用于超声散斑跟踪血流测速的多角度平面波局部运动补偿

血流速度剖面用于计算壁面剪切率等血流动力学指标,与动脉粥样硬化病程发展密切相关。超快超声散斑跟踪广泛用于血流速度剖面估计,然而多角度平面波复合成像存在血流散射体的运动伪影,不利于流速估计。提出了一种多角度平面波复合成像的局部运动补偿法,对射频信号时间序列的相邻帧进行局部运动补偿来消除不同径向位置的运动伪影,从而提高流速测量准确性。相比直接相干复合,B-MoCo法将仿真、仿体实验中流速测量结果的归一化均方根误差平均减小了10.37%、37.82%,说明了B-MoCo法的有效性。基于兔骼动脉的实测实验进一步证明了B-MoCo法的临床可行性。综上,B-MoCo法能够有效提高血流速度剖面的测量精度,有助于相关心血管疾病的早期诊断与病程监测。

基于自适应尺度混合海森滤波器的面部皱纹检测及评分

为解决全面部皱纹缺乏量化评价方法的问题,提出了一种基于自适应尺度混合海森滤波器(adaptive scale hybrid Hessian filter,ASHHF)的面部皱纹检测方法及评分机制。根据受试者年龄自适应调整海森滤波器的尺寸(σ)范围及步长参数并对其面部高分辨率图像进行滤波,基于81个面部特征点在滤波结果中去除五官、背景,仅保留面部皱纹,使用不同颜色将不同深度的皱纹检测结果标注在原始图像中,最后计算得分量化皮肤衰老程度。以专业医生标注皱纹为参考,50名受试者(年龄为22~65岁)的检测结果表明,相比于传统的固定尺度混合海森滤波器(fixed scale hybrid Hessian filter,FSHHF),ASHHF方法的检测准确率平均提升68.57%,运行时间平均缩短26.26%,评分机制结果与检测准确率的变化趋势一致。综上,本文检测方法能够准确、快速检测面部皱纹分布、深度及宽度,所提评分机制能够科学反映受试者皮肤衰老程度,有望为化妆品、医疗美容等抗衰方法提供功效量化评价手段。

机器视觉在卷烟生产中的应用与展望

烟草是国家和地方财税的重要来源,而卷烟是最主要的烟草制品。卷烟生产主要包括烟叶加工、制丝工艺、烟支卷接和卷烟包装四个环节,针对卷烟生产工艺中传统人工或半自动方法耗时费力且易造成较大误差的问题,大量基于机器视觉的方法与应用被提出,进一步提高卷烟生产自动化和标准化程度。为深入了解基于机器视觉的卷烟生产研究,整理和分析了近年来国内外的相关文献。首先,阐述了机器视觉基本原理和卷烟生产的主要工艺流程;然后,从图像处理技术、传统机器学习和深度学习三类,对近年来机器视觉在卷烟生产中的研究与应用进行梳理,并分析了现有方法面临的挑战;最后,对机器视觉技术在卷烟生产领域的应用进行展望。该文系统梳理了机器视觉在卷烟生产中的应用,对卷烟的人工智能化生产具有重要参考价值。

生物医学工程导论在电子信息工程专业的探索

生物医学工程是理、工、医等多种工程学科交叉并向生物医学渗透的产物,与这些工程学科的培养和发展相得益彰。生物医学工程导论将专业教育、思想教育和就业教育等融为一体,有利于夯实专业基础、明晰学习目标、提升学生竞争力。将生物医学工程思想融入到电子信息工程专业,通过理论和实践的学习,引导学生学习生物医学知识,有利于培养电子信息多学科交叉复合型人才。并借助成熟完善的学习平台和科研平台,激发学生对交叉学科的学习兴趣,促进实践和科研的全方位提升,为深入学习奠定坚实的基础。

新工科背景下生物医学工程专业研究生课程教学改革探索

生物医学工程作为一门“理工医”相结合的交叉学科,其研究生的教育培养已成为近年来教学改革创新的重要趋势。本文针对生物医学工程研究生教育的现状,以云南大学为例,从教材内容、教学方法、教学模式以及课程评价体系四个方面探讨了该专业研究生课程的改革方案。将理论教学与临床应用进行有机融合,转变传统的单一教学模式,同时设置个性化的综合评价方式,旨在培养具备多学科基础知识和良好创新实践能力的国际化战略科技人才和科技领军人才。

面向电子信息类的生物医学工程导论课程建设

生物医学工程专业作为一门新兴的交叉学科,其涵盖了电子信息、计算机以及生物工程学等领域的专业知识。由于该专业涉及内容繁多、专业知识面广、学科知识交叉融合较多,在教学时存在一定难度。如何做好交叉学科的工作,为非医学专业研究生快速搭建生物医学知识体系,满足生物医学工程领域的人才需求显得尤为重要。针对电子信息类专业的特点,在理论教学过程中着力培养学生的“医”“工”思维,在实践教学中培养学生运用“医”“工”思维解决实际问题的能力,为学生后续的研究工作打下坚实的基础。

