三维ABUS图像多平面联合显示平台的MATLAB实现方法

西门子公司的创新型三维自动化乳腺超声(ABUS)系统已获得国内外医院的广泛应用,但其成像结果只能通过配套的SIEMENS ABUS Workplace影像工作站进行显示。由于该影像工作站长期被临床检查所占用,很难满足医生额外的教学和科研阅片需求。同时,该影像工作站专用于乳腺病变诊断,无法扩展面向下肢静脉曲张、腹壁疝诊断等拓展应用的定制功能。为了解决这两个问题,本文在深入分析ABUS系统DICOM文件结构的基础上,提出了基于MATLAB的三维ABUS图像多平面联合显示平台实现方法,该方法对三维ABUS图像的处理和分析具有很大的应用优势和临床价值。     

基于贝叶斯理论的分布式多视角目标跟踪算法

 为了有效解决传统单视角跟踪难于处理的目标遮挡问题,本文提出了一种分布式多视角目标跟踪算法. 该算法首先基于贝叶斯理论,为多视角目标跟踪问题建立了分布式数据融合的概率框架;并利用粒子滤波器对所需后验概率进行近似,提出了自适应的观测模型和状态转移模型. 各摄像机能够并行化地进行数据采集、处理、融合,而无需集中式处理单元;能够有效避免遮挡造成的误差传递,提高跟踪算法的鲁棒性. 实验证明了本文算法的有效性.     

时分双工系统波束赋形块长优化

提出了一种优化时分双工系统波束赋形块长的方案.在该系统中,由于上下行链路的信道互易性,基站可以通过上行导频估计出当前时刻的信道状态信息,从而计算出下一时刻的发射波束赋形向量或矩阵.当给定归一化导频开销时,不同的波束赋形块长对应不同的上行信道估计误差和上下行传输时延,进而导致不同的系统性能.以块平均后验信噪比为目标函数,...     

改进型脉冲耦合神经网络检测乳腺肿瘤超声图像感兴趣区域

为了解决超声图像斑点噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题,提出了一种改进的简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)结合模糊互信息量的方法来自动检测乳腺肿瘤超声图像的感兴趣区域(ROI).首先,对超声图像进行模糊增强预处理;然后,通过改进SPCNN对超声图像进行点火,以最大模糊互信息量作为最优判决准则,获得相应的分类...     

一种基于局部ML的DFT-S-OFDM检测算法

离散傅里叶变换扩频正交频分复用(DFT-S-OFDM)作为一种单载波调制方案,与传统正交频分复用相比具有较小的峰均功率比(PAPR),并且已被3GPP采用作为其长期演进项目(LTE)的上行调制方案。针对该方案,提出了一种改进的基于局部最大似然(ML)的DFT-S-OFDM检测算法,首先挑选一阶最小均方误差-最大似然(MMSE-ML)检测后最有可能的2个星座符号位置,进而在这2个位置上做最大似然检测。仿真结果表明,提出的算法相比二阶MMSE-ML,在大幅度降低计算复杂度的基础上,性能损失很小;相比一阶MMSE-ML,能获得0.5 dB~0.7 dB的增益,而所需的额外计算量较少。     

车联网中基于联盟合作博弈的带宽分享策略

近几年来,车联网领域快速发展并引起广泛关注.在此背景下提出了一种混合Wi-Fi、WiMAX和3G/LTE的网络架构,在这种架构下,车辆可以根据自身的情况选择合适的方式接入网络.网络带宽分享采用基于联盟合作博弈的方式,车辆可以选择加入或离开合作联盟来最大化自身收益.模型从理论上证明了通过车辆间的效用分配与博弈合作,最终将形成一个纳什稳定的联盟划分并能适应车辆的动态变化.仿真结果表明,模型的算法性能接近于最优联盟分配.     

正常角膜和圆锥角膜的特征提取

基于角膜测量仪器Corvis ST采集的图像视频,提出提取新特征参数以便准确区分正常角膜和圆锥角膜。首先对图像进行滤波、分割等预处理,检测角膜上下边界,并计算前角膜曲率值;用小波变换分析角膜曲率变化,获取与角膜运动趋势相关的特征,包括角膜运动的整体趋势和角膜振动的范数和标准差。然后,基于均方误差最小化法,提取特征参数,构建最优参数。最后,用支持向量机(SVM)对正常角膜和圆锥角膜进行分类。从频率的角度实施的实验显示角膜在基本运动趋势上存在着振动过程。此外,提出的参数优于形变幅度(DA)、峰值距离(PD)等传统参数,使准确度、灵敏度和特异性分别提高了10.2%,5.7%和6.9%。受试者工作特征曲线(ROC)下面积为0.948,接近于1。结果显示本文方法自动提取的特征参数可提高正常角膜和圆锥角膜区分的准确性,对临床诊断有辅助作用。     

基于核空间距离测度的特征选择

提出核空间距离测度这一可分性判据。在核空间中计算两类样本点之间的距离,并以距离的大小评价子集的分类性能。使用顺序前进法作为搜索算法,在人造和真实的数据集上进行测试,文中的核空间距离测度可分性判据明显优于传统非核的可分性判据,优于或接近于Wang提出的核散布矩阵测度,并在运行时间上快一个数量级。将文中方法应用于胰腺内镜超声图像分类,取得较好分类结果。     

带预处理的双树复小波医学超声图像去斑

针对现有方法在去除医学超声图像斑点噪声上的局限,提出一种带预处理的双树复小波变换的去斑算法。先从超声I/Q图像中提取实部,并从中"盲估计"出系统的点扩散函数;然后通过维纳滤波,估计组织反射率图像;接着对该图像作同态变换将乘性噪声转化为加性,并进行噪声高斯化处理;最后采用双树复小波变换和双变量收缩函数,获得去斑后的超声图像。分别对同质和边界区域的超声仿真图像、实际超声血流图像采用本文方法和现有方法进行比较实验,结果表明,采用本文方法可将超声图像的斑点信噪比和边界保留指数平均提高2.066和4.091倍,归一化均方差平均降低3.831倍,整体性能指标优于现有方法。     

视频跟踪算法在Davinci SoC上的实现与优化

本文提出了在最新的DavinciSoC DM6446上实现智能视频跟踪系统的方案。在模板匹配跟踪算法的基础上,多种改进算法来提高跟踪的精确性和鲁棒性。整个系统充分利用DavinciSoC上的ARM核和DSP核的强大处理能力。经过算法优化和编程优化,跟踪算法可以在DSP核上实时跟踪128×128像素的目标。同时,ARM核并行负责视频采集,显示,算法控制,网络传送等任务。测试结果表明,系统可以在目标形变、部分或全部遮挡、背景干扰等情况下也具有较好的性能。