黑龙江省自然科学基金(F200912)

作品数：13被引量：24H指数：3
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相关期刊：《计算机工程与应用》《哈尔滨理工大学学报》《信息与控制》《计算机工程》更多>>
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重合波检测的匹配滤波法提取胎儿心电
《哈尔滨理工大学学报》2021年第5期91-96,共6页王乾 侯世芳 张正旭 宋立新 
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912);哈尔滨创新人才基金资助项目(2010RFXXS026).
针对当母体腹部心电信号时域上存在母亲心电和胎儿心电重合波时,致使胎儿心电有效提取这个难题,提出了一种重合波检测的改进匹配滤波法的解决方案。首先对信号滤波,去除基线漂移及高频干扰,增强母亲心电信号和胎儿心电信号;然后引入平...
关键词：胎儿心电信号 小波分析 匹配滤波 相似度 
结合判别式深度置信网络的乳腺图像微钙化簇区域检测被引量：3
《生物医学工程学杂志》2021年第2期268-275,共8页宋立新 魏雪芹 王乾 王玉静 
国家自然科学基金资助项目(51805120);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912)。
为了克服乳腺图像微钙化簇检测中假阳性率高、泛化性差等缺点,本文提出了一种结合判别式深度置信网络(DDBNs)自动快速定位乳腺X线图像中微钙化簇区域的方法。首先,对乳腺区域进行提取及增强,将增强后的乳腺区域进行子块重叠分割和小波滤...
关键词：微钙化簇 判别式深度置信网络 特征提取 深度神经网络 
一种深度置信网络和迭代量化的图像检索方法被引量：1
《信息与控制》2020年第2期188-194,202,共8页宋立新 徐军 
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912)。
针对网络图像数据的迅速增多导致传统图像检索的效果不能满足当前需求的问题,提出了一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和迭代量化(iterative quantization,ITQ)的无监督学习图像检索的方法.首先,构造深度置信网络的模型,...
关键词：深度置信网络(DBN) 受限玻尔兹曼机(RBM) 迭代量化(ITQ) 无监督学习 哈希函数 图像检索 
基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法被引量：6
《生物医学工程学杂志》2019年第3期444-452,共9页宋立新 孙东梓 王乾 王玉静 
国家自然科学基金资助项目(51805120);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912);国家大学生创新创业训练计划项目(201710214010)
现有的心律失常分类方法通常采用人为选取心电图(ECG)信号特征的方式,其特征选取具有主观性,且特征提取复杂,导致分类准确性容易受到影响等。基于以上问题,本文提出了一种基于判别式深度置信网络(DDBNs)的心律失常自动分类新方法。该方...
关键词：心律失常 判别式深度置信网络 受限玻尔兹曼机 特征提取 柔性最大值回归层 
基于关联规则的乳腺肿块多模检索被引量：2
《哈尔滨理工大学学报》2017年第2期124-128,134,共6页王乾 吕亚男 李东红 宋立新 
黑龙江省自然科学基金(F200912);哈尔滨创新人才基金(2010RFXXS026)
乳腺影像案例不仅具有图像的底层特征,同时也有图像的语义特征。为了实现乳腺影像的高效检索,提高计算机辅助诊断的确信度,提出了一种基于关联规则的多模检索方法。首先,采用基于关联规则的特征选择算法选择出与影像语义相关的底层特征...
关键词：乳腺影像 关联规则 特征选择 关联分类 多模检索 
一种双尺度模板的双视图乳腺肿块检测匹配
《哈尔滨理工大学学报》2017年第2期129-134,共6页宋立新 李东红 裴恒 曾皓 牛滨 
黑龙江省自然科学基金(F200912);哈尔滨创新人才基金(2010RFXXS026)
为减少乳腺肿块检测到假阳性区域,进而提高可疑病灶区域的匹配率,提出了一种基于双尺度模板检测乳腺肿块可疑病灶区域的方法。该方法首先依据CC视图中可疑病灶区域,在MLO视图中构建条形匹配区域带;然后,基于双尺度Sech模板对肿块图像进...
关键词：双视图 模板匹配 双尺度Sech模板 互信息 匹配率 
一种改进分水岭乳腺肿块图像分割方法被引量：5
《哈尔滨理工大学学报》2015年第5期25-29,共5页李东红 宋立新 牛滨 
黑龙江省自然科学基金(F200912);哈尔滨创新人才基金(2010RFXXS026)
针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题,在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理,设计高斯差分滤波器,实现平滑滤波,增强图像的信噪比,并计算图像的梯度幅值;然后,依据传统分水岭变换算法...
关键词：高斯差分滤波 分水岭变换 灰度均值 区域合并 
基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法被引量：6
《计算机工程与应用》2014年第20期171-175,210,共6页杨斌 宋立新 
黑龙江省自然科学基金(No.F200912);哈尔滨创新人才基金(No.2010RFXXS026)
乳腺X图像中肿块特征的复杂多变,给肿块的分割带来了很大困难,区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一,就会出现较多的过生长和欠生长,从而影响其分割精度和可靠性,针对这一问题,提出...
关键词：肿块分割 图像预处理 梯度 自适应区域生长 
一种基于多特征的P波检测方法被引量：1
《生物医学工程学杂志》2014年第2期283-287,共5页宋立新 关丽丽 王乾 王宇虹 
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912);哈尔滨创新人才基金资助项目(2010RFXXS026)
由于P波一般为低频低幅波,容易受到基线漂移,肌电干扰等噪声影响,且不是每个心拍都包含P波,确定某一心拍有无P波也是一难题,针对小波-幅值-斜率的方法对多样形态P波适应的局限性,以及小波变换结合神经网络检测方法中选取伪P波样本的局限...
关键词：心电信号 小波变换 神经网络 P波检测 
基于分层的二视图乳腺病灶区域匹配研究被引量：1
《计算机工程》2014年第2期224-228,共5页周蕾 宋立新 
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200912);哈尔滨创新人才基金资助项目(2010RFXXS026)
乳腺图像的非刚体特性使其不能通过刚体的匹配方法进行匹配。为此,提出一种基于分层算法的肿块匹配方法。利用最大类间方差法进行阈值分割以截取胸肌区域,使用最小二乘法进行胸壁线的拟合,找出乳头以及中轴线的位置,建立局部坐标系确定...
关键词：二视图 图像匹配 分层算法 加权互信息 局部坐标 匹配区域 相似度量 
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