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湖南省教育厅科研基金(06C517)
湖南省教育厅科研基金(06C517)
- 作品数：8 被引量：34H指数：4
- 相关作者：钱盛友宋平孙福成冯艳玲朱颖更多>>
- 相关机构：湖南师范大学中南大学上海交通大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 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
- 基于超声散射回波分析的测温方法研究被引量：8
- 2007年
- 利用B超和计算机设计一套实验装置,观察高强度聚焦超声(HIFU)击打离体猪肌肉组织后组织内温度的变化。实验结果表明:(1)组织温度变化时其散射的超声回波幅值发生变化,超声散射回波的小波变换系数也发生变化;(2)超声散射回波的幅值变化和组织温度变化的关系与超声散射回波的小波变换系数变化和组织温度变化的关系相同;(3)生物组织温度在37～600C间,超声散射回波的幅值和超声散射回波的小波变换系数随温度上升而增大;生物组织温度在60～800C间,超声散射回波的幅值和超声散射回波的小波变换系数变化与温度变化没有确定的关系。
- 宋平钱盛友冯艳玲孙福成张激
- 关键词：高强度聚焦超声小波分析温度
- 一种基于B超图像处理的生物组织变性监测方法被引量：7
- 2011年
- 本文提出基于B超图像灰度和小波变换系数并结合BP神经网络监测HIFU治疗中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组织前后获得的B超图像作数字减影,并提取图像特征,利用神经网络进行分类处理。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分析,得出较好的辨识效果。结果表明:结合图像平均灰度和小波变换系数特征并输入BP神经网络,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。
- 邹孝钱盛友
- 关键词：高强度聚焦超声小波变换BP神经网络
- 凹球面自聚焦声场非线性效应的研究被引量：4
- 2007年
- 用球束方程(SBE)研究了声源参数和媒质特性对凹球面自聚焦声场非线性效应的影响。结果表明,谐波的最大幅值出现在声焦点附近,基波与线性声场的分布类似,而高阶谐波的聚焦性能更好。超声频率、声源表面初始声压幅值或非线性参数越大,即平面波冲击间断形成距离越短,声的非线性效应越明显。声衰减会使非线性效应减弱,而凹球面曲率半径增大会使谐波和基波最大值的位置偏离更明显。
- 钱盛友胡继文
- 关键词：热疗自聚焦声场非线性
- 一种改进的倒谱基音提取算法被引量：3
- 2009年
- 介绍一种基音检测的新方法。该算法首先对分帧语音采用Burg算法进行LPC分析,获取最佳预测系数构造逆滤波器;然后通过逆滤波得到预测误差序列代替原输入语音序列进行倒谱分析;最后在恰当的范围里测出最大峰值,进行基音检测。实验结果表明,与传统方法相比,该方法鲁棒性好,在信噪比低的情况下仍可获得较高的准确率。
- 朱颖钱盛友
- 关键词：基音线性预测编码倒谱
- 基于互相关函数法的超声无损测温研究被引量：2
- 2007年
- 生物组织的声速随温度变化明显。利用信号处理技术中的互相关函数分析方法,计算超声散射回波信号的时间延迟。通过分析超声散射回波的时间延迟和组织温度的关系,提取生物组织的温度信息。实验结果表明:当以最高温度时的超声散射回波信号为基准信号时,不同温度时的超声散射回波信号与基准信号的时间延迟随着温度的降低而增大。该种处理方法可有效检测到超声散射回波信号的时间延迟随温度变化的趋势。
- 宋平钱盛友冯艳玲孙福成
- 关键词：超声互相关热疗
- 基于LoG算子的图像边缘增强算法的改进被引量：3
- 2007年
- 图像边缘增强的目的是为了突出图像所包含的信息。图像的许多有用信息集中在图像的边缘部分,从频谱上说就是图像的高频部分,因而可以用加重高频来增强图像,常规方法是直接对图像锐化,这会加剧噪声对图像的影响。本文先用高斯-拉普拉斯算子检测出图像的高频部分,然后用最大方差比方法确定图像边缘,再针对边缘对图像进行增强处理。实验表明,该方法可有效抑制边缘增强后的噪声问题。
- 吴熙钱盛友
- 关键词：边缘检测
- 基于SOM神经网络和支持向量机的方言辨识被引量：6
- 2009年
- 建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。
- 朱颖钱盛友赵新民
- 关键词：方言辨识SOM神经网络支持向量机
