一种安培型尿酸生物传感器的初步研究

利用铁氰化钾作为电化学反应的媒介体,将尿酸氧化酶固定在羧甲基纤维素处理的碳电极表面,制成了一种新型的尿酸安培传感器.该传感器在恒电位0.3 V和尿酸氧化酶的催化作用下,使被检测物--尿酸--氧化,铁氰化钾还原,在电极表面产生灵敏的氧化-还原峰,然后利用安培法即可对尿酸进行间接测定.10秒内即可达到输出稳态电流,尿酸的测定范围为1 mg/dL～20 mg/dL,线性范围较好,拟合系数为0.9723.同时该传感器对尿酸的测定避免了常规电化学传感器测定中样品所含大量的易氧化物质带来的干扰.     

基于模糊集理论的迭代多值化图像分割

针对阈值分割存在精确性不高和分割效率低的问题,提出一种基于模糊集理论的迭代多值化图像分割方法。采用自顶向下的迭代分割策略综合考虑分割区域的灰度分布特征和各像素点的邻域信息,用模糊综合评判代替分割阈值,实现对图像中各像素点的合理分类,既摆脱了阈值分割方法需要找到若干确定的阈值才能实现图像多值化分割的约束,又提高了图像分割的质量和效率。为验证该方法的优越性和快速性,采用Otsu法和Kapur法两种经典的阈值分割方法为对照,针对带噪图像、不同对照度图像和2幅分割难度较大的图像进行了分割实验。研究结果表明,与阈值分割相比,本文方法能够完整地保留目标的细节,且分割时间较短。     

基于多尺度多结构元素的肝脏图像分割

提出了一种基于多尺度形态滤波的多结构元素的肝脏CT图像分割方法.首先,利用肝脏先验知识预测肝脏位置,执行多阈值法简化原图.然后,通过递归多尺度形态滤波和区域标记得到肝脏初始轮廓.最后,构造5个不同方向的结构元素并结合它们的多尺度形态学检测肝脏边缘.为验证本算法的正确性和通用性,选用了不同形状的肝脏图像进行实验.结果表明本文算法能够成功地完成肝脏分割.     

基于并行遗传算法的气球力Snake模型参数优化

针对气球力Snake模型的图像分割效果很大限度上依赖于初始参数的选取,借鉴遗传算法的高效、并行和全局搜索的性能,提出了一种求解气球力Snake模型最优参数的算法。该算法用气球力Snake能量泛函作为目标函数,引入图像相似度函数作为遗传迭代终止准则,采用并行遗传计算进行分割参数寻优。实际医学图像的实验结果表明,算法能避免通过大量实验来人工选取参数的繁琐,也解决了参数选取不当导致的分割结果不理想的问题,可以得到较好的分割效果。     

心电监护仪电压测量结果的不确定度评定

文章中介绍的方法适用于对新制造、使用中和修理后的各类心电监护仪进行检定时电压测量结果的不确定度的评定和分析。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

基于对比度信息的彩色图像分割

该文提出了一种基于对比度信息的彩色图像分割算法。文中不用一般的导矢信息而用对比度信息对彩色图像进行边缘提取。为了符合人的视觉特性,使用了CIEL*a*b*彩色空间,并用色差ΔEab作为彩色对比度的测量方法。该文提出的彩色图像分割方法合理、可靠,仿真结果表明了该方法的优越性。     

基于模拟退火算法的多阈值图像分割*

针对多阈值图像分割时Otsu算法计算量过大的问题,提出基于模拟退火算法的阈值选取方法。首先依据最大类间方差准则,通过对直方图分析处理得到初始阈值向量,然后将该阈值向量作为初始解,利用改进的模拟退火算法逼近最优阈值向量。较之Otsu算法,该算法的计算量大幅减小,如实验中对图像的三阈值分割,运行效率提高了400多倍。结果表明,该算法能够快速、准确地实现多阈值图像分割。     

基于形态学重构运算的医学图像分割

医学图像分割是高层次医学图像理解和解释的前提条件,其目的是通过提取描述对象的特征,把感兴趣对象从周围环境中分离出来。文章在形态学基本运算的基础上,介绍了形态学重构运算和形态学图像分割的基本流程,最后用形态学重构运算对脑部MRI图像进行了分割,实验结果表明,这一方法可成功地将脑髓分割出来。     

基于在线学习的彩色图像区域增长法

论文阐述了一种基于在线学习算法的彩色图像区域增长法,用于解决基于内容的图像检索系统。该算法采用贝叶斯估计法的变分描述每一个增长区域,由此得出的图像生成过程应用简单,初始参数具有鲁棒性,且具有线性复杂性。图像处理结果表明了该方法用于基于内容的图像检索系统的可行性。