Автоматизация медико-биологических и экологических исследований на основе цифровой обработки информации

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 01.04.01
  • Научная степень: Докторская
  • Год защиты: 1999
  • Место защиты: Владимир
  • Количество страниц: 281 с. : ил.
  • Стоимость: 250 руб.
Титульный лист Автоматизация медико-биологических и экологических исследований на основе цифровой обработки информации
Оглавление Автоматизация медико-биологических и экологических исследований на основе цифровой обработки информации
Содержание Автоматизация медико-биологических и экологических исследований на основе цифровой обработки информации

Моему дорогому папе - Сушкову Тихону Степановичу посвящается
СОДЕРЖАНИЕ

Введение
Глава 1. Задачи, методы и средства экологических и медико
биологических исследований.
1.1. Природная среда и человек как объекты исследования
1.1.1. Современные методы и средства исследования природно- 17 антропогенных систем.
1.1.2. Медико-биологические показатели, физиологические процес- 23 сы, специфические особенности и методы медико-биологических исследований.
1.2. Цифровая обработка информации как основа эффективности 29 экологических и медико-биологических исследований.
1.3. Специфические особенности экологических и медико- 34 биологических исследований
1.4. Задачи цифровой обработки экологической и медико- 40 биологической информации.
Выводы
Г лава 2. Процедурное наполнение и критериальная основа авто
матизированных систем цифровой обработки медикобиологической и экологической информации.
2.1. Аналитическое описание и особенности первичного преобразо- 49 вания носителей медико-биологической и экологической информации.
2.2. Структурные преобразования медико-биологических и экологи- 51 ческих сигналов.
2.3. Ортогональные преобразования сигналов
2.4. Сжатие данных
2.5. Принятие решений при распознавании сигналов и помех
2.6. Функциональная адаптация систем обработки медико-биологи- 65 ческих и экологических сигналов к помехам.
2.6.1. Постановка задачи
2.6.2. Организация функционально-адаптивной обработки биомеди- 70 цинской информации.
2.6.3. Задачи синтеза оптимальной функционально-адаптивной обра- 73 ботки информации.
2.7. Сегментация изображений природных объектов
2.7.1. Постановка задачи

2.7.2. Модель изображения
2.7.3. Использование цветовых признаков
2.7.4. Построение контурного фильтра для цветных изображений
2.7.5. Сегментация и кодирование изображений
Выводы
Глава 3. Задачи и особенности спектрального анализа биомеди
цинских сигналов.
3.1. Обоснование спектрального анализа как базовой процедуры 90 цифровой обработки сигналов.
3.2. Ограничения по использованию классических методов спек- 92 трального анализа при исследовании биоэлектрических сигналов
(БЭС).
3.3. Аппроксимация БЭС процессами авторегрессии
3.4. Метод максимальной энтропии (ММЭ) в задачах обработки БЭС
3.5. Исследование характеристик методом максимальной энтропии в 100 задачах спектрального анализа биоэлектрических сигналов.
3.6. Вычисление некоторых параметров спектральных образов БЭС
3.7. Цифровая реализация процедуры распознавания БЭС
Выводы
Глава 4. Применение инверсно-гомоморфной фильтрации в за
дачах обработки биоэлектрических сигналов.
4.1. Постановка задачи
4.2. Квазиинверсная фильтрация сигналов
4.3. Оценка свойств инверсных фильтров при обработке некоторых 125 типовых сигналов.
4.4. Адаптация квазиинверсных фильтров обнаружения-разрешения к 131 шумовым помехам.
4.5. Нелинейная (гомоморфная) фильтрация сигналов
4.6. Оптимизация гомоморфной обработки
4.7. Сопоставление инверсной и гомоморфной фильтрации
Выводы
Г лава 5. Автоматизация физических исследований биопроб
5.1. Постановка задачи
5.2. Исходные предпосылки
5.3. Методология распознавания
5.4. Суть цитоморфологического анализа крови
5.5. Поиск эффективных решений при компьютерной обработке изо- 160 бражений мазков крови.
5.6. Определение перечня признаков для распознавания
5.7. Процедурное наполнение задачи распознавания изображений 164 клеток крови.

5.8. Задача нормализации изображения
5.9. Задача выделения объектов на изображении
5.10. Вероятностный подход в задаче распознавания объекта
5.11. Задача распознавания ядра клетки крови
5.12. Задача распознавания цитоплазмы клетки крови
5.13. Задача классификации клеток крови
Выводы
Глава 6. Проблемно-ориентированные системы автоматизации
медико-биологических исследований.
6.1. Автоматизация медико-биологических исследований в лечебно- 186 профилактическом учреждении.
6.1.1. Введение
6.1.2. Аппаратные средства компьютерной системы обработки и пе- 188 редачи медицинской диагностической информации.
6.1.3. Предметно-ориентированный комплекс рентгеноскопических 191 исследований.
6.1.4. Предметно-ориентированный комплекс эндоскопических ис- 194 следований.
6.1.5. Предметно-ориентированный комплекс ультразвуковых иссле- 197 дований.
6.2. Автоматизация исследований функционального состояния сер
дечно-сосудистой и дыхательной систем человека.
6.2.1. Исходные предпосылки
6.2.2. Предметно-ориентированный комплекс исследования кардио- 203 респираторной системы человека.
6.2.3. Программное обеспечение комплекса
Выводы
Заключение
Литература
Приложения
П1. Описание клеток крови для развернутого клинического анализа
П2. Прототип проблемно-ориентированной автоматизированной сис
темы распознавания изображения.
ПЗ. Структурная организация проблемно-ориентированного автома
тизированного комплекса цифровой обработки биомедицинской информации.
П4. Проблемно-ориентированные экологические комплексы аэро
космического базирования.
П5. Радиофизические методы исследования природной среды
П6. Современные методы медико-биологических исследований
П7. Информационная поддержка экологических исследований на ос
нове ГИС-технологий.

Таблица
№ п/п Природный объект Частота, ГГц
1. Влажность почвы 0,6; 1,0; 1,11; 1,43; 2,7; 13
2. Температура водной поверхности 5,0; 6,0; 18
3. Влагосодержащие атмосферы 18,0; 21,0; 22,2; 24,0; 183,3; 325,1; 380
4. Содержание водяного пара 15
5. Загрязнение водной поверхности нефтепродуктами 30,0; 37
6. Облака, лед, снег 90
7. Окись азота 100,49; 125,61; 150,74; 200,98; 251,2 и др.
8. Окись хлора 164,38; 167
9. Окись углерода 230
7>(0,8),°ЛТ
} ЬсЛАЛ

0,2 0,4 0,6 0,8 1
7> (0,8) , °*Г

0,2 0
Тж (0,8) ,°ЛГ
0,6 0,8 1
О 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 км
Рис. 1.11. Профили радиояркостной температуры на волне 0,8см, полученные при полетах: а - над серией горящих штабелей; б - над горящим торфяным болотом; в - над лесным пожаром на торфяниках. Уровни 150° К - калибровочные.
ТЖ,'К
Рис. 1.12. Спектральные зависимости радиояркостной температуры холодного (1) и прогретого (2) участков штабеля: сплошные кривые - результаты расчета, верти-

Рекомендуемые диссертации данного раздела