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FCM和Level Set在医学影像分割中的应用
目的 探讨RGAC-M(改进的区域几何活动轮廓模型),用于更准确地分割医学图像.方法 通过分析区域几何活动轮廓模型(RGAC)在医学图像分割中存在的缺陷,并对其区域项进行改进,提出了RGAC-M模型.该模型采用多种子初始化方式,降低了算法对初始条件的敏感性,同时也减少了人工干预.结果 利用RGAC-M对多种脑组织(灰质、白质、脑脊液以及背景等)进行分割,取得了良好效果.结论 RGAC-M可减少图像分割的迭代次数,提高图像分割速度和图像质量.
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适应于野战医学PACS系统的序列图像编码研究
本文主要针对野战医学PACS系统中海_量影像数据的存储与传输问题,将模糊聚类优化思想应用于医学序列图像的分形压缩.通过采用有效组织分形编码搜索空间的方法,提高了编码效率,从而实现编码速度的明显改善.相同运算环境下的仿真实验结果说明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与传统序列图像分形压缩算法相比,本文的OFC算法编码速度可提高大约5倍,这有力证明了本文算法的优越性.
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基于关键词共现分析的卫生急救装备模块化设计研究
目的 以中国知网数据库中文献发表量为基础,分析卫生急救装备间的关联性,进而划分装备模块,为提高应急救援效率和优化卫生资源的配置提供参考依据.方法 采用关键词共现分析法,以装备之间的共检量作为关联尺度的量化指标,再通过传递闭包算法进行模糊聚类分析,划分装备模块.结果 通过对18项装备的聚类分析,共划分出4个卫生急救装备模块,分别为医疗保障模块、辅助诊疗模块、现场急救模块和外科手术模块.结论 本次研究将共现分析与模糊聚类分析相结合,充分考虑了不同卫生装备间的研究发表关联性,所划分出的模块可以为卫生急救装备的管理提供参考依据,为医疗急救资源的优化组合提供了新的分析思路.
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模糊聚类分析在医学图像处理中的应用
随着医改步入关键时期,医改进展监测评估、卫生信息化建设等对卫生统计信息工作提出了更高要求,海量增长的卫生信息亟需进行底层挖掘分析,远程会诊等需要对图像数据进行更优处理.现代信息技术和数据处理技术发展迅速,卫生统计信息工作面临挑战的同时也面临难得的发展机遇.模糊聚类分析是一种成熟广泛应用于工业、农业、商业和医学等领域的数据处理技术.本文简要介绍了模糊聚类分析的概念、基本原理.综述该方法在医学图像处理中的应用进展,包括应用于医学图像分割、医学图像压缩等等.后,本文分析了在卫生统计和信息化快速发展的形势下模糊聚类分析的发展前景.
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半夏等温化寒痰类中药的化学计量学研究
目的:探讨半夏等温化寒痰类中药之间的相互关系,为该类中药的组方研究提供启发和思路.方法:以8种中药的量化数据为研究对象,应用化学计量学中的数量化理论分类、系统聚类分析和模糊聚类方法进行信息解析.结果:3种聚类方法揭示半夏、天南星、白芥子、旋覆花和白前之间具有较高的相似性,其他药物之间的药性差异较大.结论:应用化学计量学方法研究半夏等温化寒痰类中药之间的相互关系,为中药研究提供了新的思路.
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中药复方的模糊分析
根据中药性味归经特性建立了模糊量化方法,并利用模糊聚类分析方法对小柴胡汤进行了分析,基于方剂中药物的模糊相似关系讨论了小柴胡汤的配伍规律,得到了与传统中医理论完全相同的结论.
