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  • 基于模糊决策的肝纤维化CT图像分类方法研究

    作者:童隆正;刘兴龙;王磊;李训栋

    提出一种基于 K近邻法的模糊决策的肝纤维化 CT图像分类方法.对提取的图像频域特征向量用模糊加权 K近邻法进行分类,其中引入隶属度函数对由于各种噪声和扫描参数的变化引起的特征值的不确定性进行描述.本研究结果表明模糊技术的应用提高了分类器的识别率和鲁棒性.

  • 基于小波变换的病灶心音信号识别

    作者:李丽;胡方明

    心音信号分析在无创诊断心血管疾病中发挥着重要作用,病灶心音信号中包含大量的心脏疾病信息.本文根据心音信号频率分布的特点,采用小波变换算法,在不同的尺度上对心音信号进行提取分析,将不同尺度的高频部分进行重构,分别计算其能量,再对比正常心音在相应尺度上的能量分布,通过仿真可实现对病灶信号的识别.本文方法能够准确识别病灶信号,由于较少采用复杂度高的算法方法,因而具有较高的检测效率.

  • 基于内容的医学图像检索

    作者:郭彦铮;岳建华

    首先介绍了文本检索的在医学使用中存在的弊端,引出了基于内容的医学图像检索概念,分析了医学图像的特征,讨论了特征提取方法.接着,提出了基于内容的医学图像检索在实际应用中所面临的问题,分析了基于内容的医学图像检索国内外的研究现状.后,对未来的发展方向做了展望.

  • 基于内容的图像检索在PACS中的应用进展

    作者:袁保锋;陈建;成维艳;赵可

    本文分析了基于内容的图像检索CBIR在PACS中的应用背景,提出了基于内容的医学图像检索CBMIR,介绍了其应用现状及存在的问题,并讨论了医学图像的信息特点及CBMIR模型,总结并展望了CBMIR的发展前景.

  • 基于脑电图机中的干扰故障检测方法研究

    作者:闫小如;刘军

    为了快速准确定位脑电图在较多种类干扰下的故障特征,本文提出一种基于Hilbert-Huang时频谱特征提取的脑电图机干扰故障检测方法.运用信号采集技术进行脑电图机的诊断数据采集并进行信号拟合,采用二阶自适应IIR陷波器进行脑电图机采集信号的干扰滤波提纯处理,对提纯输出的信号进行时频分析,通过经验模态分解将复杂的脑电图机故障分析信号分解成若干个固有模态函数,对每个固有模态分量作Hilbert-Huang变换,实现Hilbert-Huang时频谱特征提取,以提取的特征量作为训练样本,实现脑电图机中的干扰故障检测.仿真结果表明,采用该方法进行脑电图机中的干扰故障检测的准确性较好,抗干扰能力较强,具有较好的故障诊断能力.

  • 基于生物电阻抗技术的睡眠姿势识别方法的探讨

    作者:许欢;张平

    对于睡眠姿势的有效监测可以对某些疾病的诊断、预防、治疗提供直接参考.本文提出了一种基于生物电阻抗技术的睡眠姿势识别新方法.该方法采用无创、连续的生物电阻抗技术采集左右胸部呼吸电阻抗信号,从呼吸电阻抗信号中提取睡眠姿态信息,达到睡眠姿势识别的目的.该系统硬件部分采用Agilent E4980A电阻抗仪,通过多通道开关实时采集人体左右胸部两通道的呼吸信号.软件部分分为实时的计算机Labview显示和存储部分以及线下Matlab分类识别处理算法部分.实验共召集了19名测试者参与,每人4次实验.测试者在指导下依次保持仰卧位、左侧卧位、右侧卧位、俯卧位4种姿势,分别在4种姿势下做正常呼吸运动.根据提取的特征值使用支持向量机的方法对4种姿势进行分类识别,结果显示测试组的高分类识别精度可以达到94.6%.

  • 数据融合技术及其在医学领域的应用

    作者:于晓青;曹慧;魏德健

    数据融合技术作为一种高效率、高准确率的信息处理技术正越来越受到重视.随着医疗卫生事业的发展,越来越多不同类型的传感器被用于医疗诊断设备,为了综合处理众多数据信息,需大化利用多传感器协同工作原理,利用数据融合技术进行数据处理.本文就数据融合进行概念总结,根据不同的抽象层次将其分成数据级融合、特征级融合、决策级融合3类.医学图像融合及医疗监护系统是数据融合技术在医学领域中的重要应用,文中着重分析基于数据级融合的医学图像融合技术及基于特征级与决策级融合的医疗监护系统.数据融合技术在医学领域的应用,正积极推动医疗卫生事业的发展,使病症诊断和临床治疗更加及时、准确、有效.

