公开(公告)号：CN104809740A

公开(公告)日：2015-07-29

申请号：CN201510274795.X

申请日：2015-05-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王品 ,  何璇 ,  李勇明 ,  李帆 ,  吴烨

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法，首先采用自适应Canny边缘检测算法提取图像主要边缘；再对边缘提取多个图像特征，结合支持向量机算法对边缘进行分类，完成软骨边缘定位；接着在软骨边缘的基础上进行种子点及软骨像素区域的选择；之后基于选择的结果采用弹性区域生长进行初步软骨分割；最终获得膝软骨分割结果。实验结果表明，该方法能够准确、快速的自动分割出膝关节MRI中不同的膝软骨，其中股软骨、胫软骨、髌软骨平均DSC分别可达0.8543、0.8280、0.8703，与手工分割结果具有较高的一致性，能够有效克服传统分割方法的结果过分割或分割不准确等缺点。

公开(公告)号：CN104305994A

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201410653305.2

申请日：2014-11-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李勇明 ,  吕洋 ,  王品 ,  朱雪茹 ,  吴烨 ,  刘倩倩 ,  李帆

IPC: A61B5/053

CPC classification number: A61B5/053 ,  A61B5/7264

Abstract: 本发明公开了一种心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法，包括以下步骤，S1：预处理，去除高频噪声和基线漂移；S2：基于多分辨率窗口搜索法进行波形标记，并提取每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)以及相邻波形特征差Dif(i)；S3：小波分解，提取出每个波形的小波特征Dw(i)；S4：将L(i)、H(i)、Dif(i)以及Dw(i)组成四维特征向量，并进行归一化处理；S5：分类识别；S6：计算心肺复苏质量评估指标。其显著效果是：能够正确地识别按压和通气波形，有效去除伪按压波形，算法的阳性检测率和敏感度非常理想，能够达到实时处理的要求，输出的各项评估指标可以实时反馈给心肺复苏操作人员，便于其调整心肺复苏操作，达到为CPR过程提供指导的目的。

公开(公告)号：CN103829944B

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201410113578.8

申请日：2014-03-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李勇明 ,  吴烨 ,  王品 ,  李帆 ,  张和华

IPC: A61B5/053

Abstract: 本发明公开了一种基于模式识别的胸阻抗信号处理方法，首先对获取的胸阻抗信号采用小波阈值去噪法去除胸阻抗信号中的高频噪声，其次采用形态学滤波法去除胸阻抗信号中的基线漂移，获得平滑的信号波形，接着采用多分辨率窗口搜索法进行波形定位，最后采用线性识别分析法对所获信号进行模式分类识别，获取正确的按压波形和通气波形。其显著效果是：本发明将小波去噪法、形态学滤波法和多分辨率窗口搜索法有机结合，能够有效的排除大部分畸变和噪声的干扰，正确地识别按压和通气波形，并达到实时处理的要求，从而计算出TTI信号的各项所需的参数，并反馈给心肺复苏操作人员对CPR过程提供指导。