距离阈值线性逼近的快速拟合算法

提出了用角逼近线段端点来拟合曲线的新方法,对快速距离阈值线性逼近的拟合算法进行改进。该方法经麻省理工学院的心电数据库测试表明,改进后的算法提高了逼近质量,增强了距离阈值线性逼近算法的实时作用,且避免了增大计算量。     

LADT心电数据压缩算法的快速实现

本文分析ＬＡＤＴ算法的原理及其优点，提出一种使之快速实现的方法－“查表法”，并讨论了初次拟合步长的最优化，以进一步提高拟合速度，最后结合在ＰＣ２８６上的实验结果，说明改进后的ＬＡＤＴ法有较高的应用价值。     

一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法

为了解决高采样频率下50 Hz工频及其倍频对心电波形的影响并保留有用的心电高频信息,提出一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法。首先,通过修改零极点得到改进的IIR梳状陷波器,对带工频干扰的ECG信号进行滤波处理;然后,将滤波后的ECG信号进行线性段判别,并对线性段进行平滑滤波处理以消除振铃现象。通过R波幅值、信噪比(SNR)和均方误差(RMSE)对ECG信号工频干扰的消除结果进行评价,与其他4种滤波方法(平滑滤波、Notch滤波、自适应滤波和Levkov滤波)相比,IIR梳状陷波器改进方法得到的ECG信号R波幅值与原始未加工频的ECG信号最为接近,恢复率达到98%以上,且SNR提高约11倍、RMSE降低约30倍。所提出方法不仅能滤除高采样下的工频及其倍频的干扰,且能最大程度保留有用信号。     

基于雷达式非接触生命参数检测中跟踪干扰谱峰的二次滤波算法研究

为了抑制雷达式非接触生命探测系统中的动目标干扰，提出可跟踪干扰谱峰的滤波算法，用于检测受到同频带干扰影响的呼吸信号。对信号一次滤波后．进行Yule—Walker功率谱估计，发现可能的同频带干扰谱峰．通过与标准呼吸信号进行归一化互相关系数计算，对干扰谱峰定位，从而进行二次滤波，提取呼吸信号。结果表明，经二次滤波算法处理后，呼吸信号中同频带干扰谱峰被识别并抑制。对于单一同频带干扰谱峰，该算法能有效抑制同频带干扰，提取呼吸信号。     

全方向M型心动图中非功能运动的分离和修正

由于受到血液的冲击和周围肌肉的牵拉,B超探测到的心脏运动包含了功能性和非功能性两种运动,由此获得的心动波形图不能准确反映心脏的功能。首先采用改进的Canny算法并辅以改进的径向灰度搜索算法提取左心室短轴轮廓,然后使用基于傅里叶描述子的运动提取方法和质心主轴法获取心脏的非功能性运动,并从复合运动中剔除非功能性运动。基于该方法得到的心动曲线消除了心动波形图中的多线、偏移和被平滑等现象,经修正后的采样方向线能够跟随心脏特定结构的各方向平移,没有出现心动曲线随非功能运动位移和特征点失落等情况,可更准确地反映心脏结构特定部位的功能性运动。     

一种用于医学图像分割算法验证的模拟图像生成方法

目的 医学图像分割是计算机辅助诊断与治疗的基础技术,对各种自动分割算法性能的验证极为重要;但是临床图像无法直接提供“金标准”,亟需解决导致验证所需的测试数据难以量化评估的问题.方法 使用傅里叶描述子作为描述临床图像中待分割区域轮廓的函数,通过对傅里叶描述子的抽样生成新的轮廓,最后使用纹理匹配技术计算新图像中像素点的灰度值.结果 针对颅内出血的图像,以生成的模拟图像作为测试图像,对多阈值分割和水平集分割算法的精确性和准确性进行了定量的验证.结论 实验表明本方法能够快速地生成逼真的模拟医学图像,对分割算法的验证具有很强的实用性.     

