Ce片滤过在基于光子计数X射线骨密度测量中的优势

K边缘滤过常用于双能X射线骨密度的测量中,但它与不加K边缘滤过时的多能谱光子计数探测器在骨密度测量中的应用还需要进一步的对比、研究。本文选择利用稀土材料铈(Ce)的K边特性,对广谱X射线进行能谱优化,从而获得双能谱,并针对此种情况下的双能谱提出了一种对应的能量-阈值校准方法,希望一定程度上提高骨密度仪中物质分解的准确度。本文对未加Ce时的三能分解、双能分解与加了Ce片后的双能分解做了对比实验。实验结果显示,在未加Ce片滤过时,三能分解精度比双能分解精度高;经过Ce片滤过后,双能分解精度优于所有未加Ce片滤过时的分解精度。

基于人脸视频的光电容积脉搏波信号获取与处理

光电容积脉搏波(PPG)中包含着人体重要的生理信息,它的监测可以有效地对心血管疾病进行早期预防和预后诊断。为了方便、准确地获得人体的PPG信号,本文通过手机摄像头拍摄一段人脸视频,根据每帧图像中像素灰度值的变化得到血液容积变化的时序曲线;然后,利用经验模态分解法(EMD)将它分解为一系列不同频率成分的本征模函数(IMF);最后通过频域分析,将处于脉搏波频率范围的IMF进行信号重构,就得到了消除低频基线漂移和高频噪声的PPG信号。该结果与现有医疗仪器同步测得的PPG数据相关系数在0.85以上,这种方法适用范围广,特别是对远程医疗中基于PPG的人体生理信息的获得具有重要意义。

基于手指视频的光电容积脉搏波信号获取

光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)中包含着人体重要的生理信息,为了方便、准确地获得人体的PPG信号,本文利用手机摄像头采集手指视频,以每帧图片像素灰度值大于一定阈值的像素数目反映血液容积的变化,得到PPG曲线时序图;然后,利用经验模态分解法将脉搏波信号分解为一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);最后通过频域分析,将处于脉搏波频率范围的IMF进行信号重构,就得到了消除低频基线漂移和高频噪声的PPG信号。利用Bland-Altman法计算该结果与现有医疗仪器同步测得的PPG数据一致性在0.95以上。这种方法适用范围广,特别是对远程医疗中基于PPG的人体生理信息的获得具有重要意义。

基于光子计数探测器的X射线双能骨密度仪投影分解算法

对可应用于X射线骨密度仪的各种双能投影分解算法(包括曲面拟合法、查找表法、等值线拟合法、神经网络法)进行了对比研究。光子计数探测器具有高能量分辨率、低噪声的优点,由碲锌镉光子计数探测器系统进行投影数据采集可以提高分解精度。选用铝(Al)和聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)作为基材料,分别代表骨骼和软组织,对基材料不同厚度组合进行校准实验,建立高、低能投影数据查找表;分别使用上述投影分解算法建立反向查找表;在反向查找表的范围内选取了9个测试点,用上述分解方法分别进行分解,计算各种分解方法的分解偏差和运行时间并进行对比。结果表明,在分解精度上,曲面拟合法、查找表法、等值线拟合法、神经网络法对于Al的分解偏差分别为0.11%~3.68%、0~2.86%、0.07%~3.23%、0.41%~4.18%,PMMA的分解偏差则分别为0.11%~3.42%、0.44%~5.33%、0.02%~2.83%、0.09%~4.89%。在分解速度方面,曲面拟合法和等值线拟合法高出其他两种方法约一个数量级。等值线拟合法不管是分解精度还是速度都具有较大的优势。