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结节性梅毒疹，梅毒性树胶肿。

梅毒药物治疗药物首选青霉素类。

问答题

三、简答题（每题10分）

1、简述外用药物的使用原则。

2、简述接触性皮炎的治疗原则。

3、简述湿疹的治疗。

4、简述重型药疹的治疗。

5、简述带状疱疹的治疗。

6、简述

系统性红斑狼疮的诊断标准。

7、简述变态反应性药疹的特点。

1、外用药物的使用原则：

①正确选用外用药物的种类应根据皮肤病的病因与发病机制等进行选择，如细菌性皮肤病宜选抗菌药物，真菌性皮肤病可选抗真菌药物，变态反应性疾病选择糖皮质激素或抗组胺药，瘙痒者选用止痒剂，角化不全者选用角质促成剂，角化过度者选用角质剥脱剂等。

②正确选用外用药物的剂型应根据皮肤病的皮损特点进行选择，原则为：

①急性皮炎仅有红斑、丘疹而无渗液时可选用粉剂或洗剂，炎症较重，糜烂、渗出较多时宜用溶液湿敷，有糜烂但渗出不多时则用糊剂；

②亚急性皮炎渗出不多者宜用糊剂或油剂，如无糜烂宜用乳剂或糊剂；

③慢性皮炎可选用乳剂、软膏、硬膏、酊剂、涂膜剂等；

④单纯瘙痒无皮损者可选用乳剂、酊剂等。

③详细向患者解释用法和注意事项处方外用药后，应当给患者详细解释使用方法、使用时间、部位、次数和可能出现的不良反应及其处理方法等。

2、本病的治疗原则是寻找病因、迅速脱离接触物并积极对症处理。

变态反应性接触性皮炎治愈后应尽量避免再次接触致敏原，以免复发。

①内用药物治疗视病情轻重可内服抗组胺药或糖皮质激素。

②外用药物治疗可按急性、亚急性和慢性皮炎的治疗原则处理。

3、应注意避免各种可疑致病因素，发病期间应避免食用辛辣食物及饮酒，避免过度洗烫。

①内用药物治疗目的在于抗炎、止痒。

②外用药物治疗应充分遵循外用药物的使用原则。

4、原则为及时抢救、降低死亡率、减少并发症、缩短病程。

①及早足量使用糖皮质激素；

②防治继发感染；

③加强支持疗法；

④加强护理及外用药物治疗。

5、治疗原则为抗病毒、止痛、消炎、防止并发症。

①抗病毒药物；

②止痛；

③糖皮质激素。

①外用药：

以干燥、消炎为主；

②眼部处理。

6、系统性红斑狼疮的诊断标准：

（1）蝶形红斑；

（2）盘状红斑；

（3）光敏感；

（4）口腔溃疡；

（5）关节炎；

（6）浆膜炎（胸膜炎或心包炎）；

（7）肾病表现：

尿蛋白＞0.5g／d（或尿蛋白＞＋＋＋）或有细胞管型；

（8）神经病变：

癫痫发作或精神症状（除外由药物、代谢病引起）；

（9）血液病变：

溶血性贫血、白细胞＜4000／μl、淋巴细胞＜1500／μl或血小板＜100，000／μl；

（10）免疫学异常：

抗dsDNA抗体（＋），或抗Sm抗体（＋），或抗心磷脂抗体（＋）（包括抗心磷脂抗体、或狼疮抗凝物，或持续至少6个月的梅毒血清假阳性反应，三者中具备1项）；

（11）ANA阳

性：

除外药物性狼疮所致。

11项中具备四项即可诊断SLE。

7、变态反应性药疹的特点：

①只发生于少数具有过敏体质者，多数人不发生反应；

②病情轻重与药物的药理及毒理作用、剂量无相关性；

高敏状态下，甚至极小剂量的药物亦可导致极严重的药疹；

③发病有一定的潜伏期，初次用药一般约需4～20天后才出现临床表现，已致敏者如再次用药，则数分钟至24小时之内即可发生；

④临床表现复杂，皮损可呈多种类型，但对于某一患者而言常以一种为主；

⑤存在交叉过敏及多价过敏现象；

⑥停止使用致敏药物后病情常好转。

重症药疹的治疗原则？

（1）及早使用足量糖皮质激素;

