简介：目的　将小波变换应用于ECG信号QRS波检测，提高QRS波的正确检测率。方法　利用二进Marr小波对ECG信号按Mallat算法进行变换；从等效滤波器的角度分析了信号奇异点(R波峰值点)与其小波变换模极大值的关系；探讨二次微分小波与一次微分小波在奇异点分析时性能上的差异，在检测中还运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力。结果　经MIT/BIH标准心律失常数据库验证，QRS波的正确检测率高达99.8%。结论　小波技术在ECG信号消噪和精确定位显示良好的性能；不同的小波函数直接影响结果和后续的检测策略。

简介：探索心电信号的有效标定方法.利用小波变换良好的时频聚焦性和多孔算法的时不变性,并结合时域的标定参考信息,实现对ECG的准确标定.结果表明在Matlab6.5仿真环境下,对MIT/BIH心电数据库中的数据进行测试,准确率可达99.5%,并且满足CSEworkingParty提出的心电检测误差标准.在波形失真较小情况下,用该法可实现对ECG的自动标定.

简介：医学图像数据量大，在高效压缩的同时确保其压缩后的高保真度是医学图像压缩首要考虑的因素。使用第二代整数实现的提升格式小波变换代替原来的小波变换，保证图像的可逆性和小波特性，能够实现真正的无损压缩。实验结果表明，在此基础上完成的多集集合分裂算法（SPIHT），对医学图像的压缩更加平滑，视觉效果好，压缩效果和质量较高，提高了重构图像的PSNR。

简介：本文首先分析了新的时频分析理论——小波变换理论的优良时频特性，并与窗口傅里叶变换的时频特性作了比较；又对小波变换理论在生物医学信号处理中的应用进行了评述；最后对小波变换理论及在生物医学信号处理中的应用作了简要展望。

简介：介绍了3种基于小波变换的医学图像增强方法和其原理,分别应用这3种增强方法对一幅磁共振医学图像进行了增强处理,对实验结果数据进行对比分析,说明它们在医学图像增强效果上的差异.

简介：目的研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法.方法采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解,并与呼吸信号的频率成分比较,发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中,去除这些成分和高频干扰,对剩下的分量重构.结果比较成功地纠正了心电信号的基线,去除了低频呼吸信号的干扰.结论小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰.

简介：当前癫痫自动检测方法,通常采用希尔伯特黄变换结合脑电信号变换规律进行检测,易受到噪声的干扰,检测结果存在一定的误差。据此,深入研究基于子波变换的癫痫脑电信号检测方法,依据子波变换检测癫痫脑电信号的原理,采用子波变换对含噪的脑电信号进行去噪后,考虑到癫痫患者发病时,脑电信号里异常特征波导致信号波动幅度较大,采用TQWT小波分解并重构脑电信号,提取重构后的脑电信号里有效值与峰峰值指标构成特征分量,根据特征分量设定正常与发病两种样本,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)分类器对脑电波信号样本分类,实现患者癫痫脑电信号的准确检测。实验结果表明,所提方法可有效检测癫痫脑电信号,检测灵敏度、特异性和准确率均值分别是98.73%、18.84%、98.87%,适用于癫痫脑电信号检测。

简介：编码超声发射技术已在高端超声成像仪中使用,其中线性调频信号是常用的编码信号。由于通过超声系统的回波会有较大衰减,接收信号通常比较微弱,并且带有强噪声,影响成像质量。分数阶Fourier变换应用在编码超声信号处理中,可以有效提高成像质量。本研究提出一种新的成像方法,先对回波信号进行分数阶Fourier变换,再经带通滤波器滤除大部分噪声,然后通过匹配滤波器处理,最后成像。该方法同时融合了信号在时域和频域的信息,并可以进一步降低发射功率。仿真结果表明,这种方法相对于传统的成像方法可以进一步增强系统的抗干扰能力,提高信噪比,从而改善超声成像质量。

简介：为了研究小波变换分解的尺度和融合策略对图像融合效果的影响。我们选择已配准后的多聚焦医学图像以及MRI/CT灰度图像,在提取图像的低频和高频小波系数时,分别进行单尺度和多尺度分解,融合时采取了基于独立像素点和基于邻域窗口的多种融合策略,深入对比分析各种融合规则对医学图像融合性能的影响。实验结果和性能评价表明：使用局部滤波的操作可以明显改善图像融合的效果,使图像的细节信息更加丰富,而多尺度融合能明显提高融合图像的亮度。

