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河北大学
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[硕士论文] 熊鹏
检测技术与自动化装置 河北大学 2012(学位年度)
摘要:脑卒中患者由于器官受损,身体调节平衡能力低下,导致其丧失正常生活的能力。而平衡能力则是他们可以独立生活的首要条件,所以平衡的准确、客观的评测就显得非常重要。临床中广泛使用的量表法较多地依赖医师经验,客观性较差,相比较而言仪器评定就显得客观、准确得多。目前,力平台主要应用在主动的动态、静态平衡测量中,但由于被动运动测量过程受到被测者视觉、情感等多方面因素的影响,评测结果的分散程度较大。本研究主要做了如下工作:
  第一,提出了被动运动下人体平衡能力评测。采用六自由度运动平台对力检测平台和被测者施加不同方向的平动和转动激励,根据被测者的重心波动曲线,基于系统辨识理论中的激励-响应原理,将人体受到重心扰动后的恢复过程抽象为典型二阶系统模型结构,并利用采集得到的重心数据,较精确地得到被测人重心的调节时间。
  第二,在计算机中利用LabVIEW软件和MySQL软件相结合开发了人体平衡能力评测软件,此软件具有重心投影实时显示界面、数据保存、用户信息存储和平衡能力指标计算等功能。
  第三,根据正交试验法进行试验设计,并且运用SPSS软件对试验结果进行信度分析。最后根据被动运动下人体平衡能力的实验结果分析,找到了被动运动下人体调节过程的特性,从而在临床中可以根据病人的不同情况采用不同幅值的脉冲激励,得到一致的评测结果。
  本评测系统中,包含了动、静态人体平衡能力评测以及被动运动下人体平衡能力评测;对静态人体平衡能力的评测指标做出了病例分析;根据试验结果分析得到了被动运动下人体平衡能力调节过程的线性区域。
摘要:针对数控系统力位置控制过程中的力冲击问题,基于阻抗控制基本原理,研究了一种解决该问题的控制策略.以X-Y-Z三轴运动平台为被控对象,建立了系统数学模型以及力传感器动态数学模型.以控制Z轴与工件的恒定接触力为目标,构建了切换控制系统,并证明了闭环系统的稳定性.在Simulink中搭建了力位置双闭环阻抗控制仿真系统,结果证明了所设计策略能够针对随机厚度的加工件,实现恒定接触力的控制要求....
摘要:为了使被动平衡康复训练系统可以制定安全的训练强度和训练方式,本论文采用T-S模糊辨识方法建立了一种新的人体站立平衡系统数学模型.该模型以多维运动平台的运动加速度为模型输入,人体关节角度为模型输出.采用人工蜂群寻优算法改进模糊C-均值聚类算法,提高了辨识前件参数的效率.通过试验,采集了9位健康成年人的被动站立平衡调节数据,用于模型参数训练和模型结果验证.采用仿真结果和测量数据的均方差及互相关度,证明了所建模型是准确和合理的....
摘要:为了寻找被动运动下人体平衡调节过程的线性区域,为被动平衡检测建立统一评价标准提供基础,本研究以高精度多维运动平台为重心脉冲激励源,以力平台为重心波动检测装置,采用系统辨识方法对力检测平台和人构成系统脉冲激励下的响应模型进行辨识,并由调节时间来表征被测者的平衡能力.在2~20 mm范围内,以2 mm为增量,针对站立于平台上的5名大学生分别进行被动平衡能力定量检测.结果表明,在此范围内系统响应曲线呈典型二阶线性系统特性,且评测结果具有相近的可靠性....
摘要:介入导丝模型的建立对于介入手术仿真起着重要的作用,现有导丝模型为离散化,而离散点之间无法准确仿真,所以提出了连续导丝模型,可以分段表示导丝物理特性,提高了仿真精度.经过实验对比,提出的模型在力作用下的形态与实际导丝的形态吻合,单位长度平均误差为6.21 μm,仿真可以达到实时的要求,方法可靠有效,可以应用于临床....
