史坦无偏似然估计原理产生阈值对人体胸壁微动信号的"WaveShrink"降噪

人体胸壁微动信号中包含大量的生命体征信息。本文采用史坦无偏似然估计原理产生阈值，应用“WaveShrink”算法从胸壁微动信号中提取心动信号，以量化的形式揭开胸壁振动的奥秘。     

样本选择模型的似然估计与两步估计

[目的]介绍样本选择模型及其估计方法。[方法]应用样本选择模型对模拟数据进行分析,并与传统线性回归模型进行比较。[结果]对于特定条件下的缺失数据,样本选择模型比传统的线性回归模型更合理,并可以提高模型参数估计的效率。[结论]样本选择模型在医学研究中拥有广泛的应用前景。     

基于阻抗法提取胃动力信息

临床常提取胃电信息作为胃动力紊乱的诊断依据，但胃动力是一个复杂的过程，胃电只能作为诊断依据之一。如果将胃动力中蠕动与排空引起的胃阻抗信息与胃电信息一起作为胃动力紊乱诊断依据，就为建立新的胃动力评价方法提供了可能。通过设计同步提取胃电信息和胃阻抗信息的方法，不仅获得了继续作为常规检测参数的胃电信息，也获得了利用小波变换技术分离出的胃阻抗信息，为临床胃动力信息研究提供新途径。     

基于小波分析的胃电信号处理

目的：体表胃电图（EGG）是研究胃动力学特性和功能性胃疾病诊断的重要依据,而从人体直接采集的胃电信号都含有干扰成分,不能直接应用于临床诊断。将小波分析运用到胃电信号的处理中,对信号进行去噪、重构等实验,用此方法对胃电信号进行处理。方法：以矩阵实验室（MATLAB）为工具,利用小波变换的多分辨率特性,将含有噪声的胃电信号进行多尺度分解,得到不同频带的子带信号,对含有干扰频率的子带信号进行去除,选择与胃电信号频率最为相关的子带进行重构。结果：此方法取得了较理想的胃电图。结论：小波分析是一种简单有效的信号处理方法,使EGG在临床诊断中更具有实际意义。     

四格表OR值点估计的条件与非条件最大似然估计比较

目的 比较四格表OR值的点估计值的条件与非条件最大似然估计方法的优劣,并为其应用提供依据.方法 采用Monte Carlo模拟方法,考虑样本量、OR值、对照组暴露概率、病例组与对照组比例等四种参数的不同组合,使用SAS9.2软件编程,比较两种估计方法的相对误差.结果 在所有参数组合下,非条件最大似然估计的相对误差均明显小于条件最大似然估计方法.结论 对于四格表资料,无论是实际资料的符合情况,还是OR值估计的准确性和计算的便捷性,非条件最大似然估计方法比基于超几何分布的条件最大似然估计方法更值得提倡.     

一种基于小波变换的医学图像多分辨率编码算法的研究

多分辨率编码是提高医学图像传输和回放的有效措施。作者通过对二维图像小波变换迭代特征的分析研究,提出了一种基于小波变换的多分辨率编码算法，有效地利用了二维图像在小波域分解和重构的迭代特性。测试表明，该算法简单易行，并有较理想的压缩效果。     

基于阻抗法的胃排空检测

胃排空功能是胃动力研究的主要内容之一，但临床缺乏经济、简单、易重复的检测方法。本文基于阻抗法进行胃排空检测研究，利用小波技术重构胃阻抗信号后快速获得了光滑的胃排空曲线，实现了半排空时间的准确计算。24例健康学生400ml纯净水的半排空时间为8．78±1．76min。     

基于最大似然基的中医药图谱有效性判定模型

本文提出了一种基于最大似然估计理论建立的中药指纹图谱有效判定模型,用于改进目前方法中存在的检测算法对主成分析的不足,注重对药品的定性分析而对中药的定量分析不足的问题。在本方法中用最大似然方法提取样本特征,用主成分评价和数字差分段评价的方法来解决目前相似性评价方法中存在的不能反映主成分差异这一不足之处,在解决检测数据漂移的问题上,采用基于统计学原理的漂移量纲分析,提高了漂移误差检测的速度。通过对丹参的色谱数据的检测试验可以看出,新方法能够提取检测出各成分的特征峰、含量比值,各样本中主成分相似性,从试验数据上看取得较好的效果,对今后对中药的主成分研究提供了检测方法。     

关于Logistic回归中最大似然估计的可估性

[目的]分析Logistic回归中最大似然估计的可估性与样本点布局的关系. [方法]结合样本空间数据点布局的几何表现,阐述分离和有重叠资料Logistic模型参数最大似然估计的可估性. [结论]Logistic回归中最大似然估计的可估性与观察空间各样本点的布局有关,结合统计软件提示信息判断样本点的布局是考察似然估计是否存在的重要步骤.     

