Lung cancer is a disease morbidity and mortality are high, can be divided into small cell lung cancer and non-small cell lung cancer.Due to small cell lung cancer and the clinical treatment and prognosis of non-small cell lung cancer are completely different, assist clinicians to identify classification diagnosis has important significance.
This paper image segmentation method is utilized to extract the lung cancer lung parenchyma of CT image, and create its gray level co-occurrence matrix and gray level co-occurrence matrix is utilized to extract image texture feature of lung parenchyma.Then texture feature dataset for SPSS pca dimension reduction, generate new data samples, the use of BP neural network, RBF neural network and support vector machine learning algorithm for training test.The classification results show that the degree of sensitivity and the characteristics of BP neural network classification results can reach above 0.8 and the coincidence rate is relatively high.Support vector machine (SVM) classifier classification results followed, RBF used in the classification of the worst.
Key words: lung cancer;Gray level co-occurrence matrix;Texture feature;Neural network;Support vector machine (SVM)
The pulse signal is the life of the human basic symbol, one of the pulse signal detection in clinical, teaching and scientific research plays a very important role.Current pulse signal monitoring is using special medical instrument, the instrument is fixed, single function, huge volume, high price, analysis of such problems as imperfect.In this paper, a pulse signal acquisition and analysis system was designed and developed.The system mainly consists of two parts of hardware and software.Hardware part using HK - 2000 series integrated pulse sensor complete the pulse signal acquisition and regulate.Software part do the login interface with LabVIEW and main form interface, signal acquisition interface by VB programming, VB program to realize the calling through the LabVIEW real-time display and storage of pulse waveform.This system friendly interface, simple operation, enhance the function of automatic analysis of traditional medical instruments, has a certain application value.
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随着科学技术的发展，脉搏测量技术也越来越先进，对脉搏的测量精度也越来越高，国内外先后研制了不同类型的脉搏测量仪，脉搏测试不再局限于传统的人工测试法或听诊器测试法，脉搏测量可利用电子仪器测量出精度更高的数据。人体脉搏信号中包含丰富的生理信息，也逐渐引起了临床医生的很大兴趣，达到了方便、快捷、准确在测量脉搏的目的。随着电子测量技术的迅速发展，现代电子测量仪器以极快的速度向数字化、自动化的方向发展。制成的脉搏测量仪器性能良好，结构简单，有较好的应用和推广价值。而其中关键是对脉搏传感器的研究。起初用于体育测量的脉搏测试集中在对接触式传感器的研究，利用此类传感器所研制的指脉、耳脉等测量仪各有其优缺点。指脉测量比较方便、简单，但因为手指上的汗腺较多，指夹常年使用，污染可能会使测量灵敏度下降：耳脉测量比较干净，传感器使用环境污染少，容易维护。但因耳脉较弱，尤其是当季节变化时，所测信号受环境温度影响明显，造成测量结果不准确。过去在医院临床监护和日常中老年保健中出现的日常监护仪器，如便携式电子血压计，可以完成脉搏的测量,但是这种便携式电子血压计利用微型气泵加压橡胶气囊，每次测量都需要一个加压和减压的过程，存在体积庞大、加减压过程会有不适、脉搏检测的精确度低等缺点。
脉搏测量仪的发展主要向以下几个趋势发展：
（1）自动测量脉搏并且对所得到的脉搏进行自动分析。
目前很多脉搏测量仪都具有检测血氧等其他的功能，但是对这些信号的分析和诊断还需要一些有经验的医生观察，进行分析后才能确认结果，浪费大量的人力，且由人为引入的误差较大。因此，未来脉搏自动检测的内容将更加详细，自动分析诊断功能也更强大。
（2） 数字化技术等先进技术的应用。
随着数字科学技术的发展，脉搏测量仪集成度将更高，更便于携带。数字信号处理的运用将使干扰更小，测量更为准确。
（3）多功能化越来越明显
目前的脉搏测量仪，一般都具有测试血氧，心电图等等功能，单纯的脉搏测量仪已经很少见。随着电子技术的发展，脉搏测量仪必然可以实现更多的功能。