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CSTPCD 北大核心
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摘要:心电信号由于在采集过程中会受到外界环境的干扰导致其形态特征被严重淹没,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰.基于此,本文提出了一种基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪算法.该方法利用自编码器的编码、解码特性,通过卷积的方法构建深层神经网络来学习从含噪心电信号到干净心电信号的端对端映射.卷积层捕获心电信号的细节特征,同时消除噪声;解码部分能够对特征图进行上采样并恢复心电信号细节,从而得到干净的心电信号.实验中采用信噪比和均方根误差为指标,将本文方法与小波阈值法、S变换法、BP神经网络法和指导滤波法进行比较.实验结果表明,本文降噪方法整体降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持.本文方法可做到在消除心电信号中复杂噪声的同时完整保留心电信号的形态,为心血管疾病的智能诊断和心电图的特征检测奠定了基础....
摘要:远程医疗的复杂环境中,心电信号极易被噪声淹没,从而影响心血管疾病的智能诊断.基于此,本文提出了一种基于递归最小二乘法的回声状态网络心电信号降噪算法.该算法通过递归最小二乘法对该网络进行训练,可自动学习得到含噪心电数据中非线性的且具有区分度的深层次特征,并利用这些特征自动分离心电信号与噪声.实验中,采用信噪比和均方根误差为指标,将本文方法与基于子带自适应阈值的小波变换法和 S 变换法进行比较.实验结果表明,本方法降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持.本文方法可做到消除心电信号中的复杂噪声并完整保留心电信号的形态,为心电图的特征检测和心血管疾病的智能诊断奠定了基础....
摘要:心律失常是导致心肌缺血、心衰和心脏性猝死等疾病的主要因素之一,对心律失常进行准确高效的检测和分类具有重要的研究价值.本文提出了一种基于堆叠稀疏降噪自动编码机构建深度神经网络的心电信号特征检测算法,从而实现了心律失常的自动分类.分类系统利用稀疏降噪自动编码机获取心电信号的低维深度结构特征,其无监督学习方式使得特征具有更好的区分度和一定的抗干扰能力,然后将特征输入Softmax分类器进行信号分类.采用美国麻省理工MIT-BIH心律失常数据库对所提方法进行验证,总分类精度可达99.43%,实验结果表明该方法具有对心律失常自动分类的有效性....
摘要:下壁心肌梗死是一种病死率高的急性缺血性心脏病,易诱发恶性心律失常、心率衰竭、心源性休克等危及生命的并发症.因而,开展对下壁心肌梗死准确高效的早期诊断研究具有重要的临床价值.心电图是早期诊断下壁心肌梗死最敏感的手段.本文提出了一种基于密集连接卷积神经网络的下壁心肌梗死检测方法.该方法将Ⅱ、Ⅲ和aVF导联的原始心电信号串接数据作为模型的输入,利用卷积层的尺度不变性提取心电信号中具有鲁棒性的特征,并通过不同层间密集连接的方式加强了心电信号特征的传递,使得网络能够自动学习心电信号中鲁棒性强且辨识度高的有效特征,从而实现下壁心肌梗死的准确检测.本文还采用德国国家计量学研究所诊断公共心电数据库进行验证,本文模型的准确率、敏感性和特异性分别达到了99.95%、100%和99.90%.在含有噪声的情况下,模型的准确率、敏感性和特异性也均超过99%.基于本文研究结果,期望今后可在临床环境中引入本文方法,以帮助医生快速诊断下壁心肌梗死....
摘要:针对带领导者的多智能体系统主从节点的跟踪一致性问题,设计了带有状态预测器的一致性控制协议,根据多智能体达到一致性的条件,运用代数图论、圆盘定理和劳斯稳定判据证明了所设计的带有状态预测器的一致性控制协议稳定性定理.并且讨论了带有领导者的二阶线性动态多智能体系统中加入该预测器后的一致性问题,通过理论研究和仿真结果验证了加入该状态预测器后系统达到一致性的速度有所提高....
