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脑机接口中一种改进的模式识别方法
为提高脑机接口中脑电识别率,分析了特征提取方面时频特征组合法的缺点,探讨了一种改进的模式识别方法.该方法以样本类平均距离为判据,采用滑动窗优化技术,获取时域均值的佳时间段和频域功率谱均值的佳频率段.用经过优化的时域均值和功率谱均值组合作为特征,形成特征向量.基于该特征向量,用神经网络对脑电信号进行分类.以识别正确率为指标,将改进方法与原方法进行对比,实验结果表明改进方法能够提高脑电识别率,具有应用价值.
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以Hurst指标识别室性心动过速与心室纤颤
目的 为了准确、快速地识别出窦性心律(NSR)、室性心动过速(VT)与心室纤颤(VF).方法 本文引入基于多尺度分析的非线性算法--Hurst index,来量化ECG信号的非线性动力学特征.结果 从MIT-BIH Arrhythmia Database、 MIT-BIH Malignant Ventricular Ectopy Database与 CU Ventricular Tachyarrhythmia Database典型数据库中引用数据,并对该算法进行验证与评价,结果表明:当滑动窗长度是5 s时,NSR、VT与VF被完全正确地检出;另外,该算法的运算速率远高于经典的非线性算法--复杂度算法.结论 在临床应用中,用Hurst指标识别室性心律失常具有极大的潜力.
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3.0T MR滑动窗共轭梯度高限性反向投射重建心肌灌注成像
目前临床应用的MR心肌灌注成像技术有很大的局限性,对于单次激发技术,其空间覆盖有限,不能覆盖整个左心室(仅获取1～3层图像数据),空间分辨率和时间分辨率以及信噪比均较低,每层扫描时间较长,容易产生运动伪影;对于并行采集[一般性自动校准部分并行采集(GRAPPA)或敏感度编码(SENSE)]和EPI技术,虽然每层的扫描时间减少,但仍不能覆盖整个左心室(仅获取3～4层图像数据),分辨率和信噪比均较低.滑动窗共轭梯度高限性反向投射重建(sliding-window conjugate-gradient highly constrained back-projection reconstruction,SW-CG-HYPR)作为一种新的MR心肌灌注成像方法,与传统的心肌灌注成像方法相比,能够覆盖整个左心室,提高空间分辨率、时间分辨率及信噪比,并能减少运动伪影.本研究的目的是前瞻性评价3.0 T MR SW-CG-HYPR心肌灌注成像对冠心病的诊断价值.
