基于Bi-UNet的无创动脉血压波形重建算法

提出了一种非侵入性的深度学习方法,用于光电容积脉搏波信号重构动脉血压信号。设计的Bi-UNet模型采用U-Net作为特征提取器,设计了双向时间处理器模块,用于提取基于个体模型的时间依赖信息。双向时间处理器模块利用BiLSTM网络有效地分析正向和反向的时间序列数据。此外,笔者采用了深度监督方法,即训练模型关注数据的各个层面特征,以提高预测波形的准确性。本文模型在重要的动脉血压波形指标收缩压、舒张压和平均动脉血压上的平均绝对误差分别达到了2.89、1.55和1.52 mmHg,标准差分别达到了2.43、1.79和1.47 mmHg。这些结果表明本文方法相比现有技术的优越性,并展示了其在实施和应用中的潜力。

结合多模态融合方式的脉搏波房颤识别

针对心房颤动疾病诊断检测复杂,病理检查有创等问题,构建基于脉搏波与深度学习的心房颤动分类预测模型,实现对心房颤动疾病的准确预测。首先,通过脉搏波设备采集数据,与MIMIC-Ⅲ数据库数据共同构建PPG-AF数据集;其次,基于Pytorch深度学习框架构建用于房颤分类的ResNet-CBAM-1DCNN双通道卷积神经网络;最后,将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集,验证集和测试集,将脉搏波和其对应的格拉姆角场图作为输入,通过对网络结构和超参数的优化,在测试集中分类的F1分数达到了97.30%,准确度达到98.12%。本研究基于脉搏波信号与双通道卷积神经网络模型,能够实现对心房颤动疾病的准确诊断,有望为临床医师制定最佳治疗决策提供重要依据。

人工智能技术及其在医学诊断中的应用及发展

本文对人工智能技术在常规医学及其医学诊断专家系统中的发展情况作了回顾 ,并对人工神经网络在医学诊断系统中的应用作了概述。阐明了在医学诊断系统中 ,主要的困难在于多种疾病的共存现象 ,即许多病人有着潜伏在自身内部的其它相关性疾病。而制约医学影像专家系统发展的主要原因是高级视觉系统本身的缺陷 ,即从医学扫描器上获得的图像数据可能是噪声和模糊的 ,从而增加了专家系统的复杂性。

基于3DV-Net的肺结节检测分割算法

目的:提出基于深度学习的肺结节识别与分割算法,以辅助医生进行肺部疾病检测。方法:针对LUNA16数据集数据量大以及肺结节种类大小多样性等特征,采用基于改进的深度神经网络3DV-Net实现多种肺结节的检测分割,然后使用ResNet对结节图像和非结节图像进行分类。对LUNA16数据集中的肺部CT图像进行图像去噪、插值采样等预处理,然后生成粗分割图像和Mask图像,再使用改进的3DV-Net模型对数据进行多次训练预测。网络层级越深,出现梯度消散、梯度爆炸等问题的概率越大,改进的3DV-Net使用残差连接来改善这一问题。结果:改进的3DV-Net的Dice相似系数和IoU分别达到88.29%和88.25%。结论:本文方法有助于肺结节的检测分割,在肺结节的辅助诊断方面有重要意义。

全血尿酸生物传感器的研制及临床应用

研制了一种利用全血来测试尿酸含量的安培型生物传感器。采用铁氰化钾作为媒介体，将尿酸氧化酶固定在羧甲基纤维素钠处理过的碳电极表面，研制成一种尿酸生物传感器。该传感器在恒电位0．3V和尿酸氧化酶的催化作用下，使被检测物尿酸氧化，铁氰化钾还原，在电极表面产生氧化-还原峰，利用安培法可对尿酸进行间接测定。该传感器经临床测试，尿酸的测定范围可达25～200mg／L，10s内即可达到稳态电流，测试结果的线性范围较好，相关系数为0．9987。另外，尿酸传感器具有好的抗干扰性，测试精度高、重复性好，RSD〈2％。

利用多分辨率分析的胸部X线数字图像粗糙集滤波增强

研究采用一种分辨率分析的胸部X线双能量分离数字图像 ,实现粗糙集滤波增强的新算法。该方法在用多分辨率分析处理图像的基础上 ,根据粗糙集理论的条件属性 ,将每个尺度获得的图像均采用粗糙集处理算法划分为不同的子图像 ,然后对各个子图像分别作区域滤波和对比度增强处理 ,最后合成一幅高清晰度的新图像。从结果中可看出 ,采用这种方法处理后得到的图像效果较为理想 ,能给临床上的医学工作者提供较清晰的图像 ,同时也为后续的计算机辅助诊断提供有效的依据。

