三维超声心脏图像的模糊聚类分割

采用三维超声心动图对小儿先天性心脏病进行诊断与治疗能达到比传统二维超声心动图更直观的效果。然而由于超声图像质量较差,三维超声心动图的可视化效果往往无法达到医生的要求。本文对三维超声心脏图像进行分割,以改进超声图像的可视化效果,并为参数提取等提供基础。首先采用快速的模糊c均值聚类得到初始分割结果;然后利用图像多分辨率技术进行修正;接着结合图像的对比度进行进一步的分割;最后,把处理后的图像用绘制的方法显示出来。本文的结果对超声图像的可视化效果有一定的改善.     

复杂生物数据集的聚类数自动确定方法

聚类数目是影响聚类效果的关键参数,通常需要人工确定,对于较难获得这一先验知识的复杂生物数据集,聚类分析会因此受到限制。针对这一问题,文章提出一种自动确定最佳聚类数目的方法,该方法利用体现"类内紧凑类间离散"思想的优化聚类算法来执行主要计算,结合目标函数二阶差分的判定准则,通过聚类算法的自学习来确定最佳聚类数。实验结果显示,该方法能在复杂数据集上自动得到合理的聚类数目。     

基于模糊c-均值聚类法的绿洲农田精确管理分区研究

以新疆绿洲棉区为研究对象,将176个土壤耕层属性数据作为变量进行精确管理分区研究.模糊c-均值聚类法被用来进行分区,采用c-φ多次组合法来确定适宜的模糊控制参数.研究区最佳分区数为4,模糊指数为1.5,平均混乱度指数为0.17,不同模糊类别交叠程度小,地理空间上土壤的隶属关系相对明确.为了评价分区结果的合理性,对各管理分区土壤数据进行常规性统计,并用LSR法进行各分区间差异显著性检验,结果表明:各管理分区土壤属性的变异系数都较分区前全研究区有所减小,分区间土壤属性差异显著.通过选取适宜的模糊控制参数,模糊c-均值聚类法可以较好地进行管理分区划分,分区结果可以作为变量施肥的单独作业单元进行耕作管理.     

用模糊聚类探讨福建三明格氏栲自然保护区植被类型的划分

初步统计三明格氏栲自然保护区有种子植物１４５科,４３４属,１０１０种（变种）。植物区系古老,地理成分以泛热和热带分成分较多,我们运用模糊聚类分析了保护区群落的划分,结果表明,划分的类型与用植物所在群落层中重要值来确定群落乔木层的优势种划分群系的方法基本相一致,计自然植被３个群系,格氏栲林,米储林,栲树林;人工植被５个群系：马尾松林,杉木林,建柏林,楠木林,毛竹林。     

基于HIFU回波信号和多尺度模糊熵的生物组织变性识别研究

为了解决高强度聚焦超声（HIFU）治疗中的监测问题,在无需引入其他监测源的情况下,通过研究HIFU回波基波与二次谐波的多尺度模糊熵（MFE）,提出了一种生物组织变性辨析新方法。HIFU回波信号通过谱减法去噪后,利用信息散度优化的变分模态分解（KLD-VMD）提取其基波与二次谐波分量,然后结合基波与二次谐波的MFE对组织进行变性识别,并使用等错误概率（EER）评价了该方法的有效性。最后,研究还比较了KLD-VMD与VMD、经验模态分解（EMD）和固有时间尺度分解（ITD）等其他分解方法,结合MFE分析了其辨析变性组织的能力。试验结果表明：基于KLD-VMD和MFE的组织变性识别其EER达到5.1%,相较于其他方法表现出了更好的识别效果;结合基波和二次谐波的识别结果比使用单一特征参数更好。该研究为HIFU治疗提供了一种新的监测方法,具有潜在的实际应用价值。     

直接模糊聚类的截取水平选择及其在植被数量分析中的应用

植被生态研究中常用的聚类法,是着眼于研究区域中植被和环境因子呈间断分布或变化梯度较大的一类情况,对原始数据中各个体按其属性进行归类。直接模糊聚类法则以各个体间的属性相近程度来定义一模糊关系矩阵,然后对矩阵取不同的水平截集,从而得出一等级分类。当模糊关系确定以后,截取水平的选择就成了聚类结果的决定性因素。至目前为止,直接模糊聚类中的截取水平通常由分析者主观给定,或者是以逐步试验,逐步修改的方法确定的。这样,聚类结果就不可避免地带有较大的主观和任意性。笔者认为截取水平应选在模糊关系变化较大之处,使聚类结果尽可能地反映原始数据的结构特征。这一原理已被实施于一通用软件中,实例分析表明,如此选择的截取水平确能比较客观地反映原始数据的特征,从而得出较为合理的聚类结果。     

应激条件下心血管调节功能的模糊聚类和系统分析

27名被试者在下身负压作用下,采用无创性心功能指标和模糊聚类分析、进行心血管调节功能状态分类,以系统分析的指标,对心血管调节功能状态评价。结果表明,三类人员中,以国Ⅰ类人具有良好储备和快速调节适应能力,表现为心泵与血管调节能力均优,Ⅱ类人是以血管调节为特点的功能良好者,Ⅲ类人反应过于灵敏和不稳定、储备与适应性差、血管与泵血能力弱、系统调节功能差。文中对系统调节功能与机体植物神经功能状态进行讨论,并认为交感神经活动强者有较好耐受性。采用数学方法和系统分析,对人体心血管谓节功能状态分类与评价,值得探讨。     

基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究

目的:研究基于改进的模糊C均值聚类计算机辅助诊断算法对肺结节的诊断价值,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率.方法:基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1,改变为隶属度之和为样本总数.用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域标记算法去除小面积区域.利用肺结节的关键特征,提取可疑区域.结果:运用改进算法后,区域分割效果更好.仿真结果证明算法很好的将"线"形或分枝状结构的血管去除.结论:改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确.     

