基于增强指数加权均值比的SAR图像边缘检测算法

研究学者们认为指数加权均值比(ROEWA)算子存在无法计算SAR图像边缘方向的缺陷。为此,进行了一些通过方向滤波器为ROEWA算法施加方向的工作。该文对ROEWA算法进行了深入的探讨和分析,通过对ROEWA算法卷积过程的进一步推导,获得了ROEWA算法像素级的观测公式。根据推导结果,提出了一种增强的ROEWA(EROEWA)边缘检测算法。首先,利用新的卷积策略将ROEWA的公式项解耦,获得了4个方向的指数加权均值;然后把SAR图像旋转45°,再利用新的卷积策略获取额外的4个方向的指数加权均值;最后,将8个方向的指数加权均值表示成8个矢量,通过矢量合成求出边缘强度和边缘方向。实验结果表明,提出的EROEWA算法不仅具有优秀的边缘方向计算能力,与ROEWA算法相比,边缘强度的提取也有显著的增强效果。

患者数据指数加权移动均值法、室内质量控制室间化和自动审核在基层医疗机构临床实验室质量管理中的应用

目的探讨患者数据指数加权移动均值(EWMA)法、室内质量控制(IQC)室间化和自动审核3种质量管理方法在基层医疗机构临床实验室的适用性。方法收集2021年6—11月西安区域医学检验中心所辖3家基层社区卫生服务中心葡萄糖、总胆固醇、三酰甘油、总蛋白、白蛋白、尿素6个检测项目的IQC数据,采用EWMA法进行分析,评估EWMA法的应用效果。基于标准差系数(SDI)、变异系数比值(CVR)等质量评价指标,进行实验室间结果一致性比对。建立24项生化检验项目自动审核规则体系,比较人工审核与自动审核的符合率和自动审核通过率,以及使用自动审核规则前后实验室样本周转时间(TAT)等关键指标的差异。结果传统IQC趋势与EWMA质控趋势一致,EWMA可早于传统IQC识别检验系统偏移,但年龄分布不均会造成EWMA假失控报警。3家基层社区卫生服务中心中,有1家尿素项目SDI超出允许范围,存在严重负偏移,与同期室间质量评价(EQA)回报结果的偏移趋势一致。验证期自动审核与人工审核符合率为100%,正式使用期间自动审核总通过率为95.33%。实验室内TAT中位数和第90百分位数分别较使用前缩短24和136 min。结论患者数据EWMA、IQC室间化和自动审核系统在基层医疗机构临床实验室质量管理中应用效果良好,能灵敏识别实验室检测体系性能变化,辅助处理失控,保证实验室检测结果准确,并可有效缩短实验室内TAT。

论增量共变指数体系的非科学性——兼论均值加权指数体系的科学性

作为经济指数分析方法之一的统计指数体系迄今未能在经济分析中发挥应有的作用,究其原因,指数体系分析方法的内在矛盾不能不说是一个重要的问题。指数分析方法在发展中产生了多套指数体系,但均未能有效解决相对数与绝对数分析的内在矛盾。目前广泛使用的"增量共变指数体系分析法"存在诸多不科学性,未能真正解决传统指数体系的内在矛盾。而以马埃指数为基础建立的"均值加权指数体系"能有效避免上述矛盾,应是最合适的指数分析体系。

患者数据中位数和指数加权移动均值在实验室内仪器间末梢血RBC计数结果比对中的应用

目的探讨患者数据指数加权移动均值(EWMA)和中位数在实验室内仪器间末梢血检测结果比对中的应用价值。方法收集2020年6月1日—12月31日河北省儿童医院检验科实验室内红细胞(RBC)计数结果,基于AI-MA患者数据质量控制智能监控平台(简称AI-MA平台),采用EWMA法和中位数法,比较3台比对仪器(A2、A3、A4)与参比仪器(A1)截断浓度月偏差、日偏差。结果以月为统计周期时,EWMA法所得月偏差均在允许范围内,1台仪器L1浓度中位数法月偏差结果不符合;以日为统计周期时,2种方法L2浓度日偏差在允许范围内,L1、L3浓度日偏差不符合结果较多。结论EWMA法和中位数法用于实验室内仪器间月间、日间末梢血RBC计数连续、实时比对的监测效能基本相同,临床实验室可根据实际情况选用合适的比对方法。

