检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘合娟西北大学

学位级别：硕士

近些年,基于偏微分方程的活动轮廓模型已成为图像分割的一种重要方法,但由于模型本身的缺陷限制了其在医学图像分割中的应用。本文首先介绍了活动轮廓模型的两种分类,并设计实验验证了其在医学图像分割中的优越性；然后深入研究了参数... 详细信息

近些年,基于偏微分方程的活动轮廓模型已成为图像分割的一种重要方法,但由于模型本身的缺陷限制了其在医学图像分割中的应用。本文首先介绍了活动轮廓模型的两种分类,并设计实验验证了其在医学图像分割中的优越性；然后深入研究了参数活动轮廓模型的经典代表传统Snake模型,以及基于传统方法的两种改进模型：气球力(Balloon)模型和梯度矢量流(GVF)模型,通过设计不同的实验对比这三种方法在分割人体肺部CT图像上的性能,分析各方法的优点以及存在的不足,并对以下缺陷进行了改进：(1)针对Snake模型容易收敛到灰度值变化较大的伪边缘点的问题,本文通过一种引入灰度控制信息的改进模型,在传统模型中加入灰度控制力,使得演化曲线在梯度较大的伪边缘点处获得一个灰度约束力,阻止曲线运动到错误的边缘。对人体肺部器官的大量CT切片采用改进算法进行分割,实验结果表明,即使设置初始轮廓线偏离真实目标轮廓,或者真实轮廓线附近有较大的干扰,改进算法仍然能够准确地分割出人体肺部器官,克服了传统Snake模型对初始轮廓线的位置设置比较敏感的不足。(2)活动轮廓模型还有不足点是需要手动或半自动初始化轮廓,本文提出一种结合均值点云模型和活动轮廓模型的分割方法,首先采集多个已分割好的小动物器官组织训练样本,网格剖分得到样本集对应的点云数据,对各对应点作均值处理,得到训练样本的平均形状点云作为均值模型,然后计算特征点对应关系,将均值模型映射到待分割器官图集上,得到各层图像中器官的初始轮廓,最后利用Snake算法提取各层目标边缘。对小鼠肾脏器官的大量CT切片采用所提算法进行分割,实验结果表明,该方法可自动分割出每层切片上的小鼠肾脏器官,且分割准确性较高。

关键词：医学图像分割参数活动轮廓模型 Snake模型平均形状点云模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进的活动轮廓模型的肺结节分割方法研究

基于改进的活动轮廓模型的肺结节分割方法研究

引用

作者：徐楠南阳师范学院

学位级别：硕士

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一,严重危害着人类的身心健康。肺癌患者在早期通常没有明显的异常症状,发现症状的时候多已处于中、晚期。而目前很多治疗中、晚期肺癌的方法的疗效都不太理想。因此,在早期阶段将肺癌检测出来并采取有效的措... 详细信息

