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一种利用支持向量机预测蛋白-蛋白结合位点的改进算法
结构基因组计划已开始产生功能未知的蛋白质结构,因此,要在有限的时间内正确的注解这些蛋白质结构,需要精确、自动预测的方法.确定两个相互作用蛋白的界面,能够提供蛋白质功能的重要线索,也能够缩小用于确定预测复合体结构算法的搜索范围.
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立体定向手术脑内靶点计算方法的改进
目的推导并验证MRI引导定向手术靶点计算的计算机应用程序,以代替屏幕测量法,消除靶点计算时的人为误差,并缩短计算时间.方法应用几何学原理,按照屏幕测量法的靶点推导方法,推导靶点与定位架中点坐标的换算关系,应用改进的计算机算法计算靶点坐标,并与原屏幕测量法进行统计对比分析,判定改进算法的准确性.结果改进算法靶点坐标计算准确,并较原算法计算误差更小,节省时间.结论屏幕测量法坐标计算准确,但易受人为因素影响导致误差加大,且耗时较长.计算机辅助算法简便实用、计算准确,可避免屏幕测量法计算靶点时产生的人为误差.
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改进EZW算法及其应用
近年来脑电图已广泛应用于脑疾病的诊断,对脑电现在一般是采取长时间监测,这就使得要存储或传输的数据量较大.因此,有必要对EEG信号压缩进行研究,并取得了一定进展[1-3].数据压缩就是减少必须分配给指定消息集合或数据采样集合的信号空间的数值,数据压缩属于信源编码的范畴[4].目前对脑电的压缩方法有矢量量化、多项式拟合、差分脉冲编码调制、小波变换编码等方法,其中小波变换在时域和频域具有良好的压缩特性,尤其适合于这种非平稳信号的数据分析和压缩,适用于生物医学信号的分析与处理[5].Shapiro提出的嵌入式零树编码算法是一种较为成功的二维图像小波压缩算法[6],本文在探讨小波变换和嵌入式零树小波算法的基础上,给出一种改进算的嵌入式零树小波算法,对改进算法进行分析并将其应用于一维EEG信号传输压缩中,以期对一维数据压缩技术发展有所裨益.
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医学图像纹理分析的方法及应用
医学图像中的纹理特征变化反映了机体的病理改变,因此,图像纹理分析对于疾病的鉴别诊断具有重要意义.目前,由于医学图像及其纹理的复杂性,尚未有一种通用的、适合各类医学图像的纹理分析方法.医学图像纹理分析中有4种常用的纹理特征提取方法,其每种纹理特征提取方法均存在优点和缺点.对不同医学影像(CT、MRI、B超及数字X线片)上肝部及肺部疾病的图像纹理分析表明,基于肝脏病变CT图像的计算机辅助诊断系统提取的纹理特征对图像内容有较好的区分性;通过纹理分析可对早期肺癌进行检测.