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6 个结果
  • 简介:为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁算法的速度比SACO慢很多。

  • 标签: 图像边缘 信息捕获 蚁群算法 运行速度
  • 简介:基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

  • 标签: 深度学习 医学图像处理 监督学习 神经网络
  • 简介:美国一项最新调查研究发现,如果儿童在3岁以前由于手术使用麻醉药的次数达到两次或者更多,那么他们日后出现学习障碍的风险可能会比正常儿童高。

  • 标签: 麻醉药 学习能力 可能影响 儿童 学习障碍 手术
  • 简介:重症监护室(IntensiveCareUnit,ICU)的监护种类繁多,然而许多监测大多都是有创监测,研究表明有创监测可能会增加患者出现并发症(如出血、感染)的风险,因此在重症监护病房(ICU)发展非侵入性的、连续的智能监控技术势在必行。深静脉血栓形成(DeepVeinThrombosis,DVT)可能引起严重发病率,常见于住院患者,尤其是术后人群。休克可能导致急性血流量减少,代谢异常,无氧代谢,细胞和器官功能障碍,如果时间延长,可能导致不可逆转的损害和死亡。ICU的患者基本都是危急重症,生命体体征不稳定,随时都可能会出现生命危险,需要医护人员24小时全天候监护,因此对ICU中医护人员进行疲劳监测很有必要。我们采用近红外光谱(Near-InfraredSpectroscopy,NIRS)这种非侵入性的、有效的、以及非电离测量的实时技术开发了一系列设备对DVT、休克、疲劳以及水分、深部组织温度和血流动力学参数的监测。与此同时,心电(EEG)、光学体积描记术(PPG)、压力脉搏波(PPW)等参数也是ICU监护中必不可少的,我们设计了一种无创、低成本监测系统,对系统中信号的稳定性进行了测试并验证了设备的可靠性。

  • 标签: 重症监护室 近红外光谱 血栓诊断 休克监测 血流动力学
  • 简介:本文应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对颠茄粉末药品进行无损非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。

  • 标签: 短波近红外光谱法 非破坏分析乘法(PLs)非破坏定量分析 颠茄粉末