医学统计分析中的“野值”剔除问题

1 引言 在我们的医学测量和科学实验中,常常由于外界条件和主观条件的意外变更,致使测量和实验数据中混有“野值”,俗称异常值。这些野值的存在,必然会歪曲测量结果,甚至使结果面目全非。此时,若能将该野值剔除不     

图像重建算法评价和误差分析的研究进展

近年来在图像重建领域中，人们对重建图像的精度和速度要求越来越高，因此图像重建的算法评价和误差分析问题正日益受到人们的重视。本文追踪国际上的研究前沿，对现有的图像重建问题做了一个较为全面的概述，包括重建算法、算法评价和误差分析，进而在些研究基础上，提出了今后的研究方向和工作目标     

基于改进TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法研究

血管内超声(IVUS)图像是观测血管内部结构的首选影像学手段,基于IVUS图像的内膜和中外膜边界的提取是实现冠脉粥样硬化精准诊断的前提和关键。针对IVUS图像结构复杂、对比度低、边界提取困难等问题,本研究提出一种基于改进TransUnet网络的分割方法。首先,针对IVUS图像边界提取难点,对边血管、血管分叉、导丝伪像、阴影等4种图像结构进行建模,并基于建模结果予以定向数据增强;而后,结合IVUS图像的环状结构分布特点,在TransUnet网络中提出了Polar-bias归纳偏置的策略,并对IVUS图像进行像素级的分类;最后,基于分类结果优化GVF snake模型的外力场,进而提取IVUS图像的内膜和中外膜边界。采用国际标准IVUS图像数据集(两组不同中心频率,共512幅图像)对算法进行评测,引入JMard距离(JM),Hausdorff距离(HD)和面积差异百分比(PAD)等3个评测指标,在数据集A中JM为0.87, HD为0.87, PAD为0.18,数据集B中JM为0.91, HD为0.25, PAD为0.08。实验结果表明,所提出的算法在两组数据集的内膜及中外膜提取问题中的表现均...     

基于SVM的尿液粒子识别算法研究

本文将支持向量机的算法引入到尿沉渣有形成分的分类问题上.在提取特征的基础上,采用交叉验证法和精度等高线图进行核函数及参数的选择.根据支持向量机和数据集特点,设计出由两级分类器集成的支持向量机多分类器.得到了相应的混淆矩阵.临床实验数据分类评测以及与神经网络方法比较结果表明,提出的算法具有一定的优势.     

基于磁共振图像特征的脑胶质瘤MIB-1指数无创检测

目的探讨脑胶质瘤磁共振图像特征与MIB-1指数的关系。方法利用基本灰度信息、灰度共生矩阵、灰度-梯度共生矩阵、游程长度矩阵和闵可夫斯基泛函来构建磁共振图像肿瘤区域的原始特征集,进而分别利用基于顺序后退与k-最邻近的方法(SBS-KNN)和基于离散粒子群与支持向量机的方法(DPSO-SVM)对原始特征集进行优化,最后利用优化后的特征集进行分类。结果采用DPSO-SVM方法优化的特征集能有效地预测MIB-1指数的范围,在T1加权序列上准确率达到80.88%。结论磁共振图像特征与MIB-1指数密切相关。本文所提出的算法可以较好地预测出MIB-1指数的范围。     

双平面投影心血管三维重建技术研究新进展

近年，来双平面Ｘ线系统越来越多地应用于心管临床诊断和研究。事实上，现有的双平面Ｘ线血管造影仪几科可以同时得到两幅相互垂直的血管造影照片，所以若能用这两幅照片重构出血管网的三维结构来，则就可以使双平面Ｘ线造影仪成为更高一层次的设备，这将对临床起着重要的意义。本追踪国际上的研究前沿，试图对现有的３Ｄ心血管重建技术作一全面而详尽的概述，包括动脉检测，骨架重建和截面重建，并进行必要的分析。在此基础上，给     

X线管电压对生物组织CT值影响的实验研究

目的：探讨X线管电压对兔器官组织CT值的影响。方法：在同一台CT机上采用4组x线管电压80、100、120和140kV（头部模式只有前3组管电压,体部模式4组管电压）扫描12只实验兔,在切换管电压时保持其它扫描参数不变。用头颅序列扫描实验兔的头部,用体部序列扫描实验兔的胸部和腹部,测量实验兔的皮质骨、脑组织、肌肉、肝脏、肾脏、脂肪、肺组织的CT值。结果：X线管电压的改变对兔器官组织的CT值影响不一致。脂肪、肝脏、肾脏和皮质骨不同管电压下的CT值差异有统计学意义（P值均〈0．05）,肺组织、脑组织和肌肉不同管电压下的CT值差异无统计学意义（P值均〉0．05）。结论：兔部分器官组织的CT值与X线管电压有一定相关性。临床中可根据组织器官的扫描参数来设定参考CT值。     

AR模型在远程心电诊断中的应用

在远程心电诊断中 ,计算机辅助ECG诊断通常是在接收到ECG信号、进而解压重建后进行的 ,这样便造成诊断工作的延误。本研究提出了一种基于AR模型的ECG直接分类方法 ,利用AR模型系数及其建模误差作为特征对ECG信号进行压缩 ,并采用非线性二次判别函数形式进行特征分类。通过对MIT BIH标准数据库中的NSR、APC、PVC、SVT、VT和VF各 2 0 0个样本信号进行测试 ,获得了 93.5 %～ 97.86 %的分类精度。该方法的特点是 :诊断迅速方便 ,能同时对多类ECG信号进行有效分类 ,特别适于远程诊断应用     

心血管双投影下多目标优化截面重建方法

近年来，心血管双平面投影下的三维重建技术作为一个少投影情形下的特例，已日益受到国际上图象重建和临床应用研究工作者的高度重视和深入研究。多目标优化图象重建法由于其在重建图象的质量、稳定性、重建速度以及收敛性等方面超乎寻常图象重建法的独到之处，已被成功地用于少投影图象重建的领域。本文旨在利用多目标优化法重建双平面投影下的心血管３Ｄ截面，得到了相当满意的结果。文中最末给出了重建两个不同类型的血管截面模型的例子。     

基于主分量分析的自动聚焦算法研究

本文通过对多组图像分别提取多个清晰度评价指标,提出了利用主分量分析进行多指标融合,得到最终清晰度评价的自动聚焦算法.随机采集的70组显微细胞图像实验评测结果表明,算法较好地增大了图像清晰度之间的差异,与单指标判断相比较,取得了更高的聚焦正确率.