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一,严重危害着人类的身心健康。肺癌患者在早期通常没有明显的异常症状,发现症状的时候多已处于中、晚期。而目前很多治疗中、晚期肺癌的方法的疗效都不太理想。因此,在早期阶段将肺癌检测出来并采取有效的措施进行医治,可以有效提高肺癌患者的治愈率和存活率,减少患者身心所受的伤痛。通过对肺部CT图像进行分析可以观察到肺癌早期征象(肺结节),这种方法操作简便、成本低廉、对患者损害小,已经成为常用的检测肺癌的最有效的方法之一。肺结节的几何形态、倍增率和表面平滑度的变化是医师分析和判断肺癌的重要指标,结节分割的精度决定了这些指标的精确度,因此精确分割肺结节是识别和诊断肺癌的核心技术,是医师分析患者病情和设计治疗方案的重要依据。本文研究的重点是肺结节的分割,是肺结节计算机辅助诊断系统(CAD,computer-aided diagnosis)中最核心的环节,主要目标是将肺癌早期的征象肺结节准确分割出来,为后续的分析和诊断提供直观又可靠的依据,协助医生进行早期肺癌的筛查。本文提出了基于边缘的活动轮廓模型(EACM,Edge based Active Contour Model)和改进的区域活动轮廓模型(RCV,Renyi Chan-Vese)相结合的复合模型,实现对肺结节的精确分割。首先对可疑肺结节区域进行去噪和增强等预处理。在预处理后,利用基于边缘的活动轮廓模型(EACM)对灰度梯度信息敏感度强的特性,在肺实质区域进行粗分割获得疑似肺结节的矩形感兴趣区域(ROI,Region Of Interest),有效地克服了传统分割方法中需要人工设置ROI的缺点,并且得到的ROI比肺实质区域要小很多,边界逼近真实肺结节边缘,面积重叠率也控制在有效范围内,减少了精细分割的区域面积,缩短了后续的分割时间。接着利用基于局部熵的活动轮廓模型(RCV)实现对肺结节的精细分割,将前一阶段自动获取的ROI作为RCV模型的初始轮廓,避免了手动设置初始轮廓的烦恼,利用当前演化曲线内部区域和外部区域的灰度分布统计信息(局部熵)来自动调整能量模型中内部和外部能量项的权重参数,增加了算法的灵敏度和鲁棒性,使最终分割结果尽可能收敛到结节的真实边界,提高了分割的精确度。本文选取来自医院的临床数据和肺部影像数据库(LIDC,Lung Image Database Consortium)的270幅肺部CT图像作为实验数据库,利用基于面积的六个评价标准和基于距离的两个计量值来比较算法结果与医师手动圈画区域的差距,科学全面地评估算法的性能。同时也利用CV(Chan-Vese)模型、EACM模型、EACM-CV(Edge based Active Contour Model-Chan-Vese)模型在相同的数据库进行分割实验,并对这些方法的结果和本文方法的结果进行了比较。与这些方法相比,本文方法在分割中表现出了更好的精确度和鲁棒性,分割结果更接近于医生手工圈画的金标准,对后续的肺结节良恶性诊断和治疗方案设计具有重要的参考价值。

关键词：肺结节分割活动轮廓模型参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

活动轮廓模型在核磁共振图像分割中的应用

活动轮廓模型在核磁共振图像分割中的应用

引用

作者：罗嘉南京信息工程大学

学位级别：硕士

心血管疾病(Cardio Vascular Disease,CVD)是当前威胁人类身体健康的主要疾病之一。利用心脏影像检查技术,定性和定量的分析心脏的运动,对有效诊断CVD有重要帮助。在各种心脏影像检查技术中,带标记(Tag)线的核磁共振图像(Magnetic Reson... 详细信息

心血管疾病(Cardio Vascular Disease,CVD)是当前威胁人类身体健康的主要疾病之一。利用心脏影像检查技术,定性和定量的分析心脏的运动,对有效诊断CVD有重要帮助。在各种心脏影像检查技术中,带标记(Tag)线的核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)以其成像参数多、对人体无侵入影响等优点得到人们的关注。对心脏MRI的准确分割,能够为进一步的心脏运动分析提供大量信息,有助于研究心脏解剖结构,定量分析心脏病因病理,做出有效诊断。同时,对2维序列的心脏MRI分割,也是心脏三维运动重建的必须步骤。因此目前国内外大量的研究工作集中于心脏MRI的分割上。活动轮廓模型(Active Contour Model)基于变分方法和泛函极值理论,在各个领域的图像分割问题上都占有重要地位,目前,活动轮廓模型也是处理医学图像分割问题的主要工具。针对活动轮廓模型在心脏MRI分割、心脏运动重建问题上的更好应用。学者们进行了大量研究工作。常用的活动轮廓模型主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。参数活动轮廓模型由Kass等人提出,通过在图像感兴趣区域(Region of Interest,ROI)附近最小化样条曲线的能量函数,达到检测目标边界的目的。参数活动轮廓模型虽然在医学图像处理上得到了成功应用,但同时具有很多缺点,主要表现为局部性和拓扑不可改变性,针对这些缺点,一些学者对参数活动轮廓模型做出了一定的改进,本文简要介绍了这方面的工作。针对参数活动轮廓模型的缺点,学者们提出了水平集模型。水平集方法自然的做到了能够处理活动曲线演化过程中拓扑结构的变化。在心脏MRI图像处理中,传统的水平集方法仅仅使用了图像边缘梯度信息,受到图像弱边界,强结构噪音,以及心脏MRI标记线(Tag)的影响,得不到正确的结果。本文针对这一问题,将图像的全局灰度K均值聚类信息引入水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像。对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果。目前,活动轮廓模型大多需要进行人工初始化,即将初始曲线人工设定在ROI区域附近,特别是参数轮廓模型,初始曲线要求非常靠近于目标边界,且不能处于强噪音区域中。在心脏MRI分割应用中,人工初始化方法显然浪费了大量时间,而且分割结果也很大程度上受到人工初始化的影响。为此,针对心脏MRI左心室内壁的分割,给出一种多指标FCM算法,在该算法基础上自动定位左心室区域,构造

