付晓璇
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：河北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目河北省自然科学基金更多>>
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- 红外热像校正技术的仿真研究及其实时应用——双阈值分割算法结合伪彩色变换
- 2015年
- 近年来,红外热像可应用于变压器等电力设备的监测和过热点定位,受到现代电力行业的关注,但红外热像仪呈现的温度分布多为灰度图,不利于人眼观察和辨识,而且图像模糊,影响检测质量,因此,实现红外热图像彩色显示和校正是必要的。文章提出了一种图像增强的方法,即双阈值分割算法,经过算法的仿真实验后将其应用在红外热像仪采集的变压器灰度图的伪彩色变换中,并在DSP642+FPGA组成的处理系统运行了这些算法。结果表明:伪彩色算法结合图像校正算法可较为精确地实现色彩变换,获得较好的视觉效果,可比原图显示更多的图像细节,解决了红外图像处理中细节不清楚的问题。
- 葛曼玲魏孟佳杨皓宇师鹏飞陈营付晓璇张吉昌陈玉民
- 关键词：阈值分割红外热像伪彩色变压器
- 低频振荡电位的能量和相位稳定性与偶极子电流活动相关性的仿真被引量：2
- 2015年
- 能量和相位是分析脑节律的重要物理量,虽有许多研究,但其与脑组织电特性和脑节律源的关系尚不完全清楚,弄清这一问题有助于脑电测量及脑功能和疾病的分析.为此,借鉴脑电正问题研究方法,大脑可看作均匀球,脑组织电特性用导体各向同性和各向异性电导率来表示,脑节律源用准静态偶极子电流来模拟,其活动表达为较低频率的正弦振荡,在改变该活动的振幅和相位时程时,用球表面剖分网格的振荡电位仿真脑节律,提取节律的能量和相位,计算源和节律的窄带相位稳定性.结果表明:仿真节律的能量随电导率增大而减小,受网格位置、电导率各向异性、偶极子电流幅值和偏心位置影响较大;但仿真节律的相位稳定性只与自身的相位时程有关.说明能量与相位稳定性电学意义无交集,同时用来分析脑节律可提供更多神经信息;能量的电学意义更复杂,取决于包括测量条件在内的多种因素;相位稳定性的优势在于它仅与脑节律相位时程直接相关,可预测的是脑的非线性导致的相位时程越离散,则相位稳定性越差.
- 葛曼玲魏孟佳师鹏飞陈营付晓璇郭宝强张惠娟
- 关键词：各向异性
- 静息态功能磁共振成像多尺度熵优化及在颞叶癫痫致痫侧定位中的应用被引量：2
- 2021年
- 熵模型广泛应用在癫痫脑电分析中,但其在静息态功能磁共振成像(rfMRI)中尚存在主观选择计算参数的问题。为此,本文提出多尺度熵模型优化算法,联合有监督机器学习检验优化效果。以致痫侧定位为例,将20位海马硬化标记患者分为左、右侧2组,利用敏感性分析指标优化熵模型参数,以组间优化熵值有显著差异的脑区作为对致痫侧敏感的标记,其熵值为特征向量输入支持向量机分类并验证,获得平均准确率达95%的定侧结果,高于目前水平。研究结果显示,熵模型参数优化算法可较为准确地提取对致痫侧敏感的功能影像学标记,达到客观选择癫痫rfMRI熵模型参数的研究目的,为熵应用于先进技术检测提供了依据。
- 谢冲葛曼玲付晓璇陈盛华张夫一郭志彤张志强
- 关键词：静息态功能磁共振成像颞叶癫痫支持向量机
- 颞叶癫痫患者海马CA3和内嗅皮层网络的癫痫尖波对theta节律抑制作用的量化评估被引量：2
- 2017年
