医疗社会保险管理信息系统的研究开发

本文论述一个已投入实际应用的职工医疗社会保险计算机管理信息系统的开发。该系统是我国职工医疗保险改革某试点城市为能及时了解掌握病人医疗保险情况，有效控制保险金额使用、减轻手工费用管理计算的复杂而研制开发的。

一个用于肝病诊断的连接主义专家系统

研究运用典型的神经网络模型—“反向传播（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，简称ＢＰ）”模型构造了一个肝病诊断的专家系统。为了提高ＢＰ算法的学习效率，本研究对反向传播算法作了改进，效果十分明显。为使临床资料能够作为ＢＰ算法的输入数据，对临床资料作了数量化处理，相应地对ＢＰ网络输出层神经元的激励函数进行了修改。

大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION

在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。

一种新的动态心电数据的神经网络压缩方法

本文提出了一种新的、性能更加稳定的动态心电数据的神经网络压缩算法。该方法采用一种不全联接的三层前馈神经网络，将一个ＥＣＧ心搏表示为三个主要的波即Ｐ波，ＱＲＳ波和Ｔ波。三个波的输入与输出只通过少量的隐层单元相联接，并通过各波的隐层单元将相邻波的边缘联系起来。这种方法的优点是在不增加计算量的情况下提高算法对波形的重现能力、较为有效地避免因为Ｐ波和Ｔ波受到干扰，波形变异或其它因素的影响而导致的波形重现失败，提高神经网络压缩方法的鲁棒性和实用性。

一种改进的ECG分类神经网络方法

本文引入信息熵作为惩罚函数，加入到神经网络的代价函数中．经过训练获得了更有组织的隐层神经元激励模式，每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应．经过本文提出的裁剪算法的裁剪后，减小了网络的规模，提高了神经网络的泛化能力和计算效率．文中的ＥＣＧ分类也证实了这一结果．

评LADT心电数据压缩方法

本文从理论和临床应用的角度分析了近期应用较多的ＬＡＤＴ心电数据压缩方法，并给出了它的一种快速实现算法。该算法避免了最近一些文献中需要采用数值方法或查表方法来解决的开方运算，使ＬＡＤＴ方法应用起来与ＳＡＰＡ方法一样简洁。虽然ＬＡＤＴ方法与其它方法相比，其数字上的误差较其它方法大。但由于它能较好地保持ＥＣＧ形状，故仍具有一定的临床应用价值。

基于小波变换的心电信号的分析与处理

本文分析了小波变换与窗口傅里叶变换的时频特性，以及小波变换下信号的奇异特征．研究了基于小波变换的心电信号的特征提取与心电信号的消噪处理．研究结果表明：心电信号中ＱＲＳ波的平均检出率可达９９％以上；经消噪处理后的重建心电信号的信噪比可由原来的５．１ｄＢ提高到１２．８ｄＢ．因此，小波变换技术是生物医学信号分析与处理的又一可行有效的技术方法．

一种求解心电场逆问题的新方法用于心肌梗塞参数识别的研究

基于一种求解心电场逆问题的新方法,对心肌梗塞参数识别进行研究.仿真研究了心肌梗塞参数(部位和大小)与体表电位分布(BodySurfacePotentialMappings:BSPM)特征参数之间的关系,用DSPM中对梗塞部位和大小的敏感特征参数构造了优化系统的数学模型.试验结果表明:该研究方法可以有效地识别梗塞部位和大小,梗塞部位的识别精度为一个心肌分区,梗塞大小的识别精度可达85%以上.

小波分析与信号处理

从时频分析的发展出发，详细分析了连续和离散小波变换与窗口傅里叶变换的时频特性，阐明了小波变换所拥有的优良时频特性及快速算法．研究了小波变换下信号奇异性特征。

X-CT有限角投影图像重建的截断奇异函数分析法

本文提出一种新的X CT截断投影数据图像重建方法 .本文的方法是从采集到的X CT有限角截断投影数据中提取用于重建图像的特征信息 ,并用这些特征信息构造截断奇异函数 ,再由这些截断奇异函数的线性泛函来重构X CT图像 ,达到消除X CT有限角投影数据图像重建中的截断伪影之目的 .实际和模拟结果都表明这种方法效果高于现有方法 .

从体表电位分布图中提取陈旧性心肌梗塞诊断信息的研究

如何从体表电位分布图（ＢｏｄｙＳｕｒｆａｃｅＰｏｔｅｎｔｉａｌＭａｐｐｉｎｇｓ：ＢＳＰＭ）中得到有价值的诊断特征或信息是将ＢＳＰＭ技术应用于临床的重要研究课题之一。基于计算机心脏仿真模型，详细研究了ＢＳＰＭ中能够对陈旧性心肌梗塞的发生部位与范围进行准确诊断的特征与信息。研究结果表明：ＱＲＳ期间正常ＢＳＰＭ中为正电位、陈旧性心肌梗塞ＢＳＰＭ中为负电位的导联分布区域与出现Ｑ波的导联分布区域是陈旧性心肌梗塞发生部位较准确、可靠的定位信息；可以用正常ＢＳＰＭ为正电位、而梗塞ＢＳＰＭ为负电位的导联区域的面积或导联数来识别陈旧性心肌梗塞的发生范围或大小。

4-Di-2-ASP一种染活性神经末梢的荧光染料

实验选用了神经末梢活性荧光染料4-Di-2-ASP(Molecular Probes.Inc. U.S.A).观察了不同浓度的染料溶液对蛇腹横肌标本神经肌接头微终板电位发放的影响.结果表明:蛇腹横肌标本在10μm浓度下,3分钟即可着色,并可在荧光显微镜下观察到神经末梢的外形结构,且对神经肌接头微终板电位发放无影响.

基于分段线性模板先验的正电子成像重建

正电子发射成像的噪声性能较其它的一些成像方法要差得多 ,为了提高重建结果的分辨率和噪声特性 ,一般采用Bayesian重建。Bayesian方法需要选择恰当的先验 ,这种先验既要能够抑止重建结果的噪声 ,又要能够保留图像密度的突变信息。分段线性模板图像模型利用从其它模态的形态学成像得到的组织结构信息 ,构造适合要求的先验分布函数。由于采用的先验函数是非凸的并包含超验参数 ,一般的优化方法难以处理 ,采用动态后验模拟的方法可以很好地解决这些问题。

基于动态后验模拟的PET图象重建

正电子发射成像是一种有效的生理功能性成像手段 ,但是由于投影数据中噪声大而给重建带来困难 ,为此提出了利用其他高质量的解剖成像结果构造的分割模板先验来进行完全 Bayesian重建以提高重建效果 .分割模板先验可以表示为包含超验参数的 Markov场形式 ,但是它的非凸性和超验参数的存在使得无法用常规的方法得到最大后验估计 ,为此采用动态后验模拟算法计算后验平均估计 .基于满足条件分布的动态后验模拟法可以同时更新象素的密度和超验参数 ,并且容易得到重建的方差和置信区间 .将这种方法和似然估计、最大后验估计结果进行比较 ,重建的结果无论在空间分辨率和抑制噪声方面都有取得了好的效果 .