（2）防治继发感染；

（3）加强支持疗法；

（4）加强护理及外用药物治疗。

2.固定型药疹的特点？

常由磺胺类，解热镇痛类，巴比妥类和四环素类等引起。

好发于口腔和生殖器皮肤-黏膜交界处，亦可累及躯干四肢，每次发病几乎均在同一位置。

典型皮损为圆形或类圆形境界清楚的水肿性暗紫色斑疹，常为1个，重者斑上有水疱或大疱，黏膜皱褶处易糜烂渗出。

3.尖锐湿疣与扁平湿疣的区别。

名词解释

同态滤波增强：

将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域方法。

图像锐化：

增强图像的边缘或轮廓或增强被模糊了的细节。

图像平滑：

去噪处理。

均值滤波：

用邻域像素的灰度平均值替代当前像素的灰度值。

中值滤波：

设置一个奇数点的滑动窗口，将窗口中心点的像素值用窗口内各点的中值代替。

数字图像处理：

利用计算机对数字图像进行系列操作（计算机图像处理）。

变换编码（DCT）：

通过正交变换把图像从空间域转换为能量比较集中的交换域系数，然后对系数进行编码，从而达到压缩数据的目的。

图像分割：

将一幅图像划分为互不重叠的区域的处理。

JPEG静止图像编码标准：

采用基于变换编码的有损/基于预测编码的无损压缩方案。

MPEG：

运动图像编码标准。

图像复原：

把退化、模糊了的图像复原.包括图像辐射校正和几何校正等内容。

图像退化：

是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量变坏。

几何校正：

是由输出图像像素坐标反算输入图像坐标，然后通过灰度再采样求出输出像素灰度值。

图像：

图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述

图像的数字化：

如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图像，使图像便于计算机处理、分析。

图像变换：

处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。

图像增强：

增强图像的有用信息，消弱噪声的干扰。

图像编码：

简化图像的表示，压缩图像的数据，便于存储和传输。

数字图象处理系统：

一般由图象数字化设备、图象处理计算机和图象输出设备组成。

采样：

图像空间位置的离散。

量化：

图像灰度的离散化。

LUT：

伪彩色查寻表。

灰度直方图：

灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像具有某种灰度级的像数的个数，反映了图像中每种灰度出现的频数。

