首页 > 文献资料
-
一种模拟视觉机制的图像分割模型
提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能.针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连接性、学习机制等功能,对输入场景,该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示,模拟特征检测器功能；用金字塔结构模拟等级层次性；用两类信息流模拟双向连接性,分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程；用迭代过程模拟学习机制；采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割.实验表明,该模型对真实采集到的不同类型的生物医学图像进行分割,取得优于一些传统分割算法的结果.
-
利用小波变换提取声谱图参数的一种方法
超声多普勒声谱技术在医学临床上应用时,往往需从声谱上计算声谱参数,这些参数已被用作医学诊断的依据.为了利用计算机对声谱图参数进行自动提取,本文提出了应用基于Mallat算法分析信号在小波变换后不同尺度性质的方法,在大频率曲线上识别特征点,从而获得声谱图参数.应用该方法的仿真和临床实验都取得了较好的结果.
-
高分子水凝胶复合材料的分类学研究
目的探讨以复合材料学方法所得高分子水凝胶的分类.方法根据多尺度设计的观点将现有的研究结果进行综合和分析,并依据复合方式及其结构层次对水凝胶复合材料进行了分类.结果和结论提出了复合水凝胶材料的一种分类体系,其中引入了分子间复合及织构复合等新概念.运用这些概念和方法有助于生物复合材料的研究.
-
二值图像的多尺度细化算法
在给出二值图像多尺度表示方法的基础上,提出一种基于多尺度表示的细化算法,与目前已有的算法相比较,它的计算量小、抗噪性能好、便于硬件实现.实验结果表明,该算法很好地克服了传统细化算法的不足,为处理受强噪声污染的二值图像提供了一个新的思路.
-
多尺度暗通道先验去雾算法
目的 提出了融合块部重叠区域生长的多尺度暗通道先验去雾算法.方法 为了改善暗通道先验去雾算法的计算量,将多尺度的思想引入暗通道先验去雾算法.由于天空区域不满足暗通道先验的假设,导致天空区域出现色彩失真.提出块部分重叠的区域生长算法分割天空区域,根据天空区域透射率而设定全局透射率的下限.结果 实现单幅图像的去雾.结论 实验结果表明,改进算法提高了去雾算法的处理速度,减少了资源的消耗,而且在天空区域的处理上,改进算法结果视觉效果更好.
-
基于梯度向量流snake模型的可视人体图像骨组织分割
为克服传统snake模型不能适应结构复杂的解剖图像、初始轮廓必须充分接近物体边缘的缺点,本研究将基于梯度向量流(GVF)的snake模型用于可视人计划(VHP)图像中骨组织的分割,并修改梯度向量流(GVF)模型,使之适用于彩色图像;针对VHP彩色解剖图像数据量巨大的特点,将多尺度思想应用到snake模型中,以提高处理速度.这种方法提高了计算效率,节省了70%分割时间,得到了理想的精确度,对研究解剖结构、组织定量化测定等具有较高的实用意义.
-
子波变换在癫痫脑电信号检测和分析中的应用
介绍了一种新近发展的非线性、多尺度及多分辨信号的分析方法--子波分析在癫痫脑电信号检测和分析中的应用.重点介绍子波分析在脑电信号去噪、自动检测及癫痫发作过程的多尺度特征分析,癫痫发作动力学研究,以及癫痫发作预报等方面的应用.为癫痫脑电信号的临床应用及发病机理的研究提供一种新的方法.
-
从多尺度看基因表达调控的稳定性和非稳定性
从系统生物学的角度出发,首次提出了基因表达调控的稳定性和非稳定性问题,并认为可采用多尺度的理论和方法去刻画和分析该问题.从而,更深刻地认识基因表现生命现象的复杂性和多样性.这是一种方法学上的全新尝试,必将为系统生物学的研究增加全新的内容.
-
基于体素的牙种植体及周围骨多尺度有限元应力分析平台的开发
作为口腔修复的重要手段,种植牙手术由于能兼顾美观性和功能性的要求,近年来越来越多地被临床所采用.然而,种植体植入后引起的应力环境的巨大改变以及相应的周围骨的适应性重建常导致种植体松动和脱位,使手术失败.因此,了解种牙植体及周围骨中的应力分布,预测这些骨的适应性重建,对从生物力学角度评价种植牙手术有重要意义.
