一种基于EEG特征提取的癫痫棘波综合检测判决方法

癫痫特征的自动检测在临床应用上具有重要的意义。本研究综合小波变换、非线性能量算子、特征提取和神经网络等技术，提出了一种癫痫棘波检测系统，充分发挥各技术的优点，在对真实脑电数据的处理中，表现出良好的性能。     

模糊多尺度边缘检测在医学超声图像边缘检测中的应用

介绍了模糊多尺度边缘检测方法，按照多变量隶属度函数的定义构造了多尺度边缘隶属度函数，并将其与小波变换结合应用到医学超声图像的模糊多尺度边缘检测中。小波变换可以提供图像的多尺度描述，多尺度模糊集表示了图像的象素点隶属于图像边缘点集合的程度。模糊多尺度边缘检测方法可以将各个尺度的信息更有效地复合起来，得到更好的边缘检测效果。     

一种改进形状插值方法在恒河猴脑黑质断层图像中的应用

背景:研究表明,脑黑质结构的病变是导致帕金森病的主要原因.从影像学角度来看,结构微小的黑质空间位置信息、体积以及3D结构形态的分析为帕金森病的临床诊断和治疗效果评价提供了十分有力的工具,因此其三维形态的研究工作尤为重要.由于恒河猴与人类的生理十分相似,这使它成为许多科学研究中比较理想的实验对象.目的:对传统的形状插值方法进行改进,并运用于恒河猴脑黑质断层图像.方法:较常用的形状插值方法是对变换后的相邻两层距离图像进行线性加权平均,从而获取中间层.试验中考虑多层相邻图像空间位置对插值图像的影响,然后进行非线性加权获取中间层.结果与结论:对插值的方法进行评估,评估结果比较令人满意,并运用于恒河猴脑黑质的三维重建中.该形状插值改进方法可以较好地运用于层片稀疏且结构细微的核团插值工作中,从而为与细微结构相关的疾病研究提供一定的参考价值.     

寸口桡动脉智能脉象采集与分析系统

传统的脉诊信息收集和辩证具有明显的主观特性,影响证候的规范化和标准化。本文提出一种融合了微控制器技术、传感器技术、数字信号处理技术、人工智能等技术的数字化脉诊仪,采用数字化信号表示中医脉诊的信息,针对采集到的脉象信息使用机器学习的有关算法进行脉象的识别和分类,该系统对提升中医临床诊疗的客观性和准确性具有重要的借鉴和参考意义。     

基于多分辨熵的VF/VT ECG信息研究

目的 对心室纤颤和室性心动过速ECG信号的信息熵进行分析.方法 先将ECG信号进行小波变换,然后,计算小波变换后第二尺度上的Shannon熵和Tsallis熵均值.结果 绝大部分VT信息熵均值比VF信息熵大.结论 Shannon熵和Tsallis熵均值可以用来识别VF/VT ECG信号.     

抚触联合体位变换护理在新生儿肺炎中的应用效果

目的探讨抚触联合体位变换护理在新生儿肺炎中的应用效果。方法纳入100例新生儿肺炎患者,按随机数字表法分为对照组50例和观察组50例,对照组患儿在治疗期间辅以单一体位变换护理,观察组患儿辅以抚触联合体位变换护理,比较2组不良症状（咳嗽、发热、湿啰音、哮喘音）消失时间、住院时间及生命体征[心率（R）、呼吸频率（HR）、血氧饱和度（SpO2）]改善情况。结果观察组护理后患儿咳嗽、发热、湿啰音、哮喘音等不良症状消失时间及住院时间均明显短于对照组（均P<0.01）;2组护理后R、HR、SpO2皆有明显改善（均P<0.001）,观察组的改善效果较之对照组更加明显（均P<0.001）。结论在新生儿肺炎治疗期间联合应用抚触及体位变换护理,相比于应用单一体位变换护理,可使患儿呼吸循环状况及不良临床症状得到更为明显的改善,有助于进一步巩固治疗效果,并缩短住院时间。     

轮廓波及曲波和小波变换用于显微图像消噪的比较

背景:小波变换只能反映信号的零维奇异性,无法最优表示图像中的线奇异;而且小波变换只存在3个方向,这些都显著影响了它在图像处理领域的应用效果.针对小波变换的缺点,多尺度几何分析理论正在逐步发展,轮廓波变换和曲波变换就是其中的典型代表.目的:定性、定量地比较轮廓波、曲波和小波变换在图像消噪处理中的效果.方法:在简要介绍3种变换基本原理的基础上,比较它们在图像消噪领域的应用,以均方误差和峰值信噪比作为定量指标评价消噪效果,并将其应用于显微镜图像的消噪处理.结果与结论:综合定量评价指标和人眼视觉感受,曲波变换的消噪结果最佳,轮廓波变换效果次之,小波变换效果则不够理想.     

心音自动分段算法研究

目的 实现心音信号的自动分段：第一心音、收缩期、第二心音、舒张期。方法 提出了一种新的无需心电参考的心音自动分段算法,首先用最优的小波阈值滤波技术对心音信号预处理,保留并突出心音信号的基本特征;然后利用希尔伯特变换提取信号包络,对包络信号采取一定策略实现心音的自动定位。结果 对临床采集得到的大量正常人心音与心脏病人心音数据对算法进行验证,尽管心音信号复杂多样,用此算法的正确分段率超过95％。结论 心音自动分段算法正确率高,鲁棒性强,为各种心脏病的进一步诊断奠定了良好的基础。     

握力大小与前臂肌肉表面肌电活动模式的相关性研究

目的 研究手部握力大小与前臂肌肉表面肌电信号特征的相关性.方法 9名健康被试者参加了试验,包括最大自主收缩力(maximum volunteer contraction,MVC),80% MVC及40% MVC,记录指浅屈肌和腕长伸肌的表面肌电信号,并采用均方根和小波分析方法提取其特征参数;运用SPSS软件统计以被试者自身的MVC为基准的不同握力水平的相对特征值,使不同的被试者具有可比性.结果 对于单个被试者握力水平与表面肌电活动模式存在正相关性,即握力越大则对应的表面肌电信号的特征值也越大;对于所有的被试者这种正相关性也存在.结论 握力水平与肌肉活动模式具有相关性,这提示通过表面肌电信号的特征值不但可以预测握力的大小,还可用于运动功能测试及康复的评价.     

一枝黄花的红外光谱法分析

目的为一枝黄花全草提供新的直接鉴别方法。方法利用FT-IR光谱法分析了一枝黄花全草的红外光谱,对红外光谱的峰形进行了归属分析。结果红外光谱的特征吸收均能达到分类鉴别、种类认定的目的。结论该方法具简便、快速、不需对样品分离提取等特点,为鉴别一枝黄花全草提供了重要依据。