国家自然科学基金(30870666)
- 作品数：26 被引量：171H指数：7
- 相关作者：彭玉华周卫东尹勇李淑芳杨明强更多>>
- 相关机构：山东大学山东建筑大学山东省肿瘤医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东大学自主创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 基于经验模态分解的虹膜识别被引量：16
- 2010年
- 虹膜识别是一种有效的生物特征识别方法。经验模态分解(EMD)是一种可自适应的对非线性、非平稳信号进行多分辨率分解的信号分析算法。将虹膜图像进行EMD分解,找出有利于虹膜识别的敏感频带,使用选择后的固有模态分量对虹膜图像进行特征提取。仿真实验结果表明,该方法正确识别率达到99.44%,并且由于其在特征提取的同时消除了高频噪声和背景光影响,简化了预处理过程,降低了算法的复杂度。
- 韩民彭玉华张顺利孙伟峰
- 关键词：生物光学生物特征识别虹膜识别经验模态分解特征提取
- 基于边缘保护多尺度空间的医学图像配准方法被引量：4
- 2011年
- 从尺度空间滤波的角度分析传统多分辨率配准方法存在局限性的原因.为提高配准的精度和速度,更好地避免局部极值,提出基于边缘保护多尺度空间配准的方法.这种多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息.同时为实现全自动配准,提出自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法.实验结果表明,文中方法用于三维医学图像配准时,优于传统的多分辨率配准方法,配准结果获得更高的精度,需要较少的迭代次数,并且在传统方法发生误配时,文中方法仍可准确配准,具有较好的鲁棒性.
- 李登旺王洪君尹勇
- 关键词：多尺度互信息
- 正交基带通信信号的调制方式盲识别被引量：1
- 2010年
- 基于基带信号频率低,算法计算量小的优点,提出了一种在不需信号先验知识的情况下识别基带正交调制信号的方案。该方案利用接收信号的基带谱特性和统计特性,从中提取抗噪声,且对频偏和相偏不敏感的特征,对信号进行模拟数字的联合自动识别。对真实采集信号进行实验验证,结果表明:在信噪比不小于7 dB时,对数字和模拟调制方式都未知的信号,算法可以得到95%以上的正确识别率。
- 刘芳彭玉华张顺利许建华张超
- 关键词：通信信号
- 基于水平扩张毯子维的掌纹识别被引量：2
- 2012年
- 掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术近年来得到了广泛研究.鉴于毯子维(Blanket dimension,BD)的多分辨率特性和掌纹纹理的方向性,本文对比分析了普通毯子维、水平方向扩张毯子维和垂直方向扩张毯子维对掌纹分形特征的表达性能,提出并研究了一种基于水平扩张毯子维的掌纹识别新算法.本文算法在香港理工大学掌纹数据库(版本2)进行了实验,实验结果表明,水平扩张毯子维可以很好地提取掌纹特征,获得的识别率可达99.9%,识别时间小于287ms,可满足在线掌纹识别.
- 郭秀梅周卫东耿淑娟王玉
- 关键词：分形维数特征提取
- 正交小波基函数实现图像引导放射系统中计划CT与锥形束CT图像的形变配准
- 2011年
- 计划CT图像与锥形束CT(CBCT)图像的配准是基于CBCT图像引导放射系统中实现自适应放疗的重要部分。为了提高系统中形变配准的精度和速度,提出一种基于正交小波变换的形变配准方法,此方法利用正交小波变换的多分辨率特性描述计划CT和CBCT图像的全局和局部形变,由Navier偏微分方程设计极小化能量函数来实现小波系数的能量估计。实验表明,所提出方法用于基于CBCT的图像引导放射系统时,可将日常放疗时的CBCT图像和计划CT图像进行准确且快速的配准,并且可用于放射计划系统中器官的自动分割,从而有效指导自适应治疗。
- 李登旺王洪君万洪林尹勇孙伟峰
- 关键词：多分辨率锥形束CT自适应放疗
- 基于方向滤波器组的无冗余拉普拉斯金字塔框架设计被引量：1
- 2009年
- 拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid,LP)是多分辨率分析的有效工具,并且得到了广泛的应用,例如应用在contourlet变换中.然而,拉普拉斯金字塔固有的冗余特性,限制了其在图像压缩等领域的应用.本文提出一种基于方向滤波器组的无冗余拉普拉斯金字塔框架.首先,分析了目前常见的金字塔结构的冗余的来源;然后,回顾了临界抽取理论;进而,结合DFB与无冗余的金字塔结构提出了一种具有多分辨率以及多方向性的实现结构;最后,在图像的非线性近似(NLA)方面的试验表明,该方案在一定程度上优于contourlet变换以及小波变换.
