摘要：针对帕金森病(PD)严重程度评估依赖医生主观判断的局限性,本文设计并实现了一种客观的震颤监测与评级系统。该系统主要包括可穿戴设备、App、云平台及评估模型4个部分。可穿戴设备负责采集震颤数据,并将数据传输至App和云平台进行存储,同时支持模型训练。系统采用带限多重加权傅立叶线性组合算法(BMWFLC)对数据进行预处理,并提取时域和频域共计26个特征。随后,通过机器学习对数据进行多分类分析。实验结果显示,该系统达到了97.0%的加权精度、94.0%的加权召回率、93.9%的加权灵敏度、99.6%的加权特异度及94.5%的加权F1值。以上结果表明,该系统能够客观且准确地反映患者帕金森震颤的严重程度。

摘要：运动恢复结构(SfM)是一种单目多视图三维重建技术。针对SfM多视图三维重建的速度及质量问题,提出了一种考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度优化方法。首先,构建了图像采集试验平台,以导靴和凸轮轴瓦盖为试验对象,选取图像质量、图像数量、拍摄距离及视角数量4个对重建质量有影响的参数为影响因素,每种因素取3个水平,设计了正交试验;然后,根据试验设计方案,对两个试验对象分别进行了9组图像采集,并用Reality Capture软件对其进行了三维建模;最后,根据重建点云和模型的准确性、重建的完整性与重建效率3个指标,对重建结果进行了评价,并进行了正交试验,通过极差分析获得了最优参数组合。研究结果表明:图像数量与视角数量对三维重建质量影响显著,拍摄距离与图像质量对三维重建质量影响不显著。该研究结果可为提高图像三维重建速度及质量提供参考。

摘要：心音信号和心电信号作为常见的生理信号,在临床上被广泛用于心脏疾病的预防、诊断和长期检测。针对心衰的监测和诊断,目前现有的传统诊断方式较为不便,因此本文设计了一种基于心音心电信号的心衰分析系统。本系统的生理信号采集装置以STM32L432KBU6为主控制器,以ADS1292R为模拟前端采集心电信号,以驻极体麦克风采集心音信号。然后通过蓝牙连接手机,由手机应用软件显示同步心音心电信号并且上传至云平台,实现远程实时监护。云平台上部署的多模态深度神经网对其进行心衰分析。本系统使用简单,且有较高的心衰分类准确率,极大方便了家庭个人使用,同时也能在一定程度上提高医护人员的工作效率。