基于粗糙集理论的胸部X线数字图象增强方法的研究

采用一种基于粗糙集理论实现胸部X线数字图象增强的新方法 ,该方法根据粗糙集的条件属性 ,将一幅采用双能量算法获得的肺部软组织X线数字图象划分为不同的子图象 ,然后对各个子图象分别作衬比增强 从结果中可看出 ,采用种方法处理后得到的图象效果较为理想 ,能给临床上的医学工作者提供清晰的图象 。

基于能量守恒的无创血糖检测传感器的设计

根据人体摄取的能量和代谢消耗的能量守恒原理,建立了对流、蒸发、辐射等与血糖浓度之间的关系,提出了一种基于能量守恒的无创血糖检测传感器的设计。设计中将湿度、温度、血氧饱和度、热辐射等传感器集成封装成一个内径Φ为15mm×50 mm无创血糖检测传感器。该传感器性能稳定,测得的数据经多项式拟合后较为理想。

一种无创血糖检测仪的初步研究

糖尿病是一个威胁人类健康的重要疾病,目前糖尿病检测的主要方法都是有创的,有其局限性。研究了一种基于能量守恒法的无创伤血糖检测仪;设计出了相关的硬件部分、软件部分、传感器探头及相应的血糖浓度提取算法。经临床初步实验,表明测试结果与AMS-AUTOLAB18全自动生化分析仪所测得结果的相关系数达到了0.807。

人体肝脏组织CT图像的分维特征研究

目的用分形维数来表征肝脏软组织图像的纹理特征,比较肝脏病变组织与正常组织CT图像的分维特征差别。方法采用差分盒计算方法,计算肝脏软组织CT图像中ROI(rangeofinteresting)的分维数值。结果从所提供的肝脏CT图像的样本中研究发现:1)肝脏正常软组织的分维数值大约在2.35左右,而癌变软组织的分维数均在2.40以上;2)同一脏器软组织的分维数值与它们所处的位置无关,只与组织所表现出来的性质有关,即:是正常组织还是癌变组织;3)分维数值从某种意义上表征了人体脏器组织的一些纹理特征;4)噪声对肝脏组织所呈现出来的固有纹理特征没有太大的影响。结论肝脏正常软组织CT图像的分维数值小于癌变组织CT图像的分维数值。

脑控智能轮椅控制系统

为身体高度瘫痪的残疾人士能够自由移动,提出了一种基于脑机接口实验平台BCI2000的自发想象控制轮椅的新方法。该控制系统主要由Emotiv脑电采集装置、一台笔记本电脑、一个单片机控制器组成,对采集的信号进行时频特征分析,并利用改进的感知器算法对信号进行分类。利用提示被试者想象左右手运动的脑电信号特征,实现对轮椅的左转和右转的控制,对今后进一步研究轮椅的精确控制系统具有重要的指导意义。

一种利用普通心电图机的监护功能的扩充

以研究适合我国国情、利用现有的常规心电图仪设计出一种低功耗的便携式液晶显示心电监视仪 ,除了对其总体方案进行了论证外 ,还完成了硬件和软件的设计。系统采用 80 c196单片微型计算机为中央处理器 ,对实时心电信号进行数据处理和分析。该机除了具有一般的监护性能外 ,同时还具有五种心律失常分析、报警 ,以及冻结、自动走纸记录功能 ,能交、直供电 ,携带方便。本文力求简化硬件电路 ,优化软件结构 ,采用并实现了多种低功耗设计方法以及液晶显示模块化设计。所实现的监护仪通用性强、成本低 。

低功耗心电分析监护仪设计

研究设计出了一种低功耗的便携式液晶显示心电分析监护仪,除了对其总体方案进行了论证外,还完成了硬件和软件的设计。系统采用80196单片微型计算机为中央处理器,对实时心电信号进行数据处理和分析。该机除了具有一般监护性能外,同时还具有五种心律失常分析、报警,以及冻结、自动走纸记录功能,交、直供电,携带方便。简化硬件电路,优化软件结构,采用并实现了多种低功耗设计方法以及液晶显示模块化设计。

近红外无创血糖检测系统设计

根据近红外无创血糖检测技术,设计一种小型近红外无创血糖检测系统。以系统检测探头对人体食指采取透射方式探测,由光电传感器采集四路不同波长近红外光的脉搏波信号。提出一种脉搏波预处理方法,采用经验模态分解和三次样条插值算法去除原始脉搏波的高频噪声和基线漂移。运用动态光谱频域提取法提取对数脉搏波的基波分量。采用偏最小二乘法交叉验证的方法,预测人体血糖浓度。对实验结果进行分析,此系统预测血糖值与真实血糖值的相关性达到了86.5%,预测均方根误差为0.56 mmol/L,证明系统检测结果精度较高。

