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基于DTCWT和cICA的光电容积脉搏波运动干扰消除算法被引量：1: 2015年; 目的:随着穿戴医疗设备普遍被接受,在利用光电容积脉搏波描记法(PPG)测量血氧、心率等生理参数时,运动干扰与脉搏信号频率混叠问题尤为突出,为了在日常活动状态下得到准确的生理参数,消除运动干扰是最为重要的手段。方法:提出了一种基于双树复小波变换(DTCWT)和约束独立成分分析(cICA)的组合算法消除运动干扰。首先用DTCWT将含有运动干扰的两路(红光和红外)PPG信号分解为若干不同频带的分量;然后通过cICA方法,提取感兴趣的脉搏成分;最后通过最小均方误差自适应滤波器实现两路PPG信号重建。结果:由DTCWT+cICA恢复的PPG波形得到的心率值与无运动干扰时基本一致,而血氧饱和度值也与无运动干扰时最接近。结论:与DTCWT和cICA相比,DTCWT和cICA组合算法能更有效地消除PPG中的运动干扰。实验结果验证了方法的可行性和有效性。; 文苗王成白丽红张通; 关键词：光电容积脉搏波双树复小波变换自适应滤波

基于脉搏波传导时间的连续血压监测系统被引量：19: 2014年; 为了实现无创连续血压测量,提出了一种基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)的连续血压测量方案。通过同步采集心电(electrocardiogram,ECG)信号与光电脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号,以ECG的R波峰值点作为PTT的开始点,PPG信号的最大值点作为PTT的结束点,得到PTT,与水银血压计测得舒张压(diastolic blood pressure,DBP)与收缩压(systolic blood pressure,SBP)进行回归分析,得到了DBP和SBP的数学模型。利用该方法对41名身体健康的青年人进行实验,利用本方案得到的SBP与水银血压计的相关系数为0.82,其差值的平均数与标准偏差为0.15±2.05 mm Hg;得到的DBP与水银血压计的相关系数为0.73,其差值的平均数与标准偏差为0.12±2.16 mm Hg。利用Bland-Altman差值法对本系统血压测量方法与水银血压计测血压方法进行一致性检验,结果显示两种血压测量方法具有很好的一致性。; 白丽红王成文苗张通; 关键词：血压脉搏波传导时间心电信号

基于光纤的反射模式的声分辨光声显微系统被引量：2: 2015年; 提出一种简单的基于光纤照明的暗场反射型声分辨光声显微(AR-PAM)系统。9根光纤均匀分布在超声换能器周围,每根光纤与声换能器中心轴线夹角为45°,光纤传输脉冲激光进入样本内部,形成一个中心无光的环形聚焦区域,与声换能器的焦面重合,实现暗场共焦光声成像。声换能器的中心频率为50 MHz,带宽为30 MHz,声透镜的焦距为4.1mm,F值为1.4。使用本文系统分别对打印的200μm宽黑格子和大鼠耳朵进行扫描成像实验,成像的黑格子宽度与实际宽度相符合,而且在大鼠耳朵扫描图像上可以清晰分辨出扫描部位的血管。实验结果证明,基于简单光纤照明的共焦暗场AR-PAM系统具有较高的分辨率、对比度和大的成像深度。; 张通王成翁小阜魏勋斌; 关键词：高分辨率

基于主成分分析和反向传播神经网络的肝癌细胞后向散射显微光谱判别被引量：9: 2017年; 为了实现血液中肝癌细胞的自动识别,本文基于主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对三种细胞(小鼠的白细胞、红细胞和人体肝癌细胞Hep G2)进行了识别研究。利用光纤共聚焦后向散射(FCBS)光谱仪获取光谱数据后进行PCA,选取前两个主成分作为光谱的特征,建立一个具有2个输入层节点、11个隐层节点、3个输出节点的神经网络模式识别模型。选取195例对象数据训练该模型,随机抽取150组数据作为训练集,45组数据作为测试集,验证模型给出的细胞是否识别准确。结果显示三种细胞的整体识别准确率在90%以上,平均相对偏差只有4.36%。实验结果预示采用PCA+BP算法能够从红细胞和白细胞中自动识别肝癌细胞,这将为研究肝癌的转移与肝癌的生物代谢特性提供有利的工具。; 杨静王成谢成颖翁小阜魏勋斌; 关键词：肝癌细胞主成分分析法反向传播神经网络细胞识别

基于BP神经网络的细胞显微光谱自动分类被引量：1: 2014年; 光谱正被应用到流式细胞分析技术领域,为了实现自动、快速识别不同类型的细胞或粒子,本文提出一种对细胞显微光谱进行自动识别的BP神经网络方法。该方法在PCA降维,获得样本特征向量的基础上,建立一个三层的BP神经网络,设置各层节点数,训练次数和目标误差,根据训练结果预测个细胞显微光谱的类别;从预测的结果看基于PCA和BP神经网络的方法对细胞光谱的预测识别率达到了100%。这将为流式细胞的自动分类提供合适的算法。; 王成白丽红文苗张通; 关键词：生物医学工程 BP神经网络细胞

基于Android平台的脉搏波监测系统的研究被引量：8: 2014年; 随着现代医学的快速发展,健康监护系统逐渐趋于成熟,可穿戴的监护系统越来越受欢迎;在此背景下提出了一种基于Android平台的便携式健康监测系统;利用光电探测电路获取光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号,通过微处理器(MSP430)转换此信号为数字信号,然后使用蓝牙模块将数字信号发送至Android智能手机;在Android智能手机上开发应用软件,实现对PPG信号的波形显示、数据存储功能和生理参数的计算;为验证其可行性,分别对10名被测者进行了PPG信号的采集、传输、存储和心率的计算,将实验测得的心率数据与监护仪测量数据通过Bland-Altman差值法进行一致性检验,结果显示两种心率测量方法有很好的一致性;进一步的研究将在此基础上开发可监测更多参数的健康监护系统。; 金凡王成白丽红文苗李章俊; 关键词：生理参数 ANDROID 光电容积脉搏波心率

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国家教育部博士点基金(20123120120012)