- 杨阳彭玉华刘云霞许建华
- 关键词：金字塔CONTOURLET
- 基于多目标交叉变异粒子群算法的多模医学图像非刚性配准被引量：2
- 2011年
- 以互信息为相似性测度,采用B样条变换对多模态医学图像进行非刚性配准时,由于噪声及图像插值等原因造成的互信息局部极值使得传统优化方法不能搜索到最佳配准参数。为此,使用粒子群智能优化方法作为搜索策略,以降低对图像预处理的要求,进一步提高基于互信息的非刚性配准的鲁棒性。为了克服粒子群算法受初始值选取等因素的影响易陷于局部最优的缺点,使用LBFGS优化得到的结果构造初始粒子群,采用多目标优化方法结合交叉变异策略加以改进,使得算法在解空间搜索的遍历性得到改善,优化结果更接近全局最优。MR-T2与MR-PD图像的配准实验证明,该方法提高了基于互信息的B样条非刚性配准的鲁棒性,配准率达到94%;CT与PET图像的配准实验表明该方法相比惯性权重粒子群算法提高了配准精度,互信息增加了0.026;另外,CT与CBCT图像的配准实验也验证了本方法的有效性。
- 许鸿奎江铭炎杨明强
- 关键词：非刚性配准互信息多目标优化粒子群算法
- 基于平移旋转不变的塔式分解和模糊梯度场的医学图像配准被引量：4
- 2009年
- 为了提高医学图像配准的精度和速度,提出一种改进的圆周对称多分辨率分解算法,用环形带通滤波器代替高通滤波器,使各尺度的子带都具有平移和旋转不变性.不丢失信息的前提下,降低计算的冗余度.塔式分解的低频子带能量集中,用互信息进行配准;高频子带提供重要的解剖结构信息,构造基于边缘信息的模糊梯度场,并用模糊贴近度作为相似性测度,与互信息相结合.实验结果验证了新的金字塔算法的有效性,并且可以实现多模态医学图像的配准,结合模糊梯度场的配准算法提高了算法的鲁棒性,快速准确稳定地实现医学图像配准.
- 李晖彭玉华尹勇
- 关键词：图像配准多分辨率分析平移不变性旋转不变性鲁棒性
- 基于Hurst指数和SVM的癫痫脑电检测方法被引量：13
- 2010年
- 癫痫脑电波的自动检测对于患者诊断和减轻医生工作强度都具有重要的意义。提出一种基于Hurst指数和SVM的癫痫脑电检测算法。首先提取脑电信号的Hurst指数,然后对脑电进行3 Hz～8.5 Hz、8.5 Hz～16.5 Hz、16.5 Hz～29 Hz带通滤波并分别计算波幅的相对均值,最后使用SVM分类器实现癫痫脑电波的自动检测。对临床脑电信号的实验表明,该方法具有较强的检测性能和良好的实时性,准确率达到98.75%。所提出的Hurst指数和波幅相对均值作为特征,采用SVM的分类方法能有效实现癫痫脑电的检测,值得更深入的研究。
- 蔡冬梅周卫东刘凯李淑芳耿淑娟
- 关键词：脑电信号HURST指数SVM
- 基于去趋势波动分析和支持向量机的癫痫脑电分类被引量：5
- 2011年
- 癫痫脑电的自动检测与分类对于癫痫患者的诊断治疗具有重要意义。本文提出了一种基于去趋势波动分析（detrended fluctuation analysis,DFA）、波动指数和支持向量机（support vectormachine,SVM）的癫痫脑电分类方法。首先采用DFA方法计算脑电的标度指数,然后对脑电进行4-8 Hz、8-13 Hz、13-30 Hz带通滤波并分别计算波动指数,最后使用SVM分类器实现癫痫脑电波的自动分类。对临床脑电信号的实验表明,该方法具有较强的检测性能,分类准确率达到97%。
- 蔡冬梅周卫东李淑芳王纪文贾桂娟刘学伍
- 关键词：脑电图支持向量机
