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：基于功能近红外光谱(fNIRS)的运动想象脑机接口(BCI)在中风患者神经康复训练发挥着不可或缺和日益重要的作用,但分类率较低。以功能核磁共振(fMRI)作为参考金标准,针对运动想象范式,本研究开展了fMRI-BCI与fNIRS-BCI的对照研究,以探究限制fNIRS-BCI分类率的主要因素。实验选取了12名被试,分别获取两种模态下左右手运动想象数据,并利用共空间模式算法提取空间特异性信息进行分类。从血液动力学响应来看,由于受到浅表血流信号干扰,fNIRS获取的运动想象在双侧运动区脑响应的对比度明显低于fMRI。同时,fMRI-BCI的分类准确率显著高于fNIRS-BCI,超过10个百分点,分别为80.3%±16.0%与67.3%±10.2%。这些结果表明,fNIRS及目前常用的拓扑式排布在获取脑皮层响应信息上存在不足,是运动想象fNIRS-BCI分类率较低的主要限制因素。

简介：针对计算机辅助诊断模型优化过程中稳定性差和早熟问题,提出基于集成VPRS-RUGGA-支持向量机的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,引入变精度粗糙集构造属性依赖度,结合属性约简长度和惩罚函数的加权和构造适应度函数框架;其次,采用无回放余数随机选择法、均匀交叉和高斯变异算子进行遗传操作;然后,在CT、PET和PET/CT样本空间中提取肺部肿瘤ROI区域特征,构造不同的特征空间,运用VPRS-RUGGA-支持向量机模型约简和分类识别;最后,在不同的样本空间中构造支持向量机(SVM)个体分类器,采用相对多数投票法输出集成结论。实验结果表明,集成VPRS-RUGGA-SVM模型可以有效的提高泛化性能和稳定性,VPRS-RUGGA-SVM模型可有效改善早熟问题,提高模型的分类性能。

简介：目的探讨全身振动训练（WBVT）对膝骨关节炎（KOA）患者疼痛、下肢肌力、肌肉状态及功能表现的有效性。方法选择2013年10月至2014年10月于南京大学医学院附属鼓楼医院康复医学科门诊治疗的KOA患者40例,其中男性20例,女性20例;年龄50~65岁,平均年龄57.35岁。以1∶1比例按随机数字进入WBVT组和对照组,每组20例,男女例数相同,WBVT组采用传统治疗＋多频振动仪干预,对照组仅采用传统治疗。疼痛采用视觉模拟量表（VAS）评分,下肢肌力采用徒手肌力评定法（MRC分级法）,肌肉状态采用Myoton-3设备检测,膝关节功能状态采用WOMAC评定。干预时间为1个月。结果组间基线一致。干预1个月后,WBVT组肌力和肌肉状态有提升,与对照组相比,差异有统计学意义[t（MMT）=6.07,t（Freq）=3.43,t（Stiff）=2.79,t（Decr）=8.97,P〈0.05];VAS和WOMAC数值两组均有下降趋势,WBVT组与对照组相比,差异有统计学意义[t（VAS）=3.19,t（WOMAC）=2.26,P〈0.05]。结论WBVT可以减轻KOA患者疼痛,提高股四头肌肌力,改善肌肉状态和膝关节功能,是一种可推荐的治疗方式。