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枸杞多糖通过下调PD-L1表达抑制胆囊癌细胞增殖、侵袭及免疫逃逸的实验研究
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作者 辛国军 张亚文 +4 位作者 雷鹏 王俊青 卜阳 杨勇 王建承 《临床肿瘤学杂志》 CAS 2024年第6期521-525,共5页
目的探讨枸杞多糖(LBP)对胆囊癌细胞增殖、侵袭以及免疫逃逸的影响。方法QBC939和SGC-996胆囊癌细胞分为LBP组、Control组、LBP+pcDNA组和LBP+PD-L1组;将外周血单个核细胞(PBMCs)与植物血凝素(PHA)共孵育,记为PHA组,未共孵育的PBMCs记... 目的探讨枸杞多糖(LBP)对胆囊癌细胞增殖、侵袭以及免疫逃逸的影响。方法QBC939和SGC-996胆囊癌细胞分为LBP组、Control组、LBP+pcDNA组和LBP+PD-L1组;将外周血单个核细胞(PBMCs)与植物血凝素(PHA)共孵育,记为PHA组,未共孵育的PBMCs记为NC组;上述各组QBC939和SGC-996细胞分别与PBMCs共孵育,分为PHA+Control组、PHA+LBP组、PHA+LBP+pcDNA组和PHA+LBP+PD-L1组。CCK-8、流式细胞术和Transwell实验分别检测细胞增殖、凋亡及侵袭能力;收集健康捐献者的外周血,采用Ficoll-Conray密度梯度法分离PBMCs,ELISA试剂盒检测PHA诱导的PBMCs中IFN-γ的释放。qPCR和Western blotting法检测程序性死亡配体1(PD-L1)的表达量。结果相较于Control组,LBP组QBC939和SGC-996细胞增殖(48.00±8.00 vs.100±9.17;39.67±4.51 vs.100±7.00)及侵袭(61.33±8.63 vs.110.33±12.50;51.00±8.00 vs.118.67±14.01)受到抑制,细胞凋亡率升高〔(21.10±2.03)%vs.(6.67±1.31)%;(24.30±2.11)%vs.(6.20±1.60)%〕,差异有统计学意义(P<0.05)。此外,与PHA组比较,PHA+Control组IFN-γ含量降低(2.37±0.15 vs.0.76±0.12,3.11±0.25 vs.1.04±0.19);相较于PHA+Control组,PHA+LBP组IFN-γ含量升高(1.84±0.12 vs.0.76±0.12,2.52±0.20 vs.1.04±0.19)。与Control组比较,LBP组QBC939或SGC-996细胞中PD-L1 mRNA(1.00±0.07 vs.0.30±0.08,1.00±0.09 vs.0.21±0.07)以及蛋白(1.00±0.11 vs.0.47±0.08,1.00±0.08 vs.0.32±0.07)含量显著降低(P<0.05)。相较于LBP+pcDNA组,LBP+PD-L1组QBC939或SGC-996细胞细胞活力增强〔(48.33±7.02)%vs.(86.00±6.56)%;(40.33±7.02)%vs.(79.33±7.03)%〕,细胞凋亡率降低〔(20.36±3.01)%vs.(13.30±2.01)%;(24.50±1.93)%vs.(14.30±1.77)%〕,以及细胞侵袭增强(56.67±10.01 vs.90.33±9.61;48.33±9.61 vs.95.67±9.50;P<0.05);与PHA+LPB+pcDNA组比较,PHA+LPB+PD-L1组PAH诱导的PBMCs IFN-γ释放显著降低(1.86±0.16 vs.0.77±0.12,P<0.05)。结论枸杞多糖通过下调PD-L1的表达抑制胆囊癌细胞增殖,侵袭以及免疫逃逸。 展开更多
关键词 胆囊癌 枸杞多糖 LBP 免疫逃逸 增殖 PD-L1
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基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计 被引量:1
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作者 张绍龙 《自动化与仪表》 2024年第1期130-133,共4页
为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数... 为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。 展开更多
关键词 人工智能技术 高光谱 自动化 人脸识别 LBP特征 LeNet-5网络
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基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类
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作者 帖军 肖鹏飞 +2 位作者 郑禄 马海荣 彭丹 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期474-484,共11页
