31、医学影像与信号处理的前沿技术探索

医学影像与信号处理的前沿技术探索

脑肿瘤检测与医学图像水印技术

在医学领域，脑肿瘤检测和患者信息在医学图像上的水印处理是两个重要问题。为解决这些问题，提出了一种使用伯克利小波变换进行水印处理的技术。该技术具有多方面的优势：
- 功能用途 ：可用于检测感兴趣区域，并对水印图像进行认证。
- 安全性保障 ：能抵御诸如压缩、插入噪声、图像平均等攻击，确保安全认证。即使水印图像被压缩10 - 15%，或者因高噪声导致可见性极低，仍能进行认证。

未来，还将探索医学图像水印在认证以及自动报告生成技术方面的应用。

稀疏算法中的小波变换信号压缩

在信号处理领域，随着无线数据量的不断增长，信号压缩变得至关重要。对于稀疏系统识别问题，研究了比例归一化最小均方（PNLMS）及其变体，包括μ - 律PNLMS（MPNLMS）、改进的PNLMS（IPNLMS）和滤波器PNLMS（FPNLMS）算法。
- 输入信号类型 ：分析了高斯随机信号、带限信号、语音信号、彩色信号和均匀随机信号等不同类型的输入信号。
- 信号压缩方法 ：在应用前，通过小波变换对输入信号进行压缩。
- 模拟实验目的 ：模拟实验旨在研究高斯噪声对稀疏物理系统的影响，同时验证FPNLMS算法对输入信号和噪声水平变化的鲁棒性。

小波变换原理

小波是一种将数据分解为频率元素的数学运算，离散小波变换（DWT）用于处理非平稳离散数据。对于时域信号