针对传统去心电信号(ECG)干扰算法处理异常ECG信号效果欠佳的问题,提出一种基于小波双阈值滤波算法的膈肌肌电(EMGdi)信号降噪方法.该方法以小波系数为基础,构造QRS群波中R峰的检测阈值,进而准确定位R峰位置.在此基础上,采用干扰区间两侧小波平均能量作为干扰区间阈值计算依据,对干扰区间进行平滑处理.通过临床EMGdi信号去ECG干扰实验,结果表明本文方法在去干扰性能上优于传统算法,尤其针对弱EMGdi信号去干扰优势更加明显.

针对传统Canny算子在脑部核磁共振图像分割时存在的易受噪声干扰等问题,提出改进的Canny算子.首先将Gabor滤波器和Gaussian滤波器相结合,滤除MR图像中的伪影以及噪声点,然后进行非极值抑制确定边缘,最后根据Ostu思想,自动计算双阈值来去除假性边缘,得到最终分割后的脑部MR图像.实验结果证明,改进后的Canny算子能够有效地检测出对象边缘,并对脑部MR图像中常见噪声伪影具有很强的鲁棒性.

针对人体呼吸信号的特点设计一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜材料的可穿戴式呼吸检测系统.人体呼吸时PVDF薄膜受力产生的感应电荷较少,经信号调理电路将电荷量转换成电压量.单片机通过模数转换器获得呼吸信号数据,通过蓝牙发送给上位机.上位机从获得的数据中提取呼吸波形,并进行平滑滤波、自适应双阈值来计算呼吸率.试验结果表明,本系统可以实时准确地检测出人体的呼吸波形,呼吸次数识别的准确率在90％以上,可以满足人体呼吸监护的需求.

目的 基于灰度双阈值开发自动测量MRI中膝关节腔积液体积的方法,并验证其可重复性.方法 基于Matlab平台对151例膝骨关节炎(KOA)患者的MRI(测试集)进行滤波、双阈值分割等操作,自动提取ROI后计算积液面积,经内插处理后得到积液体积;同时以人工勾画方法测量积液体积并进行等级评价.采用组内相关系数(ICC)评价观察者间测量积液体积及等级评价结果的一致性;分别以Pearson相关性分析和Spearman相关性分析评价自动、手动测量测试集与外部验证集(n=50)积液等级的相关性.结果 自动测量测试集平均耗时(4.38±0.98)s,手动测量平均耗时(12.54±5.37) min.观察者间测量积液体积结果的一致性很好(ICC:0.93～0.99,P＜0.05).测试集和验证集中,自动测量与手动测量评价积液等级结果均呈高度正相关(r=0.78、0.87,P均＜0.01).结论 基于灰度双阈值自动测量MRI所示膝关节积液方法与手动测量结果的一致性较好,且用时短、人工干预少,可重复性高.

目的 为解决乳腺超声图像在采集和传输过程中引入噪声导致图像质量下降,影响乳腺癌早期诊断的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)与改进模糊的乳腺超声图像增强方法.方法 首先,通过改进模糊算法增强图像对比度;然后,采用NSST将图像分解为低频部分和高频部分,其中对低频部分进行线性变换以调整图像整体对比度,对高频部分采用阈值模型去除图像中的噪声;最后,将处理后的高频部分和低频部分通过逆NSST获得增强图像.采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR)衡量算法去噪性能,结构相似性、特征相似性和信息熵衡量算法细节保留能力,平均梯度衡量算法对比度增强效果.结果 本文方法增强后图像的SNR为2.108,CNR为0.903,信息熵为7.363,平均梯度为9.439,结构相似性为0.939,特征相似性为0.972,均明显高于基于非局部均值自适应选择搜索区域图像去噪算法、基于NSST与模糊对比度的增强算法和基于双边滤波的NSST去噪算法.结论 该图像增强方法在保证图像结构的条件下,能有效降低噪声,增强图像对比度,具有一定的实际应用价值.