  • 医学显微图像的数字化技术

    作者:刘印锋;葛华勇;王保华

    显微镜是一种重要的医学仪器,它极大的促进了医学的发展.显微图像广泛用于诊断,但传统的分析方法有许多的不足.随着计算机和图像处理技术的发展,计算机开始被用于显微图像的分析.这种方法极大地提高了检测者的效率减轻了工作中的压力.本文对显微图像的分析及处理技术做了一些介绍,主要包括图像采集,图像分割,特征提取等.

  • 嵌入式脉象诊断仪的一种信号处理与分析方法研究

    作者:李治龙

    本文提出一种分辨病理脉象和正常脉象的方法.基于AR模型拟合进行特征提取,由模型系数构成信号的特征集,采用概率统计法进行脉象的聚类识别.

  • 家兔脂肪肝超声图像特征指标量化的方法学探讨

    作者:陈思;陈兴新;王宁;陈磊

    脂肪肝超声图像具有一定的纹理特征,通过对大白兔脂肪肝超声图像的特征分析,采用计算机辅助分析技术,对大白兔脂肪肝图像进行小波收缩法抑制散斑噪,然后分别从直方图,行程矩阵等进行量化指标的提取,并通过多组家兔动物实验对比分析各特征参数及实际纹理含义,从而为脂肪肝超声影像检查和病情分型提供量化依据.

  • 基于图像传感器的亚健康脉搏信号研究

    作者:张爱华;毛蕴娟

    本文旨在探索人体亚健康状态的脉搏信号的特点,为亚健康诊断及疾病的早期发现和预防提供客观依据.研究使用自主研制的脉搏图像传感器,分别采集健康人员和亚健康人员的脉搏图像信号,对其进行图像处理以及提取脉宽、脉长、脉管轴心位移等特征.通过对结果的对比研究和分析,探明亚健康人员的脉宽和脉长均比健康人员的大,且亚健康人员的脉管轴心位移比健康人员的轴心位移波动大.研究表明,健康人员和亚健康人员的脉搏特征有明显的差异.

  • 中医舌图像的质量评价研究

    作者:张翔;胡广芹;张新峰

    文章根据图像及模式识别的有关知识提出一种自动评价舌图像质量的方法,能够有效地评价出采集的舌图像是否满足中医舌诊的临床要求.根据中医舌诊的临床要求,文章对采集的舌图像提取基于Contourlet变换的统计特征、基于灰度共生矩阵的旋转不变纹理特征、颜色和几何特征,然后用这些特征训练一个基于支持向量机的分类器来对舌图像进行评价筛选出合格与不合格的舌图像.文章中的方法对于舌图像样本的分类准确率达到93.5%,对于不同类型的舌图像均具有较好的分类效果,优于文献《基于支持向量机的中医舌图像质量评价研究》的方法,为舌诊客观化的研究奠定了坚实的基础.

  • 舌诊图像分割和特征提取的方法研究与应用

    作者:高清河;刚晶;王和禹;刘海英

    舌诊是中医望诊中的重要项目.为了建立客观和定量的指标,使舌诊能够更准确、更客观地反映人体机能状态,对中医舌诊图像分割和特征提取具有十分重要的意义.本文利用数字图像处理技术,对舌像的分割和特征提取进行了详细地的研究和实验,具体内容包括:图像滤波、舌像分割、舌苔与舌质的分离、舌质和舌苔颜色识别、纹理分析识别和分类数据库的建立.

  • 基于颜色和纹理特征的新疆维吾尔医植物药材图像特征提取与判别分析

    作者:员伟康;木拉提?哈米提;严传波;阿布都艾尼?库吐鲁克;艾赛提?买提木沙;姚娟;杨芳;伊力扎提?阿力甫

    目的:对新疆维吾尔医植物药材图像进行特征提取,并对所研究特征进行分析,探讨其在维吾尔医药材图像分类中的效果,找到适用于维吾尔医药材图像分类的特征,为基于内容的新疆维吾尔医药材图像的检索系统奠定基础。方法以新疆维吾尔药材中植物药的花和叶为研究对象,先对图像进行预处理,进而提取颜色和纹理特征作为原始特征,并对特征进行统计学分析,运用大类间距法筛选得到图像分类的主要特征,后应用Bayes判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果将颜色特征和纹理特征筛选后进行分类,花类图像的分类准确率为85%,叶类图像的分类准确率为62%。利用筛选后的特征对花类图像的分类效果好于利用原始特征分类的效果。结论与原始特征分类比较,运用筛选后的特征进行分类,对于判别花类药材的效果较好。这为进一步研究维吾尔医药材图像分类和完善特征提取方法奠定了基础。

