基于红外热成像与形式概念分析的面瘫病情客观评估方法

面部神经功能障碍导致面瘫患者患侧面部肌肉运动功能失控,给患者的外貌、生理和情感带来巨大的打击。一种客观量化的面瘫病情严重度评估方法对于面瘫的治疗是至关重要的。提出了一种基于红外热像图和形式概念分析的面瘫严重度评估新方法,共收录了单侧患病的面瘫患者65例。应用红外热成像法,在1月内每隔5天采集一次面瘫患者的面部温度分布图像,将面部红外热像进行预处理,划分为左右对称的六个区域,提取并分析面部左右两侧对称区域的温差,利用形式概念分析挖掘温差与面瘫严重度的关系。结果显示：面瘫患者面部温度分布呈现双侧不对称性,面部区域的双侧温差大于0.2 ℃,而正常人体面部区域的两侧温差均小于0.2 ℃。面部区域的双测温差与面瘫严重度的相关系数平均为0.508。此外,如其中一个区域的左右两侧温差大于0.2 ℃,并且全部小于0.5 ℃,则可以判定面瘫为轻中度;面部任一区域的左右两侧温差大于0.5 ℃,则可以判定面瘫为重度。这种基于形式概念分析的红外热像计算机分析方法可用于评估面瘫导致的面部热失调,有助于面瘫的临床诊断与治理。     

红外热不对称分析用于面神经功能损伤的客观评估

健康人体的温度分布存在一种双侧对称性,当面神经功能受损时,将改变这种热分布的对称性。人体热量大多通过红外辐射的形式散发,因此利用红外热成像技术可以有效捕捉这种红外热辐射分布的改变。本文提出一种新的热不对称分析的方法——有效热面积比,即计算面部特定区域与对侧区域的温差乘以温度异常区面积与总面积之比。利用这种方法对面神经功能损伤的患者和健康人群作对照性试验,结果显示:此方法的特异性和敏感性平均为0.90和0.87,比常规方法提高了7%和26%,有效热面积比与面神经功能的损伤程度正相关,平均为0.664。因此,关于诊断和评估面神经功能,红外热成像是一种有力的工具,有效热面积比是一项高效的临床指标。     

轻中度单侧Bell面瘫红外热辐射强度异常分析

Bell 面瘫是一种多发的面神经疾病,首次发病以轻中度居多.应用红外热成像原理,探寻一种客观无创的Bell面瘫评估方法.人体面部穴位大都呈左右对称分布,取患者病变一侧的相关穴位为实验组,另一侧同一穴位为对照组,分别研究其红外热辐射特性,急性期内,同一穴位在健侧与患侧的红外热辐射强度差异显著,即存在明显的温差(大于0.3...     

基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1～20个分量的数据,使用提取后的数据（20维）、提取后数据的纹理变换（20维）和主成分分析的前（20维）,组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类（MDC）算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。     

基于深层信念网络的太赫兹光谱识别

特征提取和分类是太赫兹光谱识别的关键。部分物质在太赫兹波段内没有明显的吸收峰,难以人工定义、提取特征及分类识别,为此,结合深度信念网络(deep belief network,DBN)和K-Nearest Neighbors (KNN)分类器的优点,提出了一种基于DBN的太赫兹光谱识别方法。首先利用S-G滤波和三次样条插值对ATP,acetylcholine_bromide,bifenthrin,buprofezin,carbazole,bleomycin,buckminster和cylotriphosphazene在0.9～6 THz内的太赫兹透射光谱进行归一化处理;然后由两层受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machine, RBM)构建DBN模型,并采用逐层无监督的方法训练模型,以自动提取太赫兹光谱特征;最后用KNN分类器对8种物质的太赫兹透射光谱进行分类。结果表明,使用DBN自动提取的光谱特征,KNN分类器、BP神经网络、SOM神经网络和RBF神经网络的分类准确率达到了90%以上,且KNN分类器的识别率优于其他三种分类器;采用DBN自动提取物质的太赫兹光谱特征大大减少了工作量,在海量光谱数据识别中具有广阔的应用前景。     

基于SOM和RBF网络的软测量方法研究

针对氢粉碎过程中钕铁硼粉碎状态不可知,为有效预测合金的反应状态,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络结合构建的网络模型。在该模型中,SOM神经网络作为聚类网络,采用无教师学习算法对输入样本进行自组织分类,并将分类中心及其对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为径向基函数的中心;RBF神经网络作为基础网络,采用高斯函数作为径向基函数实现从输入到隐含层的非线性映射,输出层则采用有教师学习算法训练网络的权值,从而实现输入层到输出层的线性映射。并以钕铁硼氢粉碎过程合金中氢含量为检测对象,运用上述方法在MATLAB平台上建立了合金中氢含量预测模型,并完成了仿真验证。     

