一种改进的边界法向量叠加疑似肺结节提取

对边界法向量叠加法进行改进,提出一种基于局部形状约束和自适应设定法向量大小的边界法向量叠加疑似肺结节提取方法.首先用自适应阈值方法对肺实质图像进行分割,得到初始ROI区域;然后判断初始ROI区域边界点的局部凸凹性特征,对满足凸性特征的边界点计算法向量方向,并且自适应设定法向量的大小,将初始ROI区域的边界点法向量叠加;最后对局部最大叠加值进行选择,可以检测出不同大小的圆形疑似肺结节.边界法向量叠加前使用局部凸凹性特征约束,能减少法向量叠加计算量;自适应设定法向量大小能克服检测固定大小肺结节的局限性.实验结果表明,改进算法可以较好地检测疑似肺结节区域,对不同大小的肺结节都有很好的适用性.     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

放射治疗剂量分布的Monte Carlo模拟

利用Monte Carlo方法模拟放射治疗剂量分布,改写现有的放射治疗软件DPM,并进行剂量计算。与图形处理方便的Matlab软件相结合,给出直观的显示结果。该方法是一个很有前景的研究方向,因为它既可以获得很快的仿真速度,又能得到直观的仿真结果图形。运行结果表明剂量计算能在1min之内完成,计算速度和精度满足要求。该方法对于提高放射治疗水平具有重要的指导意义和应用价值。     

粗糙集算法在预测RNA保守功能二级结构中的应用

提出了一种预测RNA保守功能二级结构的粗糙集算法.使用粗糙集工具Rosetta软件,在保守结构预测过程的数据挖掘模块中,应用经过整理和离散化的RNA备择碱基对数据生成规则确定出将要出现在同源RNA序列的保守二级结构中的碱基对.将此算法应用在对爱滋病病原体HIV病毒RNA中REV应答元件单元的保守二级结构预测的结果表明,与传统的非数据挖掘算法相比,使用了这种机器学习算法的粗糙集预测方法,使得保守功能结构与野生型结构更加相似,重要的功能结构分支更加清晰明确.     

放射治疗剂量分布的计算机仿真

给出一种Fortran DPM程序与Matlab语言相结合的放射治疗剂量分布仿真方法.利用蒙特卡罗方法模拟放射治疗剂量分布,改写已有的用Fortran语言编写的放射治疗程序DPM(dose planningmethod),与方便图形处理的Matlab语言相接口,处理DPM得到的计算结果.仿真结果表明,通过这种结合处理,可以很方便地得到等剂量分布曲线和等剂量面等图形,将仿真出的剂量计算结果明显地显示出来,为实际应用带来很多方便.     

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

立体视觉神经网络定位方法

为了解决计算机视觉中摄摄像机标定存在的若干问题，根据立体视觉原理，提出了基于神经网络的测避方法，利用神经网络建立空间点世界坐标与图像坐标非线性映射关系，使系统不经过复杂的摄摄像机内外参数标定，就能将二维像坐标（输入）与三维物坐标（输出）一一对应起来，并与传统的定位方法进行了比较．实验表明，该方法有效可行，简化了视觉系统的标定和定位计算，较之传统方法更具科学性，在定位精度上达到了良好效果。     

基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别

为了保持手背静脉空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行手背静脉识别.但是对于小样本图像识别,LPP中的特征方程矩阵通常存在奇异性.为了解决这个问题,提出首先利用核主元分析(KPCA)降低手背静脉空间的维数,再对低维图像应用LPP提取局部特征.对已有手背静脉图像库进行测试,实验结果表明,与传统的PCA和PCA+LPP相比,该方法大大提高了系统的识别率,而且特征提取时间为2.6 s,满足实时系统的要求.     

非线性系统的多模型预测控制方法

提出了一种基于多模型的预测控制方法,用于解决典型非线性对象——污水生化处理过程中的控制问题.首先给出了基于局部模型的多模型建模方法,该方法从积累的大量系统输入输出数据中找出与系统当前模态相匹配的数据集合,利用局部多项式拟合方法建立系统的局部模型,再根据系统模态的变化建立系统的多个模型;将所得多模型与预测控制相结合,提出一种多模型预测控制方法,从而解决了一类结构未知、仅使用大批历史数据工业过程的控制问题.仿真试验说明了该方法的有效性.