基于心磁信号的电流密度分析方法研究

电流密度向量分析是心磁图仪临床应用中的关键诊断技术,其重构与分类效果将直接影响心脏疾病筛查的准确度。研究一种电流密度分析方法,包括电流密度重构逆向算法,并提出一种电流密度自动分类新算法。将该电流密度分析方法应用于27例健康志愿者和75例心肌缺血患者的临床验证:首先,使用四通道心磁图仪SQUID传感器采集36个测量点位心磁信号源数据,采用标准Ⅱ导联心电数据同步化心磁信号源数据;其次,应用基于傅里叶变换的逆向求解算法,重构每例受试者电流密度分布,自动计算3项电流密度分类参数CDI、IPCD、E_RT,并通过多元线性回归模型确定自动分类算法中健康组和心肌缺血组的线性判别函数;最后,借助基于KL熵值计算和线性判别函数的自动分类新算法,对重构后的电流密度进行自动分类。结果表明:健康组与心肌缺血组间3项分类参数CDI、IPCD、E_RT显著性差异分别为2.0×10^-11、2.7×10^-5和3.0×10^-4;CDI、IPCD、E_RT诊断心肌缺血的敏感性分别为73%、81%和60%,特异性分别为100%、65%和73%;自动分类结果的敏感性、真阳性率、特异性、假阳性率和真阴性率分别为89.33%、100%、100%、0%和76.47%。实验说明,所述电流密度分析方法可靠、准确度高,可用于临床心肌缺血诊断。     

改进的三次样条插值心电基线漂移滤波法

基准点选择对三次样条插值法去噪的效果有重要影响。本文针对通常的三次样条插值滤波方法,提出一种改进的心电(ECG)信号滤波算法,能适应更宽范围的基线噪声频率分布。算法通过对原始ECG信号求一阶导数,得到每一个心拍周期内的最大和最小值点,其对应的位置作为基准点的位置。然后对原始ECG信号通过截止频率为1.5Hz的高通滤波器,将滤波前后基准点所对应信号幅值的差值作为基准点的幅度。对这些基准点进行三次样条插值曲线拟合,所得拟合曲线为基线漂移曲线。改进算法与原单点法相比,在模拟两种基线漂移情况下,改进样条差值的拟合基线漂移曲线对模拟基线漂移的相关系数分别提高了0.242和0.13;真实基线漂移的情况下,多个临床数据实验显示改进样条差值法平均相关系数达到0.972。     

一种新型自适应动态滤波器在超声成像中的应用

目的 为使动态滤波器的中心频率可实时匹配回波信号中心频率,本文设计了一种新型的自适应动态滤波器.方法 本文自适应机制是以快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）算法实时分析真实回波信号的频率特性,根据频率编号自适应匹配动态滤波器的系数.该滤波器的所有模块基于现场可编程门阵列（field programmable gate array,FPGA）硬件实现,最后将加入白噪声的正弦信号使用Modelsim时序仿真工具进行仿真.结果 仿真结果表明,这种滤波器能良好匹配回波信号中心频率,消除噪声.结论 本文提出的自适应动态滤波器满足高速实时系统的要求,为超声系统中滤波器的设计提供了可靠依据.     

基于傅里叶梅林变换的图像配准方法

目的:提出一种新的配准框架用于图像引导放射治疗系统中的2D/3D图像配准,有效降低传统方法迭代搜索时间,同时保证放射治疗要求的配准精度。方法:利用傅里叶梅林变换方法对正侧位kV图像与对应方位参考CT图像生成的数字重建放射影像（DRR）进行粗配准,根据傅里叶梅林变换计算得到的二维平移向量以及放射治疗系统的机械几何参数反推出参考CT图像的三维空间位置偏差,更新正侧位的DRR图像,最后通过正侧位kV图像与DRR图像的相似度进行精配准达到临床需求。结果:采用临床金标准数据验证方法的配准性能,实验结果表明,配准误差为0.576 5 mm,平均运行时间为3.34 s。结论:该方法鲁棒性强,对图像的噪声不敏感,人工干预少,可满足临床应用的需求。     

Modified scaled Fourier linear combiner in thoracic impedance cardiography

New filtering algorithms; a modified scaled Fourier linear combiner (mSFLC) and a modified ensemble averaging (mEA) are proposed to remove the phase distortion of the impedance waveform caused by SFLC. Performance of the filters is assessed from the shape of the filtered waveform and the estimation of systolic time intervals. It was found that the mSFLC and mEA could compensate for drawbacks of the SFLC and precisely reproduce the impedance waveforms; however, misinterpretation and attenuation in the cardiac variables may be caused when abrupt changes or irregularities occur in the source waveform.     

