一种新的B超图像增强方法的研究

研究了一种改进后的基于灰度级的模糊增强算法,并把它应用在B超图像处理中,使处理后的B超图像的清晰度有明显改善。特别在模糊增强算法中加入了自动阈值选取算法后,使得处理过程大大简化,更适合临床诊断的不同需要。文中通过MATLAB软件强大的运算处理能力,对同一幅B超图像用不同的增强方法进行处理,并将处理后的B超图像做统一对比。实验结果证明本文所研究的的模糊增强方法在临床实践中是可行且有效的。     

基于双自适应提升算法的心音信号去噪研究

心音去噪是心音信号临床使用的前提。本文提出将双自适应提升算法用于心音去噪处理。该算法采用自适应更新和自适应预测构造小波函数,通过将传统的硬阈值和软阈值函数相结合,构造了一个改进的阈值函数进行心音信号去噪处理。对临床采集的80例心音信号进行了去噪实验,结果表明：该算法表现出良好的去噪效果,并增强了信号的局部特征。同普通小波去噪方法相比,其信噪比提高了46.5%,均方根误差减小了64.0%,而且运行速度快,可有效地用于临床心音信号的去噪处理。     

激光主动成像系统同步控制板的设计与实现

激光主动成像系统是以激光为光源,对远、小、暗或者恶劣天气条件下的目标进行照明,利用CCD摄相机接收目标的回波信号最终成像,从而实现对目标的跟踪、探测和识别。为了克服主动成像系统的大气后向散射,提高成像质量,利用单片机和CPLD设计了距离选通同步控制板。利用同步控制板可产生精度为1 ns的选通控制脉冲,实现了激光器与摄相机的同步控制,以时间的先后分开不同距离上的后向散射和目标反射回的有用信号。仿真和实验结果证明:该控制板能确保目标的回波信号刚好在摄相机选通工作的时间内到达摄像机并成像。     

基于高频超声的小鼠海马区成像的研究

海马区作为参与大脑中枢神经系统中记忆与学习的重要器官,在研究阿兹海默病的过程中对海马区的成像成为关注之一。通过采用超声中心频率为30MHz换能器的高分辨率小动物超声仪对活体小鼠和离体小鼠脑部的海马区进行成像,获得对应的二维超声图,并使用MATLAB以及相应软件对采集到的数据进行三维超声图像的重建。结果显示无论二维或是重建后的三维都能较好的显示出脑部海马区的位置,从而为阿尔茨海默病的检测研究奠定了一定基础。     

激光主动成像系统探测距离方程的研究

为了计算激光主动成像系统的探测距离,借助于激光照明模型,根据成像过程中影响系统成像质量的因素,推导了激光主动成像系统的探测距离方程.根据相机发现识别目标所需要的信噪比阈值,脉冲激光器、ICCD接收器的性能指标,大气消光系数等参数,估计了激光主动成像系统的最大探测距离.利用工作波长为0.532μm的固体激光器,Basler 201b相机,以及基于CPLD技术设计的距离选通同步控制板,进行了主动成像实验,并对系统最大距离方程进行了仿真与验证.     

一种可调固定式金标卡定量仪的研制

目前金标卡尺寸类型多样,金标卡定量分析类仪器多与其特定尺寸金标卡配套使用,针对上述情况,设计一款可调固定式金标卡定量仪.在卡槽设计中采用一种弹簧卡座用于调节固定,可用于多尺寸金标卡检测,解决了卡宽与仪器卡槽不匹配、检测受限的问题.本仪器选用硅光电池作为系统传感器置于密闭光学暗箱中,用于接收光源照射金标卡反射的光信号,经Ⅰ/Ⅴ转换、放大滤波电路等调理,将模拟量转换为数字量传送至STM32.选择算法建立模型对待测物进行计算分析,将结果显示存储并打印.最后通过三聚氰胺标定样本对系统测试,结果表明系统具有较高的稳定性与准确性,变异系数小于4％,绝对误差小于0.033μg/Ml.该仪器解决了传统金标卡定性的局限,实现了金标卡尺寸及待测物多样性的定量检测,在性能上具备即时检测(P O C T)产品所需小型化、检测速度快、稳定性好、准确度高等优点.     

