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【中文期刊】 李媚秀 刘昱 《桂林航天工业学院学报》 2025年30卷5期 809-820页
【摘要】 脑卒中后神经功能缺损程度的精确评估对个性化康复治疗至关重要.针对当前临床中采用传统量表进行人工评分费时费力等问题,文章提出一种新型图像驱动的跨尺度多模态融合网络(CSMFNet)评估方法.该方法通过卷积神经网络提取T1W、T2W和T2Fla...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 陈少峰 徐文龙 《中国医学影像学杂志》 2016年24卷3期 223-226页ISTICPKUCSCD
【摘要】 压缩感知(CS)技术在心电信号上的应用具有低成本、低功耗等优势,但传统的CS算法重构心电信号质量并不理想.本文介绍了一种基于信号块结构内相关性的块稀疏贝叶斯学习(BSBL)CS算法;并对MIT-BIH数据库中心电数据进行实验,结果显示其均方...
【关键词】 信号处理,计算机辅助;压缩感知;算法;
- 概要:
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【中文期刊】 吴建宁 徐海东 等 《电子与信息学报》 2016年38卷7期 1666-1673页
【摘要】 该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能.实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 徐海东 吴建宁 等 《集成技术》 2015年5期 46-53页
【摘要】 为提高可穿戴多传感数据远程联合重构性能,提出了一种基于分布式压缩感知的可穿戴多传感加速度数据联合重构新方法。该方法首先对可穿戴多传感原始数据压缩编码,将数据融合传送至远端服务器;然后,基于可穿戴传感数据的时空相关性,构建块稀疏贝叶斯学习联合...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 罗堪 李建清 等 《仪器仪表学报》 2014年8期 1883-1889页
【摘要】 压缩感知在低成本、低功耗、长时间的无线心电信号应用上具有优势。但现有重构算法中存在重构信号质量不理想、较大的计算量以及不能自适应噪声变化等问题。本文针对非稀疏心电信号快速精确压缩感知重构提出了先验块稀疏贝叶斯学习(P-BSBL)算法。算法在...
【关键词】 先验块稀疏贝叶斯学习;压缩感知;心电;
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 宋涛 周玉婷 等 《环境与职业医学》 2025年42卷12期 1446-1455页ISTICPKUCSCD
【摘要】 [背景]职业紧张已成为影响制造业从业人员身心健康的重要公共卫生问题.但研究人员往往采用"有/无"二分类变量评估其核心诱因——蓄积性疲劳,忽略了疲劳特征的高维复杂性和异质性,从而限制了职业紧张风险评估模型的精准度与预测效能.[目的]从数据驱动...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Zhang, Zhilin ; Jung, Tzyy-Ping ; 等 《IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2014年22卷6期 1186-1197页
【关键词】 Brain-computer interface (BCI);compressed sensing (CS);electroencephalography (EEG);
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Wen, Zhenfu ; Yu, Tianyou ; 等 《NeuroImage》 2019年184卷 417-430页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Multivoxel pattern analysis (MVPA);Voxel selection;Sparse Bayesian learning;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Zhang, Yu ; Wang, Yu ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2017年27卷2期 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Brain-computer interface;common spatial pattern;electroencephalogram;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Schrodt, Franziska ; Kattge, Jens ; 等 《Global ecology and biogeography》 2015年24卷11/12期 1510-1521页SCISCIEMEDLINE
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Li, Chang ; de Rijke, Maarten ; 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2018年106卷 294-302页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Ordinal regression;Sparse Bayesian learning;Basis function-based method;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Le Folgoc, Loic ; Delingette, Herve ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2017年36卷5期 607-617页
【关键词】 Registration;Sparse Bayesian Learning;Uncertainty Quantification;
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【外文期刊】 Liu, Shuaiqi ; Zhao, Chuanqing ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2019年9卷9期 1993-2003页
【关键词】 Diffusion Tensor Imaging;Riemannian Manifold;Sparse Bayesian Learning;
- 概要:
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- 结论:
【外文期刊】 Julia S. Joswig ; Jens Kattge ; 等 《Global ecology and biogeography》 2023年32卷7/8期 1395-1408页SCISCIEMEDLINE
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Wan, J. ; Zhang, Z. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2014年33卷7期 1475-1487页
【关键词】 Alzheimer's disease (AD);cognitive Impairment;neuroimaging;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Bilgic,B. ; Goyal,V.K. ; 等 《Magnetic resonance in medicine: official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine》 2011年66卷6期 1601-1615页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 clinical MRI;simultaneous sparse approximation;sparse Bayesian learning;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Ojeda, Alejandro ; Kreutz-Delgado, Kenneth ; 等 《NeuroImage》 2018年174卷 449-462页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 EEG source imaging;Evidence framework;Marginal likelihood;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Zeke S.H. Chan ; Lesley Collins ; 等 《BioSystems》 2007年87卷2/3期 299-306页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sparse Bayesian learning;Gene regulatory networks;Differential equations;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Wadehn, Federico ; Weber, Thilo ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2020年67卷2期 588-600页
【关键词】 Finite element analysis;Biological system modeling;Estimation;
- 概要:
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- 结论:
【外文期刊】 Pisharady, Pramod Kumar ; Sotiropoulos, Stamatios N. ; 等 《NeuroImage》 2018年167卷 488-503页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sparse Bayesian learning;Compressive sensing;Linear unmixing;
- 概要:
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【外文期刊】 Zhang, Z. ; Jung, T.-P. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2013年60卷2期 300-309页
【关键词】 Correlation;Electrocardiography;Noise;
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Zhang, Z. ; Jung, T-.P. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2013年60卷1期 221-224页
【关键词】 Compressed sensing;Dictionaries;Electroencephalography;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Yin, Lin ; Wang, Kun ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2020年67卷7期 2023-2032页
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Lin Yin ; Kun Wang ; 等 2021年68卷11期 3388-3398页
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Zhou, Shijie ; Sapp, John L. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2019年66卷8期 2287-2295页
