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SEGMENTATION OF PATHOLOGICAL AND DISEASED LUNG TISSUE IN CT IMAGES USING A GRAPH-SEARCH ALGORITHM

Panfang Hua Qi Song?Milan Sonka?Eric A.Hoffman Joseph M.Reinhardt Department of Biomedical Engineering,University of Iowa,Iowa City,IA,52242

?Department of Electrical and Computer Engineering,University of Iowa,Iowa City,IA,52242 Department of Radiology,University of Iowa,Iowa City,IA,52242

ABSTRACT

Lung segmentation is an important?rst step for quantitative lung CT image analysis and computer aided diagnosis.However,accu-rate and automated lung CT image segmentation may be made dif?-cult by the presence of the abnormalities.Since many lung diseases change tissue density,resulting in intensity changes in the CT im-age data,intensity-only segmentation algorithms will not work for most pathological lung cases.This paper presents an automatic al-gorithm for pathological lung CT image segmentation that uses a graph search driven by a cost function combining the intensity,gra-dient,boundary smoothness,and the rib information.

This method was trained by four pathological lung CT images and tested on?fteen3-D thorax CT data sets with lung diseases.We validate our method by comparing our automatic segmentation result with manually traced segmentation result.Sensitivity,speci?city, and Hausdorff distance were calculated to evaluate the method.

Index Terms—Segmentation,Graph Search,CT,Lung,Pul-monary

1.INTRODUCTION

Lung tissue segmentation is very important for quantitative lung CT image analysis and computer aided diagnosis.With the growing in-terest in using CT imaging to identify lung-speci?c biomarkers,and using these biomarkers within large-scale clinical and screening tri-als,manual or even semi-automatic methods are impractical.Fast, robust,accurate,and automatic lung segmentation algorithms are needed to support the search for new device and drug-based inno-vations for pulmonary disease treatment.

Many approaches have been proposed to segment the lung au-tomatically in thorax CT images.Since the lung region contains mostly air and appears dark in the CT images,and is surrounded by the denser chest wall,mediastinum,and diaphragm,there are many intensity-based lung segmentation algorithms which are sim-ple and effective[1,2].But these intensity-only methods may fail to deal with cases where the lung tissue density increases,such as pulmonary?brosis.Although statistical models may be applied to improve the results of an intensity-based segmentation,they require large number of training data[3,4].

A number of algorithms have been designed for application to CT images of pathological lungs.For example,Pu et al.suggested an adaptive border marching approach to robustly correct missed juxtapleural nodules[5].However,Pu’s method may fail in severe

E.A.Hoffman,J.M.Reinhardt,and M.Sonka are shareholders in VIDA Diagnostics,Inc.interstitial diseased lungs because the areas missed in the preseg-mentation step could be so large that the convex shape informa-tion could not help make the needed corrections.Sluimer et al. and van Rikxoort et al.showed re?ned registration-based segmen-tation approaches which yield signi?cant accuracy improvements compared to a standard segmentation-by-registration approach,but are very time inef?cient due to the registration and classi?cation pro-cesses[4,6].Prasad and Brown proposed using rib curvature to help the lung segmentation result[7].Their method can obtain more ac-curate segmentation than iterative thresholding for pathological lung cases,but2D rib curvature information may not well de?ne the lung apex and base region.El-Ba et al.proposed a new stochastic based framework[8],and Wang et al.reported a texture analysis-based method[9]for lung segmentation.All of these approaches have shortcomings that make them impractical for high-throughput au-tomatic processing of lung CT images.

Separately,Li et al.proposed a graph search algorithm to de-termine a globally optimal surface,and this approach was widely employed to segment3D objects in medical images,such as airway, cartilage,prostate,and intraretinal layers[10,11,12].In this paper, the lung tissue segmentation is formulated as a target surface detec-tion problem where the target surface is described by a set of voxels that maximize the total probability of belonging to the lung bound-ary.Then,the target surface detection is converted into a maximum ?ow problem in a node weighted directed graph which is ef?ciently solved by the graph search https://www.wendangku.net/doc/bc10386450.html,puting the probability is done by incorporating a set of image features into a k-nearest neigh-borhood(kNN)classi?er.The graph is constructed in a narrow band around the presegmented lung surface obtained from the intensity based segmentation method.

2.METHODS

Figure1gives an overview of our method.The framework consists of three stages:1)intensity-based lung presegmentation;2)feature extraction and classi?cation;3)graph search based?nal segmenta-tion.Each of these stages will be described next.

2.1.Intensity-Based Lung Presegmentation

In order to construct the graph,an approximate lung segmentation is needed,which gives us the topological structure of the target surface. The lung presegmentation method here is based on the method of Hu et al.[1],which we brie?y summarize here.

1.Lung region extraction:A body mask is extracted by thresh-

olding followed by connected component analysis to?nd the

largest component.Two-D hole-?lling is used to obtain a

Fig.1.Pathological lung CT image segmentation algorithm overview.

solid mask.Optimal thresholding is applied to voxels in-

side the body mask to separate the low density lung tissue

voxels from other voxels.The lung regions are extracted us-

ing connected component analysis since lungs are the two

largest low-density components inside the body mask.The

trachea and main bronchi are identi?ed using slice by slice

region growing.The seed for the region growing is detected

by searching for the large,circular,air-?lled region near the

?rst few slices.The slice by slice region growing stops when

the region size increases dramatically which means the air-

ways have merged to the lung.Finally,the lung region is

obtained by deleting the trachea and main bronchi.Morpho-

logical closing is used to obtain a smooth lung surface to con-

struct the graph.

2.Left and Right Lung Separation:Dynamic programming is

applied to separate the left lung and the right lung using in-

tensity as a cost function.The search region on each slice is

de?ned by the propagation of the search region on the previ-

ous slice.2-D opening morphological operation is employed

to?nd the initial search region for the separation.

2.2.Feature Extraction and Classi?cation

The kNN classi?er is employed to compute the likelihood of a voxel belonging to the lung boundary,which will be used to calculate the cost function for our graph-based?nal segmentation.Features that are helpful for the segmentation are extracted to feed the classi?er.

