一种基于自适应最小模糊熵的CT图像分割方法

为了从CT图像中提取到多个组织的解剖特征,解决运算速度的提高与运算结果不稳定的矛盾,我们提出了一种基于自适应最小模糊熵的图像分割算法.为了找到分割灰度图像的最佳阈值.首先利用迭代公式以及图像的直方图来计算出每个模糊子集的隶属函数中指数参数的值以及阈值的搜索范围,然后在已确定的搜索范围内用穷举法搜索出能使模糊熵最小的最佳阈值.实验表明该方法能较好的完成CT图像的分割.此算法运算速度较快;与用遗传算法、模拟退火算法相比较,运算结果稳定,重复性更好,得到的图像细节成分要更多些.     

基于 Shapiro 模型推理算法的智能知识获取在中医知识库中的实现

本文应用现代计算机技术,将Shapiro模型推理算法运用于中医知识库中,使该知识库系统具有智能知识获取的能力.     

基于集合可视化分析系统探索针灸治疗产后压力性尿失禁的选穴规律

目的：基于集合可视化分析系统与Apriori算法探索针灸治疗产后压力性尿失禁(PSUI)的选穴规律。方法：筛选符合纳入标准的针灸治疗PSUI相关文献,建立针灸处方数据库,利用R3.6.1进行集合可视化分析与Apriori算法分析针灸治疗PSUI的选穴规律。结果：本研究最终纳入文献22篇,针灸处方22个,涉及腧穴24个,腧穴出现总频次116次。其中,应用频次较高的腧穴为气海、关元、中极、足三里与三阴交;腧穴归属以任脉为主;分布以腹部、下肢及骶部为主。集合可视化分析、腧穴关联规则分析以及腧穴组合网络分析结果表明气海、关元、中极、足三里与三阴交是针灸治疗PSUI的核心腧穴。结论：针灸治疗PSUI腧穴处方以温阳化气利水为主,重点应用特定穴,选穴以病变脏腑膀胱近部(腹部及骶尾部)任脉、膀胱经腧穴为主,佐以下肢脾胃经腧穴,契合本病的病机及女子生理特点,运用集合可视化分析系统有助于总结PSUI针灸处方选穴规律。     

基于SMOTE算法的化疗肿瘤患者下呼吸道感染预警模型构建

 目的 构建基于少数类样本合成过抽样技术（synthetic minority over-sampling technique,SMOTE）算法的化学治疗（化疗）肿瘤患者下呼吸道感染预警模型。方法 共纳入西宁市4所三级医院2019年1月-2021年6月收治的2 384例接受化疗的肿瘤患者为研究对象,将所收集病例按照7：3的比例随机分为建模组1 668例和验证组716例,建模组数据用来建立模型,验证组数据对所建立的模型进行验证,利用单因素比较和logistic回归分析筛选下呼吸道感染影响因素,基于SMOTE算法建立化疗肿瘤患者下呼吸道感染预警模型。结果 logistic回归分析可得,年龄（x₁）、身体质量指数（BMI）值是否正常（x₂）、恶性肿瘤分期（x₃）、吸烟史（x₄）、合并糖尿病（x₅）、合并肺部疾病（x₆）均是化疗肿瘤患者下呼吸道感染的危险因素（均P<0.01）,获得原始数据预警模型：Logit（P）=0.055x₁+0.967x₂-0.195x₃+1.383x₄+0.968x₅+0.939x₆-14.073和基于SMOTE算法的预警模型：Logit（P）=0.090x₁+1.092x₂-0.249x₃+1.724x₄+1.136x₅+1.344x₆-14.859。基于SMOTE算法预警模型AUC为0.949（95%CI：0.937~0.961）,高于原始数据预警模型AUC 0.780（95%CI：0.734~0.846）。结论 基于SMOTE算法所构建的预警模型能更准确预警化疗肿瘤患者下呼吸道感染,有效解决感染与非感染患者样本数据不平衡所导致的预测误差,基于预测模型可选择相应的对策进行应对。     

