基于熵和支持向量机的病态嗓音识别

为了更好地分析实际短数据带噪的病态嗓音信号,利用近年来提出的样本熵、多尺度熵、模糊熵和分层熵的方法来提取嗓音的熵特征参数,并借鉴分层分解方法,提出分层多尺度熵和分层模糊熵,分别对测试集39例正常嗓音和36例病态嗓音进行支持向量机（SVM）识别。实验结果表明：三层分层熵、分层多尺度熵、分层模糊熵的识别率和稳定性均较分层前有提高。在耗时较短的情况下,提取2 000点病理嗓音数据的6种熵特征都能达到较好且较稳定的识别率。提取2 000点病理嗓音数据的三层分层模糊熵特征,能得到较好且较稳定的SVM识别率97.33%,较分层前的模糊熵特征识别率提高约4.00%。熵分析方法可推进病态嗓音研究向临床的应用,为临床分析诊断实时、短数据的带噪病理嗓音提供一定的参考。     

频域相对信噪比对正常、病态嗓音声学的分析

通过对36例正常人和30例病态嗓音者的频域相对信噪比进行分析，结果表明：正常女性嗓音的频域相对信噪比呈稳定分布，而病态嗓音的相对信噪比＞1700Hz频段，与正常人比较，有显著差异（P＜0．01）。可以认为频域相对信噪比是区分病态嗓音和正常嗓音的有效参数。     

病态嗓音特征的神经网络选择

病态嗓音自动检测和评价的关键是有效提取相关的特征,但一般的提取原则是尽可能的把相关特征纳入特征集,其结果就很难避免各种特征的相关和冗余信息,并对随后的识别效率和检测带来负面影响,因此特征优选工作就显得非常重要。本研究对待识别嗓音样本分别提取出两种特征参数（传统声学参数和基于小波变换提出的特征参数）后,利用神经网络分别对这两种特征参数进行了特征选择和优化,并分别对选出的各组特征进行了识别,结果表明基于神经网络的特征选择方法是有效的,从基于小波变换提出的特征中选出的7维特征矢量完全能取代原始特征矢量,并取得了正常95.06%,病态92.85%的识别结果。     

2005年医疗机构执业许可证校验工作的几点思考

积累医疗机构执业许可证校验数年工作中遇到的问题，来探讨以医疗机构的冠名、医疗机构分支执业地点、诊疗科目、医疗机构房屋，四个方面为《医疗机构执业许可证》校验中的重点；从医疗纠纷报告，未经报批擅自装备大型医用设备、诚信度评估、考核结果为依据之一，四个方面为可考虑增加的《医疗机构执业许可证》校验项目。但存在医疗服务中乱收费、专科诊所医务人员配备与牙椅的配置不相符合、在岗人员不挂牌上岗，三个在校验工作中的难点问题，结合医疗机构业务发展，提高校验工作的效率，督促各级医疗机构按照《医疗机构管理条例》相关规定执业，规范医疗行为，提高卫生监督工作依法高效的执法力度，是卫生监督部门面临和亟待解决的问题。     

磁刺激中深度感应电场分布的计算

磁刺激是利用变化磁场产生的感应电场作用于可兴奋人体组织的过程.根据磁刺激感应电场理论,计算8字形和四叶形线圈刺激深度感应电场的分布.结果表明通过线圈的电流方向直接影响感应电场的聚焦性.8字形线圈电流方向相反时用于刺激大脑皮层神经效果较好,而四叶形线圈电流方向左右相反,上下相同时,刺激外周神经纤维效果较好.     

—起提供虚假《医师执业证书》申请材料案件的思考

笔者在审核当事人申请办理医师变更执业地点的资料时，发现其提供的《医师执业证书》与卫生部医政司“关于〈医师资格证书〉和〈医师执业证书〉的印制说明》（卫医疗便函[2005]93号）要求不一致。经审查，证实其《医师执业证书》系伪造证件。     

经验模态分解在咳嗽音检测中的应用

咳嗽是众多呼吸道疾病中常见的重要病症之一,具有极其重要的临床信息.本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Teager能量算子的咳嗽音识别特征,与传统方法提取的美尔倒谱参数相比,EMD方法的特征参数在个数上有大幅度的下降.试验证明,EMD方法的特征参数在高信噪比环境下的咳嗽音榆测中是行之有效的.     

磁刺激中线圈感应电场的聚焦性研究

根据磁刺激线圈感应电场理论,对圆形线圈、8字形线圈、四圆形线圈和四叶形线圈感应电场的分布进行研究,结果表明四叶形聚焦性好,更利于磁刺激兴奋点的定位.     

上海市卢湾区执业医师变更注册动向浅析

通过对2003年7月～2004年9月期间执业医师变更注册情况的分析，旨在找出执业医师变更注册中存在的问题和今后应改进的方向。为进一步完善执业医师注册工作，以及为提高执行《中华人民共和国执业医师法》的自觉性(以下简称《执业医师法》)提供信息。     

基于小波变换的相对信噪比在喉疾病检测中的意义

目的：通过研究早期病理噪音的相对信噪比变化，寻找检测早期喉疾病的方法。方法：应用小波变换对早期病理噪音信号进行多重分解，提取和放大频谱的高端噪声。结果：病态噪音和正常噪音的频谱高端相对信噪比存在显著差异。结论：基于小波变换的相对信噪比较易检测出高频段噪音异常。