基于耦合双向聚类技术的DLBCL异质性分析

基因芯片技术为疾病异质性研究提供了有力的工具。当前基于传统聚类分析的方法一般利用芯片上大量基因作为特征来发现疾病的亚型, 因此它们没有考虑到特征中包含的大量无关基因会掩盖有意义的疾病样本的分割。为了避免这个缺点, 提出了基于耦合双向聚类的异质性分析方法(Heterogeneous Analysis Based on Coupled Two-Way Clustering, HCTWC)来搜索有意义的基因簇以便发现样本的内在分割。该方法被应用于弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma DLBCL)芯片数据集, 通过识别的基因簇作为特征对DLBCL样本聚类发现生存期分别为55%和25%的两类DLBCL亚型(P<0.05), 因此, HCTWC方法在解决疾病异质性是有效的。     

用模糊聚类方法分析灰鼠种群数量年间变化与松籽产量的关系并预报灰鼠种群数量

小哺乳动物年间种群数量波动规律及其食物的影响,是人们早已关注的问题(May,1976;Finerty,1980;Xia Wuping等,1982)。研究这些问题一般使用的数学方法是确定性的非线性常微分方程(nonlinear ordinary differential equation),统计学的自相关分析(autocorrelation analysis)或谱分析(spectral analysis)和快速傅里哀变换(FFT)。     

基于关联规则与熵聚类的安神类中成药组方规律研究

目的：分析常用安神类中成药的处方用药规律。方法：收集《新编国家中成药》中的安神类药品处方,基于中医传承辅助系统建立处方数据库,采用关联规则apriori算法、复杂系统熵聚类等方法开展研究,确定处方中各种药物的使用频次及药物之间的关联规则等。结果：高频次药物包括茯苓、甘草、当归、麦冬、朱砂等;高频次药物组合包括“当归、茯苓”“茯苓、炒酸枣仁”“甘草、茯苓”等;置信度较高的关联规则包括“牛黄、朱砂”“酸枣仁、茯苓”等,新处方包括“茯苓、炒酸枣仁、熟地黄、五味子、丹参、麦冬、生地黄”等。结论：安神类中成药处方药物多具有养血定志,补气滋阴和重镇安神之功效。     

基于B超图像评价HIFU治疗剂量对组织损伤程度的影响

基于B超图像分析HIFU治疗中辐照剂量、组织凝固性坏死区域和图像参数之间的关系。通过对高强度聚焦超声辐照新鲜离体组织前后获得的B超图像做数字减影处理,计算图像灰度平均值,同时切片观察并记录生物组织的凝固性坏死区域大小,在此基础上得到大批量数据的统计特性。结果表明：辐照剂量、组织凝固性坏死区域与B超图像灰度平均值在一定范围内成正相关性;当凝固性坏死区域增大到一定程度时,B超图像灰度平均值不再增大,而是呈无规律分布。B超图像灰度可反映组织损伤程度,为实时监控HIFU治疗效果提供依据。     

基于结构的单绕蛋白聚类图构建与分析

蛋白质分子进化规律研究是分子进化研究的重点,对揭示生命起源与进化机制有重要意义。本文对已知空间结构及物种信息的单绕蛋白,利用结构比对信息,构建了不同层次单绕样本系统聚类图。分析发现:功能相似蛋白存在明显聚集现象,同一超家族样本基本聚在一个大支中,同一家族样本集中在所属超家族下的小支中,功能约束下单绕样本聚类图与物种进化图有较好对应关系。结果表明:单绕蛋白的结构演化反映了蛋白质功能的约束,特定功能单绕样本的结构差异具有种属特异性,结构演化包含了物种进化信息。     

人分化相关基因Ndr2的克隆与组织表达谱研究

人Ndr1基因参与细胞终末分化 ,并且对肿瘤细胞增殖和肿瘤转移具有抑制作用 .从人 2 2周孕龄胎肝cDNA文库中获得与人Ndr1基因同源的一段表达性序列标签 ,继而从成人脑cDNA文库分离出其全长cDNA(2 12 1bp) ,并将该基因命名为Ndr2 .其染色体定位为 14q11 1- 11 2 ,开放阅读框编码 371个氨基酸 ,且与NDR1蛋白一样 ,含有一个典型的α β水解酶折叠类结构域 (α βhydrolasefold) .Northern杂交和点杂交分析显示 ,该基因与Ndr1一样 ,在脑中高表达 ,在胚胎组织的表达较低 ,在 8种人肿瘤细胞中的表达极低 .然而 ,Ndr2基因的组织表达谱与Ndr1又有鲜明的差异 :其在成人骨骼肌和脑等神经组织中表达最高 ,在唾液腺、肝、肾、心肌和气管中的表达次之 .结果提示 ,NDR2具有与NDR1相似或相关的重要功能 .     

采用基于Gene Ontology的聚类方法研究白血病的遗传异质性

采用基因表达谱可以研究基因功能模块与疾病异质性之间的关系.根据两套白血病基因表达谱数据,将富集高变异基因的Gene Ontology基因功能模块作为特征功能模块,将疾病样本聚为两类.通过对比原始多类标签,采用聚类评估指标来分析两类化聚类结果的效果,并探讨特征功能模块与疾病异质性之间的关系.实验结果显示:在两套不同的白血病基因表达谱数据中得到的特征功能模块类似,它们对白血病亚型有较强的分型能力.