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多尺度区域生长与去粘连模型的乳腺细胞分割 被引量：12
1
作者 王品 胡先玲 +2 位作者 谢文宾 李勇明 刘书君 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1653-1659,共7页
乳腺癌已经成为女性最常见的恶性肿瘤,组织切片显微图像的病理分析是诊断的主要手段,细胞的准确分割是病理分析的重要环节。该文提出了一种新的乳腺细胞显微图像的自动分割算法:首先结合小波分解和多尺度区域生长算法分离细胞和背景,实... 乳腺癌已经成为女性最常见的恶性肿瘤,组织切片显微图像的病理分析是诊断的主要手段,细胞的准确分割是病理分析的重要环节。该文提出了一种新的乳腺细胞显微图像的自动分割算法:首先结合小波分解和多尺度区域生长算法分离细胞和背景,实现对细胞的精确定位;然后采用改进的数学形态学对粘连细胞进行一次细分割;接着再采用基于曲率尺度空间(CSS)的角点检测分割算法对粘连细胞进行二次细分割;两次细分割方法构成了一个双策略去粘连模型,保证了去粘连的准确性和鲁棒性。将算法应用到22幅乳腺细胞显微图像上,可以对不同类型的乳腺细胞图像进行全自动分割,有较高的分割灵敏度(0.944±0.024)和特异度(0.937±0.038),且具有较好的普适性。 展开更多
关键词 图像分割 乳腺细胞 小波分解 区域生长 角点检测
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基于语音样本重复剪辑和随机森林的帕金森病诊断算法研究 被引量：8
2
作者 李勇明 杨刘洋 +4 位作者 刘玉川 王品 邱明国 谢文宾 张小恒 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1053-1059,共7页
基于语音数据实现帕金森病诊断近年来已被证明是一种有效方式。但是,目前相关研究在样本预处理和集成学习方面还考虑不足,从而造成样本对分类器误导、分类准确率和稳定性还不令人满意等问题。本文提出了一种结合样本重复剪辑算法和随机... 基于语音数据实现帕金森病诊断近年来已被证明是一种有效方式。但是,目前相关研究在样本预处理和集成学习方面还考虑不足,从而造成样本对分类器误导、分类准确率和稳定性还不令人满意等问题。本文提出了一种结合样本重复剪辑算法和随机森林的帕金森病诊断新算法,并基于最新公共数据集进行了对比实验。实验结果表明,本文算法实现了对语音样本和受试者的分类诊断,针对受试者的平均分类准确率达到了100%,比原数据提供者最高改善了29.44%。本文基于样本优选实现了一种新的语音帕金森病诊断算法;与同类算法相比,具有较高的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 帕金森病 诊断 语音样本优选 集成学习 重复剪辑近邻算法 随机森林
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基于进化算法低信噪比环境的基音频率检测 被引量：1
3
作者 张小恒 李勇明 谢文宾 《现代电子技术》 北大核心 2017年第11期46-52,共7页
构造频域空间的检测模型,将基音频率作为特征值进行提取,然后为检测模型引入模型参数即优化因子,通过进化算法对该因子进行全局优化,从而获取基音频率的全局最优值,在优化精度和时间代价上取得了较好的平衡。采用两种具有代表性的进化... 构造频域空间的检测模型,将基音频率作为特征值进行提取,然后为检测模型引入模型参数即优化因子,通过进化算法对该因子进行全局优化,从而获取基音频率的全局最优值,在优化精度和时间代价上取得了较好的平衡。采用两种具有代表性的进化算法进行算法设计,包括遗传算法(GA算法)和粒子群算法(PSO算法)。将所提算法与相关有代表性的算法进行比较,结果表明,所提算法在不同类型不同程度的噪声环境下,能显著提升检测识别率,尤其是在极低信噪比下,优势更为明显。 展开更多
关键词 极低信噪比环境 基音频率 进化算法 遗传算法 粒子群算法
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多类型语音特征进化选择算法
4
作者 张小恒 谢文宾 李勇明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期150-155,219,共7页
基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式... 基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式智能体遗传算法和GMM-UBM进行封装式动态特征选择,获取高精度的识别准确率。采用了多种指标完成该算法的性能测试。实验结果表明,该算法具体实现过程简便,改进效果明显,较同类算法在多项指标(识别率,EER,DET曲线)上都有显著提高。 展开更多
关键词 说话人识别 多类型语音特征 链式智能体遗传算法 伽马通滤波器倒谱系数(GFCC) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 线性预测倒谱系数(LPCC)
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