黄靖
- 作品数：29 被引量：111H指数：7
- 供职机构：南方医科大学生物技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生天文地球文化科学更多>>
- 结合硬斑块特征的心血管内超声图像中-外膜边缘检测被引量：7
- 2012年
- 针对心血管内超声(IVUS)图像中-外膜(media-adventitia)边缘检测中,硬斑块和声影等造成中-外膜边缘难以准确检测的问题,提出一种结合硬斑块特征的中-外膜边缘检测方法。首先,采用k均值聚类分割IVUS图像,根据图像中不同类型斑块的成像特点检测硬斑块位置;然后,计算IVUS图像方向梯度,结合斑块位置和图像灰度,获得代价矩阵;最后,利用启发式图搜索方法,实现IVUS图像的中-外膜边缘检测。对临床图像的实验结果表明,本方法能克服图像中声影和斑块干扰等问题,使检测正确率达到95.57%,提高了IVUS图像中-外膜边缘检测的准确性。
- 邢栋杨丰黄靖涂圣贤DIJKSTRA Jouke
- 信号处理类课程教学实验改革之探讨与实践被引量：3
- 2017年
- 文章针对生物医学工程本科信号处理类专业基础课教学难、学生兴趣难以提升等问题,提出了相关的教学与实验改革。首先,在理论课的教学安排上解决了"信号与系统"和"数字信号处理"专业基础课授课重复、学习枯燥、师生交流少等问题。其次,将实验部分分三个学期进行,从最基础的信号与系统实验到最终的与生物医学工程专业相关的心音信号采集与处理综合实践,让学生由浅入深并能学以致用,解决实际问题,充分发挥创造性。
- 陈姿羽喻德旷杨丰黄靖
- 关键词：信号处理教学改革
- 深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测被引量：2
- 2018年
- 目的心血管内超声(IVUS)图像内膜和中—外膜(MA)轮廓勾画是冠脉粥样硬化和易损斑块定量评估的必要过程。由于存在斑点噪声、图像伪影和各类斑块,重要组织边界的自动分割是一个非常困难的任务。为此,提出一种用于检测20 MHz心电门控IVUS图像内膜和MA边界方法。方法首先利用深度全卷积网络(DFCN)学习原始IVUS图像与所对应手动分割图像之间映射,预测出目标或者背景的概率图,实现医学图像语义分割。然后在此基础上,结合心血管先验形状信息,采用数学形态学闭、开操作,平滑内膜和MA边界,降低分割过程中错误分类像素或区域的影响。结果针对来自10位病人的IVUS图像及其标注信息所组成的435幅国际标准公开数据集,从线性回归、Bland-Altman分析和面积交并比(JM)、面积差异百分比(PAD)、Hausdorff距离(HD)、平均距离(AD)等性能指标上,评价本文方法。实验结果表明,算法检测结果与手动勾画结果的相关性可达到0.94,其超过94.71%的结果落在95%置信区域内,具有良好一致性。内膜和MA边界的AD指标分别为:0.07 mm和0.08 mm;HD指标分别为:0.21 mm和0.30 mm。JM指标分别为0.92和0.93;PAD指标分别为5%和4%。此外,对临床所采集的100幅IVUS图像进行了测试,证明本文学习的模型在跨数据集上具有较好的泛化能力。结论与现有的国际算法比较,本文方法提高了各类斑块、声影区域和血管分支等因素的识别能力,不受超声斑点的影响,能准确地、可重复地检测出IVUS图像中的关键目标边界。
- 袁绍锋杨丰徐琳刘树杰季飞黄靖
- 关键词：医学图像分析
- 基于SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法被引量：7
- 2014年
- 目的：提出一种基于混合核函数SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法。方法对多模态MRI图像中单一模态的特征信息，分别使用混合核函数SVM方法训练出4个子分类器，对相应模态进行分割。由于不同模态图像选择的支持向量各有侧重，分割结果存在差异。通过迭代修改分割错误数据点的权值，优化选择SVM模型子分类器权重系数，得到多模态加权组合的SVM分类器模型，并应用于多模态MRI图像分割。结果34例MRI脑肿瘤病人图像数据，获得了90.59%的分割精度，与单一模态分类器方法、多模态高斯核函数SVM方法相比，平均分割精度提高5.76%-20.11%。结论本文方法结合多模态图像和SVM的优势，提高肿瘤分割准确率，分割性能好。
- 王晓春黄靖杨丰罗蔓
- 关键词：多模态混合核函数支持向量机
- 一种手指静脉图像的线状纹理特征提取方法
- 本发明公开了一种手指静脉图像的线状纹理特征提取方法，针对手指静脉图像中，静脉纹理通常为线状纹理的特点，提出了基于Radon变换的线状纹理特征，将之融合到手指静脉图像的特征向量中，进一步提高了特征向量的完备性；同时，在特征...