基于Apriori算法的含丹参-当归药对的方剂用药特点与规律分析

目的 通过挖掘整理含丹参-当归的方剂,利用统计软件系统分析其用药规律。方法 检索筛选《中医方剂大辞典》中含丹参-当归药对的方剂,利用Excel软件分析中药使用频次、频率及丹参-当归配伍特征和主治中医病证频次,运用SPSS Modeler 18.0软件关联规则Apriori算法进行数据挖掘。结果 通过统计共筛选出含丹参-当归药对的方剂390首,频次统计分析发现涉及中药504味,使用频次≥60的中药共22味,除丹参、当归外,核心高频药物为川芎、甘草、白芍、肉桂、地黄、牛膝6味。通过组方规律分析得到常用中药组合有丹参-当归-川芎、丹参-当归-甘草、丹参-当归-白芍。主治病证涉及105种,频次≥10的中医病证10种,以瘀血疼痛病症、妇科病症为主。通过网络可视化得到治疗月经病的核心中药组合为丹参-当归-川芎-白芍-香附,治疗痹证的核心中药组合为丹参-当归-川芎-肉桂,治疗虚劳病核心中药组合为丹参-当归-牛膝-肉桂-防风。结论 与丹参-当归配伍的高频中药为白芍、川芎、肉桂等,优势病证为月经病、痹证和虚劳病,揭示了丹参-当归药对的用药规律,为该药对在临床合理用药及深入研究与开发提供科学依据。     

基于关联规则的脂肪肝与5种慢性代谢性疾病的关联性分析

目的 探讨体检人群中高血压、超重肥胖、血脂异常、高尿酸、糖尿病等5种慢性代谢性疾病与脂肪肝的关系,为脂肪肝和慢性代谢性共患病的防治提供依据。方法 采用二分类logistic回归分析脂肪肝患病的危险因素;运用Apriori算法进行年龄别和性别分组的5种慢性代谢性疾病与脂肪肝关联规则挖掘。结果 研究人群中,高血压、超重肥胖、血脂异常、高尿酸、糖尿病、脂肪肝的患病率分别为32.0%、52.0%、34.7%、31.8%、9.9% 和43.4% ;高血压、超重肥胖、血脂异常、高尿酸、糖尿病均是脂肪肝患病的危险因素 (P<0.001,OR值>1);5种慢性代谢性疾病单独患病对脂肪肝患病的提升度均大于1 (1.42~1.66);年龄、性别分组后按置信度排名第1的强关联规则均为{高血压,超重肥胖,血脂异常,高尿酸}→{脂肪肝};不同年龄组和不同性别组在强关联规则个数、关联强度等方面存在差异。结论 高血压、超重肥胖、血脂异常、高尿酸、糖尿病等5种慢性代谢性疾病均可单独对脂肪肝患病起到提升作用,多种疾病共患可增加脂肪肝患病的风险。     

CORDIC算法在B超数字扫描变换器中的应用

数字扫描变换器在B型超声诊断仪的应用，能使现代实时B型超声诊断仪实现一些新的诸如图像冻结、多帧贮存、数据测量计算和TV显示等功能。在设计B型超声诊断仪中数字扫描变化器的过程中，直角坐标到极坐标变换是一个关键的技术，本研究论述了应用在数字扫描变化器中的一种新的算法——CORDIC算法，对该算法的原理进行了简介，将CORDIC算法应用到直角——极坐标变换中，并进行了算法修正和公式计算。根据其具体的应用对该算法进行了优化，并给出了算法的硬件实现结构。最后，对算法进行了软件仿真，并给出了结果分析。     

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。     

基于形态学重构的超声医学图像滤波方法

Speckle噪声是造成超声医学图像质量下降的最主要原因。我们通过修改形态学重构算法-Downhill算法的初始条件,使其适用于超声医学图像的去噪处理。首先在掩模图像中确定标记图像作为算法的初始化和开始区域,再使用改进的Downhill算法对超声医学图像进行滤波处理。实验结果表明,与其他3种传统滤波方法相比,该方法能快速有效地去除心脏腔室内的Speckle噪声同时保留图像的轮廓细节信息。     

基于直方图拟合的MRI图像水平集分割

利用混合高斯模型对MRI图像直方图进行分析,将拟合获得的特征参数作为水平集曲线进化的约束条件,对医学图像进行分割。分割中采用的自适应Level Set方法,能够自适应地确定曲线进化方向（扩张或收缩）,而不必在分割之前指定其进化方向,减少了人工干预;同时也克服了传统测地活动轮廓线（GAC）方法对图像梯度信息的过分依赖,以及由于对图像进行大尺度高斯平滑处理造成边缘点移动、定位准确度下降的缺陷。分别对MRI仿真和真实图像进行了实验,MRI仿真实验的分割敏感性、专一性和总体性能指标分别达到了94.72%、97.52%和97.22%。分割结果的定量分析和定性分析表明算法的有效性以及较高的分割准确度。