针对遥感数据集存在的类内差异性大和类间相似性高的特点导致遥感场景分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力网络尺度特征融合(MSA-CNN)的遥感影像场景分类模型.将遥感图像经过尺度变换操作输入到VGG-16网络提取遥感影像的多尺度特... 针对遥感数据集存在的类内差异性大和类间相似性高的特点导致遥感场景分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力网络尺度特征融合(MSA-CNN)的遥感影像场景分类模型.将遥感图像经过尺度变换操作输入到VGG-16网络提取遥感影像的多尺度特征,使用多选框注意力模型(MS-APN)提取图像多尺度下的目标区域,对目标区域进行剪切和放大并输入到三层网络结构中.融合原始影像的多尺度特征和目标区域的特征,并且利用LBP对全局特征表达,克服遥感图像因拍摄角度不同带来的差异性.将融合的多尺度特征输入到网络全连接层来完成最终的分类预测任务.实验结果显示:MSA-CNN平均分类精度较注意循环卷积网络(ARCNet)和传统细粒度循环注意力网络(RA-CNN)在NWPU-RESISC45公开数据集上分别提升1.63%和2.66%,在UC Merced Land-Use公开数据集上较RA-CNN提升0.64%.结果表明:提出的MSA-CNN能够有效提高遥感图像场景分类的准确率. 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 多尺度特征 多选框注意力模型 LBP特征融合
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基于关键帧与时空特征融合的人脸伪造检测
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作者 程燕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期191-197,共7页
基于深度学习的人脸真伪检测是一个典型的二分类问题,模型训练结果的精度不仅受到训练数据质和量的影响,还与训练策略、网络架构设计等有关。以光流法为基础,提出了一种基于关键帧与时空特征融合的人脸伪造检测方法。首先,采用加权光流... 基于深度学习的人脸真伪检测是一个典型的二分类问题,模型训练结果的精度不仅受到训练数据质和量的影响,还与训练策略、网络架构设计等有关。以光流法为基础,提出了一种基于关键帧与时空特征融合的人脸伪造检测方法。首先,采用加权光流能量阈值分析法筛选出视频中能量较大的关键帧,将关键帧的光流和LBP纹理特征进行融合,构成具有时间和空间特性的融合特征图,经过增强处理后输入CNN模型进行学习。在FaceForensics++和Celeb-df数据集上的测试表明,所提算法的检测率较传统算法均有明显提升。跨库实验中,所提算法采用Efficientnet-V2结构在FaceForensics++数据集上表现出最优的跨库检测性能,准确率达到90.1%,XceptionNet结构的整体性能优于其他方法,准确率均达到80%以上,具有优越的泛化性能。 展开更多
关键词 光流 关键帧 LBP纹理 CNN模型
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基于改进型LBP译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建
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作者 张天骐 李春运 +1 位作者 吴仙越 吴云戈 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期70-79,共10页
针对LDPC码稀疏校验矩阵重建问题,基于改进型LBP译码的思想提出了一种高误码率下的LDPC码稀疏校验矩阵重建算法。首先,从码字矩阵中随机抽取部分比特构建码字分析矩阵,并对其做高斯消元求对偶空间;其次,通过判定对偶空间向量是否稀疏,... 针对LDPC码稀疏校验矩阵重建问题,基于改进型LBP译码的思想提出了一种高误码率下的LDPC码稀疏校验矩阵重建算法。首先,从码字矩阵中随机抽取部分比特构建码字分析矩阵,并对其做高斯消元求对偶空间;其次,通过判定对偶空间向量是否稀疏,提高了后续疑似校验向量判定的效率;最后,在接收码字个数不足时,利用已知校验向量结合改进型LBP译码方法纠正错误码字,加快LDPC码稀疏校验矩阵的重建速度,提高重建性能。仿真结果表明,所提算法在高误码率0.0045的条件下,对于IEEE802.11n协议下的(648,324)LDPC码,相比于现有算法,稀疏校验矩阵重建率提升了52.16%,可达到92.28%。 展开更多
关键词 低密度奇偶校验码 稀疏校验矩阵 高斯消元 改进型LBP译码 重建
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基于保守超混沌系统的虹膜特征提取算法
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作者 赵中军 杜久龙 +1 位作者 邓雷升 涂清 《通信技术》 2024年第2期132-138,共7页