1.Preprocessing and Feature Extraction

The spine and ribs are used to provide anatomic context.The

bone regions are extracted by thresholding because the bones

are very dense and much brighter than other tissues.Since

the spinal cord in CT images is a relatively long,low den-

sity tube,a2-D Hough transform is applied on each trans-

verse slice to?nd the spinal cord location.Then3-D curve

?tting is employed to smooth the curve across slices.Once

the spinal cord has been detected,a morphological dilation is

used to disconnect the vertebra from the ribs and eliminate

the spine region.Then3-D thinning is employed to obtain

the rib skeleton.The rib convex hull region is computed by

applying a3-D convex hull algorithm on the rib skeleton.

Let I be the given volumetric image of n=X×Y×

Z voxels,where X,Y,and Z denote the image sizes in

x,y and z directions,respectively.The intensity of every

voxel(x,y,z)is denoted by I(x,y,z).The feature vector

F={f i(x,y,z)},i=1,...,6,is used to distinguish lung boundary voxels from non-lung boundary voxels as follows:

(a)Intensity information:the intensity value I(x,y,z)in

CT images represents the X-ray attenuation coef?cient.

f1(x,y,z)=I(x,y,z)(1)

(b)Gradient information:the gradient is only computed

for the voxels with low intensity and within the rib con-

vex hull region R so that large gradients caused by the

ribs and other structures are eliminated.

For voxels(x,y,z)∈R,

f2(x,y,z)=

0I>T

I2x+I2y+I2z I

I x=I(x,y,z)?G x(3)

I y=I(x,y,z)?G y(4)

I z=I(x,y,z)?G z(5)

where G is a Gaussian kernel and the subscript indi-

cates a spatial derivative.For voxels(x,y,z)∈R,

f2(x,y,z)=0.

(c)Surrounding anatomic context:the ribs and spine pro-

vide important anatomic information since in most re-

gions the outer boundary of the lung is close to the rib

convex hull surface.However,the distance from the

lung to the rib convex hull is different on different parts

of the lung surface,so we include position information

in our feature set:

f3(x,y,z)=min{n∈N,(x,y,z)∈(R nB)}

(6)

f4(x,y,z)=x?l x(z)(7)

f5(x,y,z)=y?l y(z)(8)

f6(x,y,z)=z(9) where N is natural number,R is the rib convex hull re-

gion,B is a3×3structuring element, denotes mor-

phological erosion operation,and l x(z),l y(z)denote

the computed spinal cord location at slice z.

2.kNN Classi?cation

To compute the probability that the voxel is on the target lung boundary,a kNN classi?er is used.kNN is a method for clas-sifying objects based on training examples in feature space.It consists of two steps:learning and classi?cation.Four patho-logical lung CT images with manual segmentations are used to train the kNN classi?er.The feature vector F mentioned in the previous subsection is selected for the kNN classi?er.

Positive training points are sampled from the lung surface mesh constructed from manual segmentation result.Negative training points are sampled from the columns along the sur-face normal direction.After training,all training points are placed in the six dimension feature space with a class label (lung boundary or non-lung boundary).After the classi?ca-tion process,each point is assigned a lung boundary probabil-ity according to the vote of its k-nearest neighborhood points in feature space.

2.3.Graph Search-based Final Segmentation

The graph search framework is an ef?cient approach to obtain a globally optimal segmentation surface that represents the object boundary.It converts the segmentation problem into a maximum ?ow problem.The algorithm time complexity is low-order polyno-mial,is thus very ef?cient.

Graph construction starts from the presegmentation result ob-tained in Section 2.1,which contains basic topological information of the target surface.A triangulated mesh M is then constructed using the marching cube method to specify neighboring relations among voxels on the desired surfaces.The graph G (N,E )is built based on the mesh M as follows.For each vertex v i ∈M ,a column of nodes n (v i ,K ),K =0,1...k...m ?1are created in G .The direc-tion of the column is set as the triangle normal.The number of nodes in each column m is determined by the required resolution.For each node n (v i ,k ),a cost c (v i ,k )is assigned,which is inversely related to the likelihood that the desired surface contains the node.c (v i ,k )is calculated according to the classi?cation result from Section 2.2.Now we try to ?nd an optimal surface S such that (1)the target sur-face intersects with exactly one node of each column,which keeps the original topology of the presegmented surface;(2)the distance between two on-surface nodes in the neighboring columns is within the pre-de?ned distance,which serves as a smoothness constraint;and (3)the total cost of nodes on the surface

n ∈S c (v i ,k )is min-imized.

To incorporate these constraints,two types of edges are added in our graph,as described in [10].The intra-column edges make sure that the desired surface intersects each column exactly one time.For each node of the column n (v i ,K ),a directed edge n (v i ,k ),n (v i ,k ?1) with an in?nite weight is added.To enforce the smoothness constraint,all nodes in the neighboring columns within pre-de?ned distance (the smoothness constraints Δ)are con-nected by inter-column edges n (v i ,k ),n (v j ,max(0,k ?Δ)) ,where v i and v j are neighborhood vertices with neighboring rela-tionship speci?ed by the mesh M .Figure 2shows a typical example of graph construction for a 3-D image.With the constructed graph,an optimal cut in G minimizing the total cost of nodes is computed,which corresponds to the target surface in the image.Note that the optimal cut can be calculated ef?ciently using the maximum ?ow algorithm in a low-order polynomial time

[10].

Fig.2.An example of graph construction for a 3D surface mesh M :n (v i ,k )and n (v i ,k ?1)are nodes in the same column,n (v i ,K )and n (v j ,K )are neighbor columns (smoothness constraints =1).

3.RESULTS

This automatic lung segmentation algorithm was evaluated using ?fteen thorax CT images of subjects with lung diseases,includ-ing emphysema,?brosis,honeycombing,and lung nodules.All

studies involving humans were gathered under a protocol approved by The University of Iowa Institutional Review Board.All images were acquired on a Siemens Sensation 64multi-detector CT scan-ner (Siemens Medical Solutions;Malverne,PA).Reconstructed slice thicknesses ranged from 0.3to 0.9mm.The computer used for all the experiments was a 2.00GHz Intel Xeon 4core CPU workstation with 32GB RAM.The average runtime for segmenting one CT data set is about 6

minutes.

Fig.3.Examples of lung segmentation result.From left to right:manual segmentation,Hu’s method,graph search-based method.Typical improvements are pointed out by arrows.

