基于GIS的埃博拉病毒时空分析

埃博拉从西非三国向外扩散,美欧相继失守,目前疫情已造成超过15000人死亡,实际死亡率高达70%。伴随着疫情升级,亚洲地区乃至中国的民众,对这位"非洲死神"愈发关注。埃博拉疫情发展很快,是一种烈性传染病,目前不能排除呼吸传播的可能,也暂无特效药物或疫苗。然而,应对得好的话,也没有那么可怕。因此,建立与地理信息系统有关的疫情数据分析显得尤为重要。基于地理信息系统的技术可以为埃博拉地理信息的获取、处理、分析应用与可视化表达提供技术基础。     

基于心冲击信号的心率提取算法

为了提高基于心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号心率提取的准确率,提出了一种新算法.首先通过趋势项消除和小波变换对原始BCG信号进行预处理操作;然后通过单极性信号的频谱分析得出先验心率,据此确定局部心动周期的分段间隔;最后通过阈值处理、分段处理、提取局部极值点等操作得出心率.实验中采集了30例BCG信号,由此得到心率值;与同步采集的单通道ECG信号得到的心率值进行对比分析,结果表明,二者的相对误差最大不超过1.78%,这进一步验证了该算法的可行性和准确性.     

坐立两便式心冲击信号检测系统设计与实现

设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集30例心冲击信号,与同步采集的单通道心电信号进行对比.结果表明,两种信号的节律一致,心率检测准确率达98.2%,验证了系统的正确性.该系统便携式的设计方便受试者随时对心脏机械活动进行监测,也为后续心脏和呼吸信号提取和分析提供了可靠依据.     

基于肺音谱图Hough变换的喘鸣音识别方法

提出了一种基于Hough变换从肺音的STFT光谱图中检测喘鸣音的方法.这一方法先对采集的数字肺音数据的STFT谱图进行ROI区域的截取,再利用Canny算子进行图像边缘检测,最后基于Hough变换数据的分析来自动识别喘鸣音.临床分析的数据包括临床采集的肺音和国际上共享的肺音文件.Hough变换检测方法在60例喘鸣音的检测中达到了87%的准确率,70例正常呼吸音的识别率达到74%.