- 黄靖刘娅琴杨丰周宇佳
- 文献传递
- 一种人体手指静脉图像骨关节定位方法
- 本发明公开了一种人体手指静脉图像骨关节定位方法，包括对人体手指静脉图像采集和归一化到坐标系中，然后通过双滑动窗模型定位静脉图像骨关节位置，该方法由以下步骤组成：(1)建立双滑动窗模型，(2)对双滑动窗内各像素点的灰度值分...
- 刘娅琴邱世荣黄靖杨丰
- 基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别被引量：2
- 2020年
- 针对手掌静脉图像数量少且质量参差不齐,进而导致掌脉识别系统的性能降低的现象,提出一种基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别方法。首先,在ResNet模型的基础上,用卷积层和池化层提取掌脉特征。然后,采用指数线性单元(ELU)激活函数、批归一化(BN)和Dropout技术来改进和优化模型,以缓解梯度消失、防止过拟合、加快收敛及增强模型泛化能力。最后,引入稠密连接网络(DenseNet),使提取到的手掌静脉特征更具丰富性和有效性。在两个公开库和一个自建库上分别进行实验,结果表明所提方法在三个数据库上的识别率分别为99.98%、97.95%、97.96%。可见该方法能有效提高掌脉识别系统的性能,且更适用于掌脉识别的实际应用。
- 娄梦莹王天景刘娅琴杨丰黄靖
- 关键词：手掌静脉识别DROPOUT
- 基于自适应加权混合核函数的3D脑肿瘤分割被引量：2
- 2015年
- 针对目前支持向量机(SVM)中混合核函数的不足,提出一种自适应加权混合核函数。该核函数能自适应调节新映射空间样本点的距离,改变序列最小优化(SMO)过程中的修正因子,以削弱惩罚因子的影响,改变拉格朗日乘子的取值,优化支持向量的选取,进而获得更优的分类界面,提高SVM的分类能力,并首次提出将混合核函数SVM应用于脑肿瘤分割。实验结果表明,该方法能更高效准确地分割脑肿瘤。
- 罗蔓黄靖杨丰王晓春
- 关键词：混合核函数序列最小优化修正因子
- 利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法被引量：3
- 2020年
- 传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别系统。以置信度作为权重,通过权重来探索不同模态生物特征识别的性能差异,实现了有效特征信息的提取,并且提高了系统的抗干扰能力。该方法充分考虑了权重因子与特征距离信息和模态分类性能参数之间的复杂关系,将模态的决策偏好通过置信度转化为定量表征,不仅使各模态权重因子的求解更具科学性,而且提高了识别系统在复杂情境下的自适应能力。实验结果表明,该融合方法的识别精度与抗干扰能力优于其他决策层融合算法。
- 周晨怡黄靖杨丰刘娅琴
- 关键词：多模态生物特征决策层融合自适应权重特征信息
- 基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法
- 本发明公开了一种基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法，它采用Gaussian_iRadon（G-iR）变换提取掌脉图像的方向特征矩阵，得到图像主方向，以此图像主方向构建分类索引，本发明提供的一种基于方向特征的手掌静脉分...
- 刘娅琴周宇佳黄靖杨丰
- 文献传递