To evaluate performance in pathological lung CT images,our segmentation results were compared with both a semi-automatically de?ned gold-standard and the automatic results from Hu’s method.To de?ne the gold standard,a human image analyst started with the results of Hu’s algorithm and manually edited the lung boundaries to correct segmentation errors.Three criteria were used to compare the proposed method with Hu’s method.Sensitivity and speci?city were used to measure the volume overlap,while the Hausdorff distance was employed to measure the border position accuracy.We de?ned the sensitivity,speci?city,and Hausdorff distance (H a )between the gold-standard (G )and automatic method result (A )as:

sensitivity =G ∩A G (10)speci?city =

G ∩A G

(11)h (G c ,A c )=max a ∈A c (min g ∈G c

||a ?g ||)

(12)H a (G,A )=max(h (G c ,A c ),h (A c ,G c ))

(13)

where G c ,A c are the contours of region G and A .

Illustrative results are shown in ?gure 3.Pathology makes the lung tissue intensity much brighter and similar to the nearby soft tissue.This loss of contrast is a challenge for Hus method.By com-bining anatomical information,gradient,and topological constraints,our method is able to obtain a better segmentation.A summary of the quantitative evaluation of the graph search-based method compared with Hu’s method is shown in ?gure 4and table 1.The sensitiv-ity of the graph search-based method was 7.71%larger on average than that of Hu’s method (statistically signi?cant,p <0.002),while the Hausdorff distance of the graph search-based method was 16.78pixels smaller on average than that of Hu’s method (statistically sig-ni?cant,p <0.001).The mean speci?city of both two methods was 0.99,very near 1.Hence,the graph search-based method performs better than Hu’s method.

????

?????????????????????????????????????????????????

???????????????^??????

(a)Sensitivity ????

??????????????????????????????????????????????????????

???????????????^??????

(b)

Speci?city (c)Hausdorff Distance

Fig.4.Quantitative Comparison between Hu’s method and graph search-based method.(a)Sensitivity,red bars are always higher than blue bars which means graph search-based method has a higher sensitivity;(b)Speci?city,although red bars are a little lower than blue bars because Hu’t method is more conservative,both methods’speci?city is near 1;(c)Hausdorff distance,red bars are lower than blue bars which means graph search-based method has higher border accuracy.

Table 1.Summary of quantitative evaluation of Hu’s method (Hu’s)and graph search based lung segmentation method (Graph)com-pared to the gold standard.Method Sensitivity Speci?city H a (unit:pixel)Hu’s 0.908±0.0830.999±0.00130.1±12.1Graph 0.986±0.0110.995±0.00313.3±4.7

4.CONCLUSION AND DISCUSSION

In this paper,a graph search algorithm is applied to solve the prob-lem of lung tissue segmentation in CT images of subjects with pathology.Anatomical information,image intensity,and image gradient are combined into the cost function for graph search algo-rithm.We have shown that this new lung segmentation framework performs better than the intensity-only method proposed by Hu et al.Future work includes improvements in the cost function for segmentation,feature selection for the kNN classi?er,and the use of multi-scale information to obtain a more robust segmentation result.

5.ACKNOWLEDGMENTS

The authors would like to thank J.Cook-Granroth for performing the manual lung segmentation.

This work was supported in part by NIH grants HL064368and HL079406.

6.REFERENCES

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NPI流程管理

NPI流程管理 1．目的为明确参与试产的各相关部门的工作职责，提高相关人员的操作效率，提高产品品质，降低品质成本，并最终提高试产产品的规范化管理水平。 2.适用范围适用于本公司所有新产品导入。 3.定义 3.1试产：为批量验证产品的相关性能，并为生产积累经验技术的验证性、尝试性生产。试产分为小批试产和中批试产，小批试产的数量范围为：10-50PCS；中批试产的数量范围为：50-300PCS。 3.2首批生产：指新产品在通过试产后组织的第一次大批量生产活动。 3.3产品工程师：负责组织整个试产过程的所有工作人员，负责协调支配试产过程中的各种资源。为试产任务的第一责任人。 3.4新品项目开发负责人：负责新产品项目开发的技术人员，在试产过程中承担功能性疑问解答和判定职责。为试产任务的第二责任人。 3.5经营单位：指由对该产品客户负责的业务人员统称，负责为试产提供任务来源和客户意见。 3.6试产管理员：全面负责试产线员工的管理工作，编制、发放、跟踪、保管《试产过程查验表》，对试产生产管理的整个过程负责。 4.职责 4.1 各经营单位 a）负责提取识别产客户的的需求，客户确认信息的反馈； b）负责提供要试产产品的样机和相关的技术资料 c）负责解答试产过程中的功能性异常事件。

4.2 PMC：生产与物料控制 a)负责整合试产采购计划。 b)负责小批试产、中批试产的订单识别、制单。 c)积极配合试产任务，优先调配生产设备硬件资源应用，保证资源的有效配置。 d)接收和回复试产需求信息。 e)审核经营单位提供的试产技术资料的完整性、一致性、明细性。 f)核定、发布试产各种计划信息。 g)召集或网络申报试产最终总体评定。 h)统计和归纳试产过程状态数据记录。 4.3工程部门： a)组织制定试产计划任务内容； b)主导试产施工过程的任务计划分解和资源分配； c)组织评审试产全过程的有效性； d)组织评定试产的最终结果. 4.4 PE：产品工程师 e)负责对产品工程科提出的试产产品实验计划安排实验员按照相关工程资料要求进行各项功能验证。 f)试产使用监视测量器具的测量系统的保证。 g)保管新产品的样机。 4.5 采购供应 h)负责按采购计划进行采购、贮存、试产物料的处理。 i)负责跟进试产产品物料的入库并及时向工程科反馈相关信息。 j)负责试产产品物料的管理和发放。 4.6 制造 k)为试产工作提供必须的生产设备、治具和工装等。 l)负责制定中批试产过程中标准作业文件。 m)执行试产计划安排完成试产任务并处理制程异常。 4.7品质管理： n)检验试产所需的物料的品质状况。 o)安排在线检验抽查。 p)主导处理制程异常事件。 q)试产合格产品的出货检验控制。 r)检验试产过程中的产品质量控制状况。 s)抽查试产产品下线后的总体品质状况。 5.内容 5.1任务来源各事业部根据新产品开发进度，安排新产品、产品部件的试产任务。 5.2可行性分析

