【摘 要】
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针对Cole-Cole参数的提取,本文提出自适应免疫-最小一乘算法。首先,通过制定自适应策略,并增设记忆单元,设计本算法对Cole-Cole参数的提取流程;其次,在标准生物阻抗数据集基础上分别添加3种不同噪声,并设置评价指标,对比分析自适应免疫-最小一乘算法与另外3种算法对Cole-Cole圆弧的拟合精度及Cole-Cole参数的提取结果;最后,基于自适应免疫-最小一乘算法,对其在噪声数据集下提取Cole-Cole参数的耗时长短及初值依赖性做出考量。实验结果表明,该算法相较于另外3种算法能够精准、快速地提
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703270)。
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针对Cole-Cole参数的提取,本文提出自适应免疫-最小一乘算法。首先,通过制定自适应策略,并增设记忆单元,设计本算法对Cole-Cole参数的提取流程;其次,在标准生物阻抗数据集基础上分别添加3种不同噪声,并设置评价指标,对比分析自适应免疫-最小一乘算法与另外3种算法对Cole-Cole圆弧的拟合精度及Cole-Cole参数的提取结果;最后,基于自适应免疫-最小一乘算法,对其在噪声数据集下提取Cole-Cole参数的耗时长短及初值依赖性做出考量。实验结果表明,该算法相较于另外3种算法能够精准、快速地提
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目的:探讨内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection,ESD)及内镜全层切除术(endoscopic full-thickness resection,EFR)治疗胃黏膜下肿瘤的安全性和有效性。方法:回顾性分析109例胃黏膜下肿瘤患者资料,62例行内镜黏膜下剥离术(ESD组),47例行内镜全层切除术(EFR组)。比较两组基线资料、手术情况、术后并发症、术后住院时间、术后病理结果等。结果:ESD组61例完成内镜手术,1例中转外科腹腔镜手术,平均手术时间(65.08±3
乳腺癌的早期症状在乳腺钼靶图像中主要表现为微钙化点,微钙化区域的真假阳性检测对于乳腺癌早期筛查具有重要意义。本研究选取DDSM图像进行实验,手动截取了400个疑似钙化区域。首先提取全部区域的Haralick纹理特征和灰度游程矩阵特征建立特征集,然后使用Adaboost算法集成决策树,构建强分类器AB-DT,对400个疑似钙化区域进行分类。实验发现当集成462棵决策树时,模型分类性能最佳。最后进行1
深度学习是基于多层神经网络计算模型发现数据内复杂特征的一种深度网络,较多应用于医学图像的分割与分类中,在各类脑胶质瘤的研究中也有许多成果。本文就深度学习在脑胶质瘤的准确分割定位、组织遗传学特征预测及预后评估等方面展开综述,总结深度学习在脑胶质瘤影像图像分割与分类的研究进展,从而为胶质瘤患者的精准诊断、个体化治疗提供新思路。
麻醉是临床手术中必不可少的环节,但麻醉的过深或过浅可能给病人带来伤害,因而对麻醉深度的监测具有较高的临床价值。脑电是目前检测麻醉深度最有潜力的方法,首先通过滤波等处理方式得到较为纯净的脑电信号,分析时域和频域的特征,计算相应的参数,并将该参数作为前向反馈神经网络的输入参数,选择合适的BP神经网络拟合得到一个能够评价麻醉深度的无量纲常数。使用BP神经网络拟合结果来表征麻醉深度准确率普遍在90%以上,反映了BP神经网络在麻醉深度监测上具有较高的应用价值。
基于移动设备的心电监护设备越来越多,但大多数仅显示心电图,没有考虑到对应的用户运动情景。使用Android手机内置的G-sensor采集三轴加速度,设计一种有运动情景的动态心电监护系统。充分利用目前Android手机提供的功能,降低医疗成本,是面向家庭和社区医院的新型医疗系统,用户家属和医务人员可以通过客户端对用户进行实时监护,随时掌握其心电和运动状态信息,有利于医生做出准确的诊断,实现远程的、有运动情景的动态心电监护。
针对指部脉搏信号检测易受体动和血流灌注影响使信号质量降低的问题,提出耳后脉搏信号检测,该检测位置有运动幅度小、血流灌注稳定、佩戴方便、易隐藏等优点。脉搏传感器使用反射式,且其封装结构通过3D扫描、打印,个人定制为耳廓型,使传感器与检测部位最大程度贴合,从而提高日常生活中脉搏信号检测的稳定性。将同步检测的指部脉搏信号作为参考信号以验证耳后脉搏信号检测系统的有效性。结果表明,耳后与指部脉搏信号之间存在较好的一致性与线性关系,因此所研制的脉搏信号检测系统稳定可靠,为日常生活中人体健康状态的监护提供一种有效途径。
目的:探讨呼吸机潮气量(VT)和高压报警值参数设置在心肺复苏(CPR)中的应用效果.方法:94例心搏骤停需实施心肺复苏治疗的患者作为研究对象,根据不同呼吸机潮气量和高压报警值
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