虹膜特征与其他生物特征相比具有独特优势,因其可以为加密算法生成足够长的密钥。虹膜特征提取是虹膜识别过程中的关键问题。针对密钥安全性和计算效率两大问题,提出了一种新颖的基于保守超混沌系统的虹膜特征提取方法,并结合局部二进... 虹膜特征与其他生物特征相比具有独特优势,因其可以为加密算法生成足够长的密钥。虹膜特征提取是虹膜识别过程中的关键问题。针对密钥安全性和计算效率两大问题,提出了一种新颖的基于保守超混沌系统的虹膜特征提取方法,并结合局部二进制模式(Local Binary Pattern,LBP)和高斯函数差分(Difference of Gaussian,DOG)技术。首先,选择五维保守超混沌系统,验证其保守性和超混沌性质;其次,根据375位虹膜特征码和上述系统,产生特征矩阵,并对该矩阵进行图像增强处理;最后,通过提取DOG极值点和LBP特征,并根据提出的特征融合规则生成128位密钥。实验表明,生成的密钥可以通过美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)随机性测试,且对虹膜特征码极其敏感。 展开更多
关键词 超混沌系统 保守系统 虹膜特征提取 局部二进制模式LBP
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基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统
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作者 张思斯 宁晓蕾 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期146-152,共7页
为增强激光成像雷达图像,提升激光成像雷达图像匹配效果,设计基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统。获取激光成像雷达图像,经视觉传达技术中优化后的Retinex增强算法完成图像增强处理后,使用SIFT和旋转不变LBP方法获取关键点和... 为增强激光成像雷达图像,提升激光成像雷达图像匹配效果,设计基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统。获取激光成像雷达图像,经视觉传达技术中优化后的Retinex增强算法完成图像增强处理后,使用SIFT和旋转不变LBP方法获取关键点和关键点四周区域旋转不变LBP特征,根据关键点相似度判定等实现激光成像雷达图像匹配。实验结果证明:所提系统的峰值信噪比最高为47 dB,结构相似度最高达到0.92;图像特征点匹配精度最高为97%,匹配速度最快为3.6 s,该系统增强了激光成像雷达图像质量,能够高精度实现激光成像雷达图像匹配,为实际工作提供可靠依据与参考。 展开更多
关键词 视觉传达 激光成像雷达 图像匹配 图像增强 关键点检测 LBP特征描述
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一种快速Boosting算法在标准图片识别中的应用
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作者 尹静 盛彦斌 +3 位作者 孟欣 智婷 陈晓婷 刘栋材 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第10期62-65,共4页
随着各种职业资格考试参加人数逐渐扩大,在大量照片文件中自动提取和识别标准证件照成为迫切需要解决的问题。针对这一问题比较了Haar特征和LBP特征两种特征识别模型在Adaboost算法下的时间效率,并通过实验确定了LBP特征下的Adaboost算... 随着各种职业资格考试参加人数逐渐扩大,在大量照片文件中自动提取和识别标准证件照成为迫切需要解决的问题。针对这一问题比较了Haar特征和LBP特征两种特征识别模型在Adaboost算法下的时间效率,并通过实验确定了LBP特征下的Adaboost算法在样本训练过程中所需的最优参数,提出了一种利用LBP特征在普通个人电脑平台下进行快速分类器训练的算法,并利用训练后得到的分类器实现了从大量考生上传照片中标准证件照图片的分类和处理。 展开更多
关键词 LBP 标准图片识别 Boosting训练 快速分类器
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基于图像处理的钢材表面缺陷检测方法
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作者 肖玲 李国民 《电子设计工程》 2024年第21期167-171,共5页
由于钢材生产过程中因环境光的存在、光源照明不均匀等外界环境的干扰,采集到的图像容易产生光照不均匀、缺陷特征不明显以及噪声大等问题,故提出了一种基于图像处理的钢材表面缺陷检测方法。采用CLAHE算法突出缺陷特征以及双边滤波算... 由于钢材生产过程中因环境光的存在、光源照明不均匀等外界环境的干扰,采集到的图像容易产生光照不均匀、缺陷特征不明显以及噪声大等问题,故提出了一种基于图像处理的钢材表面缺陷检测方法。采用CLAHE算法突出缺陷特征以及双边滤波算法去除噪声;采用改进的Bottom-hat算法,增强缺陷特征与背景的对比度;采用基于LBP与支持向量机SVM相结合的方法进行钢材表面缺陷检测。结果表明,此方法对钢材表面缺陷测试集检测的准确率为81.67%,与改进之前相比提高了9.67%,能够对钢材表面缺陷进行有效检测。 展开更多
关键词 缺陷检测 图像处理 LBP算法 支持向量机
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基于MM32F5270微控制单元的智慧门禁系统设计
