粘永健
- 作品数：71 被引量：287H指数：9
- 供职机构：第三军医大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金武器装备预研基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信机械工程更多>>
- 基于FastICA的高光谱图像目标分割被引量：7
- 2010年
- 针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.
- 粘永健张志王力宝万建伟
- 关键词：高光谱图像
- 一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法
- 本文根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。首先将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,然后根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进...
- 粘永健吴乐华何世彪
- 关键词：视频图像消噪三维小波变换
- 文献传递
- 一种FMCW宽带生命探测雷达呼吸和心跳信号提取算法
- 本发明提供一种FMCW宽带生命探测雷达呼吸和心跳信号提取算法,与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：能够同时获取多人的呼吸和心跳信号，通过使用Coiflets小波，相比于传统的频域滤波，该小波能够很好地保持重构呼吸信...
- 何密粘永健龚渝顺李永勤陈佳伟林哲宇
- 文献传递
- 组合核函数支持向量机高光谱图像融合分类被引量：23
- 2011年
- 针对高光谱图像分类,提出了一种利用组合核函数融合目标光谱域和空域信息的支持向量机学习算法。该算法首先用主成分分析方法对高光谱图像进行特征提取和降维,用虚拟维数估计策略预估原始图像的本征维数,并且在预估的基础上确定要保留的主成份分量数目;然后用数学形态学操作在选取的主分量图像上提取目标的形态信息,得到扩展的空域形态矢量。最后,通过不同的组合策略,构造组合核函数,从而在分类器中引入空域信息,和原有的谱域信息一起,利用支持向量机进行分类。高光谱数据实验表明,在训练时间没有显著差别的情况下,总体分类精度和Kappa系数均提高了2%左右。实验表明,本文提出的方法较单独使用谱域或空域信息进行分类具有一定的优越性。
- 高恒振万建伟粘永健王力宝徐湛
- 关键词：高光谱图像图像融合数学形态学组合核函数支持向量机
- 结合光谱解混与压缩感知的高光谱图像有损压缩(英文)被引量：3
- 2018年
- 压缩传感技术可以利用远少于奈奎斯特采样定理所获得的采样数据进行信号的鲁棒性重建。因此,该技术在计算资源和存储空间均受限的高光谱图像压缩中具有很大的应用潜力。提出了一种基于压缩感知与光谱解混的高光谱图像压缩算法。在编码端,分别通过空间采样和光谱采样来实现图像采样点的压缩;然后,对采样数据的空间与谱间相关性进行了研究。为了提高压缩性能,采用谱线性预测去除采样后的谱间相关性,利用JPEG-LS对预测误差进行编码来生成最终的比特流。在解码端,首先解码比特流以获得采样数据;采用光谱解混技术对原始高光谱图像进行重构,克服了传统压缩感知重建的诸多不足。针对机载可见/红外成像光谱仪数据的实验结果表明,该算法比JPEG2000和DCT-JPEG2000具有更好的压缩性能,并具有较低的计算复杂度。
- 王忠良冯文田粘永健
- 关键词：高光谱图像压缩感知
- 一种运动想象上肢智能康复机器人系统及其训练方法
- 本发明涉及一种运动想象上肢智能康复机器人系统及其训练方法，属于运动想象领域。该系统包括运动视觉刺激模块、脑电采集模块、上位机、上肢康复运动支架；所述上位机根据康复训练项目产生对应的运动刺激视频，通过所述运动视觉刺激模块显...
- 冯正权邱明国何庆华朱新建乔梁王莉桑林琼张静娜李鹏岳张晔粘永健
- 文献传递
- 基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究被引量：3
- 2006年
- 对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换,利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像;进行数学形态学后处理,以消除各种噪声的影响和对象的不连通性,得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好,分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码,且算法耗时较少。
- 粘永健吴乐华李秀何世彪
- 关键词：视频图像小波变换
- 医学图像无损压缩技术研究进展被引量：3
- 2016年
- 医学成像技术已经成为现代临床医学诊断与治疗的核心支撑技术。然而,对于各种医学成像设备所获取的图像,庞大的数据量给图像存储与传输带来了巨大压力,并严重制约着医学图像的后续应用。随着医学成像设备分辨率的不断提高,所获取的图像数据量必将持续膨胀。因此,必须利用有效的压缩技术对其进行压缩。无损压缩能够完全保持原始医学图像的所有信息,在实际应用中获得了广泛的接受。本文对医学图像无损压缩技术的研究进展进行总结与分析,并对其发展趋势进行展望。
- 刘玉崔皓然粘永健邱明国
- 关键词：医学图像感兴趣区域磁共振成像小波变换
- 基于增强CT图像和Swin Transformer网络的食管癌T分期智能诊断模型的构建与评估
- 2023年
- 目的基于增强CT图像和Swin Transformer网络,拟构建食管癌T分期智能诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月在陆军军医大学第一附属医院和山西省肿瘤医院胸外科经病理证实为食管癌的150例患者的45000张术前增强CT图像。经过UperNet Swin网络自动分割和肿瘤体积的计算,使用ResNet50、Swin Transformer和VIT 3个网络进行食管癌T分期智能诊断模型的构建。使用精准率、召回率、F1-score、特异度以及阴性预测值(negative predictive value,NPV)等指标在150例内部数据集上评价模型性能,描绘混淆矩阵和ROC曲线。结果在3个食管癌T分期诊断的模型中,Swin Transformer模型结合肿瘤体积、病理信息等特征的分期诊断效果最好,T1~T4期的精准率分别为1.00、0.67、0.83、1.00,AUC为0.861,优于ResNet50和VIT分期诊断模型,它们的精准率分别为0.13、0.27、0.59、0.81和0.03、0.14、0.56、0.75,AUC分别是0.611和0.542。结论与ResNet50和VIT网络比较,Swin Transformer网络能够更精准进行食管癌智能T分期诊断。
- 王润媛陈星材吴蔚姚洁郭美马晋峰曹锡梅粘永健吴毅崔慧林
- 关键词：食管癌
- 机器学习自动识别小鼠异位性心搏
- 2019年
- 临床上检测异位性心搏,对心血管疾病的早发现、早诊断、早治疗有重大意义。异位性心搏的自动识别能有效减轻人工识别的负担。采用37只小鼠各10 min的心电图(ECG)信号,由3位专家完成异位性心搏的标定及数据库的建立。在此基础上,使用7种机器学习方法,组合脉冲排除滤波器和模板匹配算法的值,对异位性心搏点进行自动识别。实验结果表明,7种机器学习的方法都能得到较好的预测性能(所有曲线下面积(AUC)大于0.899),其中集成学习AdaBoost的预测能力最好(AUC=0.940,准确度、特异性均为0.888)。
- 何密粘永健张芸林哲宇胡厚源