基于CPLD的心率检测仪的设计

介绍基于CPLD的心率检测仪系统。由心电电极采集到的心电信号经过预处理和模/数转换,送给CPLD进行数据存储及处理,实现实时检测与显示心率参数、自动报警等功能。系统在MAX+PLUSII环境下采用自顶向下的设计方法,应用VHDL语言编程实现。     

基于Android便携式生理参数检测仪的设计与实现

随着人们生活水平的提高,高血压、高血糖、高血脂、痛风等慢性疾病患者逐渐增多.针对这四类慢性疾病患者逐渐增多的问题,提出一种便携式的生理参数检测仪的研发系统.基于Android手机,首先,利用蓝牙技术,将下位机采集到的血压、血糖、总胆固醇、尿酸四种生理参数传输到手机端;再在手机端进行显示和分析,最终实现数据的实时显示、历史数据折线图显示、检测结果分析、医疗服务、在线咨询等功能,方便用户进行体征参数历史记录查询、个人健康情况的预测,为慢性病诊断与预防提供帮助.该检测仪与市面上存在的检测仪相比,血糖和总胆固醇检测时间缩短了5 s,并且尿酸的检测精度提高了2μmol/L.该系统能够实时地检测用户的四种生理参数,并进行结果分析与保存,在慢性病诊断、预防康复方面具有极大意义,可为未来家庭医疗的新模式提供参考.其检测精度分别为:血糖≤±0.3 mmol/L,尿酸≤±15μmol/L,血压≤±5 mmHg,总胆固醇≤±0.4 mmol/L.     

基于深度学习的心血管疾病预测模型

针对心血管疾病传统预测模型无法纳入非线性多分类复杂因素、基于浅层神经网络的预测模型准确率低、基于医学图像处理的预测模型说服力不足的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络的心血管疾病预测模型.首先,对所需的年龄、血糖、胆固醇、胸痛类型等13种生理、症状参数进行缺失值填充、Z-score数值归一化处理;然后,以二维矩阵的方式输入卷积层,通过大小为1、3、5的卷积核以步长为1的频率进行卷积操作,将提取到的特征图利用Max pooling策略降低维度进行再取样;最后,设置学习率与Dropout率,利用Adam算法对模型进行优化,在Softmax分类器输出分类结果.在UCI数据库中的数据集Statlog和Heart disease database上独立进行实验,所提模型的准确率分别为93.36％和94.48％:与基于哑变量的逻辑回归预测模型相比,准确率分别提高了11.2个百分点和12.18个百分点;与基于粒子群优化算法的学习机预测模型相比,所提模型的预测准确率分别提高了5.05个百分点和4.84个百分点.实验结果表明,所提一维卷积神经网络预测模型可以应用于临床心血管疾病预测.     

光电脉搏血氧仪的设计与实现

血氧饱和度作为供氧状态的一个重要指标,是医护人员对疾病进行预防、诊治的重要依据之一。针对当前脉搏血氧仪功耗大、稳定性差、成本与仪器精度不可兼得等缺陷,设计中给出了一种性价比高、低功耗、可进行无线传输的光电脉搏血氧仪设计方案。系统采用指夹式光电血氧探头对血氧信号进行采集,以STM32芯片为控制核心,对采集到的信号进行分析、处理与结果显示,实现了对血氧饱和度便携、实时、连续的检测。最终设计通过使用Fluke公司生产的Index2型血氧模拟仪进行多次测试,结果表明当血氧饱和度处于60%~80%时精度为2%,80%~99%时精度为1%,脉率检测误差为±1bpm,达到了医疗仪器的标准要求,使得本设计具有较好的使用价值。