蛋黄卵磷脂的提取

蛋黄卵磷脂

蛋黄卵磷脂 Danhuangluanlinzhi Egg Yolk Lecithin [93685-90-6] 本品系从鸡蛋黄提取精制而得的磷脂混合物。含氮（N）应为1.75%～1.95%，含磷（P）应为3.5%～4.1%，含磷脂酰胆碱（PC）应大于72.0%，含磷脂酰乙醇胺（PE）应不得过10.0%。 【来源与制法】本品系以蛋黄粉为原料，经丙酮处理、脱油、脱水，再用无水乙醇提取精制而得。 【性状】本品为乳白色或淡黄色的粉末或蜡状固体，具有轻微的特臭，触摸时有轻微滑腻感。 本品在乙醇、乙醚、氯仿或石油醚（沸程40～60 C）中溶解，在丙酮和水中几乎不溶。 皂化值应为195～212（附录Ⅶ H）。 碘值应为65～73（附录Ⅶ H）。 过氧化值取本品2.0g，精密称定，置250ml碘瓶中，依法进行检测（附录Ⅶ H），应不得过3.0。 【鉴别】（1）取本品0.1g，置坩埚中，加碳酸钠－碳酸钾（2：1）3g，混匀，微火加热，产生的气体能使润湿的红色石蕊试纸变蓝。 （2）取鉴别（1）项下遗留的残渣约100mg，缓缓灼烧至炭化物全部消失，冷却，加水30ml，微热使残渣溶解，滤过，滤液至试管中，滴加硫酸至无气泡产生，再加硫酸4滴，加钼酸钾少许，加热，应呈黄绿色。 【检查】游离脂肪酸对照品溶液的制备称取棕榈酸0.512g，至50ml量瓶中，用正庚烷溶解并稀释至刻度，摇匀，精密量取2ml，至50ml量瓶中，用正庚烷稀释至刻度，摇匀，即得。 供试品溶液的制备取本品约1g，精密称定，至25ml量瓶中，用异丙醇溶解并稀释至刻度，摇匀，即得。 测定法精密量取供试品溶液和对照品溶液各1ml，分别置20ml具塞试管中，

步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.wendangku.net/doc/dd11158734.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。 关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较 中图分类号：TP391.4 1.引言 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。 步态识别部分 图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

文本特征提取方法

https://www.wendangku.net/doc/dd11158734.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

卵磷脂的提取

生命科学与技术系 生化技术综合实验报告 设计（论文）题目鸡蛋中卵磷脂的提取与鉴定 姓名 学号 所属系 专业年级 电子邮箱 指导教师 电子邮箱 年月 摘要 卵磷脂是甘油、胆碱、磷酸、饱和及不饱和脂肪酸组成的一种磷脂类物质，

它是构成细胞膜、核膜、质体膜等生物膜的本成份、研究发现卵磷脂具延缓衰老、促进神经传导、提高大脑活动、增强记忆力，促进脂肪代谢、防止出现脂肪肝、降低血清胆固醇等方面的作用。被英国科学家喻为“健脑的黄金、养心的极品”。在西方国家卵磷脂被誉为与蛋白质、维生素并列的“第三营养素”。卵磷脂在动植物体内分布广泛．其中以蛋黄中含量最为丰富。 卵磷脂按照其纯度的高低，一般分为PC50、PC 60 、PC 70、PC80、PC 90、PC95等产品形式。最高可以提纯到98%，因为其纯度越高，氧化性能越强，故提纯到98%的卵磷脂需要做氢化处理。然后保存。未经过氢化处理的卵磷脂，一般要求在充氮的密封容器中。 纯净的卵磷脂常温下为一种无色无味的白色固体，由于制取或精制方法、储存条件不同而呈现淡黄色至棕色。 利用95％乙醇在蛋黄溶液里进行浸提取，再加入乙醚过滤，加入一定量的丙酮在旋转干燥仪器中把乙醇蒸发出来，取溶胶性的物质，加入丙酮冲洗除杂，冲洗多次取得粗品，让后再加入无水乙醇溶解，加入金属沉淀剂进行精提取，取出少量精品，在碱性条件下溶解，分别用钼酸铵，斐林试剂，滤纸，氢氧化钠，对卵磷脂进行定性检测 关键词：蛋黄卵磷脂；提取；纯化；鉴定。