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作者 林博涵 程仪 +1 位作者 朱立超 谢迎娟 《计算机测量与控制》 2024年第8期272-279,共8页
传统门禁系统存在钥匙易被伪造、解锁方式单一、难以对门禁区域进行实时监控和数据分析等一系列安全性、体验性问题;结合物联网技术,以灵动微电子MM32F5270开发板作为主控,设计了一套安全性高、智能化高、可联网的智慧门禁系统;系统以Mi... 传统门禁系统存在钥匙易被伪造、解锁方式单一、难以对门禁区域进行实时监控和数据分析等一系列安全性、体验性问题;结合物联网技术,以灵动微电子MM32F5270开发板作为主控,设计了一套安全性高、智能化高、可联网的智慧门禁系统;系统以MindSDK和MircoPython为开发平台,由摄像头模块采集图像数据,并交由MM32F5270处理后,通过WIFI模块传输数据到服务器;根据接收到的图像数据结合LBP算法获取人脸特征点数据,并将其输入至卷积神经网络以实现人脸检测的目标;实验结果表明,该智慧门禁系统能有效解决安全性差、数据管理难和无法实时监控等问题,提高了用户体验和系统可靠性。 展开更多
关键词 智慧门禁 IOT TCP透传 MM32F5270 OpenMV LBP算法
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均衡局部模式DOG多尺度融合的人脸识别算法
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作者 钟理权 王鹏 +1 位作者 卢丛慧 叶学义 《仪器与设备》 2024年第3期408-432,共25页
针对局部二值模式(LBP)及局部图结构(LGS)方法因非均衡的提取方式导致特征表达能力不强,以及单纯提取局部特征存在对人脸信息描述不全面的局限性,提出基于均衡局部模式的DOG多尺度融合金字塔人脸识别算法。首先针对LBP、LGS的不足,利用... 针对局部二值模式(LBP)及局部图结构(LGS)方法因非均衡的提取方式导致特征表达能力不强,以及单纯提取局部特征存在对人脸信息描述不全面的局限性,提出基于均衡局部模式的DOG多尺度融合金字塔人脸识别算法。首先针对LBP、LGS的不足,利用双圆交叉采样和以局部宏观信息为参考的自适应阈值、中心对称的采样图结构实现均衡优化,提出可变参的ECLBP和FLGS方法,合称为均衡局部模式,以增强对关键局部信息的利用;然后将利用高斯核及图像差分生成的DOG金字塔与均衡局部模式方法融合,以多尺度特征图在丰富样本信息的同时实现大尺度全局轮廓和小尺度局部细节的融合,进一步捕捉类间及类内差异特征;最后加权级联所有特征图各子块的统计直方图,得到全面准确的特征向量,采用最近邻分类器匹配,通过特征图、直方图的主客观对比,从理论上验证了均衡局部模式获得了信息更丰富、判别性更强的局部特征。在ORL、AR和LFW数据集上,针对ORL、AR和LFW人脸库和相关典型方法的对比结果发现:在时间耗费相当时,均衡局部模式的识别率提升最高达15.52%;进一步融合DOG金字塔补充多尺度特征后,识别率再次提升,最高可达9.24%。实验结果表明,与现有典型提取方法相比,均衡局部模式特征明显拥有更强的表征能力及鲁棒性,多尺度信息进一步增强了特征性能,尤其在少样本环境,当样本信息有限时,整体算法的优势更加明显。In order to solve the problem that local binary pattern and local graph structure methods lack sufficient feature expression ability because of the unbalanced extraction method, and the limitation that only using local features can’t fully describe face information, this paper proposes a method called Face recognition based on DOG multi-scale fusion of Balanced Local Pattern. Firstly, in view of the shortcomings of LBP and LGS, on the basis of balanced optimization by using double-circle cross-sampling, adaptive threshold based on local macro information, and a center-symmetric sampling graph structure, this paper proposes Extended Cross Local Binary Pattern and Four-angle star Local Graph Structure methods with variable parameters, which are collectively called Balanced Local Pattern, which can enhance the extraction of key feature information. Then, the DOG pyramid generated by the Gaussian kernel and image difference is fused with the balanced local pattern