美国著名研究型大学独立跨学科学术机构的研究与借鉴

美国著名研究型大学独立跨学科学术机构的研究与借鉴独立跨学科学术机构是现今美国研究型大学学术组织变革中出现的新形式，其项目导向性、学科交叉性和组织开放性的特征促进了学科的交叉融合，并有利于实现突破性的知识创新。本文选取了3所美国顶尖研究型大学：哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院，对其独立跨学科学术机构的建设概况、突出功能和保障因素予以解析，既而对我国高校独立跨学科学术机构的建设提出了参考性意见。 [标签]美国研究型大学独立跨学科学术机构单纯局限于某个学科领域，很难形成有效的、新的科研增长点。于是，将关注焦点转向对学术组织模式的探索，探索一条学术创新的新途径，就成为高校发展所面临的新问题。有学者提出，超越学院层次，以实体或虚体的形式组建跨学科的科研中心与重大科研项目组，加强更大范围学科间的横向交叉综合，可实现学校的组织结构从纯学院制向更科学的矩阵制演化。笔者认为，这是较为可行与有效的一种学术组织创新模式。本文所探讨的高校独立跨学科学术机构，就是一类相对独立于高校内其他研究和教学组织的学术机构，其特点在于项目导向性、学科交叉性和组织开放性。作为一种超越学院层次的联合体形式，高校独立跨学科学术机构有效地提高了高校资源的利用率，并进一步优化整合资源。而且，这种趋向于信息化、扁平化和灵敏化的学术组织结构的转变，有助于增进高校学术管理效益。在美国研究型大学，除设立国家实验室、校企合作研究组织和院系下设研究机构外，校级独立跨学科学术机构的设立已成为其学术组织变革的新趋势，各校积极开发相对分化的学院、系和独立跨学科学术机构并存的体制，传统的一些学科仍归属原来的院系，边缘学科和综合学科的任务则落于独立跨学科学术机构。现今，在美国研究型大学的科研份额中，独立跨学科学术机构在所有学术机构中所占据的比例正逐步增大。本文选取了3所美国顶尖研究型大学：哈佛大学(Harvard Univ)、斯坦福大学(Stanford Univ)和麻省理工学院(Massachusetts Inst Tech，简称MIT)，作为美国研究型大学的领头兵，这3所学校均以学术力量雄厚闻名于世，其独立跨学科学术机构的建设也卓有成效。三校下设的独立跨学科学术机构，被定性为由来自多个学院、学系的教师所组成的独立设置的正式的学术常规机构，它们直接向常务副校长办公室(the office of the provost)汇报，监管人一般为常务副校长(provost)或负责研究的副校长(vice presidentfor research and associate provost)，并存在于有组织的学院或学系之外。本文将通过对这3所高校独立跨学科学术机构建设之道的分析，开掘美国研究型大学学术组织创新的经验，并在此基础上，对我国高校独立跨学科学术机构的建设提出了参考性意见。一、美国著名研究型大学独立跨学科学术机构的功能定位

国内外流体力学研究机构

国内外流体力学研究机构分类：标签：字号大中小订阅 .北京航空航天大学流体力学研究所包括国家计算流体力学重点实验室（由李椿萱院士和张函信院士主持）和流体力学开放实验室 . 美国布朗大学流体机械研究中心了解流体机械的诸多方面 .美国公司技术服务中心美国一个著名的计算流体服务机构，解决计算和工程问题的专家 .英国大学研究中心主要介绍的在各个领域的应用。 .欧洲流体湍流及燃烧研究协会（, ）领导管理欧洲的流体，湍流及燃烧方面的科研教育和工业的联合组织。 .美国国家航空和宇宙航行局的各项动态和进展，信息很多。 . 加拿大计算流体力学学会( ) 介绍计算流体力学的进展和应用 . 免费软件下载中心( ) 免费软件下载() . 美国普林斯顿大学空气动力学实验室( ) 进行流体力学的前沿研究 . 澳大利亚大学湍流研究所( ) 进行湍流的理论和实验研究及应用 . 美国大学超音速中心( )

介绍超音速材料,实验测量及超音速的计算 . 美国流体动力学研究中心( () ) 流体力学研究中心 . 美国大学流体力学研究实验中心（教授领导）( ) 主要研究涡,湍流和分离流动及其应用 . 荷兰科技大学流体力学实验室( ) 流体力学和热传导的科研和教育机构,主要研究涡,湍流及空气动力学 . 美国公司() 研究流体力学,热力学,自动控制和测量设备的工业公司研究领域包括,实验,理论及流体机械设备 .瑞士机械及机械处理工程能源系统试验室( , , ) 内容：研究建筑物内的空气流动，燃烧，能源和环境问题。 .瑞士机械及机械处理工程涡轮机械试验室( , , ) 提供研究及人员信息的摘要。 .瑞士机械工程压力机械及流体力学实验室(, , ) 介绍流体力学实验室()在方面的工作。 .瑞士机械及机械处理工程实验室( , ) 流体力学,能源系统，燃烧，涡轮机械等。 .英国大学航空学院计算中心, , 算法研究，类牛顿方法，加速收敛，跨音速激波控制，高超音速加热，激波边界层干扰，湍流模型，超音速涡流等。提供,超级计算机或高性能机的计算软件 .美国航空软件开发公司( )