卵磷脂的提取与鉴定 卵磷脂(lecithin) 是一种含磷的类脂类生理活性物质, 同时又是一种天然表面活性剂 [1～2], 化学名称为磷脂酰胆碱，它是构成细胞膜、核膜、质体膜等生物膜的基本成份，空间结构的卵磷脂分子是由一个极性的“头部”(甘油和胆碱磷酸脂部分) 和两条非极性的“尾巴”(两个依附于甘油主框架上的脂肪酸) 组成, 它是典型的两性电解质 [3]主要集中在大脑、神经系统、免疫系统及心、肝、肾、生殖腺等重要器官内) ,是人体必需的胆碱和必需脂肪酸的重要来源 [4] 纯净的卵磷脂常温下为一种无色无味的白色固体，由于制取或精制方法、储存条件不同而呈现淡黄色至棕色。 目前, 我国已经有10余家企业生产大豆卵磷脂, 而且均是小规模的生 产装置, 还未形成工业化生产规模, 技术水平也落后于世界先进水平[5], 生产蛋黄卵磷脂的厂家则更少。国内的卵磷脂产量远远不能满足市场需要, 因此大部分卵磷脂特别是高纯度卵磷脂仍然依靠进口。动物性原料中蛋黄 含卵磷脂最多, 达干物质总重的8%～10%。 一．实验目的意义： 1.1掌握卵磷脂的提取方法及其鉴定方法，对卵磷脂进行定性 检测，了解卵磷脂的性质， 1.2掌握离心干燥技术，熟练应用提纯技术 1.3 掌握抽滤等的基本操作 二．实验原理 1.1卵磷脂在脑、神经组织、肝、肾上腺和红细胞中含量较多。卵磷脂易溶于乙醇、乙醚等脂溶剂，可利用此溶剂提取。由于卵磷脂不溶于丙酮，可以用丙酮多次冲洗除去一部分杂质，金属离子复合沉淀法进行精提纯，新提取的卵磷脂为白色蜡状物，新提取的卵磷脂为白色，当与空气接触后，其所含不饱和脂肪酸会被氧化而使卵磷脂呈黄褐色。卵磷脂被碱水解后可分解为脂肪酸盐、甘油、胆碱和磷酸盐。

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

步态识别论文

课程论文 步态识别 学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦 目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4)

二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正

一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９ 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２ １（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８） Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ 摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％． 关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ 腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ） ２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ １引言 近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的． 在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释， 特征提取特征评价 懂歪母 Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ 帽霭瓣｜｜描述程度ｌ １絮嚣卜 ｌＪｓ、，Ｍ识 －－｜别性能 图１ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形 收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

