利用自组织竞争神经网络提取NEMG信号的MUAP模板

采用自组织竞争人工神经网络 ,完成对针电极肌电信号 (NEMG)的运动单位动作电位 (MU AP)的模式分类。MU AP波形的特征取自于其自回归 (AR)模型系数 a1 ～ ap 及激励白噪的功率 εp构成的特征向量。模拟NEMG信号和真实 NEMG信号的实验结果表明 ,这种分类方法具有很高的正确率 ,从而为 NEMG信号分解研究中提取 MU

利用神经网络估计针电极肌电信号的AR模型参数和功率谱

本文介绍利用隐层神经元为线性传递函数的三层人工神经网络对针电极肌电信号(NEMG)的 AR模型参数和功率谱进行估计的方法。实验结果显示 ,由神经网络法估计的 NEMG信号 AR模型参数和功率谱与自相关法基本一致 。

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别 .首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征 ,将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值 ,然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类 .经过对 2 8例 3导信号平均心电图实验数据的处理 。

肌电信号分解的一种方法(英文)

肌电信号的分解是根据肌电信号形成的机理 ,还原出构成它的各个运动单位动作电位序列 (MUAPT)的过程 .本文首先采用匹配滤波的方法 ,对组成EMG信号的各个运动单位动作电位 (MUAP)进行检测和提取 .算法能自适应地更新匹配滤波器和标准MUAP模板 ,以跟踪MUAP在发放过程中的缓慢变化 .利用获得的基本MUAP模板 ,根据叠加波形与构成它的各MUAP波形之间面积关系 ,得出可能的MUAP组合 .然后再根据每个MUAP的发放特点 ,采用模糊算法 ,从而得到最终的结果 .还利用模拟肌电信号和真实肌电信号对分解算法进行了实验 。

基于小波神经网络的心室晚电位识别

采用小波神经网络对高分辨率信号平均心电图进行心室晚电位的识别。小波神经网络的训练采用共轭梯度法。经过对 2 8例 3导信号平均心电图实验数据的分析 ,取得了较好的识别效果 ,对晚电位的识别准确率为 84.5%。

肇庆市巩固基本消灭麻风病防治效果分析

目的分析2003～2010年肇庆市麻风病防治投入和效益指标,评价肇庆市巩固基本消灭麻风病防治效果。方法收集整理肇庆市麻风病防治的流行病学和社会经济资料,应用成本效益法分析研究肇庆市麻风病防治的成本效益。结果 2003～2010年肇庆市共投入麻风病防治资金570.81万元,预期获得直接经济效益4 604.67万元、间接经济效益7 303.99万元,总效益11 908.66万元。成本-直接效益比值为1:8.07,成本-间接效益比值为1:12.80。结论肇庆市巩固基本消灭麻风病防治工作每投入1元防治成本可获得8.07元的效益,为国家创造12.80元财富,减轻了病人和社会负担,取得良好的社会经济效益。

肇庆市巩固基本消灭麻风病的防治措施和效果

目的分析肇庆市麻风病基本消灭达标前后的流行情况,为制定麻风病防治策略提供科学依据。方法收集整理1956~2010年期间肇庆市麻风病综合防治报表等资料,以麻风病发现率、发病率、患病率等指标对巩固基本消灭麻风病采取的防治措施和效果进行分析,评价麻风病防治工作的成效。结果肇庆市基本消灭麻风病达标后年均发现率为0.16/10万、年均发病率0.14/10万、年均患病率0.35/10万,二级畸残率5.66%,儿童病例、病死率均大幅下降,平均病期缩短。结论肇庆市巩固基本消灭麻风病防治措施取得显著成效。