【关键词】 Electrocardiography;inverse problems;sparse Bayesian learning;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Jisheng,Dai ; Nan,Hu ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2015年15卷10期 26267-80页SCIMEDLINE
【关键词】 Direction-of-Arrival (DOA);Sparse Bayesian Learning (SBL);Uniform Linear Array (ULA);
- 概要:
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【外文期刊】 Mohammad,Shekaramiz ; Todd K,Moon ; 等 《Conference record. Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers》 2016年2016卷 389-393页
【关键词】 Sparse Bayesian learning (SBL);clustered pattern;compressive sensing;
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Christoph,Manss ; Isabel,Kuehner ; 等 《Entropy (Basel, Switzerland)》 2022年24卷5期
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Jiedi,Sun ; Yang,Yu ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2017年17卷6期 SCIMEDLINE
【关键词】 bearing condition monitoring;block sparse structure;compressed sensing reconstruction;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Nestor,Timonidis ; Alberto,Llera ; 等 《Neuroinformatics》 2021年19卷4期 649-667页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Axonal projection density;Bayesian machine learning;Computational framework;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Yun,Ling ; Huotao,Gao ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2020年20卷1期 SCIMEDLINE
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Kun,Liu ; Tong,Wang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2021年22卷1期 SCIMEDLINE
【关键词】 airborne radar;arbitrary array error;clutter suppression;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Longhao,Qiu ; Tian,Lan ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2019年20卷1期 SCIMEDLINE
【关键词】 DOA estimation;array signal processing;near-field interference;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Thomas,Wiedemann ; Achim J,Lilienthal ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2019年19卷3期 SCIMEDLINE
【关键词】 advection-diffusion model;gas source localization;mobile robot olfaction;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Jitong,Ma ; Jiacheng,Zhang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2022年22卷16期 SCIMEDLINE
- 概要:
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【外文期刊】 Christos,Dimas ; Vassilis,Alimisis ; 等 《Bioengineering (Basel, Switzerland)》 2021年8卷12期
【关键词】 electrical impedance tomography;image reconstruction;inverse problem;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Ninghui,Li ; Xiaokuan,Zhang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2024年24卷7期 SCIMEDLINE
【关键词】 block sparse;direction-of-arrival estimation;hierarchical priors;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Meijie,Zhao ; Shicheng,Xue ; 等 《Ultrasonics》 2023年135卷 107138页SCIMEDLINE
【关键词】 Complex sparse Bayesian learning;Dispersion curve estimation;Frequency response;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Shuai,Ding ; Liang,Wang ; 《Australasian physical & engineering sciences in medicine》 2016年39卷1期 59-69页MEDLINE
【关键词】 Feature extraction;Non-stationarity;Sparse representation;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Yunfei,Cheng ; Yalan,Ye ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2018年18卷7期 SCIMEDLINE
【关键词】 alternating direction method of multipliers (ADMM);block sparse Bayesian learning (BSBL);compressed sensing (CS);
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Zhenfu,Wen ; Tianyou,Yu ; 等 《NeuroImage》 2019年184卷 417-430页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Automatic relevance determination (ARD);Multivoxel pattern analysis (MVPA);Sparse Bayesian learning;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Deirel,Paz-Linares ; Mayrim,Vega-Hernández ; 等 《Frontiers in neuroscience》 2017年11卷 635页SCIMEDLINEBP
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Myoungin,Shin ; Wooyoung,Hong ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2021年21卷17期 SCIMEDLINE
【关键词】 frequency analysis;in-situ multiple measurements;sparse Bayesian learning;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Hongchao,Cheng ; Yiqi,Liu ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2020年20卷21期 SCIMEDLINE
【关键词】 fault diagnosis;nonlinear large-scale;probabilistic relevance vector machine;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Carlos,Crespo-Cadenas ; María José,Madero-Ayora ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2025年25卷14期 SCIMEDLINECA
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Yanbin,Zhang ; Long-Ting,Huang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2022年22卷1期 SCIMEDLINE
【关键词】 Bayesian learning;compressive sensing;hyperspectral images;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Anurag,Singh ; Samarendra,Dandapat ; 《Healthcare technology letters》 2017年4卷2期 50-56页
【关键词】 Bayes methods;MECG signals;Physikalisch-Technische Bundesanstalt MECG diagnostic database;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Hua,Bai ; Marco F,Duarte ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2022年23卷1期 SCIMEDLINE
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Yehang,Chen ; Xiangmeng,Chen ; 《Frontiers in human neuroscience》 2022年16卷 1019564页
【关键词】 adaptive feature matching;ensemble learning;extreme learning machine;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Shulin,Yan ; Lei,Nie ; 等 《Brain informatics》 2014年1卷1-4期 11-18页
【关键词】 Kalman filter;Linear Dynamic Sparse Modelling;Mutual information;
- 概要:
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