改进FCM和LFP相结合的白细胞图像分类

研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率.由于某些白细胞(粒细胞)中颗粒的存在,严重影响细胞核与细胞质区域的正确分割,通过将空间信息与核函数融入模糊C-均值聚类(FCM)算法,提出一种改进的FCM算法.应用该算法对白细胞图像进行分割,并采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理,获得了很好的分割效果,解决了粒细胞的质核分割难题.对于细胞的纹理特征提取,通过对局部二值模式(LBP)中阈值参数的模糊化,建立了基于局部模糊模式(LFP)的纹理特征提取算法.运用本文方法进行图像分割和纹理提取,以支持向量机作为分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验,结果表明白细胞的正确识别率达到93％.     

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。