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公开(公告)号:CN120086574A
公开(公告)日:2025-06-03
申请号:CN202510220162.4
申请日:2025-02-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及波形信号特征提取技术领域,具体公开了一种基于熵幅特征分析的波形幅值特性提取方法。针对现有技术中波形特征提取方法无法兼顾幅值敏感性与复杂度评估的问题,本发明通过滑窗分割、子波形压缩和熵幅差计算,生成反映波形幅值特性的熵幅和与压缩熵差指标。所述方法包括:S10将输入的波形信号分割为多个单调变化的子波形段;S20对各子波形段进行幅值压缩,使其峰峰值与预定量化精度匹配,并计算各子波形段的熵幅值;S30通过滑窗遍历输入的波形信号,累加窗口内所有子波形段的熵幅值,生成窗口级幅值特征;S40将输入的波形信号放大至熵幅临界点,计算放大后的全局信息熵与原始全局信息熵的差值,得到压缩熵差;其中,所述窗口级幅值特征和压缩熵差用于模式识别模型的输入特征。本发明的熵幅和与压缩熵差可作为独立特征输入模式识别模型,解决了传统时域特征对幅值变化不敏感的问题。
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公开(公告)号:CN118526164A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410596146.0
申请日:2024-05-14
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: A61B5/01 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06T7/68 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06V40/16 , G01J5/00 , G01J5/48
Abstract: 本发明涉及面瘫评估与康复技术领域,公开了基于加权温度纹理特征的红外热成像面瘫严重度评估方法,包括以下步骤:步骤一,受试者面部红外热像采集;步骤二,面部感兴趣区域热像自动分割;步骤三,热不对称特征提取;步骤四,面瘫严重度自动分级,将热不对称特征输入支持向量机,输出为轻、中、重三级,其中支持向量机的参数通过机器学习获得。通过客观评估方式统一了评估标准,解决了House–Brackmann(HB)评分量表法结果组间和组内差异性大的问题,解决了面部特征自动追踪算法中患者不能完整准确完成规定面部表情动作的问题,避免了一些人人体面部表情存在一定的天然不对称性对评估结果的影响,排除了拍摄光线及角度对评估结果的影响。
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公开(公告)号:CN209564115U
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201920027669.8
申请日:2019-01-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本实用新型公开了一种红外热成像自动选穴系统,包括:自动旋转台、导轨、红外热像机芯、图像处理控制主机、显示屏幕和控制操作台;所述自动旋转台和所述红外热像机芯分别设置在所述导轨的两端,患者坐于所述自动旋转台,所述自动旋转台可顺时针、逆时针旋转并沿所述导轨移动;所述自动旋转台、所述红外热像机芯、所述显示屏幕和所述控制操作台分别与所述图像处理控制主机连接。与现有技术相比,本实用新型通过对面瘫患者面部的红外热像采集与处理,对面部穴位进行定位和温度测定,从而自动搜索病变程度最大的面部穴位,并显示穴位,以提供客观数据帮助医师进行更加准确的诊断与针灸治疗,提高面瘫的治愈率。
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