基于L＆A-PCNN模型的混合噪声滤除

现有脉冲耦合神经网络模型普遍存在阂值函数复杂、用于图像平滑时图像信息易丢失以及易产生污斑等缺陷．为此，文中设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称L＆A—PCNN．通过数学推理和实验获得了L＆A-PCNN的关键参数的最优选取范围，并将L＆A—PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点——混合噪声进行修复．仿真实验结果证明，L＆A—PCNN算法的去噪性能比现有算法提高了5％～30％．

基于自适应聚类算法的高脂血症中医诊断辅助平台研究

高脂血症是血管及脏器疾病的主要基础病变之一,中医药在防治高脂血症方面具有毒副作用小,疗效明显的优势,建立高脂血症诊断辅助平台有助于提高诊疗效率,并为高脂血症辨证分型标准化研究提供数据采集、存储与分析的平台。首先建立高脂血症四诊信息临床采集平台及数据库,记录患者就诊不同时期的望诊图像及其余三诊的文字信息,方便医师更准确地掌握治疗过程中患者的临床表现,从而总结治疗经验,提高治疗效果;在此基础上利用可调整相似度阈值的自适应聚类算法对已采集的897个病例四诊信息进行分类,最终得到5类,将得到的每个类别中所对应样本的病症特征与所属中医的证候类别联系起来,最后用相似性算法判断新采集病例属于的哪一类,为中医辨证分型诊断提供建议。

中医药科研中用到的数据挖掘方法综述

介绍数据挖掘技术在中医药领域中的应用前景和意义,根据数据挖掘方法的技术类别以及其在中医药研究领域中的应用背景分别介绍了多种可用于中医药科研研究的数据挖掘方法,并分析了现今最先进的数据挖掘工具及它们的优缺点,最后展望了数据挖掘技术在中医药领域的研究方向和前景。

聚类算法在高脂血症辨证分型研究中的应用

高脂血症的辨证分型标准化研究是中医基础研究的热点与难点,利用计算机挖掘技术中的聚类算法对高脂血症临床中医症状数据进行分析,得到具有统计学意义的分类结果,同时寻找其与中医证候相对应的关系具有重要研究价值。通过编写适用于中医证候分类的聚类算法并提供设置相似度阈值等交互界面,实现了大规模样本的自适应分类,从而使聚类结果更加科学客观。将得到的每个类别中所对应样本的病症特征与所属中医的证候类别联系起来,为辨证分型标准化奠定了基础。

基于图割的MRI脑部图像肿瘤提取方法

针对当前医学图像特征提取仅从局部特征出发的问题,提出一种基于图割的脑部肿瘤提取方法。为克服图割仅适用于较少像素的图像和倾向于小割集的缺陷,对图像进行聚类以提高特征提取的准确度和速度,并构建聚类图的Gomory-Hu割树。按照割值的大小,依次去掉值较小的边提取出聚类图的子图,映射到原图像得到对应的子图像。将该方法应用到MRI脑部图像肿瘤提取中,实验结果表明,其能准确提取出MRI脑部图像中的肿瘤。

数字图像处理技术在中医药信息化中应用研究概况

20世纪70年代,X射线计算机断层扫描成像（X-CT）的发明引发了医学影像领域一场革命,数字图像处理开始应用于医学领域。医学图像处理在现代医学的医学诊断、临床治疗等方面起着非常重要的作用。2007年,国家中医药管理局发布的《中医药信息化建设＂十一五＂规划纲要》明确提出了未来中医药信息化的建设方向。大力推进中医药信息化是中医药事业发展的重要保障。笔者现将数字图像处理技术在中医药信息化中的应用研究现状作一介绍,并对其发展趋势加以探讨。

基于舌象特征提取的中医体质辅助辨识研究

北京中医药大学王琦教授1978年第1次提出"中医体质学"的概念。中医体质学重视个体体质及个体之间的差异性。辨明体质类型,制定出相应的防治原则,符合中医辨证施治的基本思想。文章研究不同体质人群舌体的舌象特征提取及识别,通过提取测试人群的舌象特征并与体质舌象特征库进行匹配,实现体质测试指标的数据化与客观化,为计算机辅助中医体质辨识研究提供新的思路。