基于靶向最大似然估计模型在高血压药物疗效评价中的应用

目的  依托山东省胶南市“全人群高血压、糖尿病综合防治项目”建立队列,借助靶向最大似然估计(targeted maximum likelihood estimation, TMLE)模型评价高血压患者服用卡托普利或尼群地平对血压控制的平均因果效应和个体化因果效应,在大数据背景下辅助精准医疗以实现高血压控制。 方法  筛选只服用卡托普利或尼群地平的患者,将其第一次随访血压控制情况作为结局,将年龄、性别、职业、BMI、吸烟、饮酒及运动情况纳入分析,采用嵌入Super Learner组合预测算法的靶向最大似然估计模型拟合条件均值结果的初始估计并进行波动,更新初始拟合,对目标参数做出最优偏差-方差权衡优化模型,从而得到平均因果效应,并进一步分析个体化因果效应。 结果  共纳入13 676名高血压患者。总体上相比服用卡托普利,服用尼群地平更有利于血压控制(OR=1.24, 95% CI: 1.13~1.35, P=0.004)。从个体净效应来看,98.65%的患者使用尼群地平的血压控制效果更好。 结论  靶向最大似然估计模型能够分析平均因果效应和个性化因果效应,为现实世界的因果推断研究提供方法借鉴。     

基于小波变换纹理分析的医学图像检索

根据医学图像的特点．提出了一种基于哈尔小波变换纹理分析的图像检索方法．并与基于共生矩阵的纹理识别方法进行比较和分析。据此．实现了一个图像检索原型系统。实验证明．本方法具有良好的检索效果。     

基于平稳小波变换的自适应心电信号去噪方法

针对小波变换的阀值去噪在心电信号消噪中的缺陷,提出将平稳小波变换和自适应滤波方法相结合的心电信号消噪方法。平稳小波变换有效地抑制了传统离散正交小波变换易产生Gibbs振荡现象。在高尺度的平稳小波分解系数中引入了自适应滤波,既消除了基线漂移噪声,又较好的保持了心电信号的低频低幅的P波、T波及ST段波的形态。这对于进一步分析心电信号的其他特征信息具有重要作用。     

基于小波多尺度分辨的多模医学图像融合算法研究

提出一种基于小波多尺度分辨的多模医学图像融合算法,将待融合的图像进行小波多尺度分解,在特征域上根据图像多尺度分辨的特征实施不同权重的加权融合计算,实施逆变换完成图像重建,得到融合图像.并对人脑的MRI-PET图像进行了融合,实验结果表明该方法能有效地将解剖信息和功能信息融合在一起,并保留原始图像的解剖结构特征.     

小波变换在微弱生命信号处理中的应用

小波变换是时间和频率的局部变换,它在多领域的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。本文对小波变换作了简要介绍,对小波变换在微弱生命信号中的应用进行了初步探讨。     

基于小波变换的磁共振图像增强

磁共振成像技术能在体外对疾病进行无损和无创伤检测,但其图像极易被噪声污染,有必要进行增强处理。本文对小波变换进行了介绍,重点分析其在图像增强处理方面的优点,并给出具体的算法实现步骤。最后给出了本算法用于磁共振图像增强的实例,对结果进行了讨论和展望。     

基于小波变换的QRS波实时检测方法与实现

给出了一种基于小波变换的QRS波检测方法,采用MIT-BIH数据库进行验证,准确率达到99.5%.然后,将该方法移植到嵌入式系统上,实现了心电信号的实时检测.该方法具有延迟少,计算量小等优势,有良好的应用前景.     

基于小波变换的QRS波检测方法研究

目的：针对没有预先处理的心电图信号中QRS复合波的检测,提出一种基于小波变换的检测方法。方法：采用3种不同性质的小波为母小波对来自国际上广泛承认的心电数据库MIT—BIH Arrhythmia Database中的记录进行小波变换．选取了灵敏度更高的高斯函数一阶小波作为小波函数,并采用时频域相结合的分析方法,检测出QRS突变点。结果：在完全没有预处理的情况下,采用该方法对MIT—BIH Arrhythmia Database中的11幅30min的心电图信号进行验证,结果表明能较为准确、快速的检测出QRS波。结论：该QRS波检测方法能很好地满足实时心电检测系统的需要．具有较好的应用前景。     

基于小波变换的多分辨率CT/MRI图像配准

本文以仿射模型为基础将区域配准问题转化成优化问题,然后给出小波金字塔分解用于配准的一般框架,并与常规金字塔分解法进行了分析比较;针对配准过程的多变量非线性优化问题,结合混沌理论和遗传算法提出了改进的全局优化的混沌遗传算法。这种算法将混沌序列嵌入标准遗传算法,对标准遗传算法的个体进行混沌化处理,利用混沌的遍历特性来改进遗传算法的鲁棒性。     

小波变换模极大值算法用于胎儿心电信号提取的研究

目的：研究采用小波变换模极大值算法如何从母体腹部信号中提取出胎儿心电信号。方法：根据母体腹部信号中母体心电和胎儿心电在小波变换下具有的不同特性,首先对母体腹部信号进行小波分解及模极大值检测,对检测结果进行处理,抑制某些与胎儿心电相关的极大值点而去除相应的信号奇异性,然后采用Mallat交替投影法使用处理后模极大值重构小波系数,进而重构信号,识别出母体腹部信号中的母体心电信号和胎儿心电信号。结果：使用临床数据对该方法进行测试,结果表明,基于单通道信号的小波变换模极大值算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号。结论：同时与传统的基于多通道信号的提取方法相比,不存在多通道信号相关性对提取结果的影响,但是该方法也存在一些不足之处,有待于进一步研究。