基于虚拟仪器的远程心电监护系统的研制

目的:研制一种远程心电监护系统,满足众多心脏病患者在医院之外享受医疗保健的愿望。方法:采用ECG105单通道心电板采集心电信号,并进行相应的预处理;通过串口将心电数据传入计算机,充分利用计算机强大的信号分析处理功能,采用LabVIEW平台研制出基于虚拟仪器的远程心电监护系统。结果:在实时显示心电波形的同时,可对已保存的心电记录进行回放和分析,可对心率是否异常进行判断和报警,并可实现心电数据的远程传输。结论:方便地实现了心电信号的显示、存储、回放、诊断分析以及远程通信,系统将大部分需要由传统硬件检测电路来完成的功能改由软件来实现,便于今后的功能扩展。强大的功能及低成本为众多心脏病患者提供了方便。

基于K-Nearest Neighbor和神经网络的糖尿病分类研究

为实现糖尿病的早期筛查,提高对糖尿病分类的准确度,在研究有关糖尿病危险因素的基础上,增加糖化血红蛋白作为糖尿病早期筛查的特征之一。研究中选取与人类最为相似的食蟹猴作为研究对象,利用年龄、血压、腹围、BMI、糖化血红蛋白以及空腹血糖作为特征输入,将正常、糖尿病前期和糖尿病作为类别输出,利用K-Nearest Neighbor(KNN)和神经网络两种方法对其分类。发现在增加糖化血红蛋白作为分类特征之一时,KNN(K=3)和神经网络的分类准确率分别为81.8%和92.6%,明显高于没有这一特征时的准确率(68.1%和89.7%),KNN和神经网络都可以对食蟹猴数据进行分类和识别,起到早期筛查作用。

人工智能技术在医学影像专家系统中的应用及发展

本文对人工智能技术在常规医学及其医学影像专家系统中的发展情况作了回顾 ,阐明了在医学诊断系统中 ,主要困难在于多种疾病的同时并发 ,即在许多病人中存在着一种疾病的症状潜伏着多种其它疾病的症状的现象。而医学影像专家系统发展的困难在于高级视觉系统内在的不足 ,从医学扫描器上获得的数据可能是噪声和模糊的 ,从而增加了专家系统的复杂性。最后对人工智能技术在医学影像专家系统中的发展前景作了展望。

基于AFE4400的反射式血氧饱和度检测系统

由于透射式血氧的检测方法受到使用范围限制,因此通过反射式来检测血氧饱和度成了发展的主流。介绍了一种以MSP430F5529为处理器,且基于TI血氧模拟前端芯片AFE4400的反射式脉搏血氧饱和度检测系统的设计方案。通过对比几种基于小波变换的滤波算法的去噪效果,选择最优的滤波算法,以MSP430F5529超微功耗单片机为核心处理器来实现对指尖脉搏信号的采集和降噪的处理。经过实际检验验证样机,基本实现了反射方式对脉搏血氧饱和度的检测功能。

一种葡萄糖氧化酶安培传感器研究

利用铁氰化钾作为电化学反应的媒介体，将葡萄糖氧化酶固定在羧甲基纤维素处理的碳电极表面，制成了一种新型的葡萄糖安培传感器．该传感器在恒电位0．4V和葡萄糖氧化酶的催化作用下，使被检测物——葡萄糖——氧化，铁氰化钾还原，在电极表面产生灵敏氧化-还原峰，利用安培法可对葡萄糖进行间接测定．葡萄糖的测定范围为2．7～27mmol／L，线性范围较好，拟合系数为0．9978，灵敏度较当前葡萄糖传感器有明显的提高，11S内即可达到输出稳态电流．同时该传感器对葡萄糖的测定避免了常规电化学传感器测定中样品所含大量的易氧化物质——如抗坏血酸和尿酸——带来的干扰．

脑电信号采集预处理电路设计

目的:设计一种脑电信号采集预处理电路,从大量的噪声中提取微弱的脑电信号。方法:脑电信号很微弱,一般在5μV～100μV之间,需设计放大倍数在10000～50000的可调电路。同时,脑电信号还处于极化电压、高频干扰、50Hz工频干扰等噪声干扰之下,为了消除干扰,需设计前置放大电路、高通滤波器、低通滤波器和50Hz陷波器。出于安全考虑,还需设计隔离电路。特别是前置放大电路,是整个电路的关键。结果:经过各个模块的处理,得到了高质量的脑电信号,以便后续应用。结论:实验表明,该设计能较好的把微弱的脑电信号提取出来,有较好的适用价值。