基于图割与粗糙集的MRI脑部肿瘤图像检索方法

背景:基于内容的医学图像检索是一门涉及多领域的学科,由于各种医学图像的成像原理不同,产生的图像在颜色、纹理和形状等视觉特征方面存在差别,使得此方法的实现还存在许多需要解决的问题。目的:针对基于内容的医学图像检索中存在特征提取困难、检索时间长的问题,提出一种基于图割与粗糙集结合的相似图像检索方法。方法:为克服图割仅适用于较少象素的图像和倾向于小割集的缺陷,首先对图像进行聚类,然后构建图像的Gomory-Hu割树,按割值大小依次去掉值较小的边,提取出图像的特征子图并构建特征库。为实现快速检索,借助粗糙集对特征库中的特征进行约简,有效减少参与相似性比较的特征数量。并将此方法应用到MRI脑部肿瘤图像的检索。结果与结论:实验结果表明该方法能快速有效地检索出MRI脑部图像库中的肿瘤图像,检索的平均查准率为78.4%,平均查全率为62.9%。

中药炮制学虚拟实验平台构建及其实践

在传统的中药学实验教学中引入虚拟实验室,介绍虚拟实验平台构建以及基于该平台的个性化教学实践,指出该平台能够解决传统实验受时间和地域限制的问题,为学生和教师提供一个自主开放的空间。

基于聚类-反馈机制的植物鲜药图像检索系统设计

使用计算机辅助进行中草药尤其是植物鲜药的检索和鉴定有着极其重要的现实意义。本文通过研究图像库分类检索和反馈机制,设计出基于聚类-反馈的植物鲜药图像检索系统。系统采用K-means算法,利用小波特征对图像库中的图像进行聚类,并引入人工反馈机制,使聚类更加精确,检索效率和准确率进一步提高。

基于中医证候与危险分层关系的高脂血症神经网络预警模型研究

目的:探讨基于高脂血症中医证候与危险分层的神经网络预警模型。方法:在Matlab R2010a环境下,以高脂血症中医证候为输入,高脂血症危险分层为输出,建立反向传播(BP)神经网络预警模型。随机选取286例作为神经网络学习训练样本,剩余的30例作为测试样本。为了提高模型精度,建模前先对输入自变量进行降维处理。结果:降维前后的结果对比显示,经过降维处理后的神经网络预测准确率有所提高,平均误差为10%左右,说明建立的神经网络模型能够较好地预测高脂血症的风险等级。结论:研究结果表明,所建立的模型能够较好地提取中医证候与高脂血症危险分层的内在关系,将神经网络技术用于高脂血症中医证候与危险分层的研究是可行的。

新型的无监督纹理分割方法

提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。

《WEB技术与应用》教学改革探索

使用Web方式进行应用系统的开发是当前的一种发展趋势。《WEB技术与应用》课程具有技术基础课与技术实践课双重特性。针对广东药学院计算机科学与技术专业(医学应用方向)学生开设的《WEB技术与应用》课程案例教学的改革和实践与大家进行探讨。

基于改进PCNN的彩色图像混合噪声滤除

基于L&A-PCNN模型的彩色图像混合噪声滤除算法存在算法调试须人工干预、对彩色图像滤波易出现污迹斑等问题。针对上述不足,提出一种彩色图像混合噪声自适应滤除算法。通过理论和实验分析获得L&A-PCNN模型关键参数的自适应定义和滤波算法中图像噪点的判别方法。实验结果表明,相比L&A-PCNN算法,该算法的PSNR有9%～18%的提高,处理后图像的视觉效果更好,并具有较好的自适应性和健壮性。

基于中医体质辨识的药膳信息化研究

探讨如何将IT与养生健康有效结合,研究基于中医体质辨识的药膳信息化。提出根据个体年龄、性别、体质、地域等的差异,通过计算机采集相应数据,分析这些数据并推荐不同的药膳食疗方案。

基于形变模型的医学图像分割综述

简要介绍了传统的形变模型及近年来出现的一些新方法。特别介绍了形变模型中两种重要的方法——Snake模型和水平集模型。图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义。图像分割是医学图像处理和图像分析中的关键步骤和关键技术,也是经典难题。随着实际应用的需要,对医学图像分割方法进行深入的研究,不断改进原有方法,提出新的、更有效的方法具有重要意义。

药剂学课程原创动画建设与教学改革初探

为了提高药剂学教学效果，将药剂学与信息技术紧密结合，用原创医学动画来直观地模拟出口服药物在人体胃肠道的分解和吸收、药物分子在生物膜中的转运机制等微观过程。对使用和未使用动画的学生进行知识点和兴趣度对比测试，测试结果表明，形象直观、生动有趣的原创医学动画能够激发学生的学习兴趣和热情，提高教学效果，利用原创医学动画对药剂学课程进行教学改革是一个有益的探索。