胃电和胃阻抗信号的同步采集与分析系统

利用胃电与胃收缩频率的相关性,可以评价与胃节律紊乱有关的疾病,但对由机械活动失常所引起的紊乱就不能做出准确诊断.本文基于ADuC834芯片完成了胃电与胃阻抗信号的同步采集和数据传输,并运用小波多分辨分析实现了信号的去噪和重构,不仅获得了常用的胃电信号,还同步获得了与胃机械活动相关的胃阻抗信号,这两者的相关性将为研究胃的复杂电一机活动机理提供分析依据.     

基于高密度肌电电势图的正常吞咽过程可视化研究

从体表采集吞咽肌群的肌电信号可以为吞咽功能评估、吞咽障碍诊断及其康复治疗提供重要的电生理信息。目前 利用体表肌电信号针对吞咽生理的临床研究通常只采用了少量电极(2～4 个),难以从空间分布角度进行分析。为此,本 文提出一种高密度肌电技术,通过颈前区域覆盖的电极阵列,同步采集 96 通道肌电信号进行分析。通过分析连续时间窗 口内 96 通道的均方根值,建立一系列动态二维肌电电势图,实现了吞咽肌电信息的可视化。本研究招募了 5 名正常受试 者参与实验,研究结果表明：正常受试者的动态肌电电势图模型可以反映正常吞咽过程中相关肌群的电生理活动的分布。 这些初步结果验证了本方法可以为吞咽肌群活动提供可靠的动态描述信息,也可以作为吞咽障碍临床评估的辅助手段。     

便携式脑电采集器研究与设计

脑电信号是人脑内部各种活动的外部表征,脑电信号的分析及处理对临床上一些疾病的诊断和治疗十分重要。基于脑机接口技术,提出了便携式脑电采集器的设计,它将脑电信号进行收集,通过蓝牙的上行通道将信号传递到计算机,并进行信号处理分离出5种脑波信号,在编制的显示软件中准确显示出来,为我国脑机接口技术向实用性转化提供了依据。     

基于表面肌电和组织阻抗信息融合的手势识别研究

手势识别中的一种常见方式是通过表面肌电信号来实现。为提高手势识别的稳定性和精度, 通常需要采集多个通道的肌电信号,但这会增加电极传感器的数量以及识别系统的复杂度。因此,如 何利用较少量的通道采集信号并确保手势识别的性能一直是肌电信号应用到意图识别的研究方向之 一。该研究设计了一款便携式四通道肌电和阻抗双模信号采集器,在不增加额外传感器和通道数的情 况下,能同时采集肌电信号和差分电极对之间的组织阻抗信号。初步实验结果表明,通过该系统采集 的四通道融合信息可以提升手势识别的准确率和稳定性。与仅采集肌电信息相比,该研究采用的肌电 与阻抗信息融合方法可以将手势识别性能提升 3% 以上,达到 96.2% 的识别率。     

小波与FastICA结合的阻抗胃动力信号处理方法

研究一种用于多通道体表阻抗胃动力信号采集与信息提取的处理方法.运用作者研制的四通道阻抗胃动力检测系统进行健康人阻抗胃动力信号采集实验.将小波变换的多分辨率特性和FastICA算法的盲源分离特性相结合,把采集的四通道阻抗胃动力信号经小波变换分解重构后作为ICA输入,再经FastICA算法实施盲分离,实现阻抗信号分离与胃动...     

基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述

表面肌电信号 (Surface electromyography, sEMG) 是人体自身的资源, 蕴含着关联人体运动的丰富信息, 用它作为交互媒介以构建人机交互 (Human-robot interaction, HRI) 系统有天然的优势.通过肌电信号实现人机自然交互的关键是由肌电信号识别出人体运动意图, 通常包括离散动作模态分类、关节连续运动量估计及关节刚度/阻抗估计等三方面内容.本文详细归纳基于表面肌电的运动识别方法研究成果, 总结当前研究的特点; 随后, 介绍基于表面肌电的运动识别技术的应用现状, 并探讨制约其推广的主要问题; 最后, 展望该技术的未来发展.     

