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改進(jìn)的模糊C-均值聚類醫(yī)學(xué)圖像分割算法

針對模糊C-均值聚類算法分割圖像時容易產(chǎn)生模糊邊緣的缺點(diǎn)，提出了一種結(jié)合圖像梯度和模糊C-均值聚類的圖像分割方法。該方法利用圖像梯度反映出來的目標(biāo)邊界，對由模糊C-均值聚類所獲得的聚類區(qū)域進(jìn)行分割，把因模糊性而劃分到目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)與目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分離，同時利用區(qū)域增長方法找出干擾區(qū)域并刪除。將該算法應(yīng)用到胰腺ERCP圖像分割，實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法能夠比較準(zhǔn)確地分割出圖像中的目標(biāo)，減少因模糊聚類產(chǎn)生的模糊邊緣。

發(fā)表于：9/6/2013

融合空間結(jié)構(gòu)特征的三維模型局部檢索方法

針對局部信息識別的重要性，在骨架提取的基礎(chǔ)上，提出了一種新的三維模型局部檢索方法。該算法在基于骨架樹進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)匹配的初步篩選后，融入空間結(jié)構(gòu)特征和幾何細(xì)節(jié)特征，進(jìn)行局部相似度的計(jì)算。大量實(shí)驗(yàn)證明，本方法對于模型的局部匹配有很好的魯棒性和高效性。

發(fā)表于：8/29/2013

基于人工魚群的醫(yī)學(xué)DR圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法

提出了一種多尺度金字塔分解重建方法。基于人工魚群算法和多尺度金字塔分解重建，設(shè)計(jì)了一種醫(yī)學(xué)DR圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法，實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)的自適應(yīng)性。針對分解后的高頻部分和低頻部分設(shè)計(jì)了相應(yīng)的增強(qiáng)方案，增強(qiáng)過程中考慮到了人眼視覺系統(tǒng)的特性。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法可以提高醫(yī)學(xué)DR圖像的分辨率和對比度，使圖像細(xì)節(jié)更加的豐富和清晰。

發(fā)表于：8/15/2013

跌倒檢測在遠(yuǎn)程健康監(jiān)管系統(tǒng)中的應(yīng)用案例

隨著社會老齡化的不斷發(fā)展，預(yù)期到2030年空巢老年人家庭的比例將達(dá)到90％，屆時我國老年人家庭將空巢化。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在65歲以上的老年人群中，每年有超過1/3的人都有跌倒經(jīng)歷，2/3老年人意外死亡都是由跌倒引起的，而在75歲以上老人中這個比例更是高達(dá)70%。

發(fā)表于：7/24/2013

醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接成為創(chuàng)投熱點(diǎn)

醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)兩個行業(yè)的結(jié)合，已然成為時下創(chuàng)投圈新的熱點(diǎn)。眾多投資人認(rèn)為，上海及長三角作為中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)，擁有豐富的醫(yī)療資源、先進(jìn)的治療手段，加上相對高素質(zhì)的受眾人群，在上海做好兩個行業(yè)對接的創(chuàng)新模式，再照搬推廣到全國，能夠使這個新興市場更快發(fā)展。

發(fā)表于：7/7/2013

德州儀器為便攜式醫(yī)療及工業(yè)設(shè)備延長電池使用壽命

日前，德州儀器(TI) 宣布推出業(yè)界最小、最高精度的鋰離子電池電量監(jiān)測計(jì)集成電路，該最新bq27421 可延長便攜式醫(yī)療設(shè)備（如可穿戴健康監(jiān)控設(shè)備）、工業(yè)設(shè)備（如庫存掃描儀和便攜式應(yīng)急燈）以及其它消費(fèi)類電子產(chǎn)品的電池使用壽命。

發(fā)表于：7/2/2013

移動醫(yī)療：現(xiàn)實(shí)之憂大于未來想象

移動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)體量很大，在中國醫(yī)療服務(wù)大概是2萬億元~3萬億元的規(guī)模，占GDP大約5%~6%的比例，而在美國則是2萬億美元~3萬億美元的規(guī)模，占到美國GDP總量的17%左右，國內(nèi)未來的上升空間還很大。不過，讓投資人困惑的是，現(xiàn)階段移動醫(yī)療領(lǐng)域成熟項(xiàng)目稀少，估值價格卻畸高，讓其很難入手。

發(fā)表于：7/1/2013

基于非局部均值化的醫(yī)學(xué)圖像去噪

基于非局部均值的方法，先對CCD攝像機(jī)獲得的醫(yī)學(xué)視頻圖像截取感興趣幀進(jìn)行噪聲方差估計(jì)，然后進(jìn)行去噪。實(shí)驗(yàn)表明，將非局部均值圖像去噪算法運(yùn)用于醫(yī)學(xué)圖像去噪能獲得較好效果。

