基于SVR的桡动脉血压预测

目的现有的电子血压计主要使用示波法及示波改进法等方法进行血压判定。当患者体征不同时,其脉搏波形也各不相同,可能无法找到脉搏波形中对应的血压值点。本文拟根据临床采集到的桡动脉脉搏波数据使用支持向量回归(support vector regression,SVR)的方法完成与之相对应的血压的预测。方法使用欧姆龙血压计采集到的6581个任意波形的血压样本作为实验数据,其中约3/4样本作为训练集。SVR利用血压样本统计信息进行血压预测。结果实验中95%以上测试样本的收缩压和舒张压误差在[-3%,3%]以内,这表明SVR能够很好地对各类波形样本对应的血压值进行预测。结论使用SVR进行任意波形脉搏波的血压预测是可行且有效的,可以用于桡动脉处血压值的预测。     

基于中医舌象特征的痤疮证型分类的初步研究

目的舌诊是中医诊断痤疮的有效途径,目前中医通过观察舌象来确定痤疮患者的证候类型。由于痤疮患者众多,完全基于人工诊断的效率较低。本文提出一种基于图像处理的痤疮证型识别方法来辅助中医诊断。方法首先,分别提取舌象的颜色、纹理和齿痕特征,然后使用贝叶斯网络建模,找出特征与特征,特征与证型之间的关系,其中将齿痕提取算法进行改进,将计算凸包面积改进为找到每个凸包的关键点,最后使用该算法对舌象进行齿痕数量提取,并与中医诊断结果相比较。结果对比医生诊断结果,基于图像处理的痤疮证型自动分类,分3类的正确率达83.87%,并直观地表示出特征与特征,特征与证型之间的关系。结论使用图像处理的方法进行痤疮证型的识别具有可行性,对计算机辅助痤疮诊断的发展有一定帮助。