直方图均衡化：

将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。

直方图规定化增强：

使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图。

基于阈值的图像分割：

通过取灰度门限值对图像像素进行分类。

轮廓跟踪：

通过顺序找出边缘点来跟踪出边界。

图像的细化：

把一个具有一定面积的区域用一条（或一组）曲线（或细线）来代表它。

从广义角度讲，细化操作属于连接成分的变形操作。

腐蚀：

消除物体边界点，使目标缩小，可以消除小于结构元素的噪声点。

膨胀：

将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，可添补目标中的空洞。

开运算：

先腐蚀后膨胀的过程，可以消除图像上细小的噪声，并平滑物体边界。

闭运算：

先膨胀后腐蚀的过程，可以填充物体内细小的空洞，并平滑物体边界。

区域填充：

通过区域填充消除白色圆圈内的黑点。

统计编码：

基于信源熵值理论的一类无损编码，根据符号出现的概率分布特性进行的。

霍夫曼编码：

为了达到大的压缩率，提出了一种方法就是将在图像中出现频度大的像素值，给一个比较短的编码，将出现频度小的像素值,给一个比较长的编码。

香农-范诺编码：

可变字长编码方式。

行程编码（游程编码/RLE）：

用行程的灰度和行程的长度代替行程本身。

预测编码技术：

利用以前的样本值对当前新样本值进行预测，也就是通过提取每个像素中新增信息进行编码。

新增信息：

像素实际值与预测值之间的差异，即差值信号。

简答题

1、简述JPEG编码的压缩原理，探讨如何选择量化表。

（1）把一幅图像分8×

8的子块按图中的框图进行离散余弦正变换（FDCT）和离散余弦逆变换（IDCT）。

在编码器的输入端，原始图像被聚分成一系列8×

8的块，作为离散余统正变换（FDCT）的输入。

在解码器的输出端，离散余弦逆变换（IDCT）输出许多8×

8的数据块，用以重构图像。

（2）对DCT系数F（u,v）需作量化处理。

量化处理是一个多到一的映射它是造成DCT编解码信息损失的根源。

在JPEG标准中采用线性均匀量化器。

量化表元素随DCT变换系数的位置而改变，同一像素的亮度量化表和色差量化表不同值，将输入的频谱值除以量化表相应位置的值后取整输出。

量化表的尺寸也是64，与64个变换系数一一对应。

量化表中的每一个元素值为1至255之间的任意整数，其值规定了对应位置变换系数的量化器步长。

在接收端要进行逆量化。

（3）对量化后的DC系数和行程编码后的AC系数进行基于统计特性的熵编码。

DC系数是64个图像采样平均值。

因为相邻的8×

8块之间有强的相关性，所以相邻块的DC系数值很接近，对量化后前后两块之间的DC系数差值进行编码，可以用较少的比特数。

DC系数包含了整个图像能量的主要部分。

经量化后的63个AC系数编码以“Z”字形行程扫描。

量化后编码的AC系数通常有许多零值，沿“Z”字形路径行进，可使零AC系数集中，便于使用行程编码方法。

63个AC系数行程编码和码字，可用两个字节表示。

量化表的选择

DCT变换后的频谱图的例子，直流成份，低频成份，高频成份在后面。

采用非均匀量化，对不太需要的成份进行粗量化，主能量进行细量化，使得图像的有效信息得到一定压缩。

主能量主要在直流成份及低频成份，位于在左上方，所以除数选择较小的，进行精量化；

而高频成份位于下面右下角部分，可以进行粗量化，这种粗量化的结果就是很多高频系数都量化为0。

亮度进行精量化的频带比色度来得宽.

2、简述MPEG编码的压缩原理，分析视频图像压缩与静止图像压缩在技术上的区别。

MPEG编码过程：

帧内的每一组RGB值转换成亮度和色度信号YCrCb组，I图象变换后进行宏块变换编码，最后进行熵编码，类似于JPEG编码；

而P/B图象经过YUV变换形成YCrCb组后，与参考帧（I图象）进行比较，然后对活动部分误码差项进行变换编码，加入活动矢量,进行熵编码。

为了降低时间冗余度，MPEG采用了帧间数据压缩、运动补偿和双向预测。

MPEG采用了三种图像——帧内图象I、预测图象P和双向预测图象B。

帧内图象指原始图象，预测图象则是指活动部分的图象，双向预测图象是由原始的和预测的图象插补得到的图象。

具有中等程序压缩的帧内图象，提供随机存取的进入点。

预测图象是参考“过去”的图象（帧内的或已预测的）进行预测。

双向预测图象能提供最大的压缩比，它要求“过去”的图象和“未来”的图象在此间作插补，但它不能作预测的参考图象。

原始帧内图象不能过分地追求压缩而使质量下降，因为要用原始帧去预测以后的图象，具有参照性，要求尽可能多的保留细节。

1、说明图象数字化与图象空间分辨率之间的关系。

答：

图像数字化包括两个过程：

采样和量化。

而图像的空间分辨率是在图像采样过程中选择和产生的。

空间分辨率用来衡量数字图像对模拟图像空间坐标数字化的精度。

2、说明图象数字化与图象灰度分辨率之间的关系。

而图像灰度分辨率是在图像量化过程中选择和产生的。

灰度分辨率是只对应同一模拟图像的亮度分布进行量化操作所采用的不同量化级数，也就是说可以用不同的灰度级数来表示同一图像的灰度分布。

3、看图说明伪彩色图象采集卡的工作原理，并说明LUT的原理和作用。

答：

模拟图像数据由摄像头采集后，经A/D转换器处理，转化成数字信号，传给帧处理器经过其处理后，然后查询LUT表，经过D/A转换器输出RGB三色。

LUT（显示查找表）实际上就是一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换，变成了另外一个与之对应的灰度值，这样可以很容易根据需求得到相应的颜色，它的优点在于易于调整、起到突出图像的有用信息、增强图像的光对比度的作用。

1、试述直方图均衡化的增强原理。

直方图均衡化是最常见的间接接对比度增强方法之一。

直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。

直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

综上所述，直方图均衡可以达到增强图像的效果。

2、试述规定化直方图增强原理。

在实际应用中，希望能够有目的地增强某个灰度区间的图像，即能够人为地修正直方图的形状，使之与期望的形状相匹配，这就是直方图规定化的基本思想。

换句话说，希望可以人为地改变直方图形状，使之成为某个特定的形状，直方图规定化就是针对上述要求提出来的一种增强技术，它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。

直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上，通过建立原始图像和期望图像之间的关系，选择地控制直方图，使原始图像的直方图变成规定的形状，从而弥补了直方图均衡不具备交互作用的特性。

