基于超声时频分析与残差网络的生物组织变性识别

为了能对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中的生物组织进行实时准确的变性识别,提出了一种基于超声时频分析与残差网络(ResNet)的生物组织变性识别方法。首先,采用广义S变换(GST)方法对生物组织超声回波信号进行时频分析,得到二维时频图;然后,通过迁移学习,将在ImageNet数据集上训练得到的参数应用于超声回波信号数据集;最后,利用ResNet101模型从生物组织变性前后的时频图中学习和提取有效的变性信息,并可视化变性特征轨迹,实时地完成生物组织变性识别。实验结果表明:相较于现有基于信号能量,AR系数以及熵特征的变性识别方法,GST-ResNet方法无需人为经验选取特征参数,具有更高的识别率,可以实时准确地完成生物组织的变性识别。

基于IWOA-PNN模型的生物组织变性识别方法

为了提高高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中生物组织变性识别率,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法优化概率神经网络(IWOA-PNN)模型的生物组织变性识别方法。首先通过改进收敛因子和加入自适应权重因子提高WOA优化算法的寻优速度和精度,然后利用IWOA算法优化PNN的平滑因子,以提高变性识别精度,最后以超声回波信号多尺度熵为特征参数输入IWOA-PNN模型,得出生物组织变性识别率。实验结果表明,与普通PNN和WOA-PNN模型相比,基于IWOA-PNN模型的生物组织变性识别率更高,更能精确地识别HIFU治疗过程中生物组织是否变性,指导临床医生进行准确的HIFU疗效评价。

新工科背景下光电信息科学与工程专业学生创新能力培养探索

在新工科背景下,湖南文理学院光电信息科学与工程专业通过调整专业培养目标、课程体系、教学内容等方面的探索实践,实现了光电信息科学与工程专业学生工程创新能力的增强,满足了当今社会对光电工程专业人才的需求。该实践对以新工科理念改造升级传统专业具有一定的指导意义。

基于改进精细复合多尺度归一化散布熵的生物组织变性识别

在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,生物组织变性识别是不可或缺的关键部分。多尺度散布熵(MDE)作为一种非线性方法,被广泛应用于生物组织变性识别。然而MDE在粗粒化过程中时容易出现信息丢失和稳定性较差的问题,难以全面提取组织变性特征。为了解决上述问题,提出了基于改进精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)的生物组织变性识别方法。引入RCMDE,将其传统粗粒化过程中的平均值计算替换为最大值计算以解决MDE传统粗粒化过程中的问题,突出信号变性特征。通过对熵值的归一化处理减弱不同参数选择导致的熵值波动,形成IRCMNDE方法。将所提方法应用于实测HIFU回波信号数据,并采用概率神经网络(PNN)进行识别。研究结果表明:相较于MPE、MDE和RCMDE方法,基于IRCMNDE的生物组织变性识别率更高,高达96.77%,能更好地区分未变性与变性生物组织。

基于几何光学近似迭代的多重散射波面分析

为了解析环状光在散射媒质中的传播特性,本文提出了以几何光学近似为基础的波面分析法来进行分析。该方法主要以几何光学近似法为工具计算散射粒子的前方散射光,并运用迭代计算的方式实现多重散射模型的波面分析。本文运用该方法计算了散射媒质中的透射率以及环状光在散射媒质中的散射强度波形。计算结果与实验结果一致,散射媒质在特定的距离以及浓度下,环状光的散射波面中心会出现干涉波峰。

基于AR模型与椭圆控制理论的生物组织变性检测方法

针对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中生物组织的变性检测问题,将自回归(AR)模型与椭圆控制理论引入到生物组织变性检测中,提出了一种新的生物组织变性检测方法。首先对HIFU辐照过程中的生物组织超声回波信号进行AR模型定阶,提取正常组织超声回波信号的AR模型系数和残差特征,然后采用主成分分析(PCA)方法计算其前两阶主成分作为参考状态向量,并生成控制椭圆。最后将待检测生物组织超声回波信号AR模型系数和残差特征的前两阶主成分作为二维特征,根据该二维特征在控制椭圆中的分布状况判断HIFU辐照过程中的生物组织是否已经发生变性。实验结果表明:所提方法能有效地识别HIFU辐照过程中的正常组织与变性组织。

基于VMD-IMDE-PNN的滚动轴承故障诊断方法

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、改进粗粒化多尺度散布熵(Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD处理,根据互相关系数准则筛选最佳模态分量,突显振动信号的故障特性;然后针对多尺度散布熵(Multi-scale Dispersion Entropy,MDE)不稳定的缺点,对MDE的粗粒化过程进行改进,提出IMDE的非线性分析方法。模拟信号分析结果表明,相比于MDE方法,IMDE方法降低了熵值波动,提高了熵值稳定性。将两种方法运用于实际滚动轴承实验数据,发现相比于MDE,IMDE熵值曲线更平滑稳定,不同滚动轴承状态下的IMDE熵值曲线区分更加明显。最后采用PNN对提取的特征进行识别,与MPE-PNN,MDE-PNN以及VMD-MDE-PNN方法相比,所提的VMD-IMDE-PNN方法能精确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。

《电路分析》游戏化教学的设计与实践

网络社会发展的现阶段,游戏是大多数人尤其是青少年生活中一项不可或缺的娱乐活动。游戏产业日益发展的同时,游戏化教育教学也在更多的教学领域被实践与探索。电子信息类专业中电路分析课程因课程内容多且包含较多的理论分析环节增加了课程的枯燥性,充分利用多元化教学手段是提升教学效果的一个重要途径。本文就游戏化教学模式提高电路分析课程趣味性做出了相关探索。

家用燃气安全阀智能控制装置的研发

本文提出一款基于STM32F103RCT6单片机家用一体化燃气安全设备的设计与开发。实现家用燃气安全设备智能一体化,能够准确地检测出室内不正常的燃气浓度,火焰强度,管道内的气体压强等安全隐患以及浴室的氧气含量不足引起的窒息等安全隐患,并通过主控制器判别自动关闭阀门,打开排气扇,并进行声光报警,电话短信报警等安全操作,有效避免煤气中毒,火灾,爆炸以及因含氧量低造成的窒息等安全事故的发生,保障了人们居家使用燃气的安全。

基于北斗定位的车祸自动报警器的设计

为了在交通事故第一时间参与救援,降低事故死亡率,本文设计了基于北斗定位的车祸自动报警器。首先分析了北斗定位在车祸自动报警器中的应用潜力,使用压力传感器、北斗定位模块以及陀螺仪:MPU-6050加速度测量模块来判断车祸有无,利用SIM800C无线通信模块进行报警功能,并简要分析了车祸判断算法的实现原理和计算过程。本系统精度高,可靠性强,成本低,可以作为汽车电子系统安全体系的重要扩展功能。

基于物联网的智能火灾逃生系统

在楼宇火灾中,报警系统报警方式单一、现场人员疏散缓慢及救援不及时是造成火灾人员伤亡的主要原因。传统火灾报警系统虽然能实现火情的监测与报警,但不能根据现场火情对人员疏散与火灾救援提供相应辅助。本文针对该问题提供了一个能多方式报警、辅助人员疏散与火灾救援的物联网解决方案。本系统将传感器采集的室内烟雾、求救信号等数据上传至云服务器,在失火时根据用户位置通过云端计算及时为用户提供最短的安全逃生路线,同时系统自动控制室内应急设备动作以及向救援部门发送求救信号报告失火点具体位置,及时合理处理火情,减少人员伤亡。