美国科研机构的构成、现状和特点

山东大学课程论文题目美国科研机构的构成、现状和特点信息科学与工学院院（系）电子信息工程专业课程名称欧美旅游名城赏析学号学生姓名邮箱日期 2014-5-31

美国科研机构的构成、现状和特点（1.山东大学信息科学与工程学院，山东济南， 250000）摘要：本文主要从以下三个方面介绍较少美国科研购机构：第一，美国联邦实验室研究人员职位设置；第二，美国联邦机构的绩效评估制度；第三，美国联邦政府科研经费管理。重点介绍了美国联邦实验室研究人员职位的设置。最后文章还就对美国科研机构的研究总结出对中国科技发展的启示。关键词：美国科研机构；职位设置；绩效评估制度；科研经费管理；美国的科学技术一直以强大著称，人类历史上的许多重要发明，包括白炽灯、通用零件、生产线等都源于美国，美国第一个研制出原子弹，在冷战期间实行阿波罗登月计划成功登上月球。二战以后，美国就科技发展实施多项计划和改革，美国科技获得了突飞猛进的发展。目前，美国在火箭技术、武器研究、材料科学、医学、生物工程、计算机等许多领域都处于世界领先地位。 1.美国联邦实验室科研人员职位设置美国联邦实验室按管理形态主要分为两类：一类是由政府拥有并由政府直接运营管理的实验室，英文缩写为GOGO，其员工属政府雇员，目前美国95％以上的联邦实验室为GOGO 形式。第二类是联邦资助的研发中心，英文缩写为FFRDC，这类机构为数不多，目前只有36家，它们由政府资助创建并由政府负担大部分经费，但政府不直接管理和运营实验室，而是以合同的形式委托给大学、非营利机构或企业管理，其员工不属于政府雇员。美国联邦实验实现行的职位设置制度具有多样性。即使不考虑委托给大学、非营利机构或企业经营管理的联邦实验室，单就政府部门直接管理的实验室来说，就存在传统公务员制、新型人事示范项目制以及以国立卫生研究院为代表的任职年限制三种截然不同的人事管理制度。 1.1 采用传统公务员制度的联邦实验室长期以来美国政府直接管理联邦实验室一直依照《联邦法典》第五篇有关公务人员的人事制度和规定进行人员管理。目前，美国大多数联邦实验室是传统的公务员或准公务员式的人事管理制度。根据美国人事管理局的分类，联邦雇员主要分为以下四大类别：行政首长类(Es)、高级行政主管类(SES)、联邦白领类(GS)和联邦蓝领类(FWS)。每一类别根据工作性质划分不同的职业组，各职业组又根据职位条件的不同而划分不同的职位级别。各职业的职位级别标准由

国外研究机构及网址

外国研究机构 ●布鲁金斯学会Brookings - Quality. Independence. Impact. ●清华-布鲁金斯Brookings-Tsinghua Center | Brookings Institution ●美国外交关系委员会 ●战略与国际研究中心Center for Strategic and International Studies ●国际战略研究所IISS Welcome ●查塔姆研究所Chatham House: Independent thinking on international affairs | ●美国公共政策研究所AEI ●大赦国际Amnesty International - Home ●国际危机集团Homepage - International Crisis Group ●胡佛研究所Hoover Institution ●伍德罗威尔逊国际学者中心Wilson Center Independent Research, Open Dialogue & Actionable Ideas ●卡内基基金会Carnegie Corporation of New York: Home ●卡内基和平Carnegie Endowment for International Peace ●透明国际TI-Deutschland: Home ●兰德公司RAND Corporation Provides Objective Research Services and Public Policy Analysis ●彼得森国际经济研究所Peter G. Peterson Institute for International Economics ●卡托研究所Cato Institute | Individual Liberty, Free Markets, and Peace ●斯德哥尔摩国际和平研究所Welcome to SIPRI — https://www.wendangku.net/doc/bc10386450.html, ●美国进步中心Center for American Progress

NPI流程管理

N P I流程管理标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

4.职责各经营单位 a）负责提取识别产客户的的需求，客户确认信息的反馈； b）负责提供要试产产品的样机和相关的技术资料 c）负责解答试产过程中的功能性异常事件。 PMC：生产与物料控制 a)负责整合试产采购计划。 b)负责小批试产、中批试产的订单识别、制单。 c)积极配合试产任务，优先调配生产设备硬件资源应用，保证资源的有效配置。 d)接收和回复试产需求信息。 e)审核经营单位提供的试产技术资料的完整性、一致性、明细性。 f)核定、发布试产各种计划信息。 g)召集或网络申报试产最终总体评定。 h)统计和归纳试产过程状态数据记录。工程部门： a)组织制定试产计划任务内容； b)主导试产施工过程的任务计划分解和资源分配； c)组织评审试产全过程的有效性； d)组织评定试产的最终结果. PE：产品工程师 e)负责对产品工程科提出的试产产品实验计划安排实验员按照相关工程资料要求进行各项功能验证。 f)试产使用监视测量器具的测量系统的保证。 g)保管新产品的样机。采购供应

模流分析基础入门教程

《模流分析基础入门》目录第一章、计算机辅助工程与塑料射出成形 1-1 计算机辅助工程分析 1-2 塑料射出成形 1-3 模流分析及薄壳理论 1-4 模流分析软件的未来发展第二章、射出成形机 2-1 射出机组件 2-1-1 射出系统 2-1-2 模具系统 2-1-3 油压系统 2-1-4 控制系统 2-1-5 锁模系统 2-2 射出成形系统 2-3 射出机操作顺序 2-4 螺杆操作 2-5 二次加工第三章、什么是塑料 3-1 塑料之分类 3-2 热塑性塑料 3-2-1 不定形聚合物 3-2-2 （半）结晶性聚合物 3-2-3 液晶聚合物 3-3 热固性塑料 3-4 添加剂、填充料与补强料第四章、塑料如何流动 4-1 熔胶剪切黏度 4-2 熔胶流动之驱动--射出压力 4-2-1 影响射出压力的因素 4-3 充填模式 4-3-1 熔胶波前速度与熔胶波前面积 4-4 流变理论

第五章、材料性质与塑件设计 5-1 材料性质与塑件设计 5-1-1 应力--应变行为 5-1-2 潜变与应力松弛 5-1-3 疲劳 5-1-4 冲击强度 5-1-5 热机械行为 5-2 塑件强度设计 5-2-1 短期负荷 5-2-2 长期负荷 5-2-3 反复性负荷 5-2-4 高速负荷及冲击负荷 5-2-5 极端温度施加负荷 5-3 塑件肉厚 5-4 肋之设计 5-5 组合之设计 5-5-1 压合连接 5-5-2 搭扣配合连接 5-5-3 固定连接组件 5-5-4 熔接制程第六章模具设计 6-1 流道系统 6-1-1 模穴数目之决定 6-1-2 流道配置 6-1-3 竖浇道尺寸之决定 6-1-4 流道截面之设计 6-1-5 流道尺寸之决定 6-1-6 热流道系统 6-2 流道平衡 6-2-1 流道设计规则 6-3 浇口设计 6-3-1 浇口种类 6-3-2 浇口设计原则 6-4 设计范例 6-4-1 阶段一：C-mold Filling EZ 简易充填模拟分析 6-4-2 阶段二：执行C-mold Filling & Post Filling 最佳化6-5 模具冷却系统

