基于语音停顿度和平坦度的注意缺陷与多动障碍自动检测算法

针对注意缺陷与多动障碍(ADHD)临床诊断主要依靠医生主观评估,缺乏客观辅助依据的问题,提出了一种基于语音停顿度和平坦度的ADHD自动检测算法。首先,通过频带差能熵积(FDEEP)参数自动定位语音有话区间,并提取停顿度特征;然后,使用变换平均幅度平方差(TAASD)参数计算语音倍频率,并提取平坦度特征;最后,结合融合特征和支持向量机(SVM)分类器来实现ADHD的自动识别。实验共采集了17位正常对照组儿童和37位ADHD患儿的语音样本。实验结果表明,所提算法能自动检测正常儿童和ADHD患儿,识别正确率为91.38%。

基于CT图像的肺穿刺术路径规划系统

为了解决传统肺穿刺手术路径规划方法手术并发症风险大、受医师熟练度影响大、无法量化分析手术路径风险等特有的临床问题,设计了一套肺穿刺术最优路径规划方案。首先,基于胸部CT图像对胸部重要器官进行图像分割。然后,将手术风险量化为3个约束性条件和6个目标性条件,用于衡量手术路径的优劣与风险。3个约束性条件为穿刺深度、重要器官避障、入刺角度,6个目标性条件为胸壁厚度、肺内穿刺长度、重要器官之间的距离、路径延长线与重要器官之间的距离、皮肤入刺角、胸膜入刺角。最后,设计自适应凝聚层次聚类算法将路径聚类为“簇”,并利用多目标优化方案对聚类中心点进行量化分析,确定肺穿刺最优路径。实验结果表明,自动规划得到的最优路径经医生确认均符合手术要求,且计算得到的最优路径在医生排序中排名均为前3,证明了本文路径规划方法的合理性与有效性,满足肺穿刺手术路径规划临床需求,可以为医生提供有效的3维可视化穿刺路径指导。