检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2013年第6期62卷 491-495页

作者：张梅崔超马千里干宗良王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003 郑州大学机械工程学院郑州450001

提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法——基于部分互信息符号化部分互信息熵.研究表明,多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系,使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析,从而获得其耦合程度.应用该算法对... 详细信息

提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法——基于部分互信息符号化部分互信息熵.研究表明,多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系,使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析,从而获得其耦合程度.应用该算法对生物电信号计算并进行假设检验,结果表明清醒期的生物电信号耦合程度显著高于睡眠期,证明符号化部分互信息可以用来分析时间序列间的耦合信息,而且生物电信号的耦合程度可以作为度量一个物理过程是否处于活跃状态的参数,未来可以应用于临床医学以及生物电传感器等领域.

关键词：符号化部分互信息熵生物电信号耦合

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基于Hurst指数的室性心动过速与室颤的分析

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生物医学工程学杂志 2010年第6期27卷 1229-1232页

作者：朱礼勇王俊南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003 南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003

基于Hurst指数对正常心电(ECG)信号、室性心动过速(VT)与室颤(VF)进行研究分析。分别计算出正常ECG、VT和VF信号的Hurst指数值,发现这三种信号的Hurst指数值存在明显的差异,但都大于0.5,提示都有长期相关的特性,其中正常ECG信号的相关... 详细信息

基于Hurst指数对正常心电(ECG)信号、室性心动过速(VT)与室颤(VF)进行研究分析。分别计算出正常ECG、VT和VF信号的Hurst指数值,发现这三种信号的Hurst指数值存在明显的差异,但都大于0.5,提示都有长期相关的特性,其中正常ECG信号的相关性最强,VT信号次之,VF信号最弱。因此,Hurst指数可以作为识别正常ECG、VT和VF信号的一种判据。

关键词： Hurst指数心电图室性心动过速室颤

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小波多重分形在脑电信号分析中的应用

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中国生物医学工程学报 2010年第5期29卷 793-796页

作者：赵大庆王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室地理与生物信息学院南京210003

脑电图(EEG)作为客观反映大脑机能状态的一个重要方面,蕴涵着丰富的生理、心理和病理信息。分形和小波相结合的方法,发挥了小波多尺度分析和分形标度不变性的两个特点。利用小波模极大值多重分形的方法,对青老年人群的脑电图进行分析。... 详细信息

脑电图(EEG)作为客观反映大脑机能状态的一个重要方面,蕴涵着丰富的生理、心理和病理信息。分形和小波相结合的方法,发挥了小波多尺度分析和分形标度不变性的两个特点。利用小波模极大值多重分形的方法,对青老年人群的脑电图进行分析。研究发现,脑电信号具有奇异性质,脑电信号奇异谱的跨度会随着年龄的增大而减小,可以用来检测目标个体是否出现脑衰退迹象,从而辅助进一步的临床干预措施。

关键词：多重分形分析脑电图小波模极大值

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早搏心电信号的标度不变性分析

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生物医学工程学杂志 2010年第4期27卷 753-756,762页

作者：成克强王俊南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003 南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003

运用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法,研究心脏房性、室性早搏信号及正常心电信号的多重分形特征。通过分析赫斯特指数、Renyi指数和多重分形谱得出:三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性;正常心电信号的分形程度最... 详细信息

运用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法,研究心脏房性、室性早搏信号及正常心电信号的多重分形特征。通过分析赫斯特指数、Renyi指数和多重分形谱得出:三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性;正常心电信号的分形程度最强,室性早搏信号次之,房性早搏信号最弱;在波动函数的阶数为正值时,三种信号的长程相关特性区别明显;对比三种信号的多重分形谱,发现正常信号的多重分形强度最强,室性早搏信号次之,房性早搏信号最弱。此研究对临床医学诊断区分房、室性早搏信号有很好的借鉴意义。

关键词：早搏信号多重分形消除趋势波动分析标度不变性

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采用光照不变特征改进支持权重快速立体匹配

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仪器仪表学报 2012年第9期33卷 2030-2036页

作者：刘天亮戴修斌霍智勇朱秀昌刘峰江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学地理与生物信息学院南京210046

为了确定同一场景在不同视点下图像点的对应关系,提出一种基于光照不变特征和改进型支持权重核的快速立体匹配。首先,稠密构造光照不变局部特征计算初始匹配代价;基于三次立方Tri-Cube权重核双通聚合得到稳健的匹配代价;采用优胜者全选... 详细信息

为了确定同一场景在不同视点下图像点的对应关系,提出一种基于光照不变特征和改进型支持权重核的快速立体匹配。首先,稠密构造光照不变局部特征计算初始匹配代价;基于三次立方Tri-Cube权重核双通聚合得到稳健的匹配代价;采用优胜者全选法选择初始视差。然后,利用基于多方向邻域Tri-Cube权重核的双边滤波、遮挡检测和误码掩盖等策略实现视差智能修复。实验表明,该方法能产生较为满意的稠密视差图,计算费用低,能提高对光照变化的适应能力。