美国政策分析研究与咨询机构的体制

美国决策咨询系统在政府决策中的作用美国思想库素有美国政府的内外政策“诞生地”和“外脑”之称，其作用主要体现在扮演了以下几个重要角色: （一）政策理念提供者。为政府推行内政外交政策出“点子”是思想库的基本功能。他们会根据国内、国际形势变化,组织政府官员、大学及科研院所专家和社会各方面研究力量,提出符合美国国家利益和价值取向的战略性政策建议。如在“全球智库影响力研究”中排名第一的布鲁金斯研究所，就有“帮助美国制定政策的思想库”之称，美国总统奥巴马竞选期间的诸多外交与经济幕僚，也都来自布鲁金斯研究所。（二）政策方案设计者。思想库能够根据决策者的意图和要求，提供全盘性的政策设计方案和多方案的政策选择，并对不同的选择方案作出专业评估、比较和分析，从而弥补政策制定者和决策者专业知识深度和广度上的不足。不同的思想库，其规模大小、研究领域和范围往往差别甚大，一般是在其所擅长的方面提出政策方案。如美国立法交流委员会通常会发挥自身在立法领域的优势，就相关领域的立法要求，提出有关法律草案并不断修改完善后，提交给国会议员或立法部门参考。（三）公共政策评估者。思想库在为政策制定者提出有创意、新的政策方针或行动方案的同时，还可以对政策执行情况进行跟踪评测和效果评估，对发展趋势做出科学预测，研究相应的应变措施，提出是否需要对政策修改、革新、变更的建议。通过对政策制定过程、执行过程和运作效果的分析与评估，帮助社会公众对政策作出公正评价，帮助政府检讨得失和提高决策能力。（四）社会舆论引导者。为影响政府决策和赢得社会各方面的支持,思想库通常会通过多种手段引导社会舆论、扩大自身影响，这是美国思想库成功的重要法宝之一。这些手段主要包括出版著作、提供专题研究报告或定期专门刊物；通过媒体发表本机构人员的观点、意见和评论,召开媒体吹风会；广泛邀请政、商、学各界名流参加大大小小、各种各样的讨论会、专题研讨会、纪念会、答谢餐会；为包括国会议员、政府官员和现役军官等各界访问学者提供资助,等等。目前，一些智库的研究报告或刊物，已成为政府官员和研究人员的必读物。完善政府决策咨询体系政府决策咨询体系的完善程度如何，是衡量一个国家政府管理水平高低的重要标志。为进一步加强和完善具有中国特色的政府决策咨询体系建设，借鉴美国的成功经验，特提出如下对策建议：（一）积极推行“谋”“断”分离。解决决策咨询工作“表面化”问题，关键在于实行“谋”、“断”适度分离，使决策咨询成为一项制度来实行。这既是政府决策的大势所趋，也是加快发展咨询机构的重要前提。要积极创造决策咨询机构成长的良好环境，以立法和制度形式将决策——咨询机制予以制度化，按照“谁决策、谁负责”原则，进一步建立健全重大决策责任追究制。要从制度设计、程序规范等方面入手，推进决策者与执行者、决策者与决策研究者的适度分离。（二）进一步拓宽民意反映渠道。解决政府决策“透明度”不够问题的切入点，就是要让公众更多地参与到公共决策的制订中来。要进一步拓宽民意反映的渠道，政策制定过程中要通过网络等多种方式征求公众意见，拟定政策要通过听证会等方式听取公众意见，切实做到问计于民、亮政于民、民主决策。要加强咨询机构和政府的互动，构建和实施政策专家与政府官员的交流机制，制定专门政策，鼓励高级研究人员或退休公务员创办公共政策咨询机构，允许咨询机构聘用

moldflow 中文教程

三维注塑成形模拟系统的研究和应用一、发展概况和应用背景塑料工业近20年来发展十分迅速，早在7年前塑料的年产量按体积计算已经超过钢铁和有色金属年产量的总和，塑料制品在汽车、机电、仪表、航天航空等国家支柱产业及与人民日常生活相关的各个领域中得到了广泛的应用。塑料制品成形的方法虽然很多，但最主要的方法是注塑成形，世界塑料成形模具产量中约半数以上是注塑模具。随着塑料制品复杂程度和精度要求的提高以及生产周期的缩短，主要依靠经验的传统模具设计方法已不能适应市场的要求，在大型复杂和小型精密注射模具方面我国还需要从国外进口模具。二、关键技术和实用功能 1．用三维实体模型取代中心层模型传统的注塑成形仿真软件基于制品的中心层模型。用户首先要将薄壁塑料制品抽象成近似的平面和曲面，这些面被称为中心层。在这些中心层上生成二维平面三角网格，利用这些二维平面三角网格进行有限元计算，并将最终的分析结果在中面上显示。而注塑产品模型多采用三维实体模型，由于两者模型的不一致，二次建模不可避免。但由于注塑产品的形状复杂多样、千变万化，从三维实体中抽象出中心层面是一件十分困难的工作，提取过程非常繁琐费时，因此设计人员对仿真软件有畏难情绪，这已成为注塑成形仿真软件推广应用的瓶颈。 HSCAE 3D主要是接受三维实体/表面模型的STL文件格式。现在主流的CAD/CAM系统，如UG、Pro/ENGINEER、CATIA和SolidWorks等，均可输出质量较高的STL格式文件。这就是说，用户可借助任何商品化的CAD/CAE 系统生成所需制品的三维几何模型的STL格式文件，HSCAE 3D可以自动将该STL文件转化为有限元网格模型，通过表面配对和引入新的边界条件保证对应表面的协调流动，实现基于三维实体模型的分析，并显示三维分析结果，免去了中心层模拟技术中先抽象出中心层，再生成网格这一复杂步骤，突破了仿真系统推广应用的瓶颈，大大减轻了用户建模的负担，降低了对用户的技术要求，对用户的培训时间也由过去的数周缩短为几小时。图1为基于中心层模型和基于三维实体/表面模型流动分析模拟情况对比图。图1（a）中模型分别表示为产品模型→中心层→有限元网格→流动显示。图1（b）中模型分别表示为产品模型→有限元网格→流动显示。图1 基于中心层模型和基于三维实体/表面模型流动分析模拟情况对比 2．有限元、有限差分、控制体积方法的综合运用注塑制品都是薄壁制品，制品厚度方向的尺寸远小于其他两个方向的尺寸，温度等物理量在厚度方向的变化又非常大，若采用单纯的有限元或有限差分方法势必造成分析时间过长，无法满足模具设计与制造的实际需要。我们在流动平面采用有限元法，厚度方向采用有限差分法，分别建立与流动平面和厚度方向尺寸相适应的网格并进行耦合求解，在保证计算精度的前提下使得计算速度满足工程的需要，并采用控制体积法解决了成形中的移动边界问题。对于内外对应表面存在差异的制品，可划分为两部分体积，并各自形成控制方程，通过在交接处进行插值对比保证这两部分的协调。 3．数值计算与人工智能技术的结合优选注塑成形工艺参数一直是广大模具设计人员关注的问题，传统的CAE软件虽然可以在计算机上仿真出指定工艺条件下的注塑成形情况，但无法自动对工艺参数进行优化。CAE软件使用人员必须设置不同的工艺条件进行多次CAE分析，并结合实际经验在各方案之间进行比较，才能得出较满意的工艺方案。同时，在对零件进行CAE分析后，系统会产生有关该方案的大量信息(制品、工艺条件、分析结果等)，其中分析