- 海马CA3和内嗅皮层(entorhinal cortex,EC)网络是海马认知功能和颞叶癫痫研究的关键回路之一,尖波对海马网络theta(4~8 Hz)节律抑制作用的研究有利于揭示癫痫对认知功能影响的机制。以往,在网络层面上,该抑制作用常借助脑片来实现定量评估。本文旨在建立依赖于脑深度局部场电位评估癫痫尖波对theta节律抑制作用的方法。从4位术前处于快速眼球运动(rapid eyes movement,REM)睡眠下的颞叶癫痫患者皮质电极记录中择取发作间期有散发性尖波(sporadic spikes,SSs)脑电和两个相邻SSs间无尖波暂态期脑电,尖波分别只在CA3、只在EC、或在CA3和EC同步出现,应用Gabor小波和Hilbert变换计算尖波前后和无尖波暂态期theta能量,并计算无尖波暂态期theta节律的断裂程度。结果显示:(1)尖波可瞬时降低theta能量,CA3和EC同步尖波时下降最为剧烈,抑制作用最强;(2)无尖波暂态期theta能量下降,出现theta节律消失,造成节律断裂,表明抑制作用在持续,且断裂程度与尖波附近抑制作用一致;(3)3例患者无尖波暂态期theta能量水平降低程度与尖波附近抑制作用一致,而1例不一致。本文结果提示,SSs可对theta节律产生瞬时、直接的抑制作用,该抑制作用可在无尖波暂态期持续,并可由theta节律断裂程度反映。该工作首次应用局部场电位证明了癫痫尖波对theta节律抑制作用可通过无尖波时脑电节律的断裂程度来评估,为利用脑电衡量癫痫尖波抑制作用提供了量化分析方法。
- 葛曼玲郭俊丹陈盛华张吉昌付晓璇陈玉民
- 基于静息态下功能磁共振的语言网络功能连接的研究
- 静息态功能磁共振成像是一种新型无创测量BOLD信号的方法，因为其快速、无损和实用性强的特性被广泛应用于临床上，改进了传统的有损医学检测，比如维达检测和皮层电刺激。人类大脑语言网络是一个非常独特的系统，将功能磁共振技术应用...
- 付晓璇
- 关键词：功能磁共振成像静息态
- 脑功能连接模型在机器学习中分类鲁棒性研究——以静息态功能磁共振定位癫痫发作侧为例被引量：1
- 2021年
- 机器学习能促进静息态功能磁共振成像(rf MRI)在癫痫中应用,尽管Pearson相关性的传统功能连接(FC)模型作为成像算法有较多报道,但其分类鲁棒性却少有研究。提出特异于健康人的癫痫患者FC指数模型,与FC在有监督机器学习分类敏感性和稳定性上进行比较,以期为提取癫痫患者功能影像学标记提供新算法。搜集20名结构像标记为海马阳性的内侧颞叶癫痫患者(各10名纳入左侧、右侧2组)和142名来自连接组学且与患者相同年龄段健康人的rf MRI数据;以健康人群为参照,构建个体患者FC特异性指数模型,为每个脑区功能打分;通过ROC敏感性分析曲线和曲线下面积(AUC)提取指数模型,对发作侧敏感脑区获得功能影像标记;以其指数作为特征向量,分别输入至概率神经网络和支持向量机,对患者发作侧分类;10次随机交叉验证分析稳定性,再分别对敏感脑区之间和患者之间的特征向量做线性相关性分析,以探求影响稳定性的内在原因。最后,用FC代替指数模型做同上处理,并比较两种功能连接模型的分类稳定性。结果显示,以FC为特征向量的AUC为0.76,而特异性指数的特征向量AUC为0.84,指数模型的分类敏感性高于FC。另外,FC的分类精度在25%~100%之间强烈波动,方差高达25.99%,且特征向量平均相关系数为0.67,相关性较强;而指数模型则在75%~100%之间较小波动,方差低至7.10%,且特征向量平均相关系数为0.28,相关性较小。在机器学习癫痫定侧中,静息态功能连接特异性指数模型表现出较强的分类鲁棒性,远优于传统模型,特征向量相关性较大可能是影响后者稳定性的主要原因。
- 杨泽坤葛曼玲付晓璇陈盛华张夫一郭志彤张志强
- 关键词：静息态功能磁共振成像
