简介：多模医学图像配准是将不同医学成像模式提供的影像信息进行融合的关键步驟。条件方差和(SCV)是一种新的用于多模图像配准的相似性测度,但SCV的主要缺点是它仅使用量化信息来计算联合直方图。基于此,设计了一种新的插值函数来计算联合直方图,从而提高SCV的性能。将改进后的SVC用于多模医学图像配准,并与归一化互信息(MI)、交叉累积剩余熵(CCRE)和原SCV进行了比较。实验证明,相比NMI、CCRE和原SCV,本研究方法能配准具有不同空间变换和噪声的图像,具有更高的配准成功率和鲁棒性。
简介：采用独立分量分析中的信息极大化快速算法初步探讨了表面肌电信号的分解问题.研究结果表明,独立分量分析对肌肉轻度收缩力水平下(<10%MVC)表面肌电信号的分解有较好的效果,可以作为表面肌电信号分解的一种预处理手段.
简介：临床上分析癫痫脑电信号非常重要．由于临床记录的癫痫脑电信号中含有大量的伪迹干扰，特别是肌电伪迹，所采集的脑电信号无法正确反映大脑的生理及病理状况。本研究利用小波变换的多分辨率特性和独立分量分析（ICA）的盲源分离特性，把用连续小波变换分解的脑电子带信号作为ICA输入，经ICA分离后，有效地消除了癫痫脑电中的肌电伪迹，并分离出了癫痫样特征波，效果理想。
一种改进的条件方差和医学图像配准
独立分量分析在表面肌电信号分解中的应用
基于小波变换和独立分量分析相结合的癫痫脑电分析
