李彬
- 作品数：46 被引量：132H指数：6
- 供职机构：南方医科大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 用Cobb’s角评价强直性脊柱炎伴后凸畸形截骨矫形效果的数学模型
- ＜正＞目的建立用Cobb’s角评价强直性脊柱炎伴后凸畸形截骨矫形效果的数学模型。方法通过测量术椎至下端椎的Cobb’s角、术椎至上端椎及术椎至下端椎的长度,来建立计算脊柱后凸的Cobb
- 王吉兴李彬
- 文献传递
- 基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法被引量：12
- 2007年
- 传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。
- 李彬陈武凡颜刚
- 关键词：图像分割模糊C均值聚类算法
- 血清白蛋白与球蛋白比值联合血小板与淋巴细胞比值对AECOPD患者出院后1年内再入院的预测价值
- 2023年
- 目的:分析慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)患者出院后1年内再入院的影响因素,同时探讨血清白蛋白与球蛋白比值(AGR)联合血小板与淋巴细胞比值(PLR)对AECOPD患者出院后1年内再入院的预测价值。方法:选取2018年5月~2021年10月期间广东省人民医院收治的261例AECOPD患者,根据出院后1年内是否再入院分为再入院组(n=96)和无再入院组(n=165)。对比两组AGR、PLR。采用单因素及多因素Logistic回归分析AECOPD患者出院后1年内再入院的影响因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析AGR、PLR对AECOPD患者出院后1年内再入院的预测价值。结果:再入院组的AGR低于无再入院组,PLR高于无再入院组(P<0.05)。AECOPD患者出院后1年内再入院与ADL评分、日均中低强度身体活动时间、家庭氧疗、入院前1年急性加重次数、FEV1%Pred、抗生素使用时间有关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示:日均中低强度身体活动时间<2 h、入院前1年急性加重次数≥2次、FEV1%Pred<50、AGR偏低、PLR偏高是AECOPD患者出院后1年内再入院的危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示:AGR、PLR联合预测AECOPD患者出院后1年内再入院的曲线下面积(AUC)大于AGR、PLR单独预测。结论:AGR联合PLR对AECOPD患者出院后1年内再入院的预测价值较高。日均中低强度身体活动时间<2 h、入院前1年急性加重次数≥2次、FEV1%Pred<50、AGR偏低、PLR偏高是AECOPD患者出院后1年内再入院的危险因素。
- 李彬张静林琦陈自行杨士芳
- 关键词：再入院
- 基于MS-FCM算法的MR图像分割方法被引量：6
- 2010年
- 针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。
- 李彬陈武凡
- 关键词：图像分割模糊C-均值聚类算法MR图像
- 基于模糊连接度的多发性硬化症MR图像自动分割算法被引量：8
- 2007年
- 多发性硬化症(MS)是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,利用磁共振成像技术能够无损伤地检出其病灶。为了自动地对多发性硬化症病灶进行分割,提出了基于模糊连接度的分割算法,实现了种子点的自动选取。作为多发性硬化症分割的预处理,针对脑部MR FLAIR图像的特征,基于区域增长方法,还提出了脑部组织提取算法。通过对临床患者MR图像的分割实验,表明该分割算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶,其分割效果明显好于模糊C-均值聚类算法和基于马尔可夫场模型的分割算法。该算法还具有无监督、运算速度快、稳健性好等优点,能够应用于多发性硬化症的临床辅助诊断。
- 李彬陈武凡
- 关键词：图像分割模糊连接度多发性硬化症
- 生物信息学课程教学探讨被引量：3