method. The supplemented multi-scale feature map enriches the sample information while achieving the fusion of large-scale global contours and small-scale local details, which can further capture inter-class and intra-class difference characteristics. Finally, the comprehensive and accurate feature vector is obtained by weighted cascading the sub-block histograms of all feature map, and the nearest neighbor classifier is used to complete the recognition. The subjective and objective comparison of feature map and histogram theoretically verifies that the balanced local pattern can obtain local features with richer information and stronger discrimination. On the ORL, AR and LFW datasets, the proposed method is compared with the relevant typical methods, and the results on the ORL, AR and LFW databases show that the recognition rate of Balanced Local patterns is improved by up to 15.52% when the time consumption is the same as that of typical methods;after further integration of DOG pyramid, the recognition rate is increased by up to 9.24% again. The experimental results show that compared with the existing typical extraction methods, the balanced local pattern features have stronger representation ability and robustness, and the multi-scale information further enhances the feature performance, especially in the small sample environment, when the sample information is limited, the advantage of the whole algorithm is more obvious. 展开更多
关键词 LBP LGS 图论 金字塔 均衡局部模式 人脸识别
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基于混合空间深度纹理计算的人脸活体检测
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作者 袁栋磊 司马海峰 《电脑编程技巧与维护》 2024年第8期98-100,共3页
随着人脸识别技术的广泛推广应用,人脸活体检测技术变得越来越重要。以往对于人脸活体检测的研究主要集中在分析整个人脸图像,往往忽视了基于局部小特征对人脸图像进行分类会具有较强的分类性能。研究提出基于人脸关键点(包括双眼、鼻... 随着人脸识别技术的广泛推广应用,人脸活体检测技术变得越来越重要。以往对于人脸活体检测的研究主要集中在分析整个人脸图像,往往忽视了基于局部小特征对人脸图像进行分类会具有较强的分类性能。研究提出基于人脸关键点(包括双眼、鼻尖、两个嘴角)对人脸图像进行切片,提取子图像的LBP特征,构建切片网络,并通过融合子图像的特征学习到人脸活体的相关特征。同时,还采用基于YCrCb与HSV的两种特征融合方式进行对比。基于NUAA、CelebA-Spoof数据集的实验结果表明,基于人脸关键点进行分块网络分析的方法优于传统的基于整个人脸的活体检测方法。 展开更多
关键词 HSV色彩模式 YCrCb纹理模式 LBP特征 活体检测 ResNet网络模型 分块人脸活体检测网络
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水中运动治疗慢性腰痛的研究进展
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作者 彭梦思 王一祖 +1 位作者 刘胜锋 王兆伟 《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期738-746,共9页