其增强原理是先对原始的直方图均衡化：

S=T（r），同时对规定的直方图均衡化：

v=G（z），由于都是均衡化，故令S=v，则：

z=G-1（v）=G-1[T（r）]。

DISP5

1、探讨图象平滑与图象锐化的异同点及它们的适用领域。

区别：

锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。

图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰。

图像锐化处理的方法多种多样，其也包括多种应用，从电子印像和医学成像到工业检测和军事系统的制导，等等。

锐化主要使用基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子。

图象平滑用于模糊处理和减小噪声，对图象高频分量即图象边缘会有影响。

模糊处理经常用于预处理，例如，在提取大的目标之前去除图像中一些琐碎的细节、桥接直线或曲线的缝隙。

通过线性滤波器和非线性滤波器的模糊处理可以减小噪声。

平滑滤波器的概念非常直观。

它用滤波掩模确定的邻域内像素的平均灰度值去代替图像每个像素点的值，这种处理减小了图像灰度的“尖锐”变化。

相同点：

都属于图象增强，改善图象效果。

2、简述三大图象编码技术各自的工作原理、特点。

并根据其各自特点，组合设计一种具有较高编码效率的图象压缩方法。

熵编码：

基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。

在信源数据中出现概率越大的符号，编码以后相应的码长越短；

出现概率越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符表示信源数据。

常见的熵编码有行程编码、哈夫曼编码和算术编码。

预测编码:

根据数据在时间和空间上的相关性，利用已有样本对新样本进行预测，将样本的实际值与其预测值相减得到误差值，再对误差值进行编码。

通常误差值比样本值小得多，从而达到数据压缩的效果。

变换编码:

以某种可逆的正交变换把给定的图像变换到另一个数据/频率域，从而利用新的数据域的特点，用一组非相关数据（系数）来表示原图像，并以此来去除或减小图像在空间域中的相关性，将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上，使多数系数只携带尽可能少的信息，实现用较少的数据表示较大的图像数据信息，进而达到压缩数据的目的。

JPEG编码：

JPEG编码中DCT编码方式。

主要编码方法为：

1）数据分块：

对每个图象分割成不重叠的8*8像素块，每一个像素块称为一个数据单元。

2）DCT处理：

图象数据块分割后，以MCU为单位顺序将DU进行二维离散余弦变换。

得到64个系数代表了该图像的频率成分，其中，直流系数DC在左上角，其余的63个叫做交流系数AC

3）系数量化：

在DCT处理得到64个系数中，对直流分量和交流分量进行不同的量化，支流分量细量化，交流分量粗量化。

4）Z形扫描：

量化后，构成一个稀松矩阵。

为了保证低频分量先出现，高频分量后出现，以增加形成中连续“0”的个数，剩余63个元素采用Z型扫描。

。

——采用变换编码，把给定的图像变换到另一个数据/频率域，从而利用新的数据域的特点，将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数。