Technique for the evaluation of derivatives from noisy biomechanical displacement data using a model-based bandwidth-selection procedure

Smoothing and differentiation of noisy signals are common problems whenever it is difficult or impossible to obtain derivatives by direct measurement. In biomechanics body displacements are frequently assessed and these measurements are affected by noise. To avoid high-frequency noise magnification, data filtering before differentiation is needed. In the approach reported here an autoregressive model is fitted to the signal. This allows the evaluation of the filter bandwidth and the extrapolation of the data. The extrapolation also reduces edge effects. Low-pass filtering is performed in the frequency domain by a linear phase FIR filter and differentiation is performed in the frequency domain. The reported results illustrate the accuracy of the algorithm and its speed (mainly due to the use of the FFT algorithm). Automatic bandwidth selection also guarantees the homogeneity of the results.     

Adaptive estimation of EEG for subject-specific reactive band identification and improved ERD detection

The event-related desynchronization (ERD) is a magnitude decrease phenomenon which can be found in electroencephalogram (EEG) mu-rhythm in a certain narrow frequency band (reactive band) during different sensorimotor tasks and stimuli. The success of ERD detection depends on proper identification of subject specific reactive band. An adaptive algorithm band limited multiple Fourier linear combiner (BMFLC) is employed in this paper for identification of subject specific reactive band for real-time ERD detection. With the time–frequency mapping obtained with BMFLC, a procedure is formulated for reactive band identification. Improved classification is obtained by applying this method to a standard BCI data set compared to traditional ERD detection methods. Study conducted with 8 subjects drawn from BCI Competition IV data set show a 22% increase in ERD and 10% improvement in classification with the proposed method compared to standard ERD based classification.     

基于简化FFT可跟踪工频干扰的自适应相干模板法的实现

自适应相干模板法以其实现简单、可同时滤除工频干扰和基线漂移等特点,而在智能医疗仪器上得到广泛的应用。但其低频和窄带干扰处的带宽不可独立调节的缺点,限制了其在某些方面,如心电滤波的应用,我们提出了利用简化的FFT跟踪工频干扰频率,微调采样频率的改进方案,使其在满足心电图机低频特性要求的同时获得较好的工频抑制的效果。试验证明在工频波动缓慢的情况下,该算法对工频干扰抑制效果明显。     

Frequency content of esophageal peristaltic pressure.

Fourier analysis of esophageal peristaltic pressure waves was performed by computer fast Fourier transform. The highest power spectral density was obtained in the frequency range below 1 Hz. The Fourier analysis showed spectral components up to about 12 Hz in the upper esophageal sphincter (UES). The significance of different frequency components was investigated by low-pass filtering at different cut-off frequencies. A reduction in the amplitude of UES contractions was obtained at a cut-off frequency of 4 Hz, whereas the cut-off frequency of 8 Hz did not show any distortion. For perfused manometry systems, only a low-compliance perfusion pump will have sufficient bandwidth for accurate recording of esophageal peristaltic pressures.     