活性剂等离子弧焊焊接电弧的光谱与热分析

针对活性剂等离子弧焊焊接过程,利用光谱分析方法对活性剂等离子弧焊焊接电弧进行光谱分析,采用红外热像伪着色法测定活性剂等离子弧焊焊接电弧温度场,并建立活性剂等离子弧焊焊接电弧热流密度径向分布模型,对焊接电弧的成分及焊接电弧温度场进行了研究。研究结果表明,常规等离子焊焊接电弧以氩原子和氩一次电离离子的谱线为主,金属蒸气谱线不突出,焊接电弧以气体粒子为主,属于气体电弧;活性剂等离子弧焊焊接电弧的光谱中氩原子及氩一次离子谱线的辐射强度增强,Ti,Cr,Fe金属谱线大量涌现;活性剂等离子弧焊焊接电弧的温度分布比较紧凑,温度场外形窄,温度分布范围较集中,电弧径向温度梯度较大;电弧径向温度分布呈现正态Gauss分布模式。     

MRTD高精度测试和校准技术研究

围绕红外热像仪成像参数MRTD（最小可分辨温差）测试问题开展研究，介绍了MRTD的测试方法以及MRTD测试装置—红外热像仪评估系统的工作原理，详细分析了MRTD测试过程中，红外热像仪测试位置、差分黑体温差、差分黑体发射率和光学系统几何像差等因素对测试结果的影响。针对这些问题，提出了采用红外扫描辐射计对红外热像仪评估系统温差进行校准的方法，利用该方法对某空间频率下热像仪MRTD进行测试，并给出了测试结果，为热像仪MRTD参数准确测试提供参考。     

水下高分辨率声图中小目标的深度网络分类方法

针对声成像数据缺少条件下的水下沉底小目标分类问题,提出一种深度网络分类算法。首先,采用高斯混合模型对声影区统计特性进行建模并提取声图阴影,在此基础上构建仿真数据集和真实数据集。将仿真数据集输入卷积神经网络进行训练,保留其特征提取部分,用于对真实数据集进行特征提取.重建网络分类部分并采用真实数据集的特征向量进行训练。结果表明,所提出的方法分类正确率可达88.24%,与6种对照方法相比平均分类正确率分别提升8.67%,20.47%,19.78%,11.59%,9.01%,11.58%。验证了所提出方法在小样本条件下具有较好对水下沉底小目标的分类能力。其学习曲线收敛到96.25%,仅比验证曲线高5.14%,说明在一定程度上缓解了过拟合问题。将改进的卷积神经网络应用于融合分类器,通过与逻辑回归分类器、支持向量机对目标进行分类并融合决策,正确率为93.33%,可进一步提高算法的正确率和稳定性.      

不均匀光照的路面裂缝检测和分类新方法

针对受光照不均影响的路面裂缝图像,提出一种基于Sobel算子和最大熵法的图像分割算法,并采用长线段与原图进行与操作和判断黑色像素所占比例的方法去除图像孤立噪声点.根据不同类型裂缝的几何形态,提取投影向量、分布密度和空洞数等特征值作为路面裂缝分类的依据,设计径向基函数神经网络的分类器实现对裂缝的准确分类.实验结果表明,较传统全局阈值算法,本文算法对光照不均图像的处理不仅能很好的提取裂缝边缘,且具有很强的抗噪能力,对路面裂缝的分类准确率高.     

红外图像伪彩色编码和处理

利用红外热成像系统可将物体的热分布转化为可视图像，并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来，从而得到被测目标的温度分布场。根据热成像测温原理以及红外图像的特点，在对室温热成像系统研究的基础上，对红外图像伪彩色编码进行了研究，提出一种新的伪彩色编码方法，即自动阈值法。利用自动阈值法可以在室温环境下，对目标的温度及其分布进行测量。在TMS320C6202和FPGA室温热成像系统中对提出的方法进行了验证。实验结果表明，该方法可使红外图像层次分明，容易分辨出不同的温度区域。     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