患者数据指数加权移动均值法在甲状腺功能检测质量控制中的应用

目的:探讨患者数据实时质量控制(PBRTQC)的指数加权移动均值法(EWMA)在甲状腺功能检测质量控制中的应用价值。方法:收集2022年12月1日至2023年4月30日山东大学第二医院住院及门诊患者的甲状腺功能检测结果进行数据的正态修正、参数设置、程序建立和实时运行。以2023年5月1日至8月31日所有进行甲状腺功能检测患者的结果作为验证数据集,统计患者甲状腺功能检测结果的EWMA估计值以及4个月的累积变异系数( CV),将累积 CV与精密度质量目标(取1/3TEa)和室内质量控制(IQC)的 CV进行比较,采用Westgard 2-2s、1-3s规则进行警报设定,通过现场质量记录和仪器信息验证来监控EWMA实时控制图在甲状腺功能相关项目检测中的预警情况,并分析预警原因。所有数据采用DxLab Mind软件进行正态分布统计,对检测结果进行Kolmogorov-Smirnov检验。 结果:患者血清甲状腺功能相关项目均呈正偏态分布,通过Box-Cox方法对数据进行修正后,游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)的PBRTQC数据呈正态分布,其4个月内EWMA的累积 CV分别为6.26%和2.86%,均小于该项目的精密度质量目标8.33%。但促甲状腺激素(TSH)、甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)和甲状腺抗球蛋白抗体(TgAb)的数据经修正后仍呈正偏态分布,EWMA累积 CV分别为13.16%、15.31%和16.77%,分别大于TSH、TPOAb和TgAb的精密度质量目标8.33%、10%和10%。通过EWMA实时控制图可发现不同情况的失控报警,包括由于样本来源集中导致的FT4假报警以及试剂性能变化引起TSH结果偏移出现的失控报警。此外,EWMA实时控制图也能够发现不同仪器之间FT3结果的差异。 结论:基于PBRTQC专业智能软件工具建立的患者数据EWMA程序可实时、连续监控检测系统的患者数据,动态识别和监测分析过程中造成的误差并进行智能预警。可作为甲状腺功能项目,特别是FT3、FT4日常质控品质量控制的有益补充,具有较好的应用价值。

指数加权移动平均变异系数控制图的改进

为探究在实际生产中,历史数据权重对控制过程的影响,以及减小权重,仅影响控制图一部分偏移灵敏的情形,提出双平滑系数控制图(DRES控制图).新的控制图用两个单边统计量重置的指数加权移动平均变异系数控制图来监测向上或向下的偏移,即选取两个大小不同的平滑系数,对原有控制图进行改进,重新构造了控制限,使得对大小偏移都有很好的监测能力.研究结果表明:利用平均链长的对比,新的控制图在变异系数发生无论大偏移还是小偏移都相对灵敏.

VSS EWMA均值控制图和预防维修联合经济设计模型

针对生产过程质量特性均值漂移由设备异常导致的可修系统,提出一种可变样本容量指数加权移动平均均值控制图和预防维修联合经济设计模型。在该模型中,系统被界定存在控制图误报警、正确报警、预防维修点到达3种更新情景;针对样本可变情况,分析得到了控制图两类错误期望概率;为避免平均失控运行长度带来的计算复杂等问题,以抽样间隔为基本分析单元代替传统方法的失、受控两阶段分析模式,建立了各更新事件期望周期成本和时长的函数表达式,进而构建了单位时间期望成本最小化决策模型,并与蒙特卡罗仿真方法进行了对比分析。应用实例分析结果表明,该模型能够较真实地反映生产系统实际运行状况,并可为系统优化分析提供支持。最后,对模型参数进行了灵敏度分析。

VSSI EWMA均值控制图和预防维修联合经济设计模型

针对设备异常导致过程质量均值发生漂移的可修系统,提出一种考虑最小维修的样本容量和抽样区间均可变(VSSI)的指数加权移动平均(EWMA)均值控制图和预防维修集成决策方法。在假设控制图误报警实施最小维修、正确报警和预防维修实施完美维修的前提下,分析确定了系统存在的3种更新策略情景;在此基础上,以单位时间期望成本最小化为目标构建了VSSI EWMA均值控制图和预防维修联合经济设计模型,并给出了基于帝国竞争算法的模型求解过程。算例分析结果表明,该模型由于考虑了最小维修以及控制图与预防维修的耦合关系,能够通过对决策参数的进一步优化降低系统综合成本。最后,利用正交试验设计和回归分析方法,对模型参数的灵敏度进行了分析。

基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测

该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-TreeComplex Wavelet Transform,NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet(DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明:该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。

鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。

基于非线性SIFT框架SAR图像匹配

针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像匹配算法性能受到SAR图像中严重斑点噪声而性能降低的问题,提出了一种改进的非线性尺度构建的SIFT算法,主要改进在于:在尺度空间构建阶段,该算法通过将滚动引导滤波器嵌入到尺度空间构造的过程中来生成多尺度图像金字塔,在去除斑噪的同时并保持边缘的方面表现出了较其他尺度空间构建算法更好的效果;在特征检测阶段,提出了一种使用ROEWA算子和Harris-Laplace检测算子相结合的特征点检测算法,有效地抑制SAR图像中的虚假特征点,并准确地提取具有高位置精度和低误差率的不变特征点。3种不同类型的仿真和真实SAR图像对该算法进行了检验,并与其他2种基于SIFT的方法相比较,实验结果表明,该算法在匹配精度和内联点比率方面可以实现更好的性能。