简介：临床上分析癫痫脑电信号非常重要．由于临床记录的癫痫脑电信号中含有大量的伪迹干扰，特别是肌电伪迹，所采集的脑电信号无法正确反映大脑的生理及病理状况。本研究利用小波变换的多分辨率特性和独立分量分析（ICA）的盲源分离特性，把用连续小波变换分解的脑电子带信号作为ICA输入，经ICA分离后，有效地消除了癫痫脑电中的肌电伪迹，并分离出了癫痫样特征波，效果理想。

简介：为了提高P波检测准确率,利用小波变换模极大值对在多尺度上的变化规律能表征信号突变点的性质,结合人体生理特性的检测策略进行心电信号P波的跨尺度检测.同时,引入反向传播神经网络对已检出的准P波再次进行确认与识别.经MIT数据库实验表明,P波检测准确率达到97%.

简介：当前肌肉疲劳表面肌电信号(surfaceelectromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所采集的样本去噪,结合时域、频域特征分析法,融合傅里叶变换方法对肌电信号中的线性特征进行提取,根据带谱近似熵理论对非线性挑错信号进行特征回归分析,并利用拟态分解函数和希尔伯特变换法对肌电信号进行时频特征的整合提取,最终完成基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究。实验验证,所提方法具有可行性,且将1000个肌电信号样本分成5组,对其中的跳错信号进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出75%,在非平稳状态下将200个肌电信号样本分成5组进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出33%。由此得出,所提方法优于当前特征提取方法。

简介：探讨霍夫变换（Houghtransform）在聚合酶链反应-反向点杂交（polymerasechainreaction-reversedotblotting,PCR-RDB）检测基因突变结果的自动化判读中的应用。以凯普HMM-2I医用核酸分子快速杂交仪检测基因突变为例,建立一种通过霍夫变换进行图像识别的方法,以快速判读PCR-RDB的检测结果,并提出一套基于移动终端的检测结果后处理方案。利用开发的软件,对113份地中海贫血常见突变以及86份人乳头瘤病毒分型的PCR-RDB检测结果进行了自动读取,并同人工判读结果进行了比较,二者的符合率均达100%。将霍夫变换应用于PCR-RDB检测图像的自动化判读符合实际需求,无需人工干预,可以降低肉眼判读的错误率并提高工作效率。

简介：本工作研制了心电数据库生成系统，并应用该生成系统建立了ＳＤ－ＭＵ心律失常心电数据库。心电数据库生成系统采用模块化程序设计，系统包括数据采集、打印输出、注释生成和系统服务等模块。应用本系统还可生成其他类型的心电数据库。

简介：建立基于Access软件的进行CT介入治疗患者的临床资料及随访信息数据库,并探讨其应用价值。整理我院开展CT介入治疗以来的患者病案资料547份,并对有条件随访的患者进行随访;利用Access软件建立进行患者的临床资料及随访信息数据库。在Access软件平台上成功建立了信息容量大的CT介入治疗患者的临床资料及随访信息数据库,并能方便快捷地进行数据录入,资料统计查询也能做到全面准确。基于Access软件的CT介入治疗数据库功能强大,有利于医学信息的快速存储和统计查询。

简介：岛礁部队健康管理系统是一种服务于海军医院及驻西、南沙岛礁部队的电子病例系统,系统在多表查询时遇到了字段数众多的问题,本文就此提出了主从表的解决方案,并介绍了该方案的实现查询的过程.

简介：通过对一组聚乳酸样品的凝胶渗透色谱(GPC)和特性粘度〔η〕的测定,应用直线最小二乘拟合的方法,订定了聚乳酸在丙酮中,25℃下的Mark-Houwink方程参数。结果:k=1.672×10-4,α=0.703。将这一结果运用到GPC谱图的计算,所得的粘度值(〔η〕)与用粘度法实测值比较,最大偏差小于493%

简介：针对儿童多生理参数检测及情绪分析的需要,我们设计了一种处理多维生理参数的嵌入式系统,所处理的数据主要为心电信号、皮肤电阻以及体表温度。本系统旨在通过对这三个前端数据的特征提取,为后端分类器判别情绪提供数据基础。