發(fā)表于：5/13/2013

智能化醫(yī)療，新一代信息技術(shù)新戰(zhàn)場

面對人們與日俱增的醫(yī)療需求，我國醫(yī)療資源分布不均，資源不足的矛盾短期內(nèi)難以改變。如何在現(xiàn)有資源配置下，盡量滿足人們醫(yī)療需求，成為擺在我們面前的重要問題。進(jìn)一步深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革成為解決這一問題的必然之路，醫(yī)療信息化建設(shè)則是改革的重要手段和支撐。

發(fā)表于：5/7/2013

移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)革命成遠(yuǎn)程醫(yī)療發(fā)展新機(jī)遇

我們也可以想象，未來，通過云計(jì)算的技術(shù)手段，去建立一個更為龐大的，連線全球醫(yī)療機(jī)構(gòu)及患者的，病患病例實(shí)時智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，通過龐大的病案病例去完善我們整個診療體系，這將會為我們醫(yī)療健康領(lǐng)域帶來巨大的促進(jìn)作用。

發(fā)表于：5/7/2013

改進(jìn)遺傳算法對醫(yī)學(xué)題庫組卷問題的應(yīng)用研究

對含分支題的醫(yī)學(xué)題庫進(jìn)行研究，并對遺傳算法做了改進(jìn)，提出了占位符編碼方案、擴(kuò)位交叉算子和重題優(yōu)化策略。占位符編碼方案能分段定長編碼的同時累計(jì)各題型段的實(shí)際分支題量；擴(kuò)位交叉算子能智能擴(kuò)展落在分支題段的交叉點(diǎn)，避免因分支題段局部交叉而出現(xiàn)重題和實(shí)際分支題量與條件不符等情況；重題優(yōu)化策略能快速替換重題，有效縮短組卷時間。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的算法能適應(yīng)不同題型，在不影響一般題型段抽取與進(jìn)化的同時，精確控制分支題段的總分支題量和質(zhì)量，是解決醫(yī)學(xué)題庫智能組卷問題的一種有效途徑。

發(fā)表于：5/7/2013

小波變換與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖分類

提出了一種實(shí)時高效的心電圖分類理論與方法。首先對心電圖進(jìn)行六尺度小波分解，將含有主要噪聲的尺度進(jìn)行系數(shù)置零，再將剩余層進(jìn)行小波重構(gòu)，從而達(dá)到除噪的目的。利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)定位心電圖P、Q、R、S、T波位置，并提取計(jì)算各波間距離和斜率等12個特征值作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，從而實(shí)現(xiàn)心電圖的六分類。

發(fā)表于：4/27/2013

網(wǎng)格化并行磁共振成像非線性重建

迭代重建法能夠解決徑向采樣數(shù)據(jù)欠采樣后網(wǎng)格化重建存在偽影的問題。非線性反演法能夠提高并行磁共振成像圖像重建的質(zhì)量，它能夠利用少量k-空間中心的數(shù)據(jù)來同時估計(jì)圖像的信息和線圈的靈敏度。利用TV正則化的高斯牛頓迭代方法對欠采樣因子較大的徑向軌跡并行磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，得到無偽影的高質(zhì)量圖像。

發(fā)表于：4/12/2013

基于MITK的血管三維重建

利用二維血管內(nèi)超聲圖像序列重建三維血管模型，并對三維模型進(jìn)行虛擬剖切，可以方便地看到內(nèi)部組織，便于觀察和診斷。針對血管內(nèi)超聲圖像亮度變化小、形狀特征不明顯和圖像分割效果不好等問題，基于MITK平臺，采用光線投射算法對二維超聲圖像序列進(jìn)行體繪制三維重建。對重建模型進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放和任意平面裁剪等交互操作，裁剪掉一部分無關(guān)體素，有助于醫(yī)生觀察血管的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)信息。此外，通過調(diào)節(jié)體素的阻光度值，可以得到層次清晰的三維血管模型。

發(fā)表于：4/7/2013

AFE4300:低成本衡器和人體成份測量模擬前端解決方案

TI公司的AFE4300是低成本的衡器和人體成份(BCM)測量模擬前端(AFE)，它集成了兩個單獨(dú)的信號鏈，一個用來重量測量，另一個采用16位860spsADC進(jìn)行人體成份分析。器件中的三個BCM通路允許對身體手和足間的部分身體阻抗進(jìn)行分析(BIA)，從而得出人體成份的全圖。器件的工作電壓2V~3.6V，主要用于衡器和人體成份測量。

發(fā)表于：4/2/2013