简介：对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先，利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集，然后，利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题，分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示，基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别，同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。

简介：以生理信号分析为主,表情行为观察和情绪主观感受评价为辅,对多名被试的情绪进行识别.60名大学女生接受恐惧-快乐-轻松的情绪诱发,有效数据55名,对应每个情绪片段,根据信号标记以及GSR微分,截取1min的生理信号进行处理和分析,应用SPSS对各生理参数进行情绪的单因素方差分析,然后采用逐步多类判别法,提取特征参数以识别情绪.结果表明HR、HRV、R波、T波各生理参数对情绪较敏感;提取出HFP,HRmax,PNN50,LF/HF,Ratio,LFP,MeanNN7个特征参数,构建情绪判别函数Fuction1,Fuction2和Z1、Z2,Z3;轻松的判别正确率为88.0%,快乐的为92.0%,恐惧的为80.0%,总体判别正确率为86.7%.以生理信号分析为主,辅助表情行为观察和情绪主观感受报告,是一种有效的情绪识别方法,所得数据客观、准确,提高了情绪识别率.

简介：根据王不留行籽的药性对152例足月单胎孕妇行产前耳压刺激试验(AVPST),并与传统的无负荷试验(NST)进行前瞻性对比研究。结果表明AVPST是一种临床价值较高的产前胎儿监护试验,它降低了阴性率和假阴性率,提高了阴性结果的预测价值。

简介：为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法。由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果。实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果。

简介：利用边缘检测算子和数学形态学方法提取医学图像轮廓，采用主轴矩法配准两幅图像的轮廓，使其达到粗略配准的目的。通常的互信息测度是基于香农熵的，因为香农熵对于局部极值具有很强吸引域，而某些参数下的雷尼熵可以消除局部极值，将两种测度分别用于精配过程中不同的搜索阶段。首先利用全局搜索算法，寻找基于雷尼熵的归一化互信息测度的全局最优初值，再通过局部优化算法对当前的最优解寻找基于香农熵的更精确的全局最优解。实验表明，这种配准算法是有效的。

简介：提出一种基于Sobel算子和数学形态学相结合的改进算法,用于尿液试纸条图像的边缘检测。首先采用Sobel算子对预处理后的尿液试纸条进行边缘检测,得到粗略的边缘图像;然后采用双结构多尺度形态学算子精准检测。根据图像特点,使用形态学算子时,将膨胀运算和开运算进行加权求和,有效地克服了图像的双边缘现象;最后使用顶帽底帽联合运算以增强图像边缘。实验表明,本研究提出的改进算法信噪比可达到8.6471,边缘连续性指标可达到0.9212,实现了尿液试纸条图像边缘的准确定位和清晰成像。

简介：针对医学图像处理和三维医学图像可视化,系统总结了目前边缘检测技术,归纳了各种边缘检测算法.

简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换

简介：为提高对婴儿健康监护的质量,本研究提出在育婴箱中增加婴儿哭声识别功能,该系统主要以TI公司的数字信号处理器(DSP)芯片TMS320DM643和多媒体音频编解码芯片TLC320AIC23B为硬件核心,设计一套实时的婴儿哭声识别系统。本系统使用拾音器采集婴儿哭声,音频解码芯片对声音信号进行处理,然后发送给DSP芯片,DSP芯片对声音信号进行预处理,然后用优化的自相关函数算法提取特征参数-线性预测系数(LPC),使用动态时间规整(DTW)识别算法,实现对婴儿的哭声准确识别,并经串口向上位机发送识别结果。该系统在实际测试后表明,婴儿啼哭状态识别准确率可达97.1%,在婴儿护理领域具有重要意义。

简介：基于水对近红外光的吸收原理,我们选用1300nm波长的近红外光,在一定压强下,测量单位厚度组织对近红外光的透光量,并以此来对组织的水肿状态进行识别。实验结果表明:同一压强下,随着水肿程度增加,单位厚度组织对近红外光的透光量减小;同一水肿状态下,随着压强的增加,单位厚度组织对近红外光的透光量增加;在1g/mm2压强下,不同水肿程度下的透光量之间具有显著性差异。初步研究表明,在适当压强下,使用单位厚度组织对近红外光的透光量,可以对不同水肿状态的组织进行识别,该方法能够为医生提供客观的数据支持,辅助医生在消化道重建手术中做出合理判断。

简介：胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。

简介：基于互信息的全局配准算法是近年图像配准研究的热点之一,此法具有精度高、鲁棒性强的特点.现将互信息作为相似性测度,采用模拟退火与鲍威尔相结合的多分辨率搜索优化策略,对临床使用的三维CT、MR图像进行了刚体配准.实验结果表明此方法能有效地防止优化陷入局部极值,具有良好的实用性.