基于改进CUSUM算法的网络异常流量检测

首先对网络流量进行异常检测,发现异常后再对数据包进行分析,实施相应措施,有利于降低系统开销。针对在使用CUSUM算法进行流量异常检测时产生的累积和效应问题,提出用自适应算法消除累积和效应的影响,分析了参数的设置对解除报警的延迟时间、误报警等的影响。实验结果表明设计的算法是有效和正确的,可以直接应用于检测SYN洪水攻击等。

统计质量保证技术在分析测试实验室内部质量控制中的应用

对通过统计质量保证 (SQA)技术进行分析测试实验室内部质量控制 (IQC)的方法作了初探。研究结果表明 ,SQA技术的应用能保证实验室始终处于统计受控状态 ,确保测试数据的有效性 ,有利于分析测试实验室质量保证活动的开展。

乳化液泵润滑油温度监控系统设计

针对目前乳化液泵润滑油温度监控方法只能识别油温超限而无法监测异常温升的问题,根据油温过程数据的统计特性,提出了一种基于统计过程控制的油温监控方法,给出了指数加权移动平均值控制图应用于油温监控的实施方案。在此基础上,设计了一种乳化液泵油温监控系统,实际应用结果表明,该系统能实时监控乳化液泵油温并准确地发出故障报警。

基于ROEWA算子局部活动轮廓的SAR图像分割算法

针对经典可变区域拟合(region-scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓模型。算法首先以SAR图像目标边缘的ROEWA算子的负指数函数为边缘指示函数,对区域可伸缩能量项和弧长项进行加权,消除了原模型中梯度算子对于乘性相干斑满布的SAR图像边缘检测失效的弊端,还防止了目标弱边界的泄漏,避免了边界缺失;其次在零水平集演化的偏微分方程中加入权系数可变的面积项,提升了算法在目标边缘处的自适应捕获能力,同时也提高了算法对目标多层轮廓的检测能力,并且最大化地保留了目标的外轮廓;面积项的可变权系数可根据目标的ROEWA算子的模值来自动调整大小,很好地保持了目标的边缘细节。改进算法不受初始轮廓的影响,对相干斑噪声不敏感,且实验证明算法的计算复杂度仅与图像的尺寸有关。通过对合成与真实的SAR图像数据进行实验,验证了所提方法的直观性和有效性。

水环境质量评价3种方法的应用对比

从众多水质评价方法中选取单项指数法、加权均值型指数法、模糊数学法进行介绍,并通过运用这3种方法对大汶河某年监测数据的平均值进行评价。经对比分析发现,加权均值型指数法是一种比较实用的水质评价方法,模糊数学法可以作为必要的补充。

一种新的多变量因素分析方法

传统因素分析法仅局限于绝对数分析,忽略相对数分析。基于马埃指数的均值加权指数体系则可以多维度考察复杂现象中影响因素引起总体的绝对变动额与相对变动率,不过多以两因素为基础,对于三因素及以上因素指数体系的推广应用难免受限。文章以此为基础进行扩展,构建一种新的多变量因素分析方法。该方法结合绝对数与相对数两个角度进行综合分析,研究和测定经济现象各影响因素的影响方向与程度,揭示经济现象变化规律的原因与结果,解决了传统因素分析法中的局限性问题。

基于SCADA运行数据的风电机组发电性能劣化监测研究

风电机组的发电效率和发电性能对风电场的运行水平和经济效益有重要影响。文章采用风电机组SCADA运行数据对机组发电性能劣化进行监测。首先,采用偏最小二乘方法确定对风电机组发电功率有密切影响的多个变量;然后,采用高斯过程回归方法建立反映机组发电性能的功率曲线模型,有效提高建模精度;在监测阶段,引入指数加权移动平均值控制图(EWMA)分析功率曲线模型的功率预测残差,及时准确地发出风电机组发电性能劣化预警;最后,以某风电机组叶轮转速传感器故障导致的发电性能劣化实例,验证了该方法的有效性。

基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法

指数加权均值比(ROEWA)算子是一种较好的适用于SAR图像的多边缘检测算子,然而传统方法无法准确定位边缘,且不能计算边缘方向。改进边缘检测流程,分析上述问题产生的原因并采用传统ROEWA算子保证边缘检测恒虚警,对ROEWA加权后的滤波值进行差分运算保证非极值抑制的准确性。利用Radon变换具有较好抗干扰性和几何解析性的性质,提出基于Radon变换计算边缘方向。针对实测SAR图像的实验结果表明,该方法边缘检测及边缘方向计算性能较好。

基于ROEWA和Gabor滤波的SAR图像边缘提取

针对合成孔径雷达(SAR)图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标边缘的问题,提出了在指数加权均值比(ROEWA)算子基础上寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器进行目标边缘提取的方法。利用Gabor滤波器具有的多方向特性确定边缘方向,然后用最大似然估计纠正错误边缘方向,重新结合视觉细胞倍频程计算出Gabor函数的最佳局域滤波参数,提取出SAR图像的正确边缘。实验表明,该方法取得很好边缘提取效果,并且后期分割出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。