腰痛(low back pain,LBP)是一个全球性的健康问题,患病率高达84%[1],约2/3的LBP患者在腰痛急性发作后会转化为慢性腰痛(chronic low back pain,CLBP)并长期受其困扰[2]。随着老龄化加重,体力活动减少等变化,全球腰痛情况愈加严重,2006—... 腰痛(low back pain,LBP)是一个全球性的健康问题,患病率高达84%[1],约2/3的LBP患者在腰痛急性发作后会转化为慢性腰痛(chronic low back pain,CLBP)并长期受其困扰[2]。随着老龄化加重,体力活动减少等变化,全球腰痛情况愈加严重,2006—2016年LBP的发病率增长了18%[3]。在慢性肌肉骨骼疾病中,腰痛作为导致残疾的首要原因,常伴随着医疗费用的增加和工作缺勤. 展开更多
关键词 体力活动 水中运动 慢性腰痛 LBP 医疗费用 急性发作 老龄化
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基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取研究
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作者 郑蔚 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期83-86,共4页
为了精确地提取动态图像特征,为动画设计师提供更全面、更准确的视觉信息,文中提出基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取方法。以关键点为像素中心,采用局部二值模式(LBP),通过比较其与邻域的灰度值获取LBP码,实现动态图像局部纹理特... 为了精确地提取动态图像特征,为动画设计师提供更全面、更准确的视觉信息,文中提出基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取方法。以关键点为像素中心,采用局部二值模式(LBP),通过比较其与邻域的灰度值获取LBP码,实现动态图像局部纹理特征捕捉;根据网格化LBP(MLBP)进一步将动态图像中的像素邻域划分为多个网格,使每个网格产生一个LBP值,降低特征向量的维数;结合Gabor滤波器,通过多尺度和多方向的纹理分析,提取动态图像在不同频率和方向上的局部结构信息,整合所有Gabor滤波器响应图像的GMLBP特征,形成包含原始动态图像在不同尺度和方向上的丰富纹理信息的特征向量。实验结果表明:该方法提取的关键点数量和分布非常合理,具有较高的稳定性和动态信息捕获能力,且该方法每秒能够处理高达30帧的图像。 展开更多
关键词 SIFT LBP MLBP GABOR小波变换 动态图像 局部特征 特征向量 视觉信息提取
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认知功能疗法和生物反馈治疗伤残性下背痛
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作者 陈泽健(译) 夏楠(审) 《中国康复》 2024年第1期7-7,共1页
在全球范围内,下背痛(LBP)是导致残疾的最主要原因。认知功能疗法(CFT)已用于LBP治疗,可通过针对性处理导致患者疼痛和失能的疼痛相关认知、情绪和行为因素发挥作用。本研究比较了CFT结合运动感觉生物反馈和单纯CFT的疗效。RESTORE研究... 在全球范围内,下背痛(LBP)是导致残疾的最主要原因。认知功能疗法(CFT)已用于LBP治疗,可通过针对性处理导致患者疼痛和失能的疼痛相关认知、情绪和行为因素发挥作用。本研究比较了CFT结合运动感觉生物反馈和单纯CFT的疗效。RESTORE研究招募了年龄≥18岁、持续三个月以上LBP的患者,将患者随机分为常规治疗组、CFT组和CFT联合生物反馈组(CFT+)。研究首先通过访谈和体格检查确定造成持续疼痛和残疾的因素,其后使用可穿戴运动传感器帮助识别导致腰痛的运动模式。 展开更多
关键词 生物反馈 认知功能 下背痛 可穿戴运动传感器 LBP 体格检查 全球范围 CFT
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运动变量与疼痛减轻
16
作者 孛学平(译) 《中国康复》 2024年第11期704-704,共1页
腰痛(LBP)是一个主要的医疗保健问题,影响着全球7.1%的成年人。虽然运动被推荐用于管理慢性LBP,但一个理想的运动处方的参数仍不清楚。本研究探讨了慢性LBP患者的运动训练参数与疼痛强度之间的关系。这项研究是对一项试验的二次分析,该... 腰痛(LBP)是一个主要的医疗保健问题,影响着全球7.1%的成年人。虽然运动被推荐用于管理慢性LBP,但一个理想的运动处方的参数仍不清楚。本研究探讨了慢性LBP患者的运动训练参数与疼痛强度之间的关系。这项研究是对一项试验的二次分析,该试验比较了一般力量和条件训练对运动控制练习和手动治疗的影响。这项分析的重点是20名受试者,他们被随机分配到一般力量和条件训练项目中。 展开更多
关键词 医疗保健问题 训练参数 运动处方 随机分配 疼痛强度 二次分析 训练项目 LBP
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基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法
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作者 谢克勇 岳旭 +3 位作者 谢佳杏 王嘉琦 王明飞 袁崇斌 《微型电脑应用》 2024年第5期41-44,共4页
