基于ECoG的运动想象分类

目的 以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本，识别几天后重复进行的运动想象任务。方法 以动作感知皮层区脑电图（ECoG）的μ节律（8Hz-13Hz频段）功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性，从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法（CSP）滤波提高信噪比，使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别，其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果 测试样本的预测精度达到94％。结论 利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定（想象）运动；共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比；只要预处理、特征抽取及分类得当，时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。     

基于线性调频信号的高帧率超声成像系统

基于有限衍射波束的高帧率超声成像系统能实现快速成像，但由于仅通过一次发射事件成像，信噪比较低，本研究针对该问题提出一种改进方案。它采用合成孔径雷达中所使用的线性调频信号作为激励信号，在接收端则利用线性调频信号的脉冲压缩比等于信号的时间带宽积的特征，将接收信号通过匹配滤波器处理。结果表明该方案不仅能显著提高成像系统的信噪比，改善重构图像的质量，增加成像深度，而且不损失分辨率。     

时窗复杂度序列在睡眠脑电分期中的应用

运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电，减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失，在一定程度上克服了复杂度自身的局限，有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外采用独立分量分析（ICA），小波变换等方法对脑电进行预处理，实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰，有利于提高复杂度算法在睡眠分期应用中的精确度。     

睡眠脑电的信息熵和近似熵

计算不同个体、不同睡眠状态下脑电信号的信息熵和近似熵,研究两者在表征睡眠状态方面的特点.     

基于节约覆盖集理论的中医计算机辅助诊断模块的研究与开发

以中医理论为基础,运用基于模糊节约覆盖集理论的推理方法对中医的疾病诊断问题进行了研究和开发。将中医诊断知识进行了形式化阐述,设计构造了诊断专家系统的整体框架,并编程实现。认为本中医计算机辅助诊断模块解决了症状不完备情况下的诊断问题,并利用人机对话的补充诊断方式提高了诊断的准确度。     

T波倒置心电图的仿真研究

生理学认为T波倒置这一常见临床症状的成因是心肌复极过程的异常.作者在心电正问题研究的基础上对T波倒置现象进行了仿真,仿真结果与临床观测结果很相似,支持了生理学中关于T波倒置现象的解释,同时证明本文所采用的仿真模型是合理有效的.     

微机化多功能光栅视觉刺激器

本文介绍一种用Z80控制的光栅视觉刺激器,设计中采用了将显示器逆时针转过90°的方案,因此可以用CRT监视器或普通电视机作显示屏,显著降低了仪器的成本。     

DireCtShoW技术在远程医疗系统中的应用

研究了Microsoft公司的DirectShow技术的特点及其在远程医疗系统中的应用。设计了基于该技术的远程医疗系统框架．并在设计的系统上实现了医学多媒体数据的实时采集、编码和传输。     

肌电检测中消除工频干扰的方法

介绍肌电检测中为消除工频干扰而在硬件和软件处理两个方面所采取的措施。硬件方面对前级放大器进行电磁屏蔽处理、采用DC-DC隔离变换器供电、采取浮地共模自举设计等措施；软件方面采取独立分量分析方法。     

蛋白亚细胞定位的预测方法研究

预测蛋白质的亚细胞定位信息对于了解其功能有重要的意义.选择氨基酸组成、氨基酸对组成、位置特异性打分矩阵三种分类特征以及模糊k近邻、支持向量机两种预测方法,分别进行了测试.对预测结果的分析显示,位置特异性打分矩阵可以提高对不同亚细胞器的可区分性;而支持向量机可以更好地利用位置特刎异性打分矩阵特征进行预测.使用氨基酸组成和位置特异性打分矩阵两种特征,并结合支持向量机,是一种有效的亚细胞定位预测方法.