基于环形分割的医学图像检索

针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.

B超影像采集工作站及DICOM接口设计与实现

为解决医院模拟B超诊断仪能够接入现有PACS系统 ,适应数字化与信息化发展 ,介绍一种基于PACS系统的B超影像采集工作站及其设计与实现 本系统作为B超诊断仪与PACS系统联接钮带 ,重点解决了B超图像的采集 ,存储与传输 在采集方面根据标准视频输入可实现单帧与动态多帧采集 ;在存储方面图像采用了标准DICOM图像格式 ;在传输方面采用了DICOM传输标准 ,实现了B超图像以DICOM规范与PACS系统进行数据传输 ,符合国际医学图像存储与传输标准 ,有利于B超影像工作站方便接入PACS系统 ,推动PACS系统在我国的发展 ,同时工作站增加了图像的后处理算法与数据库的管理 。

一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法

医学图像分类是当前医学图像自动诊断和模式识别领域的一个新的研究热点,其任务是从给定的医学图像训练样本中提取能反映图像内容的特征,并根据这些特征进行图像分类,实现医学图像中病变组织的自动识别,以保证临床医学诊断更客观、准确和科学。通过对医学图像分类中的一些关键问题分析和研究,提出一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法,并据此构造出医学图像组合分类器。这种组合分类器能够充分发挥各个分类器的优点,获得较好的图像分类结果。

一种分布式全局频繁闭项目集快速挖掘更新算法

在数据挖掘研究中,频繁闭项目集挖掘成为重要的研究方向.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.针对无共享体系结构数据水平分布的情况,提出了一种分布式快速挖掘全局频繁闭项目集增量式更新算法,算法通过对各节点候选频繁项目集进行预处理,有效地降低网络通信量,提高全局频繁闭项目集挖掘算法的效率,该算法充分利用前次挖掘结果来发现新的全局频繁闭项目集,具有较高的效率.理论分析和实验结果表明算法是有效的.

机能实验学的教学体会

机能实验学着重培养学生的动手能力,是提高医学生综合分析能力的一门必修课,但实验成功率低会影响学习效果。教学中教师应把握住动物、器材、操作及总结几个关键环节,提高实验的成功率。包括告知学生如何选择合适的实验动物,合理运用实验器材,通过多媒体电教结合教师的示教与讲解,使学生熟练掌握静脉给药、动脉插管等各项操作技术,培养学生的团结协作与实事求是、严谨创新的科研精神,并在此基础上进行实验结果的分析与总结,大大提高机能实验教学效果。

全局频繁闭项目集挖掘算法研究

频繁闭项目集挖掘是数据挖掘研究中的一个重要研究课题。目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见。为此,本文提出了一种快速挖掘全局频繁闭项目集算法,并对其更新问题进行了研究;提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的全局频繁闭项目集的时间开销。实验结果表明算法是有效的。

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分。针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法。首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像。实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果。

阀控密封铅蓄电池组浮充运行技术

浮充电压选择对阀控密封铅蓄电池组的使用寿命影响很大:浮充电压选得太高,会导致电池失水、热失控、均匀性恶化;浮充电压选得太低,会使电池充电不足,充电时间延长,极板硫酸盐化。由浮充电压均匀性和浮充电流变化,可以在线评估阀控密封铅蓄电池组的健康状况和使用寿命。

VRLA蓄电池组浮充运行技术

浮充电压的选择对VRLA蓄电池组的使用寿命影响很大；选得太高，会导致电池失水、热失控、均匀性恶化；选得太低，会使电池充电不足，充电时间延长，极板硫酸盐化。由浮充电压均匀性的变化和浮充电流的变化，可以在线评估阀控密封铅蓄电池组的健康状况和使用寿命。