由于点云偏振存在特征信号离散化现象,造成分类误差较大的问题,因此提出基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法。根据矩阵填充方法对存在缺失的偏振参量数据进行重构,获取图像多尺度信息。利用多尺度LBP获取蕴含图像纹理的空间结构,强... 由于点云偏振存在特征信号离散化现象,造成分类误差较大的问题,因此提出基于LBP特征的公路气象状态快速分类方法。根据矩阵填充方法对存在缺失的偏振参量数据进行重构,获取图像多尺度信息。利用多尺度LBP获取蕴含图像纹理的空间结构,强化图像表征能力。使用点状分布的多普勒气象雷达筛选公路气象状态回波强度,获取公路气象状态雷达的极坐标扫描结果。使用贝叶斯网络分类器计算最大后验概率,划分气象状态类别取值范围,完成气象状态快速分类。由实验结果可知,该方法分类误差低于0.30,可以实现精准分类。 展开更多
关键词 LBP特征 公路气象 快速分类 矩阵填充法
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基于SSA优化SVM的交通标线识别算法研究
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作者 朱强军 李文凯 +2 位作者 胡斌 刘趁心 王杨 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2024年第5期65-71,共7页
针对智能驾驶汽车对交通标线识别率不高的问题,提出一种改进LBP特征和SSA优化SVM的交通标线识别算法.该算法采用改进的LBP算法提取路面交通标线特征,通过PCA降维处理,获得最佳维度;通过对SSA、PSO、WOA和GWO 4种群智算法分析比较,发现采... 针对智能驾驶汽车对交通标线识别率不高的问题,提出一种改进LBP特征和SSA优化SVM的交通标线识别算法.该算法采用改进的LBP算法提取路面交通标线特征,通过PCA降维处理,获得最佳维度;通过对SSA、PSO、WOA和GWO 4种群智算法分析比较,发现采用SSA优化SVM的惩罚系数和核函数参数,获得路面交通标线识别的最优模型.实验结果表明,该模型的平均识别速度分别比PSO、WOA和GWO优化的SVM模型提高了1.0%、6.19%和8.35%,平均识别精度最高,达到96.7%,比优化前提高了4.5%,且模型的最佳参数稳定. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 支持向量机 LBP 交通标线 PCA
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The Impact of Black Sea Sand Treatment Effectively Reducing Different Type of Pain
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作者 Mahmut Tokaç Abdulbari Bener +3 位作者 Fatma Nur Kesiktaş Bahar Dernek Semra Alkal Akkaya Zeynep Esra Akgün 《Open Journal of Therapy and Rehabilitation》 2024年第1期18-27,共10页
Purpose: Low back pain (LBP), Gonarthrosis, knee, and Carpal Tunnel Syndrome have been regarded as affecting more than three-quarters’ of individuals in their lifetime. The aim of this study was conducted to determin... Purpose: Low back pain (LBP), Gonarthrosis, knee, and Carpal Tunnel Syndrome have been regarded as affecting more than three-quarters’ of individuals in their lifetime. The aim of this study was conducted to determine and compare the effects of topical patients with sand compared with control related to Gonarthrosis, LBP, knee, and Carpal Tunnel Syndrome pain. Methods: This is a prospective case and control designed study based on 101 pain case with Sand and 101 control subjects. The interventional groups in addition either topical sand or without sand 2 months after the intervention were assessed. We assessed tolerability of an established pain perception scale by the Numeric