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基于灰色-模糊系统的中医治疗特发性肺纤维化用药规律研究
目的 探讨灰色-模糊系统数学模型在中医治疗特发性肺纤维化(IPF)组方用药规律研究中的应用,为临床用药及同类型研究提供参考.方法 计算机检索中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中文科技期刊数据库(维普网)建库至2017年8月发表于核心期刊的中医治疗IPF相关文献,采用灰色关联度分析、灰色聚类分析及模糊聚类分析等灰色-模糊系统数学模型,挖掘组方规律及用药特点.结果 纳入处方191首,涉及药物227味,使用频次>5％的药物有48味,包括黄芪、丹参、当归等;灰色关联度分析及灰色聚类分析均表明,补虚药(黄芪、冬虫夏草、北沙参、党参、白芍等)、化痰止咳平喘药(浙贝母、川贝母、桑白皮、紫菀等)及活血化瘀药(川芎、三七、红花、水蛭等)对中医治疗IPF的方剂评价系统的影响较大;模糊聚类分析得到核心药物组合10组,新处方4首.结论 中医治疗IPF用药以补虚、化痰止咳平喘及活血化瘀为主;采用基于灰色-模糊系统的数学模型可较客观、全面地反映其用药特点和规律.
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诱发电位提取的聚类分析和小波去噪复合方法
本文研究了提取诱发电位的一种复合方法,它用聚类方法对诱发电位信号进行筛选,将筛选出的信号进行叠加以消除测试数据不一致性对叠加结果的影响.然后利用小波方法进一步去除噪声,提高信噪比.文中介绍了模糊聚类方法和小波去噪理论,并通过仿真计算来评估提取效果.仿真计算表明该方法可减少测试次数,提高信噪比,对视觉脑干诱发电位处理结果显示,该方法的实际处理效果良好.
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基于摄动思想的中医处方模糊聚类分析
基于信息技术的中医方剂自动分析,对中医经验的挖掘和传承具有重要意义.本文采用基于摄动思想的模糊聚类方法,对中医方剂进行了聚类分析研究.其中首先对方剂各味药的性味归经毒性进行模糊化处理,然后将基于传递闭包的摄动思想应用到方剂药群的聚类分析.然后以小柴胡汤的聚类分析为例,将此方法与传统的传递闭包矩阵聚类方法进行了比较.实验结果表明,与传统的传递闭包矩阵的模糊聚类方法相比,基于摄动思想模糊的聚类方法效果更好,可以更加客观地反映中医处方组方原则,对于方剂分析具有较好的指导意义.
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利用图谱匹配分割标注VHP数据集
利用TT脑图谱中丰富的结构信息，本文提出了一种自动分割脑图像的方法，并将其用于Visible Human数据集(VHD)的脑图像的分割。这种方法可分为两步。首先，将VHD中的脑图像和TT Atlas配准，通过图像和医学图谱的匹配，可以把图谱中存储的拓朴信息直接映射到VHD。然后，利用这个预分割的模板对VHD脑图像进行模糊聚类分割。为了自动将模板中的结构信息用于分割，本文利用Chamfer距离变换，提出了一种引入形状因子的FCM聚类算法。
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中医舌诊自动识别方法的研究
本文分析了中医舌诊的主要内容,提出了实现自动识别的对策.在此基础上,以Munsell颜色系统为色标,运用色度学、近代光学技术、数字图像处理技术和计算机硬件技术,建立了中医舌诊自动识别系统.在该系统上,以中医辨症论治学说为指导,将计算机软件技术与临床辨舌经验结合,利用样本训练系统,根据模糊数学理论,确定有关舌像的定义域,进行纹理分析.临床研究了366例淡红舌、暗红舌、紫红舌、暗紫舌四种舌像,符合率86.34%.
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半抑制式模糊C-均值聚类算法
针对抑制式模糊C-均值聚类算法所存在的不足,提出了一种改进算法--半抑制式模糊C-均值聚类算法.通过对抑制式模糊C-均值聚类算法的良性扩展,在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果.实验表明,该算法是有效的.
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脑功能磁共振图像中Nyquist伪影的处理方法研究
Nyquist伪影是功能磁共振成像过程中产生的一种特有的伪影,使图像信噪比下降,并对图像的可视化及功能定位产生不利影响.尽可能地消除Nyquist伪影,无论对于改善图像的视觉效果,还是对后续的功能定位分析和可视化都具有重要意义.目前对Nyquist伪影还没有有效的处理方法.本文根据功能磁共振图像本身的信息,首次提出一种基于模糊聚类技术的Nyquist伪影的处理方法,能比较有效地消除Nyquist伪影.
