血氧测量快速滤波与实时算法设计

目的血氧饱和度是人体的重要参数,为适应无线监护系统的需要,针对无线血氧测量节点内存小、运算速度慢的特点,本文设计了一套递推型快速处理算法。方法该算法充分利用递推方式和形态滤波算法过程的中间结果,加速滤波算法的处理速度,提取出测量和控制的关键数据,保证了数据的快速处理和测量系统的实时控制。结果通过分析采样数据和模拟处理过程发现,该算法可有效消除基线漂移、抖动等干扰,保证测量的稳定可靠。结论该算法计算量小,抗干扰能力强,适合无线血氧测量节点实时测量的需求。     

H.264去块效应滤波器的混合递增滤波流水线设计

针对H.264/AVC主要档次去块效应滤波器的特点,提出一种混合递增的滤波流水线及片上存储架构.采用混合递增的去块效应滤波顺序,通过6级流水线实现像素点的并行滤波.该流水线的存储器架构可以有效支持主要档次的行/列和帧/场数据访问模式,利用滤波数据的相关性提高重用粒度,减少流水线阻塞和片外DRAM的访问.实验结果表明:与其他相关工作比较,流水线架构能够取得较好的性能和资源消耗比,在25.7K门和768ByteSRAM的硬件资源代价下,可以实现3路1080P HDTV的H.264主要档次视频实时去块效应滤波.     

限窗滑动线性傅里叶拟合在人体震颤预估滤波中的应用

背景:为抑制人体的震颤运动,各国研究人员试图设计出一套可穿戴机器人辅助抑震系统。目的:分析介绍了针对震颤滤波预估常用的线性傅里叶拟合算法及其衍生算法,并在此基础上提出了改进算法。方法:提出一种引入了加权线性傅里叶拟合算法变基频带限线性傅里叶拟合改进算法,迭代的过程中可随着对象的改变而发生改变,频带设定了一定约束条件以保证算法的滤波特性,限制了频带的变化范围,即限定了一个大的通频带,通频窗口只能在所设定的这个范围内进行滑动,所提出的这种算法为限窗滑动的线形傅里叶拟合。结果及结论:该算法的适应性得到了拓宽,对震颤滤波预估具有更强的适应性与准确性。     

基于高频中值滤波的小波滤波在脑动脉色素浓度谱特征信号提取中的应用

近年来,近红外光谱技术(mear infrared spectrometry,NIRS)在脑科学研究领域倍受青睐。为了更好地满足参数的后续使用并提取出有效特征信号,前期尝试了多种常用滤波方法,为了解决滤后信号易失真以及不能有效滤除低频或者高频噪声的问题,提出了基于高频中值滤波的小波滤波,并采用高度还原真实信号特点的仿真信号以及利用脑血流动力学参数采集系统获得的真实光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号,基于中值滤波的小波滤波进行分析。将实验测试数据与其他滤波方法的特征信号提取效果进行对比,并对处理数据进行信噪比和频谱分析。结果表明,采用中值滤波与小波滤波相结合的滤波方式,对脑动脉色素浓度谱特征信号进行滤波处理,能获得有效、精准的脑血流动力学参数,为后续的测量精度打下基础。该方法有效结合了中值滤波能够剔除粗差的特性和小波滤波在光电容积脉搏波中有效滤除高斯信号的特性,改善了采用单一方式的局限性,提供了一种新的PPG滤波的思路,对比传统方法更加优化。     

GE HDxt 1.5T磁共振系统故障维修四例

本文对GE HDxt 1.5T磁共振使用过程中出现的故障做了比较详细的分析,并对故障的处理进行了讨论。     

图像滤波技术在B型超声诊断仪中的应用研究

目的：依据医学超声图像固有特点,对B型超声医学图像滤波技术进行研究,以达到大幅度提高图像质量的目的。方法：通过Matlab等工具实现B型超声诊断仪图像的均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、小波变换以及各向异性扩散方程滤波。结果：对常见的B型超声诊断仪滤波算法进行了比较与研究。结论：所有的滤波方法对图像信号均有一定程度的增强,对噪声亦有抑制。均方误差反映了滤波图像在抑制噪声的同时,对细节的保持情况和超声医学图像两者之间达到一个最佳的平衡。     

低场核磁共振信号降噪方法研究进展

目的:低场核磁共振技术是近年来迅速发展起来的一种新技术,被广泛应用在食品安全、油气勘探、纺织化工、生物医药等各种领域。但由于低场核磁共振背景磁场强度低,信号微弱,信噪比较低。本文目的在于抑制低场核磁共振中的噪声,提高信噪比。方法:目前用于低场核磁共振的降噪方法还不是很多,本文主要介绍了三种降噪方法,双边滤波、基于偏微分方程的各向异性扩散方法和基于平稳小波变换的阈值滤波。结果:双边滤波既考虑像素点的空间相近度又顾虑到亮度相似度,达到了平滑滤波和边缘保持的效果;偏微分方程各向异性扩散方法在图像平滑区域增大扩散系数,在边缘区域减小扩散系数,对边缘保留起到了很好的效果;平稳小波变换具有平移不变性,去除了伪Gibbs现象,边沿对齐和改进的阈值函数都提高了降噪效果。结论:本文的三种降噪算法都是在以前学者提出的方法基础上作出了改进之后用于低场核磁共振系统,并且都取得了很好的效果。本文又综述了评价降噪效果的客观指标PSNR,RMSE和SSIM。     

基于GC V算法的背根节神经元放电信号的滤波

为去除背根节神经元放电信号中的噪声,便于进一步分析信号,采用小波滤波法。先将含噪信号采用haar小波进行5层分解,然后在传统小波软阈值滤波的基础上,提出用GCV算法来确定最优阈值,最后进行信号重构。通过matlab仿真实验表明,采用了GCV算法的滤波方法能有效去除神经元放电信号中的噪声,去噪后信号光滑连续好,并且保留了信号峰值的相关细节。     

心脏医学超声图像序列的噪声抑制分析

利用各向异性扩散滤波技术,对超声检查中图像噪声的特点进行分析,以实现超声图像的噪声抑制;提高超声图像的峰值信噪比;并将其扩展到时间域图像序列的平滑中,以提高超声检查中图像噪声滤波的准确度.本研究通过实验表明:该方法可有效抑制超声图像中的斑点噪声,同时对心脏解剖结构特征具有保持和增强效果.     

改进Wiener滤波弥散加权磁共振图像Rician噪声复原

针对弥散加权磁共振图像噪声呈Rician分布,现有Wiener滤波基于高斯分布易于产生误差的缺陷,以及弥散加权磁共振图像多相近磁场方向数据共存特点,综合多相近磁场方向的弥散加权磁共振图像进行Wiener滤波复原,并将现有针对高斯噪声的Wiener滤波器基于Rician噪声分布进行改进,最后在估计复原参数的过程中引入各向异性概念提高复原参数估计的准确性,进一步提高复原质量.使用本方法分别在合成和真实脑部弥散加权磁共振图像上进行的仿真和实验表明,本方法能有效降低噪声对弥散加权磁共振图像的影响,提高由此计算获得弥散张量磁共振图像的大小和方向信息,在10％ Rician噪声下,弥散加权磁共振图像的峰值信噪比提高10 dB,由此计算获得弥散张量磁共振图像角度平均偏移下降5度,可保障后续应用的准确性和可靠性.