基于小波变换的尿沉渣粘连细胞分割算法的研究与实现

目的:在尿沉渣有形成分识别过程中,细胞分割特别是粘连细胞的分割是其中关键环节之一,分割结果的好坏直接关系到后续识别的效果。为此,本文对一种有效分割尿沉渣图像中粘连细胞的新方法进行了研究。方法:本文通过对原始尿沉渣图像作灰度变换增强后,对其进行小波变换,实现细胞的初次分割,随之对其进行形态学处理以滤除随机干扰并运用二次剥离算法分割粘连细胞。结果:该方法对尿沉渣粘连细胞的分割有效且令人满意。结论:本文所提出的算法设计思想及实现对于尿沉渣有形成分图像自动识别系统的研究具有重要的意义和价值。     

基于双目视觉的医疗器械3D数据模型获取方法研究

目的：为了高效率、低创伤地完成外科手术．计算机辅助外科手术得到了广泛应用。医疗器械3D数据模型可有效地结合病人的影像数据,指导外科医生完成顺利外科手术,从而降低手术的风险,减少对病人的伤害。方法：基于双目视觉基本原理,首先对双目摄像机进行立体标定,利用标定后获得的摄像机参数对双目立体图像进行畸变矫正和立体校正,然后为了提高后续匹配精度,对医疗器械目标进行分割后再进行立体匹配,最后将获取的匹配视差信息重投影到3D空间。获得医疗机械的3D数据。结果：采用交互式分割方法对医疗器械目标进行先分割再立体匹配,能避免遮挡造成的误匹配。大大提高匹配精度。通过实验,将基于双目视觉获取的医疗器械3D数据与实际测量获得的数据进行比较后发现,本文方法获取的医疗器械3D数据精确度较高。结论：基于双目视觉理论可以高效率、高精度地进行医疗器械3D模型还原．其模型可用于模拟手术、手术导航等实际应用。     

基于MR图像的脑转移瘤计算机辅助检测

根据脑转移瘤在早期诊断过程中存在的问题,提出基于3D模板匹配的脑转移瘤计算机辅助检测方法.首先,建立合适的脑转移瘤模板;然后,在MR序列图像数据中寻找与模板相似的区域,相似度较高的区域很可能就是脑转移瘤.选取脑转移瘤为8 mm以下的12个病例(共有27个脑转移瘤)对本方法进行测试,其总体检测正确率达到81.5%,假阳性率为每层图像0.037 8个.实验结果表明,所提出的方法能为脑转移瘤的早期诊断奠定良好的基础.     

基于指端脉搏波视频信号的心率稳定检测算法

目的:研究一种基于脉搏波的稳定检测心率的算法。 方法:提出一种基于快速独立成分分析（FastICA）算法处理指端脉搏波视频信号。首先通过手机摄像头采集手指视频,在每帧图片中提取感兴趣区域（ROI）,根据每个区域中像素灰度值的变化得到血液容积变化的时序曲线;然后通过对ROI进行RGB通道分离和FastICA后,分别选取红、绿色分量与盲源分离后的估计信号进行相关性分析,筛选出相关性最大的作为后续提取心率的信号,并与波峰法测得的心率进行对比,得到一种稳定的心率检测算法,并利用SPSS软件做相关性分析。 结果:选取R、G通道信号的一致性在95%以上,基于FastICA的算法与统计波峰法获取心率的一致性在95%以上。 结论:FastICA算法能够有效地提高心率测量的稳定性,实验结果验证了该方法的可行性和有效性,对于基于脉搏波的人体生理参数获取具有重要意义。     