关键词：核磁共振图像图像分割参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型聚类方法 Mumford-Shah模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法

引用

东北大学学报（自然科学版） 2014年第6期35卷 790-794页

作者：吴春俐张宪林聂荣丁山东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不... 详细信息

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不断获得更加精细准确的目标轮廓,最后达到准确分割.针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验.结果表明:改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题,并且具有分割时间较少的优点,是一种高效准确的医学图像分割算法.

关键词：医学图像分割参数活动轮廓模型小波变换动态方向梯度向量流(DDGVF)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展

引用

现代计算机 2011年第1期17卷 43-45,56页

作者：王建华姜红第四军医大学护理士官系石家庄050081

图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型... 详细信息

图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。

关键词：图像分割参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于活动轮廓模型的图像分割方法研究综述

引用

信息技术与信息化 2023年第5期 91-94页

作者：孟新超齐银波郑州铁路职业技术学院河南郑州451460

面对层出不穷的图像分割方法,活动轮廓模型因其严谨的数学理论,已然发展成为图像分割的重要方法之一。基于此,对基于活动轮廓模型的图像分割方法进行了研究。首先,介绍了活动轮廓模型的构建思想及优缺点;其次,分析讨论经典的参数活动轮... 详细信息

面对层出不穷的图像分割方法,活动轮廓模型因其严谨的数学理论,已然发展成为图像分割的重要方法之一。基于此,对基于活动轮廓模型的图像分割方法进行了研究。首先,介绍了活动轮廓模型的构建思想及优缺点;其次,分析讨论经典的参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,并着重介绍了4种经典活动轮廓模型图像分割算法,并对其进行了性能比较;然后,对活动轮廓模型能量泛函求极值过程中需要用到的变分法和梯度下降法进行了理论分析;最后,总结全文并在此基础上展望活动轮廓模型的未来发展动态和改进方向。

关键词：图像分割活动轮廓模型参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PAC模型中能量系数与轮廓线的同步优化

引用

计算机工程 2011年第3期37卷 7-9,12页

作者：张灿龙唐艳平王强韦春荣广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004 上海交通大学航空航天学院上海200240 桂林电子科技大学材料科学与工程学院广西桂林541004

提出一种对参数活动轮廓模型中能量系数和轮廓线进行同步优化的方法,并初步探讨对能量系数学习问题。该方法借鉴免疫优化思想,以能量系数和轮廓线构成的四维向量为解,以控制点移动次数和目标分割误差为评价指标,通过免疫克隆选择算法和... 详细信息

提出一种对参数活动轮廓模型中能量系数和轮廓线进行同步优化的方法,并初步探讨对能量系数学习问题。该方法借鉴免疫优化思想,以能量系数和轮廓线构成的四维向量为解,以控制点移动次数和目标分割误差为评价指标,通过免疫克隆选择算法和贪婪算法的有机融合,实现能量系数和轮廓线的同步优化。仿真实验结果表明,该方法是有效的。

关键词：系数优化参数活动轮廓模型免疫克隆选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于变分方法的心脏核磁共振图像分割研究

基于变分方法的心脏核磁共振图像分割研究

引用

作者：张建伟南京理工大学

学位级别：博士

核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)以其非介入性、非损伤性、很少受目标物体运动的影响等特点，已被广泛运用于医学图像拍摄，并在临床医学上起着越来越重要的作用。MR图像分割在生物医学研究和临床应用中具有重要的意义... 详细信息

