多模态医学图像配准技术的分类与研究进展

多模态医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点 ,对于临床诊断和治疗有重要意义。本文首先分析了图像配准的过程 ,并在此基础上对配准方法进行了反映其本质的分类 ,然后综述了目前的一些主要的多模态医学图像的配准方法 ,最后提出了医学图像配准研究中的几个主要问题。

基于小波变换的心室晚电位特征分析

对４０ 例信号平均心电图的矢量幅值波进行了小波变换，分析了心室晚电位在时频域中的特征．研究结果表明：心室晚电位在时频空间中特征分布明显，易于识别，可有效排除噪声的影响。

用小波变换和神经网络检测心室晚电位

提出了一种基于小波变换和神经网络的晚电位时域检测改进方法 .对矢量幅值波进行连续小波变换 ,然后从矢量幅值波的时频能量分布中提取心室晚电位的 8个特征值 ,送入人工神经网络进行晚电位的自动检测 .实验结果表明 :这种检测方法可有效降低噪声影响 ,提高心室晚电位的检测准确率 .

一种用于心室晚电位逐搏检测的时序自适应滤波器

本文介绍了一种用于心室晚电位逐搏检测的时序自适应滤波器。目的 用时序自适应滤波器取代心电信号的叠加平均来提高心室晚电位信号的信噪比 ,以便进行心室晚电位的逐搏检测。方法 先从理论上论证时序自适应滤波器的工作原理 ,然后通过实验来证实时序自适应滤波器能提高心室晚电位信号的信噪比。结果 时序自适应滤波器能有效地降低信号中的随机噪声 ,滤波后心室晚电位信号得到了相对增强。结论 时序自应滤波器能有效提高心室晚电位信号的信噪比 ,可用于心室晚电位的逐搏检测。

心室晚电位检测仪前置放大电路的研制

本文主要介绍了一种心室晚电位前置放大电路 ,给出了测试情况和达到的技术性能指标 ,实验结果表明了该放大电路的可行性和可靠性。

基于HMM的低信噪比离子通道信号的恢复及参数估计

细胞膜离子单通道信号是皮安级的随机电流 ,膜片钳技术可以记录这些信号。一般认为它是一阶的、状态有限的 Markov过程。某些种类的离子通道 ,电流信号特别微弱 ,完全淹没在背景噪声中 ,传统的膜片钳技术很难检测到 ,只能运用数学方法恢复和估计。在低采样频率情况下 ,由于混叠效应 ,可认为背景噪声是白色的 ;在高采样频率条件下 (高于奈奎斯特频率 ) ,背景噪声是有色的。本文分别综述了白色背景噪声条件下基于隐式 Markov模型和有色背景噪声条件下基于隐式矢量 Markov模型的低信噪比离子单通道信号的恢复和参数估计 ,主要包括前后向算法。

低信噪比离子通道信号的噪声统计消除技术

细胞膜离子单通道信号是一种状态有限、一阶齐次的Markov过程 ,并且膜片钳记录中以较低频率采样时 ,由于混叠效应可以认为背景噪声是高斯白噪声[1]。基于这两个前提我们应用隐式马尔科夫模型 (HiddenMarkovModel,HMM)信号处理技术来消除膜片钳记录时微弱单通道信号的背景噪声。