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格子波尔兹曼(lattice Boltzmann, LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍. 相似文献
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基于脑电波复杂度的麻醉深度监测 总被引：1，自引：2，他引：1
脑电(EEG)是能反映麻醉深浅程度的电生理信号，为了能从非线性、非平稳的脑电信号中提取与麻醉深度相关的有效信息，笔者采用由Lempel和Ziv提出的复杂度算法，对实测SD大鼠在不同麻醉状态下脑电信号的复杂度进行计算，比较了不同麻醉深度下脑电复杂度的变化情况．从实验观察的现象与数据比较结果可见，利用复杂度来表征脑电信号的特征值可以很好地反映麻醉的深浅程度，而且算法简单、实时性好，是一种量化庆醉深度的新方法． 相似文献
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