融合运动想象脑电与眼电信号的机械臂控制系统开发

脑机接口(brain computer interface, BCI)旨在通过脑电信号与外部设备通信,以实现对外部设备的控制。针对目前脑机接口系统中混合多种复杂生理电信号,并且输出控制指令较少的问题,本文提出融合运动想象(motor imagery, MI)脑电与眼电信号方法扩充控制指令的轻量级机械臂控制系统。该系统分阶段融合脑电和眼电信号两种生物信号,使用双次眼电作为任务开关,运动想象脑电信号控制机械臂运动,单次眼电控制阶段切换,实现了二分类运动想象生成多种控制指令,完成了对机械臂的连续控制。其中运动想象脑电信号使用提升小波变换(lifting wavelet transform, LWT)和共空间模式(common spatial pattern, CSP)结合的方法提取特征,并采用支持向量机(support vector machines, SVM)进行分类;眼电信号通过分析无意识眼电和有意识眼电的峰值来设置阈值进行区分。为了验证系统的可行性,设计了一项脑控机械臂自主服药实验,通过在线实验测试,被试通过使用脑电信号和眼电信号实现了机械臂控制,并完成了服药流程,有利于进一步推广脑机接口技术的实际应用。     

基于独立分量分析的胃动力信号检测

为消除多通道体表胃动力阻抗信号采集时形成的混叠现象,研究基于独立分量提取胃运动信息的新方法.开发四通道的胃动力检测系统,并进行健康人体胃动力阻抗信号采集实验.将获得的原始胃阻抗信号采用FastICA算法实施盲分离,分析分离的独立源成分,并对分离的胃运动独立源成分进行频谱特征分析.应用独立成分分析可以有效消除叠加到阻抗信号中的背景噪声干扰,提取到胃运动源信号.研究表明:独立分量分析用于多通道胃动力信号的盲分离是有效的.FastICA算法原理简单、收敛速度快、去噪效果明显,能有效地应用于胃动力阻抗信号的检测.     

基于小波变换的动态脑电节律提取

针对脑电信号和其他医学信号的非平稳性,引入小波变换处理临床脑电信号的动态特性。根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包变换构造不同频率特性的滤波器,提取脑电信号的４种节律,并由各种节律对应的小波系数构造动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号４种节律的动态特性,文中对两组不同临床脑电数据进行分析与比较,给出了有关的实际分析结果。实验结果表明,利用小波包分析的滤波特性,能够有效地反映临床脑电不同节律的动态特性,也为分析其他生物医学信号提供了一条新的途径。     

脑电信号的若干处理方法研究与评价

脑电图(EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,对脑电信号进行分析,可以获得大量的功能与疾病信息,从而可以根据这些信息对脑功能分析及疾病诊断提供有效的方法.从脑电信号的特点出发,通过对实测脑电信号进行时域分析、频域分析、Wigner方法、小波方法等若干算法的仿真和对比,深入分析和评价了脑电信号若干方法的特点以及存在的问题.结果表明,时频分析方法结合了时域和频域的方法对脑信号进行分析处理,能更好地反映脑电信号的本质特征,是有效和可行的.的研究为脑电信号的分析与处理提供一定的理论参考和分析依据.     

基于虚拟通道独立分量分析的阻抗胃动力消噪

为消除胃动力阻抗信号中混叠的噪声信号,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的胃动力阻抗信号消噪方法。采用经验模态分解构造虚拟噪声通道,将一维原始胃动力阻抗信号扩展为多维观测信号,应用FastICA算法对其实施盲分离。仿真实验结果表明,该方法能有效消除叠加在胃动力阻抗信号中的噪声,不需要大量的观测样本,可运用独立分量分析实现对单个观测样本的消噪处理。     

Electrogastrogram extraction using independent component analysis with references

Electrogastrogram (EGG) is a noninvasive measurement of gastric myoelectrical activity cutaneously, which is usually covered by strong artifacts. In this paper, the independent component analysis (ICA) with references was applied to separate the gastric signal from noises. The nonlinear uncorrelatedness between the desired component and references was introduced as a constraint. The results show that the proposed method can extract the desired component corresponding to gastric slow waves directly, avoiding the ordering indeterminacy in ICA. Furthermore, the perturbations in EGG can be suppressed effectively. In summary, it can be a useful method for EGG analysis in research and clinical practice.     

MAA-Net：胃部肿瘤分割与T分期算法

计算机断层扫描技术（computed tomography,CT）在胃部疾病的早期筛查、临床诊断、术前预测、术后评估等方面发挥重要作用,是医生诊断胃部疾病的重要依据。针对胃部组织形变大、结构复杂,难以精确地对病灶进行分割和T分期的问题,提出了一种多任务卷积神经网络MAA-Net。这种新型的方法包含两条主线：一条主线在多输入的U型结构中进行胃部肿瘤的分割;另一条主线采用密集空洞卷积模块提取深层的特征信息进行胃癌的T分期。针对肿瘤分割精度低的问题,提出了自适应特征融合模块。为了改善小目标的分割和梯度变化,分别提出了注意力机制和混合损失函数。对所提方法进行定量定性的评估和分析,结果表明,所提方法优于同类方法。这种方法若作为胃癌早期检测的工具,可以有效地缓解医生的压力并及时帮助患者。     