[专利] 发明专利 CN201711339403.9
河北大学 2018-06-05
摘要:本发明公开了一种心电信号的自动降噪算法,其处理过程是:A)建立回声状态网络并初始化;B)获取人体心电信号并在此基础上构建训练集;C)利用基于递归最小二乘法的在线训练算法训练回声状态网络,获得训练好的回声状态网络;D)构建测试集,将测试集输入训练好的回声状态网络,得到干净的心电信号。经本发明方法的处理,去噪后的干净心电信号不但有效滤除噪声,且恢复了心电信号低频特征波,保留了心电信号的有效信息。
[专利] 发明专利 CN201710053354.6
河北大学 2017-06-27
摘要:本发明涉及一种心电信号的自动降噪方法,其实现过程是:a)检测心电信号的R波波峰位置,并进行初步滤波;b)从初步滤波后的心电信号中选择若干连续心拍的心拍段做均值,得平均模板;c)用平均模板替换所获取的心电信号相对应的心拍段,得到指导信号;d)在指导信号上依次设定若干窗口,然后在每个窗口中,利用指导滤波模型将指导信号经过线性变换得到滤波输出;e)对所有窗口计算完线性系数后,代入指导滤波模型中求得qi的值作为最终结果。本发明利用平均模板的方法可以在一定的程度上保留住心电信号大部分的幅值特性,然后通过替代心电信号主要部分来构造出指导信号,这样得到的指导信号保留住了心电信号大部分的幅值特征。
[专利] 发明专利 CN201910611774.0
河北大学 2019-08-27
摘要:本发明涉及一种心电信号的自动降噪方法,其方法包括以下步骤:a、获取人体的心电信号,确定网络输入样本的长度,人为破坏样本数据,得到破坏后的心电信号样本并构建训练集和测试集;b、利用训练集中无标签的含噪心电信号样本对降噪自动编码器进行预训练得到初始化的网络参数;c、预训练完成后,使用训练集中有标签的含噪心电信号样本对网络参数整体调优,并且使其满足重构误差要求;d、将测试集输入训练好的无损约束降噪自动编码器的堆叠网络结构中,得到干净的心电信号。经本发明方法的处理,去噪后的干净心电信号不但有效地滤除了噪声,且恢复了心电信号低频特征波,保留了心电信号的有效信息。
[专利] 发明专利 CN201910611770.2
河北大学 2019-08-27
摘要:本发明涉及一种心电信号的检索方法,其方法包括以下步骤:a、对目标数据和待检索数据的特征进行计算;b、基于TBD改进DTW的心电信号相似性度量;c、通过计算检索的敏感度和正检率对检索结果进行评价;d、对心电数据的幅值特征进行检索;e、对心电数据的形态特征进行检索。经本发明方法的处理,去噪后的干净心电信号不但有效地滤除了噪声,且恢复了心电信号低频特征波,保留了心电信号的有效信息。本发明检索主要分为对心电数据的幅值特征检索和对心电数据的形态特征检索。经本发明方法的处理,充分利用两者各自的优势解决了心电信号相似度测量所面临的问题,实现了对心电信号的检索。
[专利] 发明专利 CN201710221649.X
河北大学 2017-08-18
摘要:本发明提供了一种抗干扰心电检测系统、检测方法、专用柔性石墨烯电极及其制备方法与用途,抗干扰心电检测系统包括柔性石墨烯电极、心电信号采集处理模块、阻抗测量模块、心电导联线和信号处理模块,其可同时测量心电信号及运动伪迹信号,去除心电信号中的运动伪迹。柔性石墨烯电极是将石墨烯材料经负压沉积附着在海绵层上,得到石墨烯‑海绵导电复合物,在其上加装有扣件,心电导联线通过扣件固定连接在石墨烯‑海绵导电复合物上。本发明的抗干扰心电检测系统和检测方法能够有效克服运动伪迹对心电信号的干扰,保障了心电检查结果的实时性、准确性及可靠性;柔性石墨烯电极制备流程简单,生物兼容性好,使用寿命长,可用于抗干扰心电检测系统。
