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找到 作者 包含"刘秀玲" 6条结果
  • 基于递归最小二乘法的回声状态网络算法用于心电信号降噪

    远程医疗的复杂环境中,心电信号极易被噪声淹没,从而影响心血管疾病的智能诊断。基于此,本文提出了一种基于递归最小二乘法的回声状态网络心电信号降噪算法。该算法通过递归最小二乘法对该网络进行训练,可自动学习得到含噪心电数据中非线性的且具有区分度的深层次特征,并利用这些特征自动分离心电信号与噪声。实验中,采用信噪比和均方根误差为指标,将本文方法与基于子带自适应阈值的小波变换法和 S 变换法进行比较。实验结果表明,本方法降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持。本文方法可做到消除心电信号中的复杂噪声并完整保留心电信号的形态,为心电图的特征检测和心血管疾病的智能诊断奠定了基础。

    发表时间:2018-08-23 05:06 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于核图割算法的冠脉光学相干断层图像斑块区域分割

    冠脉光学相干断层成像(OCT)图像斑块区域分割是冠脉斑块识别的前提和基础,对后续斑块特征分析及易损斑块识别,进而实现冠脉疾病的辅助诊断分析具有十分重要的意义。本文提出了一种新的算法,使用K-means 算法与图割算法结合,实现了冠脉 OCT 图像斑块准确的多区域分割——纤维化斑块、钙化斑块和脂质池,并较好地保留了斑块的边界特征信息。本文实验中对 20 组具有典型斑块特征的冠脉 OCT 图像进行了分割,通过与医生手动分割结果比较,证明本文方法能准确地分割出斑块区域,且算法具有较好的稳定性。研究结果证明了本文工作能够极大减少医生分割斑块所消耗的时间,避免不同医生之间的主观差异性,或可辅助临床医生对冠心病的诊断与治疗。

    发表时间:2017-04-01 08:56 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于 K-means 聚类与改进随机游走算法的冠脉光学相干断层图像斑块分割

    光学相干断层成像技术(OCT)现已发展成为国内外较热门的冠状动脉内影像技术,其中冠脉 OCT 图像的斑块区域分割对易损斑块的识别和研究有着重大意义。本文提出了一种基于 K-means 聚类与改进随机游走的新算法,实现了对冠脉钙化、纤维化斑块和脂质池的半自动化分割。本文主要创新点为改进了随机游走算法的权函数,将图像中像素间的边与种子点之间的距离加入到了权函数定义中,增加了弱边界的权值,防止了过分割现象的发生。本文基于以上方法对 9 名冠状动脉粥样硬化患者的 OCT 图像进行了斑块区域分割。通过对比医生手动分割结果,证明了本文方法具有良好的精度和鲁棒性,以期本文方法可对冠心病的临床诊断起到一定的辅助作用。

    发表时间:2017-12-21 05:21 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于表面肌电信号的康复过程中肌疲劳有效性分析

    肌肉疲劳分析在康复医学领域具有广泛的应用。本文以康复训练系统为应用背景,研究基于表面肌电信号的肌肉疲劳分析。通过对 10 名健康测试者在负载可调的功率自行车上进行负载递增骑行实验,同步采集了股外侧肌、股直肌和竖脊肌的表面肌电信号和通气阈值,并分析了各肌肉的肌电疲劳阈。同时分析了等长收缩和等张收缩对肌电疲劳阈测定的影响。实验结果显示在负载递增骑行运动中,肌电疲劳阈值的出现要早于通气阈值,但两者差异很小,验证了基于肌电疲劳阈来分析肌肉疲劳的有效性。对比分析骑行运动中等张收缩股外侧肌和等长收缩竖脊肌的肌电疲劳阈,发现肌电疲劳阈对不同收缩方式的肌肉均具有效果。肌电疲劳阈不受肌肉运动形式限制,在康复训练过程中能够用于防止过度训练引起的肌肉损伤,对于股骨干骨折患者康复训练过程中的疲劳监护具有重要的意义。

    发表时间:2019-02-18 03:16 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于密集连接卷积神经网络的下壁心肌梗死检测

    下壁心肌梗死是一种病死率高的急性缺血性心脏病,易诱发恶性心律失常、心率衰竭、心源性休克等危及生命的并发症。因而,开展对下壁心肌梗死准确高效的早期诊断研究具有重要的临床价值。心电图是早期诊断下壁心肌梗死最敏感的手段。本文提出了一种基于密集连接卷积神经网络的下壁心肌梗死检测方法。该方法将Ⅱ、Ⅲ和 aVF 导联的原始心电信号串接数据作为模型的输入,利用卷积层的尺度不变性提取心电信号中具有鲁棒性的特征,并通过不同层间密集连接的方式加强了心电信号特征的传递,使得网络能够自动学习心电信号中鲁棒性强且辨识度高的有效特征,从而实现下壁心肌梗死的准确检测。本文还采用德国国家计量学研究所诊断公共心电数据库进行验证,本文模型的准确率、敏感性和特异性分别达到了 99.95%、100% 和 99.90%。在含有噪声的情况下,模型的准确率、敏感性和特异性也均超过 99%。基于本文研究结果,期望今后可在临床环境中引入本文方法,以帮助医生快速诊断下壁心肌梗死。

    发表时间:2020-02-18 09:26 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于先验边界条件的冠脉光学相干断层影像血管内膜轮廓序列提取

    光学相干断层影像(OCT)是一种应用于血管的影像新技术,其高分辨率和可量化分析等特点,使其能够检测血管内膜和斑块表面的特殊结构并发现微小病变。特别是随着其在识别冠状动脉粥样硬化斑块、优化经皮冠状动脉介入(PCI)治疗、辅助医生制定相关诊断和治疗策略以及支架术后评估等方面的应用相继展开,OCT 已经成为心血管疾病诊断的有效工具。本文提出了一种基于先验边界条件的冠脉 OCT 内膜轮廓序列提取算法,在 Chan-Vese 模型基础上通过改进演化权函数把轮廓曲线的局部信息引入模型,控制曲线边界演化速度,并在模型中加入梯度能量项和基于先验边界条件的内膜轮廓形状限制项,进一步约束曲线演化轮廓的形状,最终实现冠脉血管内膜轮廓的序列提取。与作为金标准的专业医生手动分割结果进行实验对比,结果表明本算法在冠脉 OCT 内膜轮廓模糊、失真、有导丝阴影及有斑块干扰等情况下均能准确提取冠脉血管内膜轮廓,提示本研究成果或可应用于临床辅助诊断和精确诊疗之中。

    发表时间:2019-02-18 02:31 导出 下载 收藏 扫码
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