代理模式
代理模式感觉也是套一层壳。
适配器模式主要关注于解决接口的不兼容性问题,而代理模式主要关注于控制对其它对象的访问
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装饰器模式
经典装饰器模式,装饰器本身是一种聚合aggregation。装饰器类和被装饰对象应该有共同接口(比如read和write)。在实现这些接口的时候,应该调用被装饰对象的方法。
方法可以被装饰(Python常见),同时类也可以被装饰!
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组合模式
组合模式是一种树形结构,有两种重要节点:叶节点和组合节点。组合节点可以包含叶节点或子组合节点。但是无论叶节点还是组合节点,都有相同的接口,只不过叶节点执行具体的操作,而组合节点执行遍历,并将操作传递给子节点。
组合模式的树形结构有一些独特的优势,例如,你可以任意选择若干个子树,然后重新组合,成为一个新的树而不干扰现有的结构!
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脑区解剖分割笔记
background
第三脑室3rd-Ventricle
第四脑室4th-Ventricle
伏隔核✅Right-Accumbens-Area:在大脑的快乐中枢对诸如食物、性、毒品等刺激有反应
Left-Accumbens-Area
杏仁核Right-Amygdala
Left-Amygdala
Brain-Stem
尾状核✅Right-Caudate
Left-Caudate
Right-Cerebellum-Exterior
Left-Cerebellum-Exterior
Right-Cerebellum-White-Matter
Left-Cerebellum-White-Matter
Right-Cerebral-White-Matter
Left-Cerebral-White-Matter
Right-Hippocampus
Left-Hippocampus
Right-Inf-Lat-Vent
Left-Inf-Lat-Vent
Right-Lateral-Ventricle
Left-Lateral-Ventricle
苍白球Right-Pallidum
Left-P ...
建造者模式
构造函数可能非常复杂,例如:一个蛋糕,可能有各种形状、口味、尺寸、奶油、水果……构造函数需要接收大量参数,执行复杂的初始化过程(例如,需要大量条件判断这些参数是否为空)。为了解决这个问题,引入建造者模式,简化构造函数。
建造者模式需要三个关键组件
目标类:比如class Car
建造者:比如class CarBuilder,包含了构造车的各种方法
监督者
构造者模式用于建造非常复杂的对象,因此,这个目标对象可能不遵循相同的接口
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MONAI label学习笔记
图片配准
模板记得选nii格式的。下面的代码可以帮助配准PET/MR图像,PET图像使用MR图像的相同变换模式。
1234567891011import antsmr_image = ants.image_read('./abeta/mr.nrrd')mni_template = ants.image_read('./mni305_lin_nifti/average305_t1_tal_lin.nii')mr_to_mni_transform = ants.registration(fixed=mni_template, moving=mr_image, type_of_transform='Affine')pet_image = ants.image_read('./abeta/pet.nrrd')pet_to_mni = ants.apply_transforms(fixed=mni_template, moving=pet_image, transformlist=mr_to_mni_transf ...
原型模式
可以帮助拷贝已存在的实例而使代码不依赖于类的定义。
本质上就是为了提供一个.copy/.deepcopy方法。如果没有这一方法,就需要创建一个新的空对象,然后遍历旧实例的所有属性。
Python中使用copy.copy (self.__copy__)和copy.deepcopy (self.__deepcopy__)实现原型模式。注意:__deepcopy__(self, memo=None)的memo参数用于防止递归拷贝。
1234567891011classDiagramclass Animal {4 +mammalChild: Mammal}class Mammal { +animalParent: Animal}Animal --o MammalMammal --o Animal
上面的例子是一个存在递归拷贝的问题:拷贝animal会拷贝mammalChild,拷贝mammalChild时又需要拷贝animalParent。
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单例设计模式
Singleton:确保每一类只有一个实例,并且提供对这个实例的全局访问
通常用于需要共享的资源。例如数据库对象
Singleton还是一种有效保护使变量免遭改写的技术
实现方法
构造函数私有化
用一个静态函数作为constructor,通过它创建一个新对象并存储在一个静态空间里
Python中的实现有一些魔法,其中一个就是Python中任何东西都是对象,包括类本身也是对象。type本质上不是类,而是一个元类。type(1)输出结果是<class 'int'>,表明它创建了一个类!
12class Foo: a = 1
实际上也可以这样写:
12# type(name, bases, dict)type(Foo, (object,), {"a":1})
使用元类的目的:控制类的产生过程和对象的产生过程。继承type就可以产生元类。例如可以控制一个类必须要有文档(参考):
1234567891011121314151617class Mymeta(type): def __init__(self, class_n ...
肺的分叶与分段
右肺
上叶
尖段:主动脉弓以上,
前段:右肺上叶前段支气管
后段:右肺上叶后段支气管
中叶:水平裂与斜裂之间
外侧段:右肺中叶外侧段支气管
内侧段:右肺中叶内侧段支气管
下叶
背段:右肺下叶背段支气管
内基底段:右肺下叶内基底段支气管
前基底段:右肺下叶前基底段支气管
外基底段:与后基底段支气管来自同一段支气管
后基底段
左肺
上叶
尖后段
前段:找对应支气管
舌段
上舌段
下舌段
下叶
背段
内前基底段
外基底段
后基底段
Nuclear Medicine 肿瘤显像
PET/CT
18F-FDG类似天然葡萄糖结构,示踪葡萄糖摄取和磷酸化过程。
2号-OH取代为18F
能被葡萄糖转运蛋白识别
能被己糖激酶磷酸化生成18F-FDG-6-PO4
不能被磷酸果糖激酶识别,糖酵解终止
18F-FDG蓄积在细胞内
瓦博格效应Warbug effect:肿瘤细胞比正常细胞有更高的糖酵解和乳酸分泌水平。
适应症
肿瘤分期与治疗后再分期
疗效检测和评价
良恶性鉴别
复发和转移
治疗残余与治疗后纤维化鉴别
寻找原发灶
不明原因发热、副肿瘤综合征、肿瘤标志物异常升高
指导放疗,提供靶容积信息
指导活检和介入
新药与新技术评价
恶性肿瘤预后评估和生物学评价
显像方法
患者准备
采集病史
注射显像剂:3.7-5.55mbq/kg(成人)
图像采集:注射后45-60min
图像处理:OSEM 最大密度投影MIP等
图像分析
定性
半定量:T/NT,标准化摄取值SUV,肿瘤代谢体积MTV,糖酵解总量TLG
SUV:(ROI平均放射性活度MBq/ml) / (注入放射性活度MBq/体重g)
平均标准摄取值SUVmean:对ROI勾画敏感。一般以最大像素摄取40%为阈 ...