热红外光谱的石榴子石亚类识别方法

高光谱技术快速、无损、精确探测矿物,能够清楚的反映矿物化学成分的改变。石榴子石在热红外波段具有诊断性的三峰式特征。反射峰波长与化学成分关系密切,所以可以依据石榴子石在热红外波段的光谱特征开展其亚类分类研究。钙铬榴石和锰铝榴石反射峰位置易于与其他亚类区分,而铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石的反射峰位置有较大重叠区域,无法直接判别,因此亟需一种基于热红外光谱的快速、准确识别石榴子石亚类的分类方法。基于热红外光谱库中85个不同类型的石榴子石样本数据获取其3个反射峰位置及波长差值信息,利用非线性BP神经网络、聚类分析以及多元线性判别分析3种方法开展石榴子石亚类识别实验,并运用精确率、召回率和F1值进行分类精度评价。结果显示：BP神经网络算法分类的精确率、召回率和F1值均能达到100%,铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石得到很好地区分;聚类分析和多元线性判别分析分类的精确率、召回率和F1值分别为86.1%、80%和79.2%,84.2%、80%和79.5%,这两种方法对反射峰重叠的铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石分类效果不好,因此BP神经网络更适合石榴子石亚类识别。本研究利用BP神经网络强大的非线性自动映射能力,找到了石榴子石热红外谱段反射峰位置与亚类类型之间复杂的映射关系,证明了BP神经网络方法与热红外光谱特征结合使用的可行性与优越性,为石榴子石亚类识别提供了快速有效的技术支撑,同时为其他矿物的快速有效识别提供了良好的技术启示。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

Identification and classification of organic and inorganic components of particulate matter via Raman spectroscopy and chemometric approaches

In this paper, a novel method for developing a tree‐like classifier which differentiates between organic and inorganic particulate matter by means of Raman spectroscopy is introduced. The algorithm is fully automatic and optimises itself without any human interaction. This method uses a tree‐like structure to classify Raman spectra as a decision tree. On every knot of this tree, the optimal classifier is automatically obtained, tested and trained. The optimal classifier is an artificial neural network, linear discriminant analysis or a support vector machine, where different kernels are possible. The support vector machine is optimised by the simulated annealing method to achieve the best possible classifier. After the training, a hold‐out experiment with two completely independent sets of Raman spectra was tried to show the abilities of this method for real‐world application. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

圈养瓶鼻海豚通讯信号分析及融合分类方法

针对圈养条件下瓶鼻海豚通讯信号（whistle）分类时混叠大量回声定位信号（click）导致分类正确率降低的问题,提出了一种基于机器学习的融合分类方法。分别提取whistle信号的时频分布特征训练随机森林分类器,梅尔时频图特征训练卷积神经网络分类器,在此基础上设计融合判决器对混叠whistle信号进行分类识别。对圈养海豚声信号采集实验数据的分类识别结果表明,融合分类方法具有更好的分类性能,对混叠whistle信号分类正确率大于94%,优于时频分布特征分类器和梅尔时频图特征分类器,能够提高混叠信号的分类能力。      

Comparing the Long-Term Outcome of Immediate Postoperative Facial Nerve Dysfunction and Vocal Fold Immobility After Parotid and Thyroid Surgery

SUMMARY: Hypothesis: The long-term recovery rate of immediate postoperative facial nerve dysfunction with an electrophysiologically and anatomically intact facial nerve is higher than the long-term recovery rate of immediate postoperative vocal fold immobility with an electrophysiologically and anatomically intact recurrent laryngeal nerve. Methods: A retrospective review of parotid and thyroid surgery with electrophysiologic monitoring of the facial and recurrent laryngeal nerves, respectively. Results: Forty-five consecutive patients had electrophysiologic and anatomic integrity of the facial nerve at the conclusion of the parotidectomy. Eight of 45 (18%) patients developed a postoperative facial nerve dysfunction. All eight patients with facial nerve dysfunction had complete return of facial nerve function within 3 months. A total of 102 consecutive patients underwent dissection of the recurrent laryngeal nerve during thyroid surgery. Seven of 102 (7%) had immediate unilateral vocal fold dysfunction. All 102 had electrophysiologic and anatomic integrity of the recurrent laryngeal nerve at the conclusion of the procedure. Two of 102 (2%) have clinically complete permanent vocal fold dysfunction. Five of seven (71%) with immediate complete vocal fold immobility had complete return of mobility. Conclusions: A higher immediate postoperative rate of transient facial nerve dysfunction is reported compared with vocal fold immobility in parotid and thyroid surgery, respectively (P < 0.05). Immediate postoperative facial nerve dysfunction with an electrophysiologically response at 1 mA and an anatomically intact facial nerve during parotid surgery resulted in a complete return of function in all cases in this series. Immediate postoperative vocal fold immobility with an electrophysiological response at 1 mA and an anatomically intact recurrent laryngeal nerve had a 30% rate of being permanent in this series.