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国家自然科学基金(30970755)

作品数：5 被引量：16H指数：3
相关作者：郑旭媛马东华王真校午阳李莉更多>>
相关机构：天津医科大学武警医学院附属医院更多>>
发文基金：国家自然科学基金天津市应用基础与前沿技术研究计划天津市应用基础与前沿技术研究计划项目更多>>
相关领域：医药卫生自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇医药卫生
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇癫痫
  • 2篇脑电
  • 1篇短时傅里叶变...
  • 1篇信号
  • 1篇信号重构
  • 1篇压缩感知
  • 1篇余弦
  • 1篇余弦变换
  • 1篇时频
  • 1篇时频分析
  • 1篇图像
  • 1篇皮层
  • 1篇频分
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇癫痫脑电
  • 1篇相干
  • 1篇相干性
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换

机构

  • 5篇天津医科大学
  • 1篇武警医学院附...

作者

  • 5篇郑旭媛
  • 2篇王真
  • 2篇校午阳
  • 2篇马东华
  • 1篇蔺铁锚
  • 1篇李云萍
  • 1篇李莉
  • 1篇顾欣

传媒

  • 2篇生物医学工程...
  • 2篇国际生物医学...
  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 1篇2011
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
基于结构自适应归一化卷积的磁共振图像超分辨率重建被引量：1
2011年
目的探讨一种针对磁共振图像超分辨率重建的有效算法。方法根据图像间存在的微小结构差异，应用结构自适应归一化卷积算法，对重复扫描获取的磁共振图像进行超分辨率重建，同时运用其他4种常用超分辨率重建算法进行相同处理，计算峰值信噪比，比较重建效果。结果结构自适应归一化卷积算法与其他算法相比，能够更好地保留磁共振图像的边缘和细节特征。结论结构自适应归一化卷积算法结合了局部结构信息，可获得质量较好的高分辨率磁共振图像。
蔺铁锚郑旭媛顾欣校午阳
关键词：超分辨率磁共振图像结构自适应
基于压缩感知的局部场电位信号重构算法研究被引量：4
2013年
研究局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的重构问题。依据传统的采样定理对LFP信号进行采样,将会产生庞大的数据量,为LFP信号的传输、存储及处理带来巨大压力。为降低LFP信号的采样速率,减少有效的采样样本,提出压缩感知的局部场电位信号重构的新方法。利用LFP信号在变换域上的稀疏性,通过随机高斯测量矩阵将LFP信号重构模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型。仿真结果表明,采样速率为奈奎斯特采样速率的一半即可准确重构LFP信号,且正交匹配追踪(OMP)重建算法要优于基追踪(BP)重建算法;当选用离散余弦矩阵(DCT)作为稀疏表示矩阵时,信号在正交匹配追踪和基追踪两种重构算法下都有很高的重构精度。
王真郑旭媛马东华
关键词：压缩感知信号重构
健康人手部不同动作的脑电-肌电相干性分析被引量：3
2014年
运动皮层和肌肉之间的功能连接直接关系到上肢功能障碍者的康复,神经肌肉的活动状态可以通过脑电-肌电(EEG-EMG)相干性来分析。本文通过在进行手抓、握及手腕屈、伸4组动作时,采集皮层运动区的9导联EEG信号和前臂4导联的EMG信号,进行相干性分析处理。结果表明在β频段,右手做屈指、伸指动作时相应的右前臂指屈肌(FD)、指伸肌(ED)与大脑左侧C3导联相干系数值较大(P<0.05);右手做屈腕、伸腕动作时相应的尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕伸肌(ECR)与大脑左侧C3导联相干系数值较大(P<0.01)。研究结果为探索基于皮层肌肉相干性(CMC)的手部运动信息解码提供了依据。
李云萍李莉郑旭媛
关键词：脑电肌电
基于形态成分分析的癫痫脑电棘波检测被引量：6
2013年
本文提出一种基于形态成分分析(MCA)的癫痫脑电棘波检测方法,选用离散余弦变换(WT)作为MCA的字典来提取脑电图(EEG)的背景信号,选用db4小波变换(WT)作为MCA的字典来提取棘波信号。结果表明这种方法能够方便而有效地对EEG信号中的棘波进行检测,检测率达89.09%,正确率达90.71%。作为一种特征提取/分离算法,基于稀疏表示的MCA可以用来提取癫痫脑电棘波。
马东华郑旭媛王真
关键词：离散余弦变换小波变换
基于匹配追踪的癫痫脑电信号的时频分析被引量：2
2012年
目的鉴于匹配追踪算法具有良好的参数化描述特性，应用匹配追踪算法研究癫痫脑电的时频分布特征。方法通过仿真算例，将匹配追踪算法与短时傅里叶变换、Wigner—Viiie分布结果进行比较，验证该方法的频率分辨率高及参数化表征的优越性；应用上述3种方法对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析，研究癫痫异常放电在时频平面的表现。结果仿真结果表明基于匹配追踪算法能得到较好的时频分布；对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析，癫痫脑电和正常脑电在时频平面上存在明显的差异。结论基于匹配追踪的时频分析方法，能够更好地揭示脑电类非平稳信号的特征。
校午阳郑旭媛
关键词：时频分析癫痫短时傅里叶变换
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