双重模态文本引导的图像修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷,提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导,确保修复结果的整体与区域一致,并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息;通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程,并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度;采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验,结果表明:生成的修复图像与引导文本描述一致,可根据不同的文字描述生成多样的结果。

中值互补集合经验模态分解

针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算子替代算术平均算子对抑制MS的有效性.为了兼具抑制MS和残留噪声的性能,MCEEMD算法首次在集合过程中结合了中值和平均算子.具体地,所提方法首先添加N对互补的白噪声至原信号中,并经过EMD分解得到2N组固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),然后分别对其中互补相关的IMFs两两取平均得到N组IMFs,最后使用中值算子处理上述N组IMFs得到输出结果.对仿真信号与两个真实案例的分析结果表明,本文提出的MCEEMD方法不仅有效抑制了CEEMD的MS问题,而且避免了单一使用中值算子的两个缺点:分解完备性差和IMFs中存在的毛刺现象.

基于视觉词袋模型提取胶痕特征的卷烟真伪鉴别

目的为快速准确地鉴别多品牌卷烟真伪,提出一种基于视觉词袋模型提取烟盒胶痕图像特征的鉴别方法。方法首先,利用自主设计的多光源胶痕采集装置获取烟盒内部的胶痕图像,通过图像处理技术去除原始图像的部分背景后得到胶痕图像样本;然后,从胶痕图像样本中提取尺度不变特征转换(SIFT)特征,并用K-Means算法对特征聚类生成视觉词典;再依据视觉词典的视觉单词直方图特征集对胶痕图像进行训练分类,从而达到鉴别卷烟真伪的目的。结果以10种真品包装机型生产的烟盒胶痕图像以及假冒烟盒胶痕图像为对象,烟盒样品涉及64个卷烟品牌,对360张胶痕图像分类测试,得到真伪识别率为97.22%,每个样本平均鉴别时间为0.05 s。结论提出的方法采集胶痕图像简便、真伪鉴别效率和准确率高,并适用于多种卷烟品牌。为提高真伪卷烟鉴别效率、准确率和通用性提供了技术支持。

分层抗衰的双极射频电极阵列设计与实现

为实现双极射频美容仪对皮下不同深度真皮组织均匀分层加热,本研究设计了一种分时三选通模式的点阵射频电极阵列。首先,以双极电极间距与加热深度之间的关系为核心进行点阵设计,实现在不同选通模式下,射频电路中不同间距双极性电极对组合工作,使射频能量达到预定加热靶点位置;之后,将已剥离脂肪的新鲜猪皮固定后,使用自研的分时三选通点阵射频美容仪进行加热实验,三种点阵电极间距分别为2.00、3.84和5.57 mm。结果表明,作用于不同皮下深度组织的三种间距电极阵列,有效加热面积依次扩大,分时全选通状态下均匀加热面积可达642 mm^(2),能实现对皮下不同深度真皮组织均匀分层加热。

小波变换去噪方法在多谱勒胎儿心率提取中的应用研究

为了从超声多谱勒胎音信号中提取胎音信号,获得平滑的胎心率曲线,并计算胎心率,必须去除信号提取过程中的各种干扰和噪声。对平均频移算法获得的多谱勒信号的平均频率曲线采用小波变换中的五层强制去噪方法,使后续的相关计算能得到平滑的胎音信号,从而方便计算胎儿的心率。通过对实际超声多谱勒胎音信号的处理,获得了较好的结果,提取出了稳定、平滑的胎心率曲线,较准确地计算出了胎心率。

基于小波变换与基于短时傅立叶变换的超声多普勒血流信号时频分布比较研究

本研究讨论了一种改进的Morlet(MMORL)小波变换在分析超声多普勒血流信号时的优点。用小波变换和短时傅立叶变换计算得出时频分布与理论的时频分布进行了比较。结果得出小波变换能提供较好的时频分辨率的折中效果 ,能产生更精确的平均频率和带宽。

超声多普勒管壁搏动和血流信号的分离研究

本研究提出利用经验模式分解(EMD)算法分解混叠有管壁成分的超声多普勒血流信号来实现管壁搏动和血流信号的分离。该方法首先将混叠有管壁搏动的超声多普勒血流信号分解为少量有限的分量,即内模函数(IMFs),然后根据管壁搏动信号与血流信号的功率比变化曲线,用比值法自动确定并去除低频管壁博动成分。在仿真实验中用提出的方法处理模拟的多普勒信号,对于靠近管腔内壁的血流信号其在频域功率谱上的相对误差为50%,在时域幅度的相对误差为45%,与高通滤波器方法的相对误差95%相比,准确性得到提高。基于个人计算机用C语言编程实现提出的算法,对实际采集的人体颈动脉多普勒信号可实现实时分离处理。结果表明:基于经验模式分解的滤波方法能有效客观地滤除管壁搏动信号,更准确地保留低频血流信号成分。