[专利] 发明专利 CN201910124092.7
河北大学 2019-06-25
摘要:本发明公开了一种手背静脉身份识别方法,其通过使用近红外光图像采集设备照射手背,采集一张手背静脉实时图像,然后对该图像进行一系列特定的预处理,然后将两幅经相同预处理的图像进行基于SIFT算法的特征匹配,实现身份识别。本发明针对现有的技术缺陷,本发明着重优化了识别算法,本发明的识别速度为0.87s,识别拒识率为0.0033,误识率为0.002899,识别效果远优于现有的生物设备。本发明提升了静脉识别的准确率和识别速度,可以被广泛地应用在安全验证领域。
[成果] 1800070168 河北
R493 基础研究 医院 公布年份:2017
成果简介:中国慢性病导致的死亡人数已占到总死亡人数的86.6%,而其中心脑血管病死亡率为271.8/10万,居于慢病死亡率首位!中国心脑血管疾病呈现出以下四个特点:患者人数多、死亡率高、抢救成功率低和治疗费用高。尤其,中国的发病率呈逐年年轻化态势!因此,心脑血管疾病的早期诊断、早期治疗成为了当今亟待解决的重大问题!随着健康产业和电子医疗新技术的发展,运用信息领域的先进技术研究和解决心脑血管疾病预测、诊断和康复成为了心脑血管疾病早期诊疗的有效手段。 为此,项目在国家科技部国际科技合作项目、国家自然科学基金项目等支持下,经过多年攻关,在心血管的精准诊疗、靶向康复和智能预测这三个重要环节都有所突破,主要的创新性贡献如下: 一、心血管生理信号特征提取和疾病智能诊断方面: (1)提出了大数据环境下基于形态指导的T波检测方法,将T波检测的精度提高了0.15ms以上,对心脏性猝死预警提供了保障。 (2)提出了基于深度学习的疾病智能预测算法,左束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏等异常心拍的正确识别率99.6%。房颤检测正确率达到95.6%,成为了脑卒中预测符合临床精度要求的关键技术指标。 二、心血管影像特征提取和斑块识别方面: (1)提出了基于内核图割和卷积神经网络的冠脉影像斑块自动识别算法,在实现了纤维化斑块、脂质斑块和钙化斑块区域的准确分割基础上,实现了三种斑块的自动识别,识别准确率达到90%以上。 (2)提出了基于体模型的质点弹簧模型用于软组织物理建模。在表面模型的基础上引入了体弹簧的概念,完成了物理模型的构建和优化。 三、心血管愈后康复用机器人研究方面设计并实现了基于正交3-2-1结构6-PSS并联机构康复训练平台,降低了机构支链的耦合性,使机构的分辨精度达到0.5μm,加速度达到2gm/s2。 上述成果应用于智能预测方面,构建了面向医疗机构的体检信息管理系统和面向社区和居家的健康管理平台,对用户进行健康管理,提供康复训练服务,自动诊断心血管疾病并预警。 项目发表论文69篇,其中被SCI和EI检索论文20篇,授权国家发明专利6项,软件著作权登记4项,获批成立了河北省数字医疗工程重点实验室。清华大学周东华教授为组长的专家组鉴定:“该项目研究成果整体技术达到国际先进水平,部分技术处于国际领先地位,具有重要的推广应用价值。”分级诊疗系统工程专业委员会姚建铨院士评价:“其成果为国家的分级诊疗和远程医疗的全面实施提供了技术支持”。保定市卫计委评价该项目:“对制定区域健康发展政策、指导健康宣教方向和优化医疗资源分布提供了重要的参考依据”。该项目应用于多家医疗机构,辐射人群超过50万人,其中3个医院位于雄安新区核心区,为雄安新区人口健康发展战略的制定提供了独特而有力的信息支持。
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