蛋黄卵磷脂的提取

蛋黄卵磷脂的提取 [实验目的] 1.了解从动物中提取有效物质的一般原理和方法。 2.更好的理解和利用相似相容原理。 3.熟悉从蛋黄中提取卵磷脂的操作。 4.掌握薄层液相色谱的原理及操作方法。 [仪器与试剂] 烧杯、量筒、三口瓶（100mL）、圆底烧瓶（100mL）、烧杯、分液漏斗、旋转蒸发仪、水浴锅、分液漏斗。 氯仿、无水乙醇、乙醚、三乙胺、氯化钠溶液（10%）、无水MgSO4、丙酮、GF254硅胶板。 [实验原理] 实验采用混合溶液萃取法。薄层色谱法又称薄板色谱法。薄板色谱法按其固定相性质和分离机理可分为：吸附薄层法，分配薄层法，离子交换薄层法及尺寸排阻薄层法等。薄层色谱法基本原理实质是吸附、解吸附、再吸附、再解吸附的连续过程。 [实验步骤] 1.蛋黄卵磷脂的提取 取新鲜的熟鸡蛋一个，完整的取出蛋黄，置于装有搅拌器、回流冷凝管和温度计的100mL三口瓶中，加入20mL混合溶剂（氯仿：乙醇=1：3），控制反应温度为35—40℃，搅拌30min。抽滤，滤饼在同样条件下再提取一次。滤液转入分液漏斗中，以5mL氯仿清洗抽滤瓶后一并加入分液漏斗中，加入40mL 10%氯化钠溶液。分出氯仿层，用无水MgSO4干燥。干燥后的氯仿层减压蒸馏近干，加入10mL丙酮，搅拌，冰水冷却后分离沉淀物。用可能少的乙醚溶解沉淀物，转入烧杯，用1mL乙醚清洗烧瓶后也转入烧杯。在搅拌下缓慢加入10mL丙酮，冰水冷却后除去溶剂，将产品置于真空干燥箱中干燥，得到白色或浅黄色蜡状卵磷脂产品，计算产率。 2.薄层色谱法（TLC）定性检测 点样：取管口平整的毛细管吸取配置好的2%的卵磷脂氯仿溶液，点在薄层板上，点的直径一般为2-3cm，样品点在离薄层一端为1cm左右的起始线上，离板边约有1cm的距离。 展开：点样完毕，待溶剂挥干后，用氯仿、乙醇、三乙胺与水（体积比=1:1:1:0.3）的混合溶剂中进行展开，其方法是将薄层板斜放在盛有展开剂的层析槽内，薄板与展开剂液面成15°左右的夹角，点有样品的一端浸入溶剂中，深达0.5cm左右、切勿使溶剂浸没原点，盖好层析槽盖，当溶剂前沿达板的另一端1cm左右时，即可去除薄层板，标出溶剂前沿位置。 显色：取出薄层板，立即喷洒重铬酸钾显色剂（0.6%的重铬酸钾的55%的硫酸），120℃烘干10min使其显色，观察到红色斑点，计算R f值。 [要点与注意事项] 1.卵磷脂提取是应注意提取温度，卵磷脂中常含有不饱和脂肪酸，易氧化，使颜色变深，故需严格控制提取温度在45℃以下。 2.使用丙酮、乙醚，室内应严禁避免明火，并有良好的通风条件。 3.薄层色谱法定性检测时要注意展开剂的极性，要小心仔细配置。 [思考题] 1.单一溶剂在蛋黄卵磷脂提取中的缺陷是什么？ 答：如果只用极性溶剂如甲醇、乙醇对脂质溶解能力差；单一的非极性溶液乙烷乙醚、氯仿

粉末直接压片法

粉末直接压片法 “药片者，即以一种或数种药物或与辅药和后制成之固体片状物。”作为大家日常生活中最常接触到的药物剂型之一，片剂出现的年代相当久远——如古罗马时期的英格兰地区，在制作一种治疗视力模糊的药物时，会将药物成分与树胶或其它粘性物质混合在一起，硬化并印制成片状，易于在应用时溶解。 虽然以现代人的眼光看，古老片剂的原料及工艺都相当令人忧心，但从中体现的基本的压片方法却一直影响着后世。如今，为了适应现行药品生产质量管理规范（GMP）及现代医疗对片剂质量的要求，即使片剂已在临床应用上处于主导地位，但在处方开发中，仍需要对其不断地进行工艺创新，如何研制出畅销片剂也成为了众多制药企业共同的战略目标。 目前的制片工艺主要可分为4小类，分别为『湿法制粒压片法』、『干法制粒压片法』、『粉末直接压片法』及『半干式颗粒压片法』。其中，粉末直接压片法具备操作简单、生产周期短、生产成本低、工艺适应性强等特点，被认为是目前最值得推广的一种片剂制备工艺。 一、粉末直接压片法简介 粉末直接压片法是指不经过制粒过程直接把药物和辅料的混合物进行压片的方法。粉末直接压片法避开了制粒过程，因而具有省时节能、工艺简便、工序少、适用于湿热不稳定药物等突出优点。目前，各国的直接压片品种不断上升，有些国家高达60%以上。 但需要注意的是，由于大多数药物的理化性能无法满足粉末直接压片的要求，因此需要选用性能优越的新型辅料来改善药物的流动性和可压性。1963年喷雾干燥乳糖以及微晶纤维素的首次出现，从根本上改善了粉末的流动性能，突破了粉末直接压片工艺的主要技术瓶颈，对于制药工业具有里程碑式的意义。 二、粉末直接压片法的优势 1、提高片剂的崩解性能 片剂的崩解主要是依靠片剂中的崩解剂通过毛细管作用或膨胀作用来促使片剂崩解。采用粉末直接压片法制备片剂时，其崩解剂不会由于前期接触水分而降低崩解性能，从而保证了良好的崩解特性。 2、提高难溶性药物片剂的溶出性能 由于溶解度小的药物受其比表面积和药物成品表面性质的影响较大。采用粉末直接压片工艺，选用亲水性好的辅料（例如乳糖）作为填充剂，在保证片剂迅速崩解的

