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基于局部特征约束的TEM图像分割算法被引量：10: 2018年; 神经细胞图像分割对于神经科学研究具有重要应用价值。神经细胞亚显微结构的复杂性,以及透射电子显微成像(Transmission electron microscope,TEM)易出现的边界丢失、模糊等质量问题,使得神经细胞TEM图像的自动分割成为一个医学图像处理难题。基于神经细胞TEM图像的局部聚簇性特点,应用超像素技术,本文研究设计了一种基于局部特征约束的TEM图像分割算法。首先构建基于图模型的超像素图像结构表示,然后应用Markov随机场(Markov random field,MRF)模型提取超像素局部空间信息,从而有效地解决超像素图像分割方法中超像素点间邻域信息和空间结构复杂的问题,最后通过MRF模型优化和超像素合并处理获取图像分割结果。研究结果表明,该算法分割精度较高、鲁棒性强,且能很好地表征图像亚显微结构信息。; 魏本征尹义龙; 关键词：医学图像分割

血压模拟仪“O曲线”检测设备的设计开发: 2018年; "O曲线"的检测对于血压模拟仪的质量控制工作以及无创血压的量值溯源均具有重要意义。在研究分析血压模拟仪输出振荡波的原理与规律的基础上,本文提出了"O曲线"的定义及其测量方法,借鉴虚拟仪器思想设计开发了血压模拟仪"O曲线"检测设备,使用该设备对Fluke公司的BP Pump 2血压模拟仪的"O曲线"进行实际测量,并以此为基础实现了对该血压模拟仪输出"O曲线"的重复性和准确性的定量评估。本研究及其开发的检测设备为血压模拟仪的质控和计量工作提供了可行的技术手段,为制定血压模拟仪相关技术标准提供了支持,具有较大的应用推广价值。; 王蒙孙欣魏本征; 关键词：电子血压计振荡波

基于FP-growth算法的中医抗病毒方剂配伍规律探索被引量：9: 2018年; 通过对中医抗病毒经典方剂文献的分析,挖掘其中蕴含的宝贵经验和配伍规律信息,为临床合理用药提供客观依据,并为抗病毒中药新药研发提供关键线索和思路,具有重要的研究价值和意义。在该类研究中,如何高效地分析抗病毒药物使用频数及中药药物间关联规则,是方剂配伍规律研究的一个基础性核心问题。针对这一问题,本研究基于不产生候选项集的FP-growth算法,对经过预处理后的961首传统抗病毒类中药方剂配伍规律信息做探索性研究。研究中,首先利用数据集构建FP树;之后建立频繁项集规则,并提取出FP树中蕴含的关联规则;最后将抗病毒中药方剂按剂型（汤、丸、膏和锭）分别进行频数和关联规则分析。研究结果表明,在算法应用研究方面,FP-growth算法性能优良,其在大规模方剂数据集筛查挖掘中具有较强的泛化性和鲁棒性;在传统抗病毒中药方剂配伍规律研究方面,汤剂、丸剂、膏剂和锭剂4种剂型的主要用药与核心药物组合存在明显差异,验证了其按剂型制剂的意义和必要性。; 李德琳魏本征张诏彭欣张沁园; 关键词：方剂配伍规律 FP-GROWTH算法关联规则

基于深度学习的椎间孔狭窄自动多分级研究被引量：6: 2019年; 椎间孔狭窄症的术前定性分级诊断对临床医生治疗策略的制定和患者健康恢复至关重要,但目前该方面临床上仍然存在很多问题,并且缺乏相关的研究和行之有效的方法用于辅助临床医生诊断。因此,为提高计算机辅助椎间孔狭窄症诊断准确率以及医生工作效率,本文提出一种基于深度学习的椎间孔狭窄图像自动分级算法。从人体矢状切脊柱核磁共振图像中提取脊柱椎间孔图像,并做图像预处理;设计一种监督式深度卷积神经网络模型,用于实现脊柱椎间孔图像数据集的自动多分级;利用迁移学习方法,解决深度学习算法在小样本数据集上的过拟合问题。实验结果表明,本文算法在脊柱椎间孔图像数据集上的分类精确度可达到87.5%以上,且其具有良好的鲁棒性和泛化能力。; 洪雁飞魏本征刘川韩忠义李天阳; 关键词：椎间孔狭窄特征提取过拟合

基于BFOA和K-means的复合入侵检测算法被引量：4: 2018年; K-means算法对初始聚类中心及簇数K的选择敏感,导致聚类结果不稳定,会对IDS(intrusion detection system,IDS)的检测结果产生重要影响。针对该问题,提出一种基于细菌觅食优化算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFOA)和K-means相复合的入侵检测算法(HIDS)。HIDS算法首先基于距离阈值方法动态确定簇数K,再利用BFOA优化生成初始聚类中心,使得选择的初始聚类中心达到全局最优,从而解决了K-means算法的聚类结果不稳定的问题,进而提高入侵检测的准确率。为验证算法的有效性和测试算法性能,将HIDS在KDD99数据集上进行试验测试,入侵检测率可达98.33%。试验结果表明该方法能够有效提高检测率并且降低误检率。; 肖苗苗魏本征尹义龙; 关键词：入侵检测 K-MEANS算法检测率

基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法被引量：7: 2018年; 基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。; 魏本征甘洁甘洁; 关键词：图像配准医学图像

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山东中医药大学计算医学实验室