四通道胃电检测系统电路设计与实现

目前的胃电检测系统通常是采用前置放大器，滤波电路．主放大器对胃电信号进行缓冲，放大和增益调整，然后经A／D转换后送入单片机进行数据处理和数据存储。整个系统较为复杂，体积较大。在采用数据采集与处理芯片的基础上．结合现代电路的设计方法．提出了一种便携式、小型化的多通道胃电数据采集系统的设计方案。同时设计了符合胃电特点的信号调理电路。该电路针对不同干扰进行滤波．为胃电信号调理电路及其它微弱生物电信号调理电路的研制提供了一种有效的手段。     

便携式生物电阻抗测量系统设计

针对生物组织的电阻抗特性,给出了一种便携式生物阻抗测量系统的设计方法;该系统采用DSP控制,进行高分辨率多频率点生物阻抗测量,根据Cole-Cole阻抗圆图理论,对多频率点阻抗进行数据拟合后可获得测量范围内任意频率生物电阻抗特性;现了对生物电阻抗的快速、自动测量;该系统结构紧凑,简单实用,试验结果表明系统稳定可靠,具有足够的精度,重复性好,在生物电阻抗研究工作中有良好的应用价值。     

基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究

为了从不同时相的遥感影像数据中自动提取变化信息且保证其效率,本文结合面向对象分析技术,提出了一种基于决策树变化信息自动提取的新方法。该方法利用影像的特征指数及形状特征、光谱特征、纹理特征等作为特征集,将其作为知识库应用到决策树控制模型中,进而利用该模型实现自动分类。对所得到的分类后影像对象,组织分析其综合属性并作为决策规则再次分类,通过"双重分类"的方式实现面向对象的遥感影像变化信息自动提取。该方法为遥感影像变化信息自动提取提供了新的思路。     

Limited text speech synthesis with electroglottograph based on Bi-LSTM and modified Tacotron-2

This paper proposes a framework of applying only the EGG signal for speech synthesis in the limited categories of contents scenario. EGG is a sort of physiological signal which can reflect the trends of the vocal cord movement. Note that EGG’s different acquisition method contrasted with speech signals, we exploit its application in speech synthesis under the following two scenarios. (1) To synthesize speeches under high noise circumstances, where clean speech signals are unavailable. (2) To enable dumb people who retain vocal cord vibration to speak again. Our study consists of two stages, EGG to text and text to speech. The first is a text content recognition model based on Bi-LSTM, which converts each EGG signal sample into the corresponding text with a limited class of contents. This model achieves 91.12% accuracy on the validation set in a 20-class content recognition experiment. Then the second step synthesizes speeches with the corresponding text and the EGG signal. Based on modified Tacotron-2, our model gains the Mel cepstral distortion (MCD) of 5.877 and the mean opinion score (MOS) of 3.87, which is comparable with the state-of-the-art performance and achieves an improvement by 0.42 and a relatively smaller model size than the origin Tacotron-2. Considering to introduce the characteristics of speakers contained in EGG to the final synthesized speech, we put forward a fine-grained fundamental frequency modification method, which adjusts the fundamental frequency according to EGG signals and achieves a lower MCD of 5.781 and a higher MOS of 3.94 than that without modification.

     

一种结合空间与光谱信息的改进CVA变化检测方法

基于变化向量分析（CVA）的变化检测方法通过直接比较像素差异,能够快速提取多时相影像间的变化信息。尽管如此,由于忽略了像素领域的空间上下文信息及波段之间的差异性和互补性,导致检测结果中难以消除噪声等因素产生的“伪变化”。为此提出了一种结合空间和光谱信息的改进CVA方法。首先,采用主成分分析法对影像进行增强,继而通过构建一种新的多方向差分描述子来提取中心像素的空间上下文信息;在此基础上,提出一种基于相关性的加权融合策略,获得统一的变化强度差分影像;最后,采用EM算法求得变化像素的阈值,继而得到二值检测结果。实验结果表明：所提出的算法能够有效应对“伪变化”的干扰,显著提高变化检测的精度及可靠性。     

一种结合空间与光谱信息的改进CVA变化检测方法

基于变化向量分析（CVA）的变化检测方法通过直接比较像素差异，能够快速提取多时相影像间的变化信息。尽管如此，由于忽略了像素领域的空间上下文信息及波段之间的差异性和互补性，导致检测结果中难以消除噪声等因素产生的“伪变化”。为此提出了一种结合空间和光谱信息的改进CVA方法。首先，采用主成分分析法对影像进行增强，继而通过构建一种新的多方向差分描述子来提取中心像素的空间上下文信息；在此基础上，提出一种基于相关性的加权融合策略，获得统一的变化强度差分影像；最后，采用EM算法求得变化像素的阈值，继而得到二值检测结果。实验结果表明：所提出的算法能够有效应对“伪变化”的干扰，显著提高变化检测的精度及可靠性。