  • 基于HOG-LBP特征的中药饮片图像识别

    作者:吕宇琛;王健庆

    目的 通过对方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等特征提取及融合的方法研究,实现有效的中药饮片图像识别.方法 分析HOG和LBP特征,进行特征融合,采取支持向量机(SVM)分类算法,在采集整理的中药饮片图像数据集基础上对算法进行训练、测试和改进,从而获得有效的中药饮片多分类模型,并将模型与其他算法进行比较,评价算法的有效性.结果 通过对30种中药饮片2927张图像的训练和测试,等价模式下的HOG-LBP融合特征算法的饮片图像识别率达91.16%,优于传统算法.结论 等价模式下HOG-LBP融合特征结合SVM分类器的方法具有较高的识别率,可有效应用于中药饮片的识别和分类.进一步提高数据种类和数据量,有助于提高算法的适用性和识别效果.

  • 基于Adaboost技术的大脑运动意识任务分类

    作者:裴晓梅;郑崇勋

    本文提出了应用机器学习技术Adaboost算法与Fisher判别式分析作为基本分类器相结合的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的分类.利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均大分类正确率达到88.11%.通过大分类正确率,大互信息等评价指标比较,验证了Adaboost技术在改善大脑运动意识任务分类性能的有效性,从而为脑机接口系统应用中大脑运动意识任务分类提供了新的思路.

  • 基于形状分布的蛋白质三维结构相似性比较方法

    作者:周颖;张树生;李悍

    蛋白质结构比较是计算生物学中重要的问题之一,并且在蛋白质结构预测中发挥着重要作用.本文提出一种基于形状分布的蛋白质三维结构相似性比较方法,进行两种蛋白质三维结构的一致性比较.该方法完全不依赖于序列信息.对PDB蛋白质数据验证的结果表明,本文所使用的方法可以作为任意结构的蛋白质相似性比较的有效辅助手段.对不具备序列相似性的蛋白质分子之间的相似性比较具有现实意义.

  • 失眠舌象特征的量化研究

    作者:李欢欢;张新峰;胡广芹;孙艳玲

    目的 已知失眠患者的舌象多伴有相应的特征性变化,本文主要对失眠患者舌象特征进行量化研究.方法 首先从较典型的气虚血瘀型和心火亢盛型失眠症着手,提取失眠患者与健康人群舌象的颜色特征、Tamura纹理特征和舌体边缘的齿痕特征,然后分析两组舌象特征之间的差异.结果 失眠组舌色R、G、B值和舌体齿痕数与健康对照组相比有显著性差异(P<0.01),纹理特征对比亦差异显著(P<0.05).结论 失眠组舌象的颜色、纹理、齿痕特征参数,能够为辅助临床诊断提供客观参考依据,具有临床参考价值.

  • 基于眼电的阅读状态检测研究

    作者:郑敏敏;高小榕

    目的 阅读是一种重要的认知过程,可通过眼动检测实现观测.基于眼电的阅读检测算法可应用于不同的阅读行为和注意力水平的自动检测.方法 通过提取阅读时水平眼电信号的特征以有效识别阅读活动.首先使用数学形态学对原始水平眼电信号进行平滑处理,去除眨眼和肌电等干扰.平滑后的眼电信号进行差分处理,然后提取出阅读时的水平眼电信号的特征,进行识别分类,从而判断出受试的阅读情况,并与实际的阅读状态进行比较.结果 对阅读状态和非阅读状态时间段的分析结果显示,数学形态学和阈值法相结合的方法对眨眼和肌电等噪声的抗干扰能力较强,可有效识别出阅读活动,平均检测率为75%.结论 数学形态学和特征提取相结合的方法能较好地提取出眼球的活动信息,应用于日常的阅读活动识别中.

  • 基于小波变换的脉搏信号分析仪的设计

    作者:周红标;陈若珠;田守军

    脉搏信号中含有丰富的人体生理信息,对心血管疾病的预防和诊治有着重要的指导作用.本文采用COM组件技术将基于小波变换的脉搏信号去噪和特征提取MATLAB算法程序无缝集成到LabVIEW中,实现了虚拟脉搏信号分析仪的设计.实验结果证明该分析仪采用的自适应阈值小波消噪方法的消噪效果优于传统的软、硬阈值法,提取的脉搏信号各尺度能量值可以用来作为区分心血管疾病患者和正常人群的特征值,扩展的网络传输功能经实际应用具有非常实用的价值.

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