蛋黄卵磷脂基本性质与检测

蛋黄卵磷脂 蛋黄卵磷脂中的主成分是磷脂酰胆碱（PC），因此其生理作用也以PC的功能为主。据大多数报告，PC能抑制血清甘油三酯和总胆固醇，而提高高密度脂蛋白。 生理功能 1.调节血脂。由于蛋黄卵磷脂中的主成分是磷脂酰胆碱（PC），因此其生理作用也以PC的功能为主。据大多数报告，PC能抑制血清甘油三酯和总胆固醇，而提高高密度脂蛋白。能缓解血液凝集而澄清血脂等作用。并能将动脉细胞膜中的饱和脂肪酸代之以不饱和脂肪酸，以避免动脉血管膜的硬化并修复损伤的细胞膜。从而预防动脉硬化、心肌梗塞和脑溢血等。 2.改善记忆。PC中的胆碱能提高血液和脑中胆碱含量，胆碱是神经传递物质乙酰胆碱的前体，可因之而提高记忆和学习能力。据美国FDA的报告称，PC对迟发性运动功能异常、早老性痴呆症、弗里德赖希氏运动失调症、左旋多巴运动障碍等神经性疾病均有一定效果。为此应使血中能长时间保持高浓度的PC，而蛋黄卵磷脂中高含量的PC可满足这一要求。 3.改善肝炎、脂肪肝等肝脏脂质代谢障碍。PC中的胆碱是使肝脏保持正常功能的必要营养素。如缺乏胆碱1~2周，肝功能就会出现异常，补充PC后即可恢复正常，并能改善醇性肝障碍。这是因为PC能促进脂蛋白的合成和再生，从而保护肝线粒体、微粒体和溶酶体的膜免受损伤，改善膜的渗透性等作用，以保证肝脏中糖代谢、蛋白质代谢和异废物的排泄等功能。 4.提高耐缺氧能力。作为人体细胞生物膜的主要成分之一的磷脂，是生物膜发挥其功能的基本保证。在肺泡腔内存在着由磷脂和蛋白质复合而成的肺表面活性剂，其中PC占70%，是保证肺换气功能的生理活性物质，缺乏后会使肺泡崩坏，丧失膨胀和收缩功能，而充足的PC是改善肺功能、提高耐缺氧能力的有效物质。 5.蛋黄卵磷脂中含有一定量的花生四烯酸（AA），这是其他磷脂所没有的，因而也具有了AA的各种功能。 基本信息 【中文名称】蛋黄卵磷脂 【英文名称】Danhuangluanlinzhi 【英文别名】Egg Yolk Lecithin 【来源】：碘值应为65～73（附录ⅦH）。 过氧化值取本品2.0g，精密称定，置250ml碘瓶中，依法进行检测（附录ⅦH），应不得过3.0。 【鉴别】（1）取本品0.1g，置坩埚中，加碳酸钠－碳酸钾（2：1）3g，混匀，微火加热，产生的气体能使润湿的红色石蕊试纸变蓝。 （2）取鉴别