核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)以其非介入性、非损伤性、很少受目标物体运动的影响等特点，已被广泛运用于医学图像拍摄，并在临床医学上起着越来越重要的作用。MR图像分割在生物医学研究和临床应用中具有重要的意义。图像分割可用于研究解剖结构、组织定量化测定、病灶确定、病疾诊断等。精确的分割是后继分析的关键和重要基础。根据特定的医学图像分析任务的要求，分割的目的是将原始图像划分为一系列有意义的区域或提取图像中感兴趣的区域(Region of Interesting，ROI)。变分方法可以自然的将复杂的分割转化为泛函的极值问题。本文结合特定的图像分割目的，基于变分等原理对图像分割进行了系统的深入研究，并对其数值实现与快速实现进行了探讨。目前，活动轮廓模型已经成为医学图像分析的重要工具。传统的参数模型在分割图像时强烈地依赖于轮廓的初始位置，捕捉范围小，不仅因进入凹陷区域困难，常陷于能量局部极值，而且不支持拓扑改变；另外在外力很小时，轮廓会收缩到一点，而边界很弱时，轮廓又会渗透过边界；同时，模型参数的确定也没有理论的指导。而且，由于人体解剖结构的复杂性、软组织的不规则性，使得成像质量不太理想。本文将双T-Snake方法和遗传算法结合起来，在继承T-Snake模型的拓扑改变能力的同时，为遗传算法缩小有效搜索空间以弥补遗传算法的局限，避免了Snake模型的局部极小化，并保持了遗传算法的全局优化的特点。针对Snake模型较难处理拓扑结构改变的问题，水平集模型应运而生。近十年来，该方法的出现推动了非参数化的几何活动轮廓模型的研究。几何模型的显著特点就是可以方便地处理拓扑结构变化问题。但是，由于左心室存在弱边缘、与周围组织之间存在低对比区域，传统的水平集模型在定义速度时，往往仅使用了图像的边缘信息，这样必然导致在分割具有强噪声或具有弱边界的图像目标时，不能得到真实边界，常常因初始轮廓线超出区域边界时，而导致分割失败。针对上面提到的不足，本文提出一种双水平集方法来解决具有细长拓扑结构的图像分割和弱边界问题，该方法通过两条水平集之间的相互吸引来加速解的收敛。在双水平集的演化过程中，采用新的快速距离函数构造方法，以提高分割效率。并利用图像的区域信息及全局信息构造速度函数，使速度函数具有全局性，改善了分割效果，并使算法具有较好的数值稳定性。 Snake模型与水平集模型都有其特定的优点，本文提出一种改进的参数活动轮廓模型，它综合参数模型和几何模型的优点，利用图像的全局信息构造新的约束力，以最大程度地避免局部最优，并防止曲线从弱边界泄漏。然后利用参数模型和几何模型

关键词：图像分割变分方法参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型高斯混合模型非线性扩散滤波分割-增强耦合变分模型核磁共振图像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

核磁共振图像分割与运动分析若干技术研究

核磁共振图像分割与运动分析若干技术研究

引用

作者：段先华南京理工大学

学位级别：博士

医学图像处理的主要研究方向有图像分割、图像配准、结构分析、运动分析等，而其中医学图像分割的研究具有重要意义。由于医学图像具有复杂性和多样性，成像质量受到医学影像设备成像技术的影响，医学图像具有局部边缘模糊、存在噪声、... 详细信息

