像;<BR>對所述不同狀態下對應的不同的彌散磁共振圖像進行分析。<BR><BR>6.&nbsp;&nbsp; 一種基于權利要求1至4任一所述彌散磁共振圖像計算方法的分析方法,其特征在于,包括:<BR>以基于FA和/或MD的磁共振圖像,和基于步驟C所構成的磁共振圖像,確定出步驟C所構成的磁共振圖像與基于FA或MD的磁共振圖像的差異性;<BR>基于所述差異性進行分析。<BR><BR>7.&nbsp;&nbsp; 根據權利要求5或6所述的分析方法,其特征在于,所述客體的不同狀態包括:年齡的不同階段、病理的不同階段。<BR><BR>8.&nbsp;&nbsp; 根據權利要求7所述的分析方法,其特征在于,所述分析包括:表示客體年齡不同階段、或不同病理的特征參數的分析。<BR></p></div> </div> </div> <div class="zlzy"> <div class="zltitle">說明書</div> <div class="gdyy"> <div class="gdyy_show"><p>說明書一種彌散磁共振圖像計算方法及基于其的分析方法 <BR>技術領域 <BR>本發明涉及一種彌散磁共振圖像計算方法及基于其的分析方法。 <BR>背景技術 <BR>磁共振成像的主要原理是利用人體組織中氫原子核(質子)在磁場中受到的射頻脈沖的激勵而發生核磁共振現象,由此產生磁共振信號,經過計算機處理重建出人體某一層面圖像的成像技術。磁共振成像的模態可分為彌散成像、結構成像、波譜成像等。其中,彌散成像主要是利用水分子的彌散作用而實施的磁共振成像。彌散指的是分子的隨機不規則運動,是一個三維過程。彌散可分為兩種方式:一種是指在完全均勻的介質中,分子的運動由于沒有障礙,因此其向各個方向運動的距離是相等的,這種彌散方式稱為各向同性彌散。舉例來說,在腦脊液及大腦灰質中的分子運動近似為各向同性彌散。另一種是指彌散具有方向依賴性,在按一定方向排列的組織中,分子向各個方向彌散的距離不相等,稱為各向異性彌散,例如,水分子在大腦白質中的彌散方式為各向異性彌散。 <BR>磁共振成像在臨床上主要用于以下人體部位:頭部、脊柱、四肢、盆腔、胸部和腹部。對于頭部磁共振成像的基本過程而言,首先需要對頭部(大腦)進行斷層掃描,由此獲得的圖像中的每個像素值都對應于大腦中的一個小立方體(可看作為體素,體積元素的簡稱,例如規格為2×2×2毫米的小立方體,也可以是規格為1×1×1毫米的小立方體)的信號平均值,這也是掃描所得圖像的分辨率。為了具體研究大腦中白質等物質的分布與結構特點,高斯分布模型被引入到彌散磁共振圖像中。已經證明水分子在大腦中的彌散作用符合高斯分布,即:可以用一個二階的張量來表征水分子的彌散,由二階張量的三個特征值以及特征向量,可以得到表征水分子彌散屬性的不同測度值。其中,常用的測度主要有FA(Fractional&nbsp;anisotropy,部分各向異性)和MD(mean&nbsp;diffusivity,平均彌散性)等。這些測度值都是在每一個體素內解算出來的。將這些測度值賦給該體素,由此得到FA圖像和MD圖像。這些測度值具有很大的實際應用價值,可以通過分析FA值或MD值的變化檢測出大腦的發育及老化、腦腫瘤的變化、測定療效等,以進行腦疾病的診斷與檢測。但基于上述數學模型的彌散測度值都是針對每個體素單體所求得的,因而并不能反映出每個體素與其周圍體素之間的關系。 <BR>發明內容 <BR>有鑒于此,本發明的主要目的在于提供一種彌散磁共振圖像計算方法及基于其的分析方法,主要通過利用各個體素與其周圍體素之間的關系來表征體素的水分子彌散屬性。 <BR>本發明提供了一種彌散磁共振圖像計算方法,包括以下步驟: <BR>A、對成像客體進行斷層掃描,獲取成像客體的三維彌散原始圖像; <BR>B、計算所述三維彌散原始圖像中各個體素與其相鄰體素之間的彌散信號相似性值; <BR>C、將各個體素的彌散信號相似性值作為各個體素的測度值構成磁共振圖像。 <BR>由上可以看出,基于相鄰體素之間相關性的磁共振圖像相比于基于FA、MD的磁共振圖像,能直觀反映出每個體素與其周圍體素之間的關系,對相鄰體素之間的相互影響的反映更為敏感。 <BR>在上述方法中,步驟B所述相似性值可采用下述公式計算: <BR><MATHS num="0001"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>r</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MROW><MI>n</MI> <MO>-</MO> <MN>1</MN> </MROW></MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>n</MI> </MUNDEROVER><MROW><MO>(</MO> <MFRAC><MROW><MSUB><MI>X</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MOVER><MI>X</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI> <MI>X</MI> </MSUB></MFRAC><MO>)</MO> </MROW><MROW><MO>(</MO> <MFRAC><MROW><MSUB><MI>Y</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MOVER><MI>Y</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI> <MI>Y</MI> </MSUB></MFRAC><MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,變量X、Y分別表示當前中心體素的體素值和當前中心體素的鄰域體素的體素值,Xi、Yi分別表示變量X、Y的第i個彌散成像樣本,分別表示變量X、Y的平均值,sX、sY分別表示變量X、Y的標準差,n為樣本的總數,r表示當前中心體素樣本與其鄰域體素樣本之間的相關系數的平均值。 <BR>在上述方法中,步驟B所述相似性值也可采用下述公式計算: <BR><MATHS num="0002"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>KCC</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MROW><MI>Σ</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>R</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MI>n</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MOVER><MI>R</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP></MROW><MROW><MFRAC><MN>1</MN> <MN>12</MN> </MFRAC><MSUP><MI>K</MI> <MN>2</MN> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>n</MI> <MN>3</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MI>n</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW></MFRAC></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,Ri為第i個彌散梯度方向的秩和,為Ri的平均值,K為當前中心體素的鄰域數量,n為總的梯度方向數量,KCC為每個體素的肯達爾一致性系數,作為所述相似性值。 <BR>在上述方法中,所述成像客體包括至少以下之一:頭部、脊柱、四肢、盆腔、胸部和腹部。 <BR>本發明還提供了一種基于上述彌散磁共振圖像計算方法的分析方法,包括: <BR>客體在不同狀態下分別根據所述彌散磁共振圖像計算方法獲得不同的彌散磁共振圖像;并對所述不同狀態下對應的不同的彌散磁共振圖像進行分析。 <BR>本發明還提供了一種基于上述任意一種所述彌散磁共振圖像計算的分析方法,包括: <BR>以基于FA和/或MD的磁共振圖像,和基于步驟C所構成的磁共振圖像,確定出步驟C所構成的磁共振圖像與基于FA或MD的磁共振圖像的差異性;并基于所述差異性進行分析。 <BR>在上述分析方法中,所述客體的不同狀態包括:年齡的不同階段、病理的不同階段。 <BR>在上述分析方法中,所述分析包括:表示客體年齡不同階段、或不同病理的特征參數的分析。 <BR>由上可以看出,上述分析方法基于相鄰體素之間的相互關系,能準確反映相鄰體素之間相關性的變化,因而通常對大腦的老化、腫瘤的病變等存在較強的敏感性。 <BR>附圖說明 <BR>圖1為本發明方法的步驟流程圖; <BR>圖2(a)、圖2(b)為基于本發明方法制成的磁共振圖像與基于FA圖像、MD圖像的之間的對比示意圖。 <BR>具體實施方式 <BR>下面參照附圖,以人的大腦為成像的客體為例具體介紹本發明提供的一種彌散磁共振圖像計算方法。 <BR>如圖1所示,本發明的彌散磁共振圖像計算方法主要包括以下步驟: <BR>步驟100:對大腦進行斷層掃描,獲取大腦三維彌散磁共振圖像。 <BR>在本步驟中,利用現有磁共振掃描設備對大腦進行掃描,對于每一個彌散成像方向,獲得大腦斷層的三維彌散圖像。如同上文所述,由此獲得的圖像中的每個像素值都對應于大腦中的一個小立方體(體素)的信號平均值。 <BR>步驟200:遍歷三維圖像的每個維度,計算三維圖像中每個體素與其相鄰體素之間的相似性值(彌散信號相似性值)。 <BR>在本實施例中,將每相鄰體素之間的相似性值稱作每個體素的局部彌散一致性測度(LDH,Local&nbsp;Diffusion&nbsp;Homogeneity)。 <BR>在本步驟中,可采用統計計算方法求得每相鄰體素之間的相似性值。下面,以下列兩種統計計算方法為例詳細介紹每相鄰體素之間相似性值的求得過程。 <BR>一種是參數統計計算方法,例如,計算每相鄰體素之間的Pearson相關系數。Pearson相關系數可用來衡量定距變量間的線性關系,其定義式如下: <BR><MATHS num="0003"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>r</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MROW><MI>n</MI> <MO>-</MO> <MN>1</MN> </MROW></MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>n</MI> </MUNDEROVER><MROW><MO>(</MO> <MFRAC><MROW><MSUB><MI>X</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MOVER><MI>X</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI> <MI>X</MI> </MSUB></MFRAC><MO>)</MO> </MROW><MROW><MO>(</MO> <MFRAC><MROW><MSUB><MI>Y</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MOVER><MI>Y</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER></MROW><MSUB><MI>s</MI> <MI>Y</MI> </MSUB></MFRAC><MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,X、Y分別表示兩個變量(假設變量X表示當前中心體素的體素值,變量Y為中心體素X的鄰域體素的體素值,鄰域即為鄰近區域之意),Xi、Yi分別表示變量X、Y在第i個彌散方向的信號值(假設在30個梯度方向下對每個體素進行成像,則每個體素就會有30個彌散信號值,即變量X具有30個樣本),分別表示變量X、Y的平均值,sX、sY分別表示變量X、Y的標準差,n為樣本變量的總數。 <BR>通過上述定義式求得當前中心體素30個彌散信號樣本與其鄰域體素之間的相關系數的平均值。而這些相關系數的平均值即為當前中心體素與其相鄰體素之間的相似性值。其中,相關系數平均值的絕對值越大,表明變量X、Y的相關性越強,也就是說相關系數越接近于1或?1,相關度越強,相關系數越接近于0,相關度越弱。 <BR>另一種是非參數統計計算方法,例如,計算每個體素的肯達爾一致性系數(KCC,Kendall&nbsp;concordance&nbsp;coefficient),其定義式如下: <BR><MATHS num="0004"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>KCC</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MROW><MI>Σ</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>R</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MI>n</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MOVER><MI>R</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP></MROW><MROW><MFRAC><MN>1</MN> <MN>12</MN> </MFRAC><MSUP><MI>K</MI> <MN>2</MN> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>n</MI> <MN>3</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MI>n</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW></MFRAC></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,Ri為第i個彌散梯度方向的秩和(即在第i個彌散梯度方向上,當前中心體素與相鄰體素的秩之和,此處秩為該梯度方向信號在該體素中全部n個梯度方向信號中的排名),為Ri的平均值,K為當前中心體素的鄰域數量,n為總的梯度方向數量。其中,關于當前中心體素的鄰域數量的確定如下: <BR>因為體素實際上表示的是具有一定尺寸的小立方體,所以每個體素和周圍體素的關系就類似于魔方。由此,確定每個中心體素的一階鄰域數量的方案有3種:第1種方案,考慮到與中心體素面相連的情況,這樣的鄰域共有6個(立方體有6個面),第2種方案,考慮鄰域與中心體素面、邊相連的情況,這樣的鄰域共有18個(立方體有6個面、12條邊);第3種方案,考慮到與中心體素面、邊、點相連的情況,這樣的鄰域共有26個(立方體6個面、12條邊、8個頂點)。算上中心體素自身,在這三種情況下鄰域數分別為7、19、27。二階或多階鄰域的定義則依此類推,逐步往外擴展。 <BR>如果當前中心體素與相鄰體素間的一致性完全相同的話,則通過上述肯達爾定義式求得的肯達爾系數值為1;如果當前中心體素與相鄰體素間的一致性完全相反的話,則通過上述肯達爾定義式求得的肯達爾系數值為?1。 <BR>雖然在本實施例中只給出了通過計算每相鄰體素之間的Pearson相關系數以及計算每個體素的肯達爾一致性系數來求出相鄰體素相關性的實例,但不僅限于這兩種方法。一切能夠求出相鄰體素相關性的方法都適用于本發明。 <BR>步驟300:將求得的各個相似性值作為測度值賦給相應的各個體素,從而構成基于LDH的磁共振圖像。 <BR>在為各體素賦相似性值之后,得到的是一幅由數字構成的圖像。為了呈現出反映客觀物體(在本實施例中為大腦斷層)的直觀視覺圖像,在本步驟中可采用一種可用于數據可視化、圖像處理等操作的交互式環境MATLAB。利用MATLAB將由數字構成的圖像轉換為直觀視覺圖像。鑒于MATLAB的使用為公知技術,故在此不再贅述。 <BR>基于上述方法步驟,可以使用每個體素與其周圍體素之間的關系來表征該體素的測度值。如圖2(a)、圖2(b)所示,通過比較基于LDH的磁共振圖像和基于FA、MD的磁共振圖像能夠看出,這些圖像在大體相同的情況下存在一些差異,這些差異體現的是每相鄰體素之間的相關性對各體素的影響。由此可以看出,基于LDH的磁共振圖像相比于基于FA、MD的磁共振圖像,能直觀反映出每個體素與其周圍體素之間的關系,對相鄰體素之間的相互關系的反映更為敏感。 <BR>由上,本發明的基于LDH的磁共振圖像和現有技術的基于FA、MD的磁共振圖像存在一定的相似性,因此,可以理解,本發明的方法同樣可應用于大腦的老化、腦腫瘤的變化、測定療效,以及進行腦疾病的分析、診斷與檢測等。并且,本發明不需要像現有技術那樣,依賴于特定的模型(如FA和MD基于高斯模型),避免了基于特定模型導致的彌散成像的參數產生的較大誤差。 <BR>并且,本發明反映的是相鄰體素之間的相互關系,對相鄰體素之間的相關性的變化反應更為敏感,在研究中已經確認,本發明對大腦特定區域的老化、腫瘤的病變等存在較強的敏感性,而這些是基于FA、MD的磁共振圖像所不具有的特點。 <BR>以上所述僅為本發明的較佳實施例而已,并不用以限制本發明,如本發明同樣適用于脊柱、四肢、盆腔、胸部和腹部等。凡在本發明的精神和原則之內,所作的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發明的保護范圍之內。</p> </div> </div> </div> </div> <div class="page_view" id="pageContainer" oncontextmenu="return false"> <script language="javascript"> $(document).ready(function() { initPage(); $("#loading").hide(); });</script> <!--end documenttopic--> </div> <div id="outer_page_more" style="margin-bottom:20px;background-color:#FFF; overflow:hidden;"> <div class="inner_page_more" id="page_more" 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class="font-tahoma">關于本文</div> <div style="line-height: 25px; padding: 10px 20px;"> 本文標題:一種彌散磁共振圖像計算方法及基于其的分析方法.pdf<br /> 鏈接地址:<a href="http://www.rgyfuv.icu/p-6419128.html">http://www.rgyfuv.icu/p-6419128.html</a><br /> </div> </div> </div> <div class="boxright" id="boxright"> <div class="fr detail-aside" id="Div11" style="width:270px;"> <div class="box hot-keywords mt10" style="width: 268px;" id="relatebox0"> <div class="boxHd" style="padding-bottom: 0px;"> <div class="fl nt-ico mr5 ml13 ico" style="margin-top: 