Rating Scale (NRS). Categorical variables were compared using the chi-square (χ<sup>2</sup>) test. The paired t-test was used to compare the two groups before and after the intervention. One-way analysis of variance (ANOVA) was employed for comparison of several group means. Results: The study was based on 202 patients, 41 males (20.3%) and 161 females (79.7%). There were statistically significant differences between subjects with and without Sand in term of Gonarthrosis, Rheumatoid Arthritis LBP, knee, and Carpal Tunnel Syndrome pain (p = 0.033). Majority of patients were over age 55 years old (55%) and females 78 (77.2%). The mean score of total pain experience before and after the intervention was 7.41 ± 1.1 for black sand, and 4.24 ± 2.38 for without sand as control group. The mean scores of these 5 groups were highly significant before and after the intervention (p There was statistically highly significant in regarding subjects with Sand as compared with those before Sand after treatment mean score specifically with gonarthrosis before pain 7.23 ± 1.86 vs after treatment 4.54 ± 2.18 p < 0.001;rheumatoid arthritis before 8.28 ± 1.48 vs after treatment 4.80 ± 3.71 p < 0.001;Low Back Pain before 8.42 ± 1.83 vs after treatment 4.37 ± 1.52 p < 0.001;knee pain before 8.93 ± 0.89 vs after treatment 4.24 ± 0.24 p < 0.001;Carpal Tunnel Syndrome before 7.664 ± 1.04 vs after treatment 4.26 ± 1.03 p Conclusion: The current study has revealed that the topical treatments with sand could have a significant effect on the perception of pain compared to those in the control group with respect of gonarthrosis, rheumatoid arthritis, LBP, knee, and Carpal Tunnel Syndrome pain . 展开更多
关键词 THERAPIES SAND LBP MUSCULOSKELETAL Rheumatoid Arthritis Carpal Tunnel Syndrome
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基于双重细化局部二值模式的纹理图像分类
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作者 潘慧 杨锦润 《价值工程》 2024年第19期135-138,共4页
文章介绍了一种名为双重细化局部二值模式(DRLBP)的新型纹理特征提取方法,旨在克服传统局部二值模式(LBP)在描述图像纹理细节方面的不足。DRLBP利用整幅图像的正负幅值信息,对传统LBP的符号位编码进行双重标记,有效地将原本聚集在单一bi... 文章介绍了一种名为双重细化局部二值模式(DRLBP)的新型纹理特征提取方法,旨在克服传统局部二值模式(LBP)在描述图像纹理细节方面的不足。DRLBP利用整幅图像的正负幅值信息,对传统LBP的符号位编码进行双重标记,有效地将原本聚集在单一bin中的特征模式分散到多个子bin中,从而提高了对图像纹理细节的捕捉能力。在Outex、CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明DRLBP在特征区分度和识别精度方面均优于传统LBP。 展开更多
关键词 纹理分类 特征细化 LBP
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