-
气候变化的影响以负面为主
气候作为人类赖以生存的自然环境的重要组成部分,它的任何变化都会对自然生态系统以及社会经济系统产生影响.全球气候变化的影响是全方位、多尺度和多层次的,包括正面也包括负面效应.气候变化会给人类带来难以估量的损失,适应气候变化也要花费不小的代价.
-
双源 CT 冠状动脉三维分割算法的研究
本研究旨在从心脏双源 CT 数据中自动精确分割出冠状动脉。采用一种基于多尺度滤波和概率决策的血管自动分割算法。先基于多尺度 Hessian 矩阵增强图像中的管状结构，再利用大后验概率基于灰度将体素分为目标和背景2类，后用26邻域区域生长法分割出左冠状动脉。实验结果表明，可精确分割出冠状动脉并提取血管中心线。该算法避免了血管泄露问题，无伪血管，无需人工交互，是一种有效的双源 CT 冠状动脉自动提取方法。
关键词： 双源 CT 冠状动脉 多尺度 Hessian 矩阵 EM算法 -
子波分析在认知功能障碍脑电信号研究中的应用
本文介绍了一种新的信号分析方法——子波分析在认知功能障碍脑电信号研究中的应用.重点介绍近年来子波分析在认知功能障碍患者自发、睡眠、不同刺激和工作任务下脑电信号定量特征及动态演变规律的研究中的新进展.研究显示,子波分析是一种适合于认知功能脑电信号研究的新方法,通过子波分析发现了一些有助于早期诊断和预后评估的神经电生理指标.
-
儿童失神癫(癎)脑电图的多尺度特征
目的:研究儿童失神癫(癎)脑电图的多尺度定量特征.方法:对15例失神癫(癎)患儿10次临床发作和20次亚临床(癎)样放电的脑电图进行子波分析,提取失神癫(癎)发作过程中脑电信号的多尺度定量典型特征,与发作前10 s及发作后10 s的脑电信号进行比较,并与12例正常同龄儿童脑电图进行比较.结果:研究显示儿童失神癫(癎)发作过程中脑电信号的多尺度典型特征主要表现为12尺度(对应频率3 Hz)的节律性活动显著增强,发作时20尺度(低频大尺度,对应频率0.12 Hz)结构与频率3 Hz的结构具有非正常的跳跃式尺度关系,3 Hz节律性棘慢复合波与大尺度(频率1 Hz以下)背景低频放电结构共同存在.发作过程中分尺度功率主要集中在20尺度和12尺度,其演变规律为20尺度能量逐渐减低,12尺度能量逐渐增加.10次临床发作的脑电信号均显示上述特征.发作前10 s和后10 s的脑电多尺度信号中仍然存在隐性的3 Hz棘慢复合波成分,与一般认为3 Hz棘慢复合波突起突止不同.而从传统的脑电图上无法分辨出发作前后的这些多尺度细节的定量特征.亚临床(癎)样放电的多尺度特征与发作期无明显差别,但持续时间短.结论:子波分析作为一种新的信号分析方法,适合于脑电信号的分析,可以获得比传统视觉脑电图更多的定量信息.通过对失神癫(癎)患儿的脑电信号进行子波分析,得到其发作过程中典型的多尺度定量特征,有助于失神癫(癎)发作的临床辅助诊断、预后评价以及神经电生理机理的基础研究.
-
基于多尺度卷积神经网络的磁共振成像脑肿瘤分割研究
目的：针对脑肿瘤形状、位置及大小等多变性，提出一种适合磁共振成像(MRI)脑肿瘤分割的卷积神经网络模型的改进方法。方法：将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上，并针对脑肿瘤的特点，提出多尺度卷积神经网络模型(MSCNN)，通过多尺度的输入与多尺度下的采样，克服脑肿瘤的个体差异，同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异，弱化肿瘤边缘与正常组织灰度相近的影响。结果：通过对30例患者的多模态磁共振图像进行分割，得到平均Dice系数为83.11%；平均灵敏度系数为89.48%；平均阳性预测值(PPV)系数为78.91%。结论：MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高，多尺度卷积神经网络能自适应脑肿瘤的差异性，并准确有效地分割脑肿瘤。