5）DC系数编码：

对DC系数作差分编码，用前一数据块的同一分量的DC系数作为当前块的预测值，再对当前块的实际值与预测值的差值作哈夫曼编码。

——预测编码，根据数据空间上的相关性，将样本的实际值与其预测值相减得到误差值，再对误差值进行编码。

6）AC系数编码：

经过Z形排列的AC系数，更有可能出现连续0组成的字符串，从而对其进行行程编码有利于压缩数据。

——行程编码，用行程的灰度和行程的长度代替行程本身,去除像素冗余。

2、试述轮廓追踪的基本原理和操作步骤。

轮廓跟踪的基本原理：

轮廓跟踪是二值图象中常用到的一种基本操作。

就拿给连接成分的标记来说，要计算机去识别这是一个连接成分，必须让它自动去把这个成分找出来，然后才能去标记或填充。

在医用图象处理，希望提取二值图象的区域形状特征，如区域轮廓形状、面积大小、周长……，也需要轮廓跟踪这一操作。

一个连通的像素集合R的轮廓定义为：

它至少有一个d-近邻不在R内的所有R中像素的集合。

注意的是

（1）定义中提出的判别条件是4-邻域，而不是8-邻域。

（2）定义中提出，4-邻域中至少有一个像素不在R内，不能没有。

（3）如果4-邻域均不在像素的集合R内时，可以分两种情况来考虑：

①如果它的8-邻域中的1，3，5，7方向中的任一个存在R内时，该像素可能构成轮廓像素。

②如果当前像素的4-邻域均不在R内，且1，3，5，7方向上的像素也不在R内，这是一种特殊情况，则当前像素为孤立点。

一个连接成分，总可以认为它存在一个封闭的轮廓。

因此，一个轮廓上的像素总可以有一条通路来跟踪它。

轮廓跟踪就是通过顺序找出边缘点来跟踪边界的。

轮廓跟踪的基本步骤：

若图象是二值图像或图像中不同区域具有不同的像素值，但每个区域内的像素值是相同的，则如下可以完成基于4连通域或8连通区域的轮廓跟踪。

步骤1：

首先按从上到下，从左到右的顺序扫描图像，寻找没有标记跟踪结束记号的第一个边界起始点Ao，Ao是具有最小行和列值的边界点。

定义一个扫描方向变量dir，该变量用于记录上一步中沿着前一个边界点到当前边界点的移动方向，其初始化取值为：

（1） 

对4连通区域取dir=3

（2） 

对8连通区域取dir=7

步骤2：

按逆时针方向搜索当前像素的3*3邻域，其初始搜索方向设定如下：

对4连通区域取（dir+3）mod4

对8连通区域，若dir为奇数取（dir+7）mod8，若dir为偶数取（dir+6）mod8

在3*3邻域中搜索到的第一个与当前像素值相同的像素便为新的边界点An，同时更新变量dir为新的方向值。

步骤3：

如果An等于第二个边界点A1且前一个边界点An-1等于第一个边界点A0，则停止搜索，结束跟踪，否则重复步骤2继续搜索。

步骤4：

由边界点A0、A1、A2、…、An-2构成的边界便为要跟踪的边界。

上述步骤是图像轮廓跟踪最基本的算法，它只能跟踪目标图像的内边界（边界包含在目标点集内），另外，它也无法处理图像中的孔和洞。

如果连接成分的内部存在有孔，根据要解决问题的需要对轮廓也需要标记时，那外轮廓跟踪一次，孔的轮廓也应跟踪一次，一般来说，如果外轮廓沿逆时针方向跟踪时，则内轮廓（孔轮廓）沿顺时针方向跟踪。

3、探讨二值图象细化的几种算法，并比较其优缺点。

二值图像细化的算法有：

中轴转换法：

它是用一个连接成分的中轴来代表该连接成分细化的结果。

所谓一个连接成分的中轴，可以这样来定义：

假定用R表示这个连接成分的像素集合，B是它的轮廓。

对集合R中的每一个像素X，寻找它在轮廓B上最近的近邻像素M，为像素X到B上的最小距离。

如果X有多余一个这样的近邻，它被认为是属于R中的中轴上的像素。

其优点是：

①形状简单的轮廓与中心轴大致相符。

其细化结果（连接成分的中轴）基本上反映了区域内部结构和轮廓形状；

②中轴的分叉处与轮廓外形无简单的对应关系。

缺点是轮廓上小的扰动，造成中轴线的变化很敏感，一般来说，由于连接成分多是无规则的，轮廓处存在凸、凹的可能性很大，这必将造成采用中轴转换法来反映轮廓形状的失真。

骨架法：

① 

内切圆模型：

采用一个可任意改变直径大小的圆盘，连接成分由一系列的而这些最大圆盘来描述。

这些盘与连接成分的轮廓相切。

连接成分的骨架可以看成是这一系列最大内切圆盘圆心的连线。

优点是对轮廓小扰动的灵敏度有所降低。

缺点是

（1）受轮廓小扰动的影响并未消除；

（2）实施起来最大的困难是寻找它的圆心，往往要耗费很多的时间。

② 

波前模型：

连接成分的轮廓可以考虑成波传播的某一瞬间的波前。

波前向区域内部传播，当它们第一次相遇时的交点就形成了骨架。

区域的初始轮廓就是某一瞬间的波前，经过时间后，向内传播的结果又构成新的波前，经过2，3…直到它们相遇时为止，骨架就形成了。

初始轮廓经过后形成新波前的过程，可以看成是轮廓上的像素向区域内收缩距离为1的过程，新的波前继续向内传播下一个，又可看成一个新的轮廓按8-邻域距离又向内移动1个像素。

其与内切圆模型相比较，计算速度要快很多。

③ 

固定轮廓上某特殊点的逐层收缩法：

采用波前模型，对某一类图形区域来说容易造成失真，如正方形区域。

而固定轮廓上某特殊点的逐层收缩法就是克服这一缺点，当逐层删除轮廓像素时，保留住轮廓像素中的某些特殊点，当删除过程结束后，最后的区域轮廓加上这些特殊点就组成了该区域的骨架。

优点是：

所寻求的该连接成分的骨架，在大多数应用中既能反映区域的额内部结构，又能反映出区域的轮廓特征。

但是缺点就是为了确定轮廓上的特殊点以及计算机如何去识别它们而做到保留它们，这将会大大增加算法的复杂性。

④