3px;"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 當前資源信息</h2> </div> <div id="Div2" class="author-works-list bgF" style="overflow: hidden; padding:10px 10px; "> <table><tr><td> <dt class="author-avatar-box fl"><a class="author-avatar" title="54" href="u-264.html"> <img src="http://www.rgyfuv.icu/FlexPaper/ZoomImage/UploadPhoto/tx_20181126225839.png" 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16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 相關資源</h2> </div> <div id="author-works-list" class="author-works-list bgF" style="height: 314px; overflow: auto"> <li> <h2><img alt="一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001318.html" title="一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf">一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001316.html" title="一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf">一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001311.html" title="一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf">一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種口腔用棉球夾.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001293.html" title="一種口腔用棉球夾.pdf">一種口腔用棉球夾.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種牙刷.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001292.html" title="一種牙刷.pdf">一種牙刷.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種牙齒清潔器.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001290.html" title="一種牙齒清潔器.pdf">一種牙齒清潔器.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種具有超強吸收的衛生巾.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001285.html" title="一種具有超強吸收的衛生巾.pdf">一種具有超強吸收的衛生巾.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種能充電的便攜式電動牙刷.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001275.html" title="一種能充電的便攜式電動牙刷.pdf">一種能充電的便攜式電動牙刷.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="醫療廢物高溫干熱處理設備及處理工藝.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001259.html" title="醫療廢物高溫干熱處理設備及處理工藝.pdf">醫療廢物高溫干熱處理設備及處理工藝.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種沖牙器.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001248.html" title="一種沖牙器.pdf">一種沖牙器.pdf</a></h2> </li> <li> <h2><img alt="一種施灸裝置.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.rgyfuv.icu/p-7001243.html" title="一種施灸裝置.pdf">一種施灸裝置.pdf</a></h2> </li></div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" id="box3" style="overflow:hidden; width:268px;"> <div class="boxHd" style="border: none;padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 相關搜索</h2> </div> <div class="hot-keywords-list"> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e4%b8%80%e7%a7%8d" class="tag-item ico" title="一種" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 一種</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e5%bc%a5%e6%95%a3" class="tag-item ico" title="彌散" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 彌散</em></span></a> <a 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