视觉组织原理在睡眠纺锤体检测中的应用下载

weixin_39821526 2020-10-01 08:00:30

为了简单有效地检测睡眠纺锤体，提出了一种基于视觉组织原理的时域检测睡眠纺锤体方法。视觉组织的代码思想是根据一些组织规则来组织主要的视觉元素，并形成更有意义的视觉处理对象，作为下一个过程的输入。基于视觉组织原理的融合算法对收集到的脑电信号进行处理后，可以更好地提取时域特征频率和持续时间。使用这些功能和简单的算法来检测达到92.5％的灵敏度和98.1％的特异性的纺锤体，从而验证了该方法检测睡眠纺锤体的有效性。
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为了简单有效地检测睡眠纺锤体，提出了一种基于视觉组织原理的时域检测睡眠纺锤体方法。视觉组织的代码思想是根据一些组织规则来组织主要的视觉元素，并形成更有意义的视觉处理对象，作为下一个过程的输入。基于视觉组织原理的融合算法对收集到的脑电信号进行处理后，可以更好地提取时域特征频率和持续时间。使用这些功能和简单的算法来检测达到92.5％的灵敏度和98.1％的特异性的纺锤体，从而验证了该方法检测睡眠纺锤体的有效性。

纺锤体检测点蛋白BUB1B在胃癌组织中的表达及意义，墨青青，吴鹏，目的检测胃癌组织中纺锤体检测点蛋白BUB1B的表达，探究BUB1B在胃癌发生中的重要意义。方法（1）采用荧光实时定量PCR检测30例胃癌组织

提出了一种使用线性自回归模型检测和分析这些模式的方法，用于短（≈ 1 s）数据段。我们分析了睡眠纺锤体的时间组织，并讨论了观察到的事件间隔在多大程度上对应于静止随机过程的特性，以及是否必须假设额外的慢过程，例如慢振荡。

睡眠纺锤体是脑电图（EEG）的特征波形，对临床诊断很重要。在这项研究中，开发了一种自动睡眠主轴检测方法。根据标准多导睡眠图（PSG）测量记录EEG信号。引入了预处理程序以排除不必要的数据段并标准化必要的数据段。采用复杂的解调方法来检测候选睡眠主轴波形并计算特征。基于决策树模型识别睡眠纺锤。最后，将检测到的睡眠纺锤体用于修正睡眠阶段识别结果。分析了来自3名睡眠障碍患者的睡眠EEG数据。获得的结果表明，在EEG信号中检测到的睡眠纺锤体提高了睡眠阶段识别的准确性。

em算法matlab代码主轴-HMM 复制所有结果，表格和纸图的代码要求 MATLAB-结果，表格和图2 MATLAB R2016b或更高版本（实现的算法需要广播功能）统计和机器学习工具箱信号处理工具箱并行计算工具箱（可选，但强烈推荐用于基于EM的学习） Python-图1 Python3 jupyter笔记本 matplotlib 绘制概率图形模型数据 DREAMS睡眠纺锤数据集指示将“ Main_Code”文件夹添加到MATLAB路径下载DREAMS睡眠纺锤数据集。可靠的来源（请确保下载DatabaseSpindles.rar文件）。解压缩.rar文件。运行reformatDREAMS.m脚本以对EEG和专家标签进行格式化和降采样现在即可运行“ DREAMS”文件夹中的算法/脚本。这些是用于复制结果，表和图2的脚本（可选）使用matplotlib和RARHSMM_GraphicalModel.ipynb设置python环境，以在jupyter笔记本上运行RARHSMM_GraphicalModel.ipynb PS1：所有主要代码都是MATLAB，pyt

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