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【中文期刊】 付强 张志辉  等 《北京生物医学工程》 2024年43卷1期 29-34页 ISTIC

【摘要】 目的 为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统.方法 该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及...

【关键词】 表面肌电信号； 康复训练； 变刚度；

【中文期刊】 廉小亲 蔡沫豪  等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷3期 375-381页 ISTICCSCD

【摘要】 针对基于运动想象的脑电信号多分类识别准确率不高的问题,提出一种基于微分熵及卷积神经网络对运动想象四分类的识别方法.首先,将脑电信号通过滤波器提取为Alpha、Beta、Theta、Gamma 4个频段,分别计算各个频段的微分熵特征,并按照脑...

【关键词】 运动想象脑电信号； 卷积神经网络； 微分熵；

【中文期刊】 张瑞 邢丽冬  等 《中国医疗器械杂志》 2024年48卷2期 167-172页 MEDLINEISTIC

【摘要】 设计了脉搏和呼吸同步检测系统,用于探究不同情形下生理信号的变化情况.系统通过STM32控制脉搏和呼吸采集电路获取相应信号,测算后实时显示心率、呼吸频率等参数,将数据传输至上位机,并保存到数据库.实验测试结果表明,该系统可监测不同情形下的脉搏...

【关键词】 脉搏信号； 呼吸信号； 同步采集；

【中文期刊】 张晴 蒋萍  等 《济南大学学报（自然科学版）》 2024年38卷5期 581-588,598页

【摘要】 针对心律失常诊断算法中存在的不平衡数据集诊断准确率及阳性预测值较低的问题,提出一种基于优化自适应模型的心律失常辅助诊断方法;提取心电信号的77维特征并将其融合,使用融合特征训练诊断模型,同时利用改进的粒子群算法优化自适应模型参数;采用优化模...

【关键词】 心律失常诊断； 特征融合； 心电信号；

【中文期刊】 马宇红 王小小  等 《武汉科技大学学报》 2024年47卷4期 312-320页

【摘要】 早期诊断对于帕金森病的治疗至关重要,语言障碍是帕金森病早期患者的一个主要症状,为此本文结合中文绕口令的语音特征和经典机器学习模型构建帕金森病计算机辅助诊断系统.通过某医院老年病门诊,以中文绕口令"八百标兵奔北坡,炮兵并排北边跑"为语音素材,...

【关键词】 帕金森病； 计算机辅助诊断系统； 语音信号；

【中文期刊】 张乙鹏 陈扶明  等 《中国医疗设备》 2023年38卷11期 155-160页 ISTIC

【摘要】 肺部疾病对人类健康和生命安全有重大的影响,肺部出现异常是肺部疾病的直接反应,对肺音的研究在临床诊断中有重要的意义.随着电子听诊技术的不断发展,现代肺音的特征提取和分类技术也得到进一步研究.目前,肺音分类的研究是将信号分析和深度学习算法相结合...

【关键词】 肺音信号； 特征提取； 深度学习；

【中文期刊】 缪竟鸿 韩旭  等 《天津工业大学学报》 2023年42卷4期 83-88页

【摘要】 为了实现居家环境下的睡眠健康监测,提出基于可穿戴式单通道心电的不同睡眠阶段识别分析方法,研究了心电信号的27个心率变异性(HRV)特征分别在序列前向选择(SFS)、序列后向选择(SBS)和浮动序列前向选择(SFFS)3种不同方式下最优特征集...

【关键词】 睡眠分期； 心率变异性； 特征选择；

【中文期刊】 张军鹏 施玉杰  等 《计算机应用》 2023年43卷10期 3297-3308页

【摘要】 认知功能障碍的早期检测和及时干预对减缓病情发展至关重要.脑电(EEG)信号具有时间分辨率高、易采集等优点,目前已成为研究认知疾病生物标志物的重要工具.相较于传统的生物标志物识别方法,机器学习方法对于基于EEG信号的认知功能障碍的识别分类的准...

【关键词】 脑电信号； 机器学习； 认知功能障碍；

【中文期刊】 王恒 李忠辉  等 《工矿自动化》 2023年49卷7期 99-106页

【摘要】 煤岩变形破坏诱发的表面电位信号包含损伤演化的关键信息,在煤岩动力灾害监测领域得到广泛研究,但大多是在单一时间维度对电位时序信号的波动特征进行研究,对时序信号的非线性、多尺度特征变化规律缺乏深入研究.针对该问题,搭建了煤岩破坏电位监测系统,同...

【关键词】 煤岩动力灾害监测； 煤岩电位信号； 多尺度多重分形；

【中文期刊】 王青敏 姚钊  等 《复旦学报（自然科学版）》 2023年62卷4期 448-456,466页

【摘要】 为实现对乳腺肿瘤良恶性的高效判别,本文尝试从原始超声射频(Radio Frequency,RF)信号构建融合模型.首先从RF信号提取16种超声特征参数组成特征图图谱.构建高性能卷积网络用于提取多特征图的深度学习特征,并与多特征图的传统组学特...

【关键词】 射频信号； 乳腺肿瘤； 特征融合；