关键词：立体匹配光照不变量特征描述符三次立方权重核多方向双边滤波

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基于模式熵的室性早搏与房性早搏识别

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生物医学工程学杂志 2010年第3期27卷 516-518页

作者：吴俊王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室地理与生物信息学院南京210003

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APC)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、APC和PVC信号。目前提出的很多识别NSR、APC和PVC等疾病... 详细信息

对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APC)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、APC和PVC信号。目前提出的很多识别NSR、APC和PVC等疾病的方法准确率达到90%～98%,但是很多方法都需要大数据量。通过计算正常NSR、PVC和APC信号的模式熵值,然后对结果的分析对比,证明了模式熵方法的合理性和准确性,而且不需要很太多的数据。

关键词：室性早搏房性早搏模式熵

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基于联合熵的室性心动过速与室颤识别

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生物医学工程学杂志 2010年第1期27卷 24-27页

作者：陈杰王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室通信与信息工程学院南京210003

对心电信号进行分析,是医学临床上检测和诊断心脏功能的重要手段。室性心动过速(VT)和心室纤颤(VF)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文应用联合熵方法分析正常心跳信号(NSR)、VT和VF信号的动力学复杂性信息。将动力学符号统计理论以... 详细信息

对心电信号进行分析,是医学临床上检测和诊断心脏功能的重要手段。室性心动过速(VT)和心室纤颤(VF)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文应用联合熵方法分析正常心跳信号(NSR)、VT和VF信号的动力学复杂性信息。将动力学符号统计理论以及替代数据的概念融入其中,通过计算原始时间序列和其替代时间序列之间的联合熵值,来量化序列的动力学复杂性。经过对实际心率数据的计算机分析,证明了联合熵方法的合理性。根据联合熵值的不同对NSR、VT和VF信号进行区分,取得了令人满意的效果。

关键词：室性心动过速心室纤颤联合熵

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早搏信号的小波模极大多重分形分析

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生物医学工程学杂志 2011年第5期28卷 907-910页

作者：余正锋王俊南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003 南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003

本文运用基于小波模极大值的多重分形分析方法,研究心脏房性早搏(APB)信号、室性早搏(PVC)信号及正常心电(ECG)信号的多重分形特征。通过分析多重分形谱得出:三种信号都具有不同程度的多重分形特性;正常ECG信号的分形程度最强,PVC信号次... 详细信息

本文运用基于小波模极大值的多重分形分析方法,研究心脏房性早搏(APB)信号、室性早搏(PVC)信号及正常心电(ECG)信号的多重分形特征。通过分析多重分形谱得出:三种信号都具有不同程度的多重分形特性;正常ECG信号的分形程度最强,PVC信号次之,APB信号最弱。t检验结果表明,此方法得出的三种信号分形谱宽度差异具有显著性,对临床医学诊断区分APB、PVC信号有很好的借鉴意义。

关键词：早搏信号多重分形小波模极大值

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窦性和房性心律失常的Hurst指数分析

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生物医学工程学杂志 2010年第5期27卷 995-998页

作者：乔颖艳王俊南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003 南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003

采用Hurst指数法,从MIT-BIH标准数据库中提取正常窦性心律、房性早搏(APC)、窦性心动过缓(SBR)信号,分别计算它们的Hurst指数值,从而区分这两种心律失常。试验结果表明,这三种信号的Hurst指数值有所不同,但都大于0.5,说明都有长期相关... 详细信息

采用Hurst指数法,从MIT-BIH标准数据库中提取正常窦性心律、房性早搏(APC)、窦性心动过缓(SBR)信号,分别计算它们的Hurst指数值,从而区分这两种心律失常。试验结果表明,这三种信号的Hurst指数值有所不同,但都大于0.5,说明都有长期相关的特性,其中正常信号相关性最强,SBR次之,APC最弱,因此Hurst指数可以作为识别窦性和房性心律失常的一种判据。

关键词： Hurst指数房性早搏窦性心动过缓

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窦性和房性心律失常的基本尺度熵检测

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生物医学工程学杂志 2009年第6期26卷 1234-1236页

作者：鲁美红王俊南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室通信与信息工程学院南京210003

文献指出,基本尺度熵方法可以应用于短时心率变异信号的分析。本文利用该方法,从数据库中提取窦性心律、房性心律失常的ECG信号,以实现该两种心律失常的检测。本文对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律、房性早搏、窦性心动过缓信号进... 详细信息

文献指出,基本尺度熵方法可以应用于短时心率变异信号的分析。本文利用该方法,从数据库中提取窦性心律、房性心律失常的ECG信号,以实现该两种心律失常的检测。本文对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律、房性早搏、窦性心动过缓信号进行了分析和检测。结果表明,基本尺度熵方法能够检测窦性和房性心律失常。

关键词：基本尺度熵窦性心律失常房性心律失常

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