世界六大海洋科研中心创新资源研究报告(DOC 88页)

世界六大海洋科研中心创新资源研究报告美国伍兹霍尔海洋研究所、美国斯克里普斯海洋学研究所、法国海洋开发研究院、俄罗斯P.P.希尔绍夫海洋研究所、英国国家海洋中心、日本海洋科学技术中心是世界公认的六大海洋科研中心，在研发重点、资源配置、人才集聚、经费投入、项目管理、知识产权、合作交流、成果转化、机构设置和运营管理等方面的先进经验和做法，非常值得青岛海洋科学与技术国家实验室学习和借鉴。其中的优秀科学家、研发团队也将是青岛海洋科学与技术国家实验室人才引进、合作与交流的重点。为此，青岛市科技局组织力量对世界六大海洋科研中心开展了专题研究。主要针对每个机构的基本情况、经费预算、设施配置、人员教育、机构设置、研究方向等进行了分析，基于科学引文扩展数据库（SCIE）和汤姆森路透德温特世界专利数据库（DWPI），利用文献计量方法和社会网络关系可视化方法，挖掘出了六大机构的主要科学家及研发团队，并对他们的研发方向、成果产出、影响指数和合作关系进行了分析，以供相关部门参考。

一、伍兹霍尔海洋研究所（一）简介 1．基本情况美国伍兹霍尔海洋研究所（Woods Hole Oceanographic Institution），简称WHOI，是美国大西洋海岸的综合性海洋科学研究机构，是世界上最大、私立、非盈利的海洋工程教育研究机构，位于美国马萨诸塞州伍兹霍尔。其前身是1888年在伍兹霍尔建立的海洋生物研究所。1927年，美国科学院海洋学委员会开始筹建海洋研究所，根据美国科学院的建议，于1930年成立WHOI。WHOI为非盈利机构，致力于海洋科学与工程研究以及海洋学科的高等教育。 2．经费预算 WHOI的全年经费预算约为两亿美元，其中来源分布如下：大部分经费来源于政府资金，包括美国国家科学基金会、国家海洋与大气总署、其它美国及外国政府部门等；经费也来源于私人资金，包括WHOI基金会、私人捐献、其它基金会等；同时也有部分工业界资金，包括赞助研究和知识产权收入等。 3．设施发展 WHOI管理、操作三艘全国共用的远洋考察船：Knorr号、Atlantis号、Oceanus号。其中Knorr号（船长85米）和Atlantis号（船长83.5米）为全球级远洋大船，归属于美国海军。而Oceanus号（船长54米）为中级远洋船，归属于美国

NPI新产品设备导入控制流程经过

NPI新产品导入控制流程 1 目的 1.1 建立NPI新产品在设计阶段至量产阶段，试产过程的标准流程。 1.2 明确新产品导入过程中，各单位的工作职责。 1.3 确保产品在量产过程顺畅，品质得到保证。2 范围 2.1 本程序（新产品导入作业程序，以下简称NPI process)适用于公司所有产品试产的管理控制。 2.2 本程序规范适用于，新产品在设计阶段至量产阶段试产的标准流程。通过标准流程的建立，能确保量产后品质的保证。一般NPI需有二个阶段。 2.2.1 MVT 阶段(工程验证阶段：Manufacturing Verification Test Phase) 2.2.2 PVT 阶段(小批量验证阶段：Pilot-run Validation Test Phase) 2.3 NPI 可以依实际产品开发要求适当调整，并非所有新产品导入都必需执行NPI process的试产流程。 2.4 标准的参考建议： 2.4.1 对于全新ODM产品，应需实行NPI process 的作业流程。 2.4.2 对于已有产品而衍生的产品，可调整NPI所需的试产

流程并确实执行。NPI新产品导入3权责 3.1 （产品中心）PM 3.1.1 负责提供需要试产产品的样机和整套的开发文件。 3.1.2 负责主导试产阶段前所有工作，及试产工作交接。3.2 (文控中心）DCC 负责开发文件的发放，登记，回收和管制工作，保证文件的准确性和有效性。 3.3 （工程）ENG 3.3.1 负责可制造性评估，工艺文件制作，确认生产layout，确定试产方案。 3.3.2 主导PFMEA制定，及改善跟进。 3.3.3 负责测试治具制作，生产设备调试。 3.3.4 负责Test程式调试及Test设备架设，测试文件，数据提供。 3.3.5 试产成本统计与分析 3.4 （品管）QA 3.4.1 试产所需的物料品质状况的检验。 3.4.2 检验试产过程中的产品质量控制状况。 3.4.3 试产产品的验证、出货检验控制和中试认证安排。1.1.1 召开并执行试产总结会议。 3.5（生产）MA 1.1.2 产品生产，维修不良品，生产人员管控。

