邹孝
- 作品数：34 被引量：101H指数：7
- 供职机构：湖南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学电子电信更多>>
- 基于神经网络的艺术嗓音客观评价方法被引量：2
- 2015年
- 目前对艺术嗓音进行评价存在耗时、费力且主观性强等缺陷。利用计算机提取和分析艺术嗓音信号的基频、第一共振峰及第三共振峰三个声学参数,构造BP神经网络,通过机器学习,实现了对艺术嗓音的客观评价。与主观评价比较,结果的一致性达到90%。
- 吴媛丁亚军钱盛友胡强邹孝
- 关键词：艺术嗓音BP神经网络
- 基于超声图像特征参数检测高强度聚焦超声引起的组织损伤阈值被引量：3
- 2016年
- 目的:研究在高强度聚焦超声(HIFU)辐射后,超声图像特征与HIFU辐射引起的组织损伤的关系,以此确定判别组织损伤的参数阈值。方法:在不同HIFU剂量情况下,定点辐射新鲜离体猪肉组织,并保存HIFU辐射前后的超声图像,提取其相关系数、减影图像灰度均值和标准差,并结合支持向量机进行辨识,利用正确识别的样本确定判别组织损伤的参数阈值。结果:对于组织损伤阈值,相关系数、灰度均值和标准差分别有各自的阈值区间,且都能较好地区分组织是否损伤。结论:在训练较好的情况下,相关系数、灰度均值和标准差这3个参数都可以用于组织损伤阈值的划分,但相关系数相对于灰度均值和标准差有更好的区分性能。
- 陈华钱盛友谭乔来邹孝丁亚军
- 关键词：高强度聚焦超声相关系数灰度均值标准差
- 基于频谱图像灰度共生矩阵的无损测温方法被引量：1
- 2016年
- 本文提出了一种基于哈达玛变换的频谱图像灰度共生矩阵(Hadamard-GLCM)的高强度聚焦超声治疗无损测温方法。利用高强度聚焦超声辐照新鲜离体猪肉组织,获取辐照前后的B超图像的减影图像,采用Hadamard变换对其进行处理,获取频谱图像,将频谱图像的灰度共生矩阵惯性矩作为反应温度变化的信息参数。实验表明:不仅单组数据的Hadamard-GLCM惯性矩(HGMI)和温度能很好的线性拟合,而且多组数据的Hadamard-GLCM惯性矩与温度也成近似的线性关系,而且斜率非常接近,拟合度更接近1,误差小,对温度的分辨能力高,容错能力强,与传统的测温方法相比有着明显的优势,能为HIFU治疗过程中的无损测温提供有效的实时依据。
- 胡强丁亚军盛祎颜佩邹孝钱盛友
- 关键词：高强度聚焦超声惯性矩
- 基于B超图像处理确定HIFU治疗区域被引量：2
- 2009年
- 根据B超监控图像中HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治疗区域的特点,采用小波变换模局部极大值方法提取治疗区域边缘特征点,并结合模糊判决理论进行边缘连接,最后通过形态学后处理得到B超图像治疗区域的封闭轮廓曲线。结果证明:该方法克服了传统图像分割方法阈值难以确定的瓶颈,能够更好地从B超图像中检测出HIFU治疗区域的大小。
- 邹孝钱盛友赵新民丁亚军刘畅
- 关键词：超声图像边缘检测数学形态学
- 基于B超图像处理监测生物组织变性的方法
- 2009年
- 提出基于B超图像的灰度和分形截距特征并结合支持向量机监测生物组织变性的方法。通过对高强度聚焦超声打击新鲜离体猪肉和猪肝组织前后获得的B超图像做数字减影,并提取图像特征和分类,找出生物组织变性凝固点。在此基础上,对大量实验数据处理后的统计特性和误差进行了分析,比较了不同特征参数的辨识效果。结果表明:综合图像的分形截距和灰度平均值特征并建立支持向量机,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。
- 邹孝钱盛友刘畅孙福成张激
- 关键词：高强度聚焦超声组织变性支持向量机
- 一种能实现近完美透射的声学超表面结构单元
- 本发明公开了一种能实现近完美透射的声学超表面结构单元，包括两块平行排列的侧板状材料，两块侧板状材料相对的一面上对称设有若干齿状材料。声波在本发明的超表面结构单元的传播过程中，由传播波逐渐转化为准表面波，又由准表面波反向转...
