基于小波模极大多重分形的人体时序信号分析方法研究

发布时间：2023-04-08 00:37

　　信息处理技术的快速发展使得医学检测技术得到了广泛的应用,与此同时,随着多重分形理论的不断完善,人体时序信号的奇异性检测取得了重要进展。鉴于甲状腺恶性肿瘤与心脏疾病是目前严重危害人类健康的高发疾病,如何科学、有效地检测与评价人体器官的健康状态,成为了目前研究的重点,因此,开展人体甲状腺温度时序信号与心律时序信号的小波模极大多重分形分析,具有至关重要的研究意义。本文以探讨人体甲状腺温度时序信号与心律时序信号的预处理为出发点,求解得到了二者多重分形谱线特征参数的统计分布,最后分别进行了健康个体之间的甲状腺温度时序信号多重分形特性差异性检验、不同类型心律时序信号之间的多重分形特性差异性检验,具体的研究工作如下:1.甲状腺温度时序信号的小波模极大多重分形分析首先,搭建图像采集环境,采集健康对象甲状腺动态红外图像,对其进行图像配准、网格划分,进而得到甲状腺温度时序信号;其次,探讨甲状腺温度时序信号多重分形分析的最佳长度,选取适宜的小波母函数与变换尺度因子,并设置不同尺度变换下的硬阈值,进而获取了多尺度小波模极大序列;然后,确定统计矩阶数取值范围,求取了全部网格区域多重分形谱线的统计分布;最后,运用...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 相关技术的研究进展
        1.2.1 小波模极大多重分形技术发展现状
        1.2.2 温度时序信号分析的研究进展
        1.2.3 心律时序信号分析的研究进展
    1.3 研究内容及文章的结构框架
第2章 小波模极大多重分形分析的基础理论简析
    2.1 小波模极大值
        2.1.1 小波变换
        2.1.2 小波变换模极大阈值法
    2.2 多重分形
        2.2.1 分形
        2.2.2 分形维数
        2.2.3 多重分形
    2.3 医学统计差异性检验理论
        2.3.1 t检验
        2.3.2 方差分析
    2.4 本章小结
第3章 甲状腺温度时序信号多重分形特性的统计研究
    3.1 甲状腺温度时序信号的获取
        3.1.1 动态红外图像的采集
        3.1.2 红外图像配准
        3.1.3 温度时间序列的获取
    3.2 甲状腺温度时序信号最佳长度的选取
    3.3 温度时序信号处理分析的取值讨论
        3.3.1 小波变换尺度因子
        3.3.2 统计矩阶数
    3.4 单一区域多重分形谱线求解
    3.5 全部区域多重分形特性统计分析
    3.6 不同个体甲状腺多重分形特征参数统计检验
        3.6.1 奇异性指数c1的差异性检验
        3.6.2 间隙系数c2的差异性检验
        3.6.3 多重分形谱线半峰宽的差异性检验
    3.7 本章小结
第4章 心律时序信号多重分形特性的差异性检验
    4.1 心律时序信号的获取
    4.2 心律时序信号最佳长度的选取
    4.3 求解不同类型心律时序信号多重分形谱线
    4.4 不同类型心律信号多重分形特性统计分析
    4.5 7种心律信号多重分形特性的差异性检验
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3785646