卵磷脂的提取

卵磷脂的提取 一、实验原理 卵磷脂为两性分子，既具有脂溶性，又具有亲水性，其等电点为6.7。纯净的卵磷脂为淡黄色，液态，有清淡柔和的风味和香味。卵磷脂溶于乙醇、甲醇、氯仿等有机溶剂中，也能溶于水中成为胶体状态，但不溶于丙酮，且不同的磷脂在有机溶剂中的溶解度不同，故可用这些有机溶剂来提取分离卵磷脂。 卵磷脂的提取方法有有机溶剂法;无机盐复合沉淀法；乙酸乙酯纯化法；超临界Co2萃取法；色谱法和酶法等。 有机溶剂法：根据蛋黄中各组分在溶剂中的溶解度不同而进行分离的，该方法提取卵磷脂具有分离效率高，生产周期短，易实现自动化等优点，但所得卵磷脂纯度不高。 本实验采取有机溶剂法对卵磷脂进行粗提取，再进一步纯化。 二、试验材料的依据 三、操作步骤 1、原蛋液处理 原料蛋去壳，蛋内容物搅拌、过滤，取培养皿称量原蛋液2g于50~55℃的真空干燥器中烘干，磨成粉末。 2、原料粉浸泡 用乙醇和甲醇1：1的混合液浸泡，混合液的用量为原料粉的2倍，浸泡时醇液以高出粉面30~35cm为原则： 先将混合醇液倒入烧杯中，然后边搅拌边加入原料粉，持续搅拌到醇浸液为金黄色，用倾泻法（即将沉淀上澄清液沿玻棒小心倾入漏斗,尽可能使沉淀留在杯中。少量是为防止洗涤后溶液太多,多次是为是清洗的更干净）吸取金黄色醇浸液，沉淀物倒入细纱布中，压出余下的浸泡液，移至前浸液中。 3、蒸馏浓缩 甲醇的沸点为66.78℃，乙醇的沸点为78.4℃，故将醇浸液加热至78~80℃时醇变成气体，由分馏柱进入冷凝管;再变成液体而积存于接受瓶中。当蒸馏出2/3的醇液时，便可升高蒸馏温度达80~85℃，继续蒸馏至烧瓶中残液已呈浊厚油状物，而冷凝管中已不再滴下回收醇液时，即可停止蒸馏，准备进行沉淀净化。 沉淀净化是用丙酮进行。方法是将平底（或圆底）大烧杯中残余的油状物倒出，加入油状物2倍量的丙酮，以便净化沉淀。加丙酮时应用玻璃棒搅拌，静置，待其沉淀分层。 将上层浑浊的丙酮洗液倾出，加入同量的丙酮搅拌洗净，放入已干燥、称重且标记了的离心管中，4000r/min离心10min，这样重复两三次。 4、干燥 取离心管中的沉淀物进行真空干燥，箱内温度应保持在25~30℃。干燥时间的长短取决于卵磷脂的干湿程度，既得粗卵磷脂。 5、纯化

