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肠道压力数据的盒维数分形分析
结肠测压是广泛使用的评价消化道功能的检查手段,对结肠运动障碍疾病的诊断有较高的价值,是其他检查手段不可替代的.本研究对肠道压力数据进行分形特性的分析.首先对结肠压力数据进行预处理,采用截止频率为0.4Hz的低通滤波器滤除结肠压力信号中的高频干扰成分.采用盒维数计算正常受试者和异常受试者结肠压力数据的分形维数.计算盒维数的基本原理为利用待分析曲线的积分和差分的四分位偏差值来计算分形维数.结果 表明,正常的结肠压力信号的分形维数值大且随时间的变化小而异常的结肠压力信号正好相反,采用分形维数可以作为判断肠道动力性能的辅助手段.
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CT图像中缺陷的快速定位方法
以分形理论为基础,本文提出通过用Blanket算法计算分形面面积,并用小二乘法进行直线拟合从而得到局部盒维数的方法对工业CT得到的灰度图像进行缺陷快速定位.通过实验证明,本方法简单省时,适合于夹渣,裂缝等常见缺陷的定位.
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自动化视网膜血管网络的分形维数定量分析
目的:研究眼底视网膜血管网络的分形维数自动化测量方法,比较不同分形维数特点.方法:选取20张眼底图片,分别手动分割图像血管和自动分割血管图像计算盒维数、傅里叶分形维数、Hausdorff维数.比较手动分割和自动分割对这三种分形维数的影响.在前面的20张彩色眼底图像中加入高斯噪声和椒盐噪声,比较加入噪声前后对傅里叶分形维数的影响.结果:手工分割和自动分割相比,自动分割血管得出的三种分形维数曲线变化更平稳一点,不像手工分割的分形维数曲线变化忽高忽低,看不出大致的曲线走势和规律.比较来说,自动分割眼底血管图像所得出的分形维数更规律一点.没有加入噪声前对傅里叶分形维数代码进行改造,计算得出的傅里叶分形维数要比原来的数值整体都低且整体趋势更倾向于平稳.结论:自动化视网膜血管网络的分形维数定量研究能够为视网膜病变的分析提供一定帮助.
关键词： 眼底图像 盒维数 傅里叶分形维数 Hausdorff维数