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MR脑图像分割技术
磁共振成像技术的优秀的软组织对比度和无创伤性的特点决定了它在未来的医学和认知神经科学等研究领域中具有广阔的发展前景。无论是用于指导临床医学，还是用于认知神经科学的脑功能定位，首先就是要从图像中分割出医师和研究人员感兴趣的目标。本文主要介绍MR脑图像分割技术的原理及其应用。
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广藿香裂解色谱指纹图谱及其聚类分析
目的研究比较各地广藿香的指纹图谱,并考察了裂解温度、裂解时间对指纹图谱的影响.方法采用裂解色谱法(PGC)测定,模糊聚类法分析.结果不同产地样品的指纹图谱既有相似性,也有特征性,谱图的重现性好,其RSD均≤2.75%.结论此方法具有快速、简便、准确等特点,裂解温度、裂解时间对实验起着重要作用.
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诱发电位的非线性动态提取方法
以不同的潜伏期和幅度非线性迭加在自发脑电上的单次诱发电位,是诱发电位和自发脑电的一种可能的非线性组合.对诱发电位进行非线性动态提取是近年来备受关注而又十分困难的课题.本文综述了三种非线性的诱发电位动态提取方法:自适应径向基函数神经网络方法、小波变换的非线性阈值系数方法以及模糊聚类方法,文中着重介绍了以上方法的基本思路和典型应用实例.
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帕金森病相关基因的模糊聚类分析
目的 通过分析与帕金森病相关基因之间的相互关系,探讨遗传因素对帕金森病发病机制的影响,为帕金森病的预防及临床诊断和治疗提供可能的遗传学参考依据.方法 分别对NCBI中Genbank数据库中的与帕金森病相关基因序列进行两两序列的局部比对分析,确定相关序列的度量关系,并采用模糊聚类的方法进行聚类分析.结果 由模糊聚类的结果可知,当α=0.6时,共分为三类,其分别为:{χ2,χ12,χ9,χ17,χ3,χ7,χ10,χ13,χ14,χ18,χ19};{χ5,χ16,χ1,χ6};{χ4,χ8,χ11χ15}.结论 由聚类分析的角度可推断:被聚为一类的基因其功能普遍具有相似性.
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基于模糊数学与逐步判别分析相结合的医学计算机辅助诊断模型的研究
应用模糊数学与逐步判别分析法,在模糊聚类分析的基础上,应用逐步判别分析法建立疾病预测诊断模型.在对收集的100例原始病例所做的回代验证中,诊断符合率达 96.8% ,对48例预测患者的预测诊断,符合率也达到了91.7%,从而完成了一个医学专家系统的研制.系统采用VB语言开发,人机界面友好,操作简单,在使用中取得了令人满意的效果.
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理气类中药的模糊聚类分析
目的 讨论理气类中药之间的相互关系,为该类中药的复方组方研究提供新的思路.方法 将中药药性进行量化处理,然后应用模糊聚类方法进行分析.结果 当选取阈值λ≤0.45时,所有23种药物聚为一类.当λ为0.5～0.6时,所有药物分为二类.当λ=0.65时,所有药物分为三类.当λ=0.70时,所有药物共分为九类.结论 运用模糊聚类分析方法将有类似功效的药物归类,有利于讨论理气类中药之间的相互关系,对于深入研究该类中药的性质和临床用药都是有意义的.
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模糊聚类和logistic回归对试管婴儿成功因素的分析研究
目的 分析影响试管婴儿成功率的关键因素,评价关键因素的相对重要性.方法 通过采集试管婴儿医疗数据,确定影响因素并进行离散化,建立了妊娠结果对影响因素的logistic回归模型.运用优势分析法定量评价关键因素的相对重要性.后对所有样本进行加权模糊聚类,分为普通和高危两组患者并比较两组医学特征的异同.结果 对logistic回归模型进行统计学假设检验,得到年龄、移植胚胎数、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢为影响成功率的关键因素.其重要性顺序依次为:移植胚胎数、年龄、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢.对聚类数据进行统计学假设检验,得到两组患者在不孕状态、子宫和卵巢方面差异具有统计学意义,在盆腔、输卵管、子宫内膜异位和精子质量方面差异不具有统计学意义.结论 logistic回归模型适用于分析影响试管婴儿成功率的关键因素.
关键词： 试管婴儿 logistic回归模型 模糊聚类