基于自适应动态特征库的P300诱发脑电单次提取算法研究

目的 诱发电位的单次提取技术一直是脑电信息处理领域的难题之一,为进一步提高单次提取算法的时间准确性和特征精度,针对体感诱发脑电数据信噪比低、试次间参数变化大的特点,研究诱发脑电参数单次提取新算法,保留试次间诱发脑电的动态特性,并提高估计准确率.方法 基于小波滤波和多元线性分析技术,加入自适应动态特征库并由此提出的诱发脑电P300参数单次提取新方法.随机选取4组小波滤波(WF)后诱发脑电数据,分别叠加平均后进行主成分分析(PCA)组成特征库.单次提取时,针对每试次数据从特征库中选择与当次诱发脑电信号相关系数最高的成分作为自变量开展多元线性回归分析,由回归分析结构重构出单次诱发电位信号并自动提取潜伏期和幅值等关键特征.结果 与专家判定的基准数值相比,新算法预测的P300成分潜伏期与幅值参数更准确,两者的平均差值分别为(11.16±8.60) ms和(1.40±1.34)μV;与常用的叠加平均法结果亦更为接近,平均差值分别为(23.26±25.76) ms和(2.52±2.50) μV,新算法相比传统多元线性回归分析算法具有显著优势.结论 将动态更新的诱发脑电数据主成分样本库应用于小波滤波与多元线性回归方法,能有效保留单次诱发脑电数据中的动态特征,从而提升参数估计的准确率.     

Development and comparison of computer methods for organ motion correction in scintigraphy.

The process of organ motion correction in scintigraphy is analysed in the frequency domain. The sequence of the chi- and gamma- coordinates registered during scintigraphic recording is converted to a frequency spectrum by a discrete Fourier transform. In the frequency domain motion correction is performed by linear filtering. Every convolution filter in the time domain corresponds to a linear filter in the frequency domain, and the filter form in the frequency domain is a good measure of the quality of the correction. With the aid of frequency analysis simple convolution filters in the time domain are developed. The usual centre of gravity method is not a convolution filter and has an unfavourable frequency behaviour. By means of phantom measurements the following correction methods are tested: the usual (non-convolutional) centre of gravity method, the convolutional centre of gravity method, a weighted convolutional centre of gravity method and the Fourier filtering method.     

Illusory contours and linear filters

The border between two abutting gratings is sometimes referred to as an illusory contour. In the Fourier spectrum of such a pattern there is no energy corresponding to the precise orientation of this contour. Neuronal responses elicited by such stimuli are therefore thought to be incompatible with linear filtering. The present investigation tested this notion. Abutting gratings were Fourier analyzed and passed through spatial and temporal filters with properties comparable with those of cortical neurons. It was found that the distribution of amplitudes in the Fourier spectrum is such that these stimuli may indeed stimulate neurons based on linear filtering. In the case of drifting stimuli the amount of stimulation may be maximal when the illusory contour is at the optimal orientation for bars with less stimulation on either side of this orientation.     

基于可穿戴传感器的帕金森病患者肢体末端震颤的检测

震颤是帕金森病(PD)的早期症状,大约有70%的帕金森病患者有震颤症状。为了满足医生临床工作中对于客观、数字化评估PD患者震颤严重程度的需要,我们设计了一款可穿戴肢体末端震颤测量装置和震颤信号的处理算法。4名PD受试者和4名健全受试者双手穿戴检测装置,完成统一帕金森评定量表(UPDRS)中的检测静止性震颤的标准动作。检测装置将静止性震颤的加速度信号传送给电脑,电脑进行记录并对数据进行时域和频域分析。结果显示均值、均方根值、峰值振幅和峰值功率的对数值与医生的静止性震颤的评分高度相关(r0.8)。建立的多元线性回归模型可以有效的预测静止性震颤评分(r0.8),结果与临床观察具有一致性。本研究设计的可穿戴震颤数据采集装置可为医生提供辅助定量的帮助。     

基于结构保持因子的显微图像滤波质量客观评价指标

【摘要】目的:解决计算机辅助精子质量分析系统缺乏显微图像滤波算法性能客观评价指标的问题。方法:首先对精子跟踪轨迹连续性、滤波图像直方图、滤波算法性能三者之间的相关性进行研究,然后对不同噪声密度下的相关性进行量化计算,最后建立结构保持因子数学计算模型。结果:滤波算法的结构保持因子越大,精子跟踪轨迹连续性等级越高,证明结构保持因子作为显微图像滤波性能衡量的有效性。结论:结构保持因子克服了显微图像滤波算法性能评价的主观性,该指标可为精子显微图像滤波算法的选取提供理论指导,从计算机图像处理角度为计算机精子质量检测系统提供质控依据。