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找到 作者 包含"王洪瑞" 7条结果
  • 核心稳定训练动作中不同肌肉疲劳度的差异分析

    本文通过采集 6 种核心稳定训练动作过程中的肌电信号,分析得出特定肌肉在不同动作下的疲劳状态。试验中,30 名受试者完成 6 种核心稳定训练动作,分别是平板支撑、仰卧双桥、仰卧单桥(左、右侧交替)和两点交叉支撑(左、右侧交替),每种动作持续 1 min,两种动作之间间隔 2 min。测量肌肉为身体左、右侧的竖脊肌、腹外斜肌、腹直肌、股直肌、股二头肌、胫骨前肌和腓肠肌。采用中位频率的斜率值表征肌肉的疲劳状态,结果显示,在完成核心训练动作过程中仰卧双桥和仰卧单桥能引起竖脊肌更大的疲劳,平板支撑引起腓肠肌的疲劳度较大,而腹直肌的疲劳度在平板支撑与其它 5 种动作之间差异均具有统计学意义(P<0.05);在 6 种核心稳定训练动作中,所测肌肉左、右侧疲劳度差异无统计学意义(P>0.05)。本研究所得结论,为核心稳定训练动作针对不同肌肉块的训练效果提供了量化指导。

    发表时间:2017-04-13 10:03 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于中智学理论的冠脉光学相干断层图像的全自动多区域分割

    光学相干断层扫描技术(OCT)已成为诊断冠状动脉狭窄的关键技术,因其可识别影像中的斑块及易损斑块,所以该技术对辅助诊断冠心病具有十分重要的意义。但当前研究领域内尚缺乏对冠脉 OCT 图像全自动、多区域、高精度的分割算法。因此本文提出了一种基于中智学理论的冠脉 OCT 图像的多区域、全自动的分割算法,以期实现对纤维斑块和脂质区的高精度分割。本文基于隶属度函数重新定义了 OCT 图像转换至中智学领域 T 图的方法,进而达到提高纤维斑块的分割精度的目的。针对脂质区的分割,本算法加入同态滤波增强图像,使用中智学将 OCT 图像转换至中智学领域的 I 图,进一步使用形态学方法,实现高精度的分割。本文对 9 位患者、40 组具有典型斑块的 OCT 图像进行分析,并与医生手动分割结果进行比较,实验结果证明,本文算法避免了传统中智学的过分割及欠分割问题,准确地分割出斑块区域,且算法具有较好的鲁棒性,因此本文工作或可有效提高医生分割斑块的准确率,期望可以辅助临床医生对冠心病的诊断与治疗。

    发表时间:2019-02-18 03:16 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于模糊 C 均值聚类和改进的随机游走算法的肺结节分割

    准确分割肺结节是医生判定肺癌的重要前提。针对肺结节分割方法的误分割问题,尤其是难以分离的与胸壁或血管相连的粘连型肺结节的问题,本文提出了一种基于改进的随机游走算法来准确分割困难肺结节的方法。本文的创新点在于将图像中节点和种子点的坐标值与空间距离相结合,加入测地线距离来重新定义权值,然后使用改进的随机游走算法实现了对肺结节的准确分割。本文选取了 17 名不同类型肺结节患者的计算机断层扫描(CT)图像进行分割实验,将实验结果与传统随机游走方法以及几种文献方法进行了对比。实验表明,本文方法在肺结节分割方面具有较好的精度,准确率超过 88%,单张肺结节 CT 图像分割时间不超过 4 s。结果提示本文方法可用于对肺结节良恶性的辅助诊断,从而提高医生的工作效率。

    发表时间:2019-12-17 10:49 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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