- 2008年
- 生物信息学作为跨越生命科学和信息科学两大热点领域的学科展现了它蓬勃的生命力，生物信息学本科专业应运而生。探讨了生物信息学教学中实践、能力、创新、思维的培养，有效提高了教学效果。
- 谭小丹苏永春李彬
- 关键词：生物信息学教学方法教学改革
- 多发性硬化症MR图像分割新算法研究被引量：3
- 2009年
- 提出了一种针对多发性硬化症病灶T2加权脑部磁共振(MR)图像的分割算法。根据多发性硬化症病灶和脑脊液在T2加权像上同表现为高亮度信号的特点,把模糊C均值分割算法与形态学方法相结合,提出了基于核模糊C均值的多发性硬化症病灶分割算法。该算法首先用改进的核模糊C均值算法做基础分割,再用形态学方法提取出多发性硬化症病灶得到最终分割结果。通过对多发性硬化症模拟脑部MR图像的分割结果表明,算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶。
- 余学飞李彬陈武凡
- 关键词：图像分割多发性硬化症
- 基于解空间收缩的差分进化算法的CLAD序列优化被引量：1
- 2014年
- 连续循环平均去卷积(Continuous Loop Averaging Deconvolution,CLAD)方法是近年来提出的高刺激率条件下提取听觉诱发电位(Auditory Evoked Potential,AEP)的有效方法.该方法对刺激序列的频域特性提出限制,给刺激序列的生成带来挑战.本文在差分进化(Differential Evolution,DE)算法的基础上,提出一种解空间收缩的差分进化(solution-space contraction DE,scDE)算法;该算法将刺激序列的频域约束和抖动量融合成一个单目标优化函数.根据抖动量的变化范围,提出新的变异算子,在维持种群多样性的同时保证搜索空间动态缩减从而生成有序性的最优刺激序列.该方法可以自动地生成各种参数下的低抖动率刺激序列,和传统随机生成序列人工筛选方式相比在保证噪声抑制能力的同时工作效率大大提高且抖动率更小.
- 黄江华李彬王涛
- 关键词：差分进化算法听觉诱发电位
- 基于张量广义全变分最小的稀疏角度螺旋CT重建
- 2019年
- 目的为减少螺旋CT扫描X射线辐射剂量,提出一种基于凸集投影的张量广义全变分最小(TTGV-POCS)的稀疏角度螺旋CT迭代重建算法。方法将螺旋CT三维体数据看作三阶张量,利用张量广义全变分(TTGV)最小约束刻画其三维图像的数据特性,并纳入凸集投影迭代重建框架,实现稀疏角度螺旋CT的鲁棒重建。TTGV-POCS算法充分利用螺旋CT图像数据的一阶梯度与二阶梯度的空间结构稀疏性和三维数据层间相关性,可有效抑制稀疏角度重建图像中的伪影与噪声,并较好保持图像边缘信息。结果XCAT体模数据与病人扫描数据的实验结果表明,TTGV-POCS算法相比现有重建算法在降低噪声、去除伪影和保持边缘等方面均有较好的表现;比较XCAT体模数据稀疏角度重建结果,本文提出的TTGV-POCS算法相比现有重建算法PSNR定量指标可提升9.17%~15.24%;FSIM定量指标可提升1.27%~9.30%。结论TTGV-POCS算法可有效改善稀疏角度螺旋CT重建图像质量,降低螺旋CT检查辐射剂量,更好服务于临床影像诊断。
- 谌高峰王永波边兆英韦子权邓耀宏李明强马昆陶熙李彬马建华黄静
- 关键词：螺旋CT凸集投影
- 希尔伯特-黄变换增强高刺激率AEP的信噪比被引量：5
- 2011年
- 针对高刺激率模式下运用连续循环去卷积的方法提取的听觉诱发电位(AEP)可能需要比常规方法更长的记录时间,受试者要忍受大量的声音刺激的问题,本文提出运用希尔伯特-黄变换的去噪方法来减少刺激个数。首先对采集到的每个扫程的脑电信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数(IMFs),然后将这些IMFs分为有用信号层和噪声层,采取非线性阈值方法分层进行去噪处理,以提高信号去卷积前的信噪比。处理结果的评估以1 014个扫程的脑电数据按照常规方法处理的提取AEP为基准,计算去噪后AEP和基准AEP的信噪比与相关系数。结果表明该方法能够有效减少约2/3的刺激个数,是一种十分有前景的高刺激率下AEP信号的提取方法。
- 王涛张爱桃李彬董洁
- 关键词：听觉诱发电位HILBERT-HUANG变换
