基于短时傅里叶变换的肌电信号识别方法

针对肌电信号的非平稳特性，采用短时傅里叶变换方法对表面肌电信号进行分析，并通过奇异值分解有效地提取特征矢量进行模式识别，能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、腕内旋、腕外旋四种运动模式。实验表明，基于短时傅里叶变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法。  

多道心电的识别

本文介绍一种以空间速率为基础的多导心电的识别方法，本方法能获得较高的准确性，并由选择的心动周期产生代表心动周期。  

噪声淹没的X线图像中癌变病灶信息的人工神经网络检测

本文以诊断医生的诊断过程为依据，构造了1个三层B－P人工神经网络，并用20个样本对其进行了训练；而且应用此网络对X线图像中的肺癌进行了模式识别并且检验了它的工作特性；说明了人工神经网络用于医学图像模式识别的可行性和潜在的发展优势。  

无创心血管功能智能检测仪的研制与应用

介绍了一种基于高灵敏微压脉搏传感器的人体无创心血管功能智能检测技术及仪器研制。该仪采用句法模式识别、医学专家系统等智能检测技术和以嵌入式单片机为核心的电路设计，对脉搏波进行识别处理与分析．自动获得反映人体心脏、血管、血液和微循环等功能和状态的多项参数．并自动产生健康评估与诊断结论。该仪在心血管健康监测、早期病变预报及疾病诊断等领域具有广泛的应用前景。  

基于句法模式识别的脉搏波特征信息研究

提出一种基于句法模式识别的脉搏波特征信息检测方法.该方法对于无创伤检测到的脉搏波信号,经过分段线形化基元提取,得到输入模式,然后使用Earley算法构造识别器对脉搏波波形进行模式判别,并在模式信息的基础上判断识别脉搏波特征信息,从而为心血管功能诊断提供决策依据.实验表明,该方法抗干扰能力强、准确度高,实现了波形识别的智能化,为脉诊系统的智能化提供了一条先进而实用的手段.  

12导联同步心电信号自动检测技术的研究

论述基于ＰＣ机的标准十二导联同步心电图自动检测系统的构成，本系统软件采用Ｗｉｎｄｏｗｓ开发平台面向对象的程序设计方法，从整体结构上分析实现ＱＲＳ复合波、Ｐ波、Ｔ波以及ＳＴ段的检测，实现心电信号的自动分析。内容涉及心电信号预处理技术、波形特征参数检测技术和波形模式识别技术，介绍小波变换在波形特征点识别中的应用方法。  

放射治疗射野实时监测计算机处理系统的设计与实现

本文介绍了一种放射治疗射野实时验证计算机处理系统的设计与实现。此系统通过多媒体视频卡动，静态采集放射治疗数字影像，实现射野图像采集。处理，完成对患者治疗前及治疗过程中的位置进行模式识别，从而验证患者摆位照射野的几何精度。  

模式识别受体与病毒感染

机体有效的抗病毒感染有赖于感染早期产生的IFN及随后的细胞免疫应答。细胞模式识别受体(PRR)能特异性识别病毒分子或其复制产物而产生IFN与炎性细胞因子。Toll样受体(TLR)是主要的PRR,TLR2、TLR4分别识别革兰阳性、阴性细菌成分,TLR3、TLR7、TLR8、TLR9则主要识别病毒蛋白或其核酸和核内体成分。其他PRR,如RNA螺旋酶视黄酸诱导基因Ⅰ和激酶双链RNA活性蛋白激酶R均能识别双链RNA(dsRNA)而参与抗病毒感染。  

微量元素与乳腺癌死亡率的模式识别研究

采用基于统计学习理论的支持向量机方法,建立了硒、铜、锌、镉、铬、锰和砷7种微量元素的平均摄入量与每10万人中的乳腺癌死亡人数的预测模型,并对6个国家或地区进行了预测,还与传统的人工神经网络方法进行了比较。结果表明:在根据微量元素摄入量进行乳腺癌发病率预测方面,支持向量机方法有明显的优势。