中美机构投资者差异比较研究

中美机构投资者差异比较研究公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

中美机构投资者差异比较研究李宪郑州大学摘要：近几年来，我国的机构投资者在规模、数量和质量方面有着巨大的提高，渐渐成为了我国资本市场的主力军，他的一举一动动深深影响着我国资本市场和金融体系的稳定。现如今，我国的资本市场还处在发展的初级阶段，正是新型加转轨的过渡期，无论是在投资者结构、资金规模、技术创新，还是投资理念上与欧美等众多成熟的资本市场还存在着一定的差距。并且我国的机构投资者发展历史较短，经验与技术有所欠缺，对我国资本市场的作用还不够明显。因此，分析外国机构走资者的优势，总结我国机构投资者的不足有着重要的理论意义与现实意义。本文重点对我国与美国机构投资者的投资者结构、投资理念以及稳定市场之间的差异进行分析，并进一步探讨中美机构投资者存在这些差异的原因，在此基础上对这些差异的趋势进行了展望，认为未来我国机构投资者将会走上美国机构投资者发展的轨道。关键词：资本市场机构投资者差异一、中美机构投资者差异比较研究在美国，最主要的机构投资者有养老基金，共同基金，保险基金等等。而这些机构投资者正是对资本市场起稳定作用的关键力量，他们往往通过技术分析和对市场的敏锐把握长期持有目标公司的股票，大大减少了投资泡沫的产生机会，对稳定美国资本市场发挥了重大作用。而美国个人投资者所占比例相对较小，与上述的众多机构投资者相比对证券市场的影响不大。美国拥有世界上最大的资本市场，而机构投资者已经发展成为这一市场的主导力量。我国的机构投资者主要是证券公司、保险公司，社会保障基金、QFII、券商等，他们采用组合投资的策略，将风险和收益控制在可控范围内，在有限的风险下达到收益最大化，主要依靠股票在二级市场上的价格上涨谋取利润。另外，散户在我国股票的购买者中所占比例相对较大，并且多以断线操作为主，很容易影响证券市场的发展。我国资本市场规模较小，机构投资者在市场中所占份额不大。20世纪的美国，基本分析学派发展出了两种投资理念：即内在价值型投资策略和成长型投资策略。价值型投资者会通过对股票基本面的分析，把市场价值被低估的股票作为目标进行购买，等待股票价值回归正常卖出谋取价格差。而成长型的投资者通常更注重公司

美国排名前五心理学机构成员初步分析

美国排名前五心理学机构成员初步分析1、前言为了提高组织的效率和社会地位，每个行业和领域都十分重视对组织的人员结构的研究。目前科学界公认，科学的心理学起始于冯特的心理学实验室。我国的心理学则主要源于近代西方心理学，从1900年在北京大学首开心理学课程，至今已有100多年，从1921年成立全国性的心理学会也已经有81年了。现在社会上对心理学的需求很高，但是由于多方面的原因，我国的心理学仍然处于不够发达的状态，其中组织结构是一个应该引起重视的因素。对美国最知名和最有影响的心理学研究和教学机构的人员结构的分析，必将有利于我们思考和构建我国的心理学研究和教学机构。为了这一目的，本文作者于2001年夏季通过网络检索、索取材料等途径，对美国心理学系所的排名的情况进行了一次比较系统的调查。在调查的过程中得到了彭凯平（加州大学伯克利校区）、王恩列（普度大学）、王朋（依利诺大学）、庄建成（明尼苏达大学）、宋照礼（明尼苏达大学）、Pat Gurin（密西根大学）等人的帮助。现将分析的结果报告如下： 2、分析说明【分析范围】：美国排名前五位的心理学研究机构【分析对象】：心理学研究机构的人员组成和专业分布 3、美国心理机构的排名美国合众国新闻(U.S.NEWS)每年对全美高校的学科进行一次上一年的排名统计调查，并在年初公布。数据来源于两个方面：一是各研究生授予单位(GRADUATE PROGRAMS)

负责人和该领域内科学家的评价；二是各种统计指标，如教授的水平、研究情况、学生在入学时和毕业时的水平等。2000年秋季对1,000个研究生授予单位和12,000个学术单位进行了调查。其中对心理学调查的结果，榜上有名者（获得总分达50/100）共有176个单位。其中排在前五名的美国的心理学研究和教学机构分别是：斯坦福大学心理系、密西根大学心理系，明尼苏达大学儿童发展研究所、依利诺大学心理系和耶鲁大学心理系。《美国新闻》除了按整体实力对美国的所有心理学系所进行了评价和排序之外，还就某些专业进行了评价和排序。2000年按专业做的排序有四个特定的领域，它们是：认知心理学、发展心理学、实验心理学、工业与组织心理学。认知心理学专业排名前五位的是：斯坦福大学心理系、卡内基梅隆大学心理系、伊利诺大学心理系、密西根大学心理系、加州伯克利大学心理系；发展心理学专业排名前五名的是：明尼苏达大学儿童发展研究所、密西根大学心理系、斯坦福大学心理系、加州伯克利大学心理系、佛吉利亚大学心理系；实验心理学专业排名前五名的是：斯坦福大学心理系、密西根大学心理系、加州伯克利大学心理系、伊利诺大学心理系、加州洛山矶大学心理系和耶鲁大学心理系；工业与组织管理心理学专业排名前五名的是：密西根州立大学心理系、明尼苏达大学心理系、宾州大学心理系、俄荷欧洲保龄格林大学心理系、马利兰大学心理系。 4、心理学的专业分布众所周知，源于心理学研究对象的特点使得心理学的研究领域非常宽泛，加之目前心理学研究方法的多样性使得心理学分成了众多的专业。但是，从整体上来看，还是有一定的规律可循的。为了有利于研究和教学工作的开展，多年来，在美国形成了在心理学系、按研究的特定专业分布若干个分部(DIVISIONS)的结构。全美国最好的心理系、所也是这样组织的。对这五个研究机构的人员机构进行初步的细分，将有利于我们从中得到一定的启示。按照本文作者从这五个心理学研究机构所获得的各个单位的自我介绍的材料、他们的专业，下面是全美2000年排名前五位的心理学系、所的专业分布： 1.斯坦福大学心理系：认知心理学、发展心理学、人格心理学、社会心理学 2.密西根大学心理系：生物心理学、临床心理学、认知和知觉心理学、发展心理学、组织心理学、人格心理学、社会心理学

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