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CT图象小波变换系数的统计特征
本文研究了CT图象小波变换系数的统计特征,用x2检验方法得到了小波变换系数的统计分布.实验表明,各高频子图象系数近似服从r=0.4的广义高斯分布.同时计算了均值、方差、相关系数等统计量,从中得到一些可以指导医学图象编码的结论.
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基于支持向量机的ICU中急性低血压预测模型研究
在重症监护室(ICU)的监护中,急性低血压(AHE)的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上主要依靠医生的经验处置.本文运用医学信息学的理论,研究一种ICU中AHE发生的预测模型.利用ICU监护中血压变化的连续记录数据,分析发生与未发生AHE两者间平均动脉压(MAP)信号的变化趋势与特点,基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法,选取中位数、平均值等统计特征参数用于学习和训练,建立分类预测模型.在此基础上,对不同核函数构成的分类器和预测算法进行了比较分析.实验验证,本方法能够达到比较好的分类预测效果,有利于AHE发生的提前预测.
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一种基于小波变换的医学图像量化编码算法的研究
医学图像压缩是远程医疗和PACS系统中的重要研究课题.研究了小波子带图像系数的统计分布,发现小波子带图像系数分布和拉普拉斯分布非常相似,继而提出了一种基于其统计特征的图像量化编码算法.该算法以小波子带图像样本标准差为选择量化编码阈值的重要依据.实验表明,该算法具有计算简单、不同阈值范围待编码系数可预测以及易于获得较高压缩效率的优点,在远程医疗和PACS系统等领域的医学图像压缩中有重要的潜在应用价值.
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基于小波变换统计特征的图像压缩算法的研究
图像能量的统计分布是图像压缩处理的重要依据.在研究小波子带图像统计特性的基础上,提出了一种新的基于小波子带图像统计特征和人眼视觉特性的图像量化编码算法.实验证明,该算法具有计算简单、压缩效率较高的特点.