医学图像处理的主要研究方向有图像分割、图像配准、结构分析、运动分析等，而其中医学图像分割的研究具有重要意义。由于医学图像具有复杂性和多样性，成像质量受到医学影像设备成像技术的影响，医学图像具有局部边缘模糊、存在噪声、区域灰度不一致性等特点，使得医学图像分割更加困难。目前，人们在继续关注对医学图像进行自动分割的同时，对交互式分割方法的研究也成了医学图像分割的研究重点。本文对交互式live wrie、Intelligent Scissors模型、参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型进行了分析；对可形变模型在心脏核磁共振图像中的分割进行了研究；对光流技术理论模型进行了分析，并用光流技术对心脏运动进行评估方面进行了研究。分析了交互式图像分割的两种方法，即lire wire方法及Intelligent Scissors(IS)方法，并指出了这两种方法在分割图像时存在运算速度慢、操作复杂的缺陷。传统的Snake模型分割图像时，要求初始轮廓线设置在感兴趣区域的边界附近，曲线在变形过程中难以分割深度凹陷区域。本文在分析参数活动轮廓模型及其改进模型的基础上，提出了基于距离均衡化的自适应动态轮廓模型。通过顶点到其邻点的平均距离作为Snake模型的弯曲力，通过图像自身的特征构造的膨胀力，使得该模型具有自适应能力，同时提出了距离均衡化的概念；对改进后模型的稳定性、光滑性及处理畸变物体的凹陷区域进行了深入分析。用该模型分割心脏MRI图像时，取得了较好的效果。根据心脏MR图像的特点，提出了先对心脏MR图像进行K均值聚类，把K均值聚类后的图像作为特征图像，在特征上用Song and Chan提出的快速分割方法进行粗分割，再用粗分割的曲线作为水平集的初始曲线，在心脏MR图像上用Chan和Vese方法进行细分割；同时对Chan和Vese提出的简化Mumford-Shah模型进行了改进，使得每次迭代中对能量函数的优化更具有全局性，大幅度减少迭代次数，并对Song和Chan快速算法中扫描图像的区域也进行了改进，两方面的改进提高了计算速度和分割效果。分割实验证明，该方法能够快速、准确地分割心脏MRI图像。针对左心室外轮廓类似椭圆的特点，提出了基于先验形状信息的水平集模型。该模型在Chan-Vese模型的基础上增加椭圆形状约束项，来控制曲线的演化，将水平集的演化曲线作为对轮廓新的位置预测，并用椭圆对预测结果进行修正，把预测结果和修正结果分别作为新的水平集曲线和形状信息。实验表明，这种将椭圆形状约束引入水平集模型的先验形状信息的水平集模型对心脏外轮廓的分割是有效的，非常适合分割象心脏这一类医学图像。在分析带标记线的心脏MRI特点的基础上，提出了利用Gabor滤波和先验形状的水平集模型相结合对带标记线的心脏MR图像进行分割的方法。该方法通过对带标记

关键词：可形变模型参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型水平集方法距离均衡化 Gabor滤波器 MRI图像分割光流技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

偏微分方程在图像分割中的应用研究

偏微分方程在图像分割中的应用研究

引用

作者：潘改东北大学

学位级别：博士

图像分割是将图像分割成若干同质区域的过程,使得到的同质区域更加有意义和便于后续处理。图像分割方法很多,例如：基于偏微分方程的图像分割属于交互式分割方法,具有较强的局部自适应性和高度的灵活性；聚类方法属于自动分割方法,适用... 详细信息

图像分割是将图像分割成若干同质区域的过程,使得到的同质区域更加有意义和便于后续处理。图像分割方法很多,例如：基于偏微分方程的图像分割属于交互式分割方法,具有较强的局部自适应性和高度的灵活性；聚类方法属于自动分割方法,适用于图像的预分割。近年来,大量相关文献的发表提高了图像分割的准确率,但仍存在一些问题有待改进。本文归纳和总结了基于偏微分方程的图像分割方法和聚类分割方法,针对具体分割方法对其进行改进,具体工作如下：(1)为了扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声和弱边界对图像分割的影响,本章融合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出一种新的参数活动轮廓模型。该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而确定参数活动轮廓模型和卷积向量场的作用权重,得到新的全局向量场。(2)测地线活动区域(C-V)模型难以分割灰度不均匀的图像。为了解决这一问题,提出一种基于局部熵的主动轮廓模型。首先,将局部熵的概念引入到C-V模型中,通过核函数获得局部区域灰度变化的信息,构建局部熵的能量泛函；其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵的能量泛函,得到水平集的梯度下降流,驱使轮廓曲线进行运动,得到图像的分割效果；最后,对灰度不均匀的图像进行仿真对比实验,说明所提方法的有效性。(3)测地线活动轮廓(GAC)模型存在弱边界问题和凹陷问题。为了解决这一问题,分别改进了该模型的能量泛函和曲线演化方程：(a)能量泛函的改进：将LBF模型的能量泛函作为新的边缘停止函数,并进行归一化处理,得到新的能量泛函,对应的梯度下降流驱使轮廓曲线进行运动。理论上能够解决弱边界问题和凹陷问题,仿真对比实验进一步验证了该方法的有效性。(b)曲线演化方程的改进：将GVF模型的梯度矢量流与GAC模型的单位内法向量相结合驱使轮廓曲线向目标的凹陷方向运动,将C-V模型的区域信息的力场与GAC模型的单位内法向量相结合驱使轮廓曲线向目标的凹陷方向运动,能够解决了测地线活动轮廓模型的缺陷。(4)针对模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知模糊C均值聚类算法。首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征。其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异。所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰。

关键词：参数活动轮廓模型测地线活动轮廓模型测地线活动区域模型模糊C均值聚类方法 LBF模型 GVF模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：