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将Huber回归算法应用于漫射相关光谱这一相对较新技术中,通过N阶线性算法(Nth-order linear algorithm,NL algorithm)从光电场时间自相关数据中稳健地提取血流指数(Blood flow index,BFI)。NL算法可以从不规则几何形状的组织中提取血流指数,其准确性依赖于迭代线性回归。本文首次提出将Huber回归与NL算法相结合,并通过计算机模拟将Huber回归与传统的普通最小二乘法(Ordinary least square,OLS)回归进行了比较。结果表明,Huber回归提取血流指数比OLS方法更准确。与误差率为4.58%的OLS方法相比,Huber对应的误差率更小(3.54%),表明了其未来的临床应用潜力。 相似文献
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86.
87.
针对如何抑制正电子发射成像(positron emission tomography,PET)中噪声的问题,提出了一种改进的最大化后验估计(maximuma pxsteriori,MAP)算法,该算法将耦合反馈(coupled feedback,CF)模型和各向异性扩散(anisotropic diffusion,AD... 相似文献
88.
89.
目前基于脉冲技术的超声测温研究主要侧重于超声换能器和系统硬件电路设计,而对高温敏感元件的研究较少。通过选取合适的敏感元件材料,以及对超声导波在杆中的频散特性和反射、透射分析,最终选用了一根长为1 m、直径1 mm左右的带反射凹槽的钍钨杆作为敏感元件,并在一个超声测温平台进行了初步的实验。实验结果表明,采用钍钨合金杆作为敏感元件,可有效测量12℃~1 600℃声速与温度的关系,所测得的高温下的声速与参考值相比误差不超过0.68%。 相似文献
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目的 脑功能网络的提取在脑科学研究中具有重要意义,本文提出一种基于先验信息的脑功能网络提取方法。方法该方法首先基于先验信息得到初始的目标和背景种子点,然后基于图论将整个脑图像构建图,最后利用半监督聚类技术提取脑功能网络。基于不同信噪比的模拟数据,本文对提出方法、基于种子点的方法、独立成分分析方法、以及两种聚类方法(归一化最小化割和K均值方法)进行比较。基于真实脑静息态功能核磁共振数据,本文使用提出方法对默认模式网络进行提取。结果 基于模拟数据的实验结果表明提出算法相对于传统的方法可以得到更为准确且鲁棒的脑功能网络。基于静息态功能核磁共振数据得到的默认模式网络在一些重要脑区具有高的稳定性,且不同地点采集数据得到的结果具有较强的一致性。结论 提出方法是一种有效的脑功能网络提取方法。 相似文献