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BP网络分类器文献资料
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膝骨性关节炎运动质量评估系统设计
为膝骨性关节炎患者提供一种运动康复训练的监护系统,患者可以通过监护系统了解自身运动规范程度并作适当的调整.设计了一种基于ZigBee无线通信技术的人体下肢运动质量评估系统,以评估膝骨性关节炎运动理疗法的动作规范性.该系统将装有微型加速度传感器的ZigBee模块穿戴在人体的下肢,获取运动时的三维加速度信号,将加速度信号经过Haar小波变换后,采用粒子群算法提取小波特征值,将提取的特征向量应用神经网络分类器对动作质量进行识别评估.通过对20名年龄在24～30周岁的健康男性直腿抬高训练的动作质量评估测试,系统对规范抬腿、抬腿过高、保持时间太短和非平行抬腿这4类训练取真率的均值和标准差分别为(89.1±2.0)％、(93.4±1.7)％、(89.5±2.3)％、(90.1±1.8)％.实验结果表明,本系统能有效地识别训练过程中的不规范动作,较好地实现了对直腿抬高训练的运动质量监测与评估,满足健康监护系统的应用需求.
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CD4细胞显微图像的分析与识别研究
介绍了CD4细胞的自动识别技术,利用图像处理技术实现了目标区域的分割,分析了形态、光密度、色彩、纹理四个方面的特征;采用主成分分析法提取特征,构建了BP网络分类器,较好的实现了CD4细胞的识别.
关键词： CD4细胞 图像分割 特征分析 主成分分析(PCA) BP网络分类器