经皮失水测量技术

皮肤屏障功能的无创检测是皮肤疾病诊疗、美容工业领域的热门话题。经皮失水是评估人体皮肤屏障功能的常用量化指标,也是诊断与皮肤屏障功能障碍相关的皮肤病的重要辅助方法。经皮失水指单位时间内穿过固定面积的角质层扩散到皮肤表面的冷凝水的量,其测量技术区分为开室法、不通风室法和冷凝室法。本文首先对经皮失水测量原理进行介绍,然后就各类测量技术简述其特征,最后对市面中主流的经皮失水设备及性能做概要归纳。

超声多普勒血流信号平均频移估计的仿真研究

提出了基于Matching Pursuit分解的超声多普勒血流信号平均频移估计方法。通过对合成信号的分析比较,确定了最佳估计性能的相关参数。基于优化的参数对不同噪声水平的100例仿真多普勒信号进行分析并计算估计的与理论的平均频移的均方误差,得到基于Matching Pursuit方法的误差比使用传统声谱分析法小。表明该方法对信号瞬时结构的局部具有较好的自适应性,有效克服了短时傅立叶变换存在的时频分辨率矛盾,提高了超声多普勒血流信号平均频移估计的准确性。

Burg算法在基于AR模型多普勒血流信号时频分析中的应用

多普勒超声血流信号是一个非平稳的高斯随机过程,其时频分布与血流的速度及其变化有密切的关系。由于假设信号在一定时间间隔内是平稳的,实际上难以获得同时具有较好的时间、频率分辨率的超声多普勒时频分布。一种估计多普勒超声血流信号时频分布的方法是基于Levinson-Durbin算法的自回归(AR)模型法。但用该算法估计出的参数的误差随时间间隔的缩短而增大。Burg提出一种递推算法,不需要计算自相关,而是用使前向与后向预测误差能量之和最小的方法求出模型的参数。我们将用两种算法估计出的多普勒时频分布及理论的时频分布进行比较,发现用Burg算法估计出的多普勒时频分布比用Levinson-Durbin递推算法估计出的多普勒时频分布更接近理论的时频分布,尤其是频率带宽性能得到了明显的改善。

基于小波变换估计的超声多普勒血流频谱中频带展宽及修正

利用脉冲多普勒技术检测血流时,信号的频谱带宽是诊断疾病的重要依据之一。与传统的短时傅立叶变换比较,小波变换使用了不同宽度的函数窗,具有多分辨能力,对多普勒血流信号频谱的估计可以获得更精确的时频分辨率。但是,基于小波变换的频谱带宽中仍然包含有分析窗口和信号自身非平稳性引入的误差。本研究针对小波变换中窗口宽度变化的多分辨特点,给出了窗口效应和信号非平稳性频谱均方根带宽的表达式,提出了两种修正频谱带宽中窗口和非平稳展宽误差的方法。通过对模拟多普勒信号的修正实验,两种方法都取得了很好的修正效果。

用TMS320V549数字信号处理器计算基于AR模型的多普勒超声波的血流时频分布

一种基于复数实时自回归横型 (AR模型 )的时频分布在使用TMS32 0V5 4 9数字信号处理器的实验装置上实现实时计算用以提高血流信息显示质量。该实验装置还包括一个 2 4 0× 32 0LCD彩色图形显示器和一个热敏打印机。双向多普勒时频分布可以从多普勒信号的同相 (In phase)和正交 (Quadrature)分量直接算出。双向多普勒时频分布可以实时地在LCD上以 2 5 6色显示 ,也可以用 13个灰度级用热敏打印机打印输出。在实验中 ,用AR模型计算的多普勒时频分布与短时傅立叶变换 (STFT)计算的时频分布相比较 ,结果表明基于复数AR模型的多普勒时频分布估计可以在使用TMS32 0V5 4 9数字信号处理器的多普勒实验装置上实时实现。这种方法具有对多普勒斑点的低敏感性和相对较高的频率分辨率等优点。它的实时实现表明在分析多普勒超声信号方面可以较好的取代现有的STFT方法 ,具有较高的实用性。

通过学习自动生成模糊控制规则的方法及应用

提出一种模糊控制规则的计算机自学习及自确定方案,即计算机通过对经验丰富的操作人员的控制过程不断学习,自动建立最优的控制规则,从而克服传统方法在生成模糊控制表中系统设计人员的主观随意性,使控制规则的设计完全体现操作人员的经验及控制策略。该方案在建立糖厂锅炉燃烧系统的多输入、输出控制的模糊规则中取得满意效果。