实验五、蛋黄中卵磷脂的提取、纯化与鉴定

实验五：蛋黄中卵磷脂的提取、纯化与鉴定 一、实验目的 ?掌握从鲜鸡蛋中提取卵磷脂的方法与原理。 ?卵磷脂鉴定的方法与原理。 ?加深了解磷脂类物质的结构和性质。 二、实验内容 磷脂是一类含有磷酸的脂类，机体中主要含有两大类磷脂，由甘油构成的磷脂称为甘油磷脂（phosphoglyceride）；由神经鞘氨醇构成的磷脂，称为鞘磷脂（sphingolipid）。其结构具有由磷酸相连的取代基团（含氨碱或醇类）构成的亲水头（hydrophilic head）和由脂肪酸链构成的疏水尾（hydrophobic tail）。在生物膜中磷脂的亲水头位于膜表面，而疏水尾位于膜内侧。磷脂是重要的两亲物质，它们是生物膜的重要组分、乳化剂和表面活性剂。 磷脂依照氨基醇的不同可分：（1）磷脂酰胆碱（卵磷脂）（PC），分布：植物主要有大豆等，动物主要有脑、精液、肾上腺、红细胞，蛋卵黄（8-10%）。其主要作用是控制肝脂代谢，防止脂肪肝的形成；（2）、磷脂酰乙醇胺（脑磷脂）（PE），参与血液凝结；（3）、磷脂酰丝氨酸（PS）；（4）、磷脂酰肌醇（PI）；（5）、磷脂酰甘油（PG）；（6）、二磷脂酰甘油（心磷脂）。 蛋黄磷脂属动物胚胎磷脂，含有大量的胆固醇和甘油三酯及许多人体不可缺少的营养物质和微量元素。卵磷脂是生命的基础物质，人类生命自始至终都离不开它的滋养和保护。卵磷脂存在于每个细胞之中，更多的是集中在脑及神经系统、血液循环系统、免疫系统以及肝、心、肾等重要器官。卵磷脂也被誉为与蛋白质、维生素并列的“第三营养素”。蛋黄卵磷脂可将胆固醇乳化为极细的颗粒，这种微细的乳化胆固醇颗粒可透过血管壁被组织利用，而不会使血浆中的胆固醇增加。 三、实验原理、方法和手段 原理一：卵磷脂是生物体组织细胞的重要成分，主要存在于大豆等植物组织以及动物的肝、脑、脾、心、卵等组织中，尤其在蛋黄中含量较多(10%左右)。卵磷脂和脑磷脂均溶于乙醚而不溶于丙酮，利用此性质可将其与中性脂肪分离开；卵磷脂能溶于乙醇而脑磷脂不溶，利用此性质又可将卵磷脂和脑磷脂分离。 原理二：卵磷脂为白色，当与空气接触后，其所含不饱和脂肪酸会被氧化而使卵磷脂呈黄褐色。卵磷脂被碱水解后可分解为脂肪酸盐、甘油、胆碱和磷酸盐。甘油与硫酸氢钾共热，可生成具有特殊臭味的丙烯醛；磷酸盐在酸性条件下与钼酸铵作用，生成黄色的磷钼酸沉淀；胆碱在碱的进一步作用下生成无色且具有氨和鱼腥气味的三甲胺。这样通过对分解产物的检验可以对卵磷脂进行鉴定。 四、实验组织运行要求

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩

蛋黄卵磷脂

蛋黄卵磷脂 N）应为蛋黄卵磷脂本品系从鸡蛋黄提取精制而得的磷脂混合物。含氮（ 1.75% ? 1.95%,含磷（P）应为3.5%?4.1%,含磷脂酰胆碱（PC）应大于7 2.0%, 含磷脂酰乙醇胺（PE应不得过10.0%。本品系以蛋黄粉为原料，经丙酮处理、脱油、脱水,再用无水乙醇提取精制而得。本品为乳白色或淡黄色的粉末或蜡状固体,具有轻微的特臭,触摸时有轻微滑腻感。本品在乙醇、乙醚、氯仿或石油醚（沸程40?60（C）中溶解，在丙酮和水中几乎不溶。皂化值应为195 —212 （附录TO H）。 中文名称】蛋黄卵磷脂英文名称】Danhuangluanlinzhi 英文别名】Egg Yolk Lecithin CAS】[93685-90-6] 卵磷脂是人体细胞的重要营养源,是构成神经组织的重要成分,属于高级神经营养素。卵磷脂在人体中占体重的1％左右,但在大脑中却占到脑重量的30％；而在脑细胞中占到 70-80％。 卵磷脂集中存在于脑、神经系统、血液循环系统、免疫系统及心、肝、肺、肾等重要器官，使人体细胞膜的基本组成部分。细胞膜是细胞的卫士，它决定了细胞之间能量和信息的传递。 因此与蛋白质、维生素并列为“第三营养素”。 人的一生各个阶段都不能缺乏卵磷脂：--青少年缺乏卵磷脂,大脑及智力发育迟缓；--成年人缺乏卵磷脂,大脑疲劳,反应迟钝、头昏头痛、记忆减退；孕妇缺乏卵磷脂,影响胎儿大脑的正常发育,甚至异常；--中老年人缺乏卵磷脂,易患老年痴呆、高血脂症、动脉粥样硬化。 显然，卵磷脂具有多项生理调节功能，能促进人体新陈代谢、提高智力、 增强免疫力、预防疾病、增进健康，尤其是卵磷脂中所含的磷脂酰胆碱是神经 “信号”的传递介质。神经系统缺乏这一重要“介质”，人体将大幅度降低思维和神经传导的敏捷性。正如美国唐诺.布朗博士所说：“没有哪一种营养素像卵磷脂一样能在那