胸片透视图像一致性增强研究

本文针对胸片透视图像的灰度特征,通过研究局部区域划分和三线段灰度变换各节点的调节作用,给出了无需参数调节的胸片一致性图像增强方法.通过对正常胸片和SARS胸片的实际应用,表明该方法可提高整体图像各细节的清晰度,并可应用于大部分胸片透视图像的处理,因此方便、快捷.     

人体心电心音信号定征分析系统设计

目的：设计人体动态心电心音信号定征分析系统。方法：设计了一套以内置A／D的单片机为控制核心,结合信号调理电路和USB通信接口传输的同步采集系统及VC＋＋6．0开发的心电心音定征分析系统,整个系统包括模拟电路、数字电路和PC客户定征分析软件等3个部分。结果：采用双通道、双采样率采集方法实现了动态心音和心电信号的同步采集、实时存储,并可从复杂的带噪原始信号中精确检测提取出心电信号的QRS波、P波、ST段等以及心音信号的各成分。结论：整个系统操作简便、测量准确、功耗低、体积小、数据分析处理功能强大,可在家庭和医院使用。     

大负荷训练大鼠海马一氧化氮合酶阳性神经元观察

目的:观察大负荷训练对大鼠海马各区神经元型一氧化氮合酶(nNOS)表达的影响,探讨海马NOS与疲劳应激的关系。方法:采用ABC免疫组织化学方法对4周大负荷游泳训练后安静状态下大鼠海马CA1区、CA2区和CA3区等部位的nNOS阳性神经元进行观察,用半定量图像处理法对nNOS阳性神经元的数量、面积和灰度进行分析。结果:训练组大鼠CA1区、CA1区、CA3区nNOS阳性神经元数量、面积和灰度均显著大于对照组,提示大负荷训练可使大鼠海马各区神经元型nNOS表达上调,海马nNOS神经元可能参与了运动性疲劳的形成及调控。     

基于数学形态学人脑MR图像感兴趣区域的提取**◆

背景：在人脑MRI图像中感兴趣区域提取中,应用数学形态学方法取得了较好的效果,但是在抗噪性能和结构元素选取时存在一些不足之处,使得提取效果有缺陷。目的：在数学形态学的基础上,采用一系列改进的数学形态学方法,以期清晰完整地提取人脑MR图像中的感兴趣区域如脑脊液部位,为医学诊断提供准确信息。方法：首先采用复合形态学滤波去除脉冲和高斯噪声,用高低帽变换进行图像增强,然后用形态分水岭阈值分割提取脑部各成分,对分割出的脑脊液图像进行形态开闭滤波、边缘跟踪和灰度填充后,运用抗噪型边缘检测算子检测出清晰完整的脑脊液区域边缘,最后在原图像中用彩色标定,突出感兴趣区域。结果与结论：综合应用多种数学形态学算法,清晰完整地提取了人脑MRI图像中的感兴趣区域——脑脊液部位。经验证,该方法具有简单、快速、精度高、适用性强等特点。关键词：图像分割;边缘检测;人脑图像;数学形态学;感兴趣区域;提取     

基于数学形态学人脑MR图像感兴趣区域的提取

背景:在人脑MRI图像中感兴趣区域提取中,应用数学形态学方法取得了较好的效果,但是在抗噪性能和结构元素选取时存在一些不足之处,使得提取效果有缺陷.目的:在数学形态学的基础上,采用一系列改进的数学形态学方法,以期清晰完整地提取人脑MR图像中的感兴趣区域如脑脊液部位,为医学诊断提供准确信息.方法:首先采用复合形态学滤波去除脉冲和高斯噪声,用高低帽变换进行图像增强,然后用形态分水岭阈值分割提取脑部各成分,对分割出的脑脊液图像进行形态开闭滤波、边缘跟踪和灰度填充后,运用抗噪型边缘检测算子检测出清晰完整的脑脊液区域边缘,最后在原图像中用彩色标定,突出感兴趣区域.结果与结论:综合应用多种数学形态学算法,清晰完整地提取了人脑MRI图像中的感兴趣区域--脑脊液部位.经验证,该方法具有简单、快速、精度高、适用性强等特点.     

基于小波熵的心电信号去噪处理

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,如何在强背景干扰和噪声下准确提取出有用的心电信号,是心脏病智能诊断的一个重要内容。提出一种新的基于小波熵的弱心电信号去噪方法,先将信号小波分解,再对不同分解尺度上的高频系数进行小波熵阈值的量化处理,然后利用最高一层小波分解的低频系数分量和经过阈值处理的不同尺度的高频小波系数分量,组成进行信号重构所需要的系数分量进行重构,将严重的干扰和噪声去掉,实现有效信号的提取。最后分别利用临床的实测心电数据和M IT/B IH心电数据库信号进行验证,并针对不同噪声类型和不同信噪比情况进行分析。结果表明,该方法简单有效,尤其对于高频噪声效果更优,且适于实际应用。