- 鞠芳芳邹孝钱盛友
- 基于超声图像处理的HIFU所致组织损伤自动检测方法:实验研究被引量：4
- 2018年
- 目的探讨基于超声图像处理的HIFU所致组织损伤的自动检测方法。方法针对HIFU辐照后新鲜离体猪肉声像图中的ROI,通过搜索灰度极大区域自动定位图像中的所有亮斑,结合数学形态学、连通域标记和Canny边缘检测算法提取测试对象的边缘轮廓;根据亮斑中心至边缘轮廓的欧式距离去除边缘附近的亮斑噪声,获取HIFU损伤候选区;而后提取候选区特征参数,并结合支持向量机(SVM)识别HIFU损伤。结果最大灰度值和矩形度两个特征参数的识别率分别为86.25%和93.33%。选用识别率更高的矩形度,可正确识别单处、多处HIFU损伤或无HIFU损伤的图像。结论采用此法可直接分析HIFU辐照后超声声像图而自动检测HIFU损伤,无需依靠图像配准技术,可减少手动定位带来的误差。
- 田灿钱盛友邹孝刘备王润民江剑辉
- 关键词：支持向量机体外
- 基于线性判别分析与超声图像特征的组织损伤检测方法被引量：4
- 2016年
- 目的探讨根据超声图像特征对高强度聚焦超声(HIFU)治疗中组织损伤情况进行无损检测的方法。方法对HIFU辐照新鲜离体猪肉组织前后获取的超声图像进行特征参量提取,并对其用线性判别分析(LDA)方法进行处理,再用处理后的参量结合LIBSVM进行识别。结果用LDA方法对减影图像的灰度均值和标准差处理后的参量进行识别,总识别率为86.07%;用LDA方法对HIFU辐照前后超声图像间的条件熵和相关系数处理后的参量进行识别,总识别率为92.62%。这两种方法所得到的识别率高于未用LDA方法。结论基于LDA方法的识别率要高于仅依据单个图像特征参量或将两个不同特征参量直接结合的识别方法,单参量识别时相关系数具有较明显优势。
- 陈华赵新民谭乔来邹孝钱盛友江剑晖
- 关键词：高强度聚焦超声超声图像线性判别分析
- 基于小波系数Hu矩的生物组织损伤监测方法被引量：9
- 2016年
- 提出了一种基于B超图像的小波系数Hu矩特征值并结合支持向量机监测生物组织损伤的方法。利用高强度聚焦超声(HIFU)对新鲜离体猪肉组织进行辐照,实时获取辐照前后的B超图像,并对其进行预处理获取减影图像。提取减影图像的Hu矩、小波系数均值和基于小波系数的Hu矩3个特征值,分别利用支持向量机对生物组织样本进行学习、分类处理。结果表明:小波系数Hu矩特征值比Hu矩和小波系数均值的总辨识率分别高出2.70%和2.05%,从而可以更有效地监测HIFU治疗中生物组织损伤情况。该方法可以帮助临床医生客观地监控HIFU治疗过程,对提高HIFU疗效有实际意义。
- 颜佩丁亚军钱盛友胡强盛祎邹孝
- 关键词：高强度聚焦超声小波系数HU矩支持向量机
- 基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法被引量：1
- 2009年
- B超是高强度聚焦超声(HIFU)治疗中常用的监控设备,本文从图像处理角度研究了B超监控时有效治疗区的自动确定方法.根据HIFU治疗后B超图像特点,结合小波变换模局部极大值和模糊判决理论检测出有效治疗区域的边缘,然后通过数学形态学处理得到其封闭轮廓线.实验结果表明:该方法受阈值影响小,在边缘特征点较少情况下也能获得理想的分割效果,能够有效地从B超图像中检测出HIFU治疗区域.
- 钱盛友邹孝丁亚军
- 关键词：高强度聚焦超声