医学动植物实验用热电偶测温装置的设计*☆

背景：目前温度测量多为环境测量,无法准确测量胚胎发育温度和幼体发育温度。 目的：研究基于AD595芯片的医学动植物实验用热电偶测温装置的设计方案。 方法：实验设计包括信号的输入模块,信号的放大模块和信号的显示模块。信号由接插件端口送至AD595进行电阻电容网络去噪后送给AD620进行放大。放大后的信号经数模转换后送给单片机,最后通过3位8段码LED进行显示。 结果与结论：缝入动物体内的K型热电偶可以精确测量出胚胎发育温度和幼体发育温度。实验发现大明虾孵化温度为20~ 22 ℃有利于雌性化。采用AD595芯片设计的热电偶测温电路方案切实可行,效果稳定。同时可以有效降低电磁干扰和误差,便于软件的升级和改进。     

磁敏感加权成像的后处理及其临床应用

磁敏感加权成像(SWI)是一种可由各组织磁敏感性差异而产生图像对比,进而可对各组织显影的新技术.与传统磁共振成像方式相比,SWI在静脉显影方面具有独特的优势,可应用于脑肿瘤,脑出血或其他有静脉参与的病灶研究,从而有效改善对这些疾病的诊断.要利用SWI显示清晰的静脉血管影像需要进行复杂的图像后处理.本文对SWI技术、临床应用和与之相关的图像后处理进行了综述和讨论.     

Mean shift方法在图像处理中的研究与应用

目的：Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法：首先根据非参数密度估计理论推导Mean shift方法的一般公式与表达形式,并对算法的基本步骤和收敛性进行了分析和论述;然后对核函数的选择以及窗口带宽矩阵的计算等关键技术进行讨论。结果：在综述mean shift基本原理基础上对该方法的特点、发展及应用进行了展望。结论：Mean shift算法具有计算简单、收敛速度快和对噪声的鲁棒性强等优点。作为一种高效的非参统计迭代算法,Mean shift方法在很多领域都得到了广泛的应用,未来还会在图像处理和模式识别领域得到更大的发展及应用。由于该算法的计算复杂度严重依赖于Mean shift公式中核函数的选择和带宽矩阵的计算,该方法对于多变量、多模态数据的处理速度和效果尤其有待提高。因此,该算法未来的主要研究方向为对多模态和多变量数据的快速处理方法研究。     

基于多尺度样本熵方法分析欧拉视频放大技术在非接触式测量的 作用

欧拉视频放大技术常被应用在光电容积脉搏波信号增强过程中，脉率测量是需要经常进行的处理，为明确脉率在 经过此放大以后是否受到影响，本研究对放大前后信号的峰值关键特征进行比较和研究。由于熵被广泛用来表征信号的 复杂性，其通过计算信息的平均产生率来进行检测和分析，且由于多尺度样本熵的计算不依赖数据长度并具有良好的一 致性，所以本研究基于多尺度样本熵对脉搏的瞬时心率进行比较。试验结果表明:脉搏信号放大前后保持基本脉率，但放 大后样本熵数值比放大前略低，说明欧拉视频放大技术对数据的复杂度方面有减弱作用，同时使其信号结果更加稳定。     

基于深度学习的指-桡端脉搏波信号转换方法

针对目前市面上大多数脉搏波检测仪器检测的是指端脉搏波信号,提出一种基于卷积神经网络的指-桡端脉搏波信号转换方法,在仅获取指端脉搏波信号的情况下得到对应的桡动脉脉搏波信号。该方法主要由一维卷积神经网络通过端到端的训练实现,模型包含编码器、解码器和跳跃连接3个部分,通过编码器网络提取指端脉搏波信号的特征,再通过解码器网络将特征图进行扩展,并且利用跳跃连接的方式实现特征图的融合。采集60份指端和桡端的脉搏波信号进行实验,并与传递函数模型和弹性腔模型进行对比。实验结果表明,该模型转换所得的桡端脉搏波信号在MAE和PRD的指标上分别达到1.4%±0.3%和3.6%±1.2%,优于其他模型。研究表明,该模型能够较精确地实现指端脉搏波信号到桡端脉搏波信号的转化。