65、智能移动显微镜与手术工作流识别技术

智能移动显微镜与手术工作流识别技术

在当今科技飞速发展的时代,智能移动显微镜和手术工作流识别技术正逐渐成为医疗和科研领域的重要工具。下面将为大家详细介绍这两项技术的相关内容。

智能移动显微镜

智能移动显微镜是一个创新性的平台,它将移动设备、显微镜和一系列计算机视觉方法相结合,为标本数字化提供了手段,且对操作者的资质依赖较低。

相关算法性能
  • 全聚焦覆盖查找算法 :不同分辨率和帧选择方法下,该算法的性能有所不同。具体数据如下表所示(单位:ms,CI = 0.95):
    | 分辨率 | 帧数 | 帧选择方法 | 部分 | Best3 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | 464 × 848 | 295 | - | - | 56.25 ± 0.5 |
    | | | - | - | 36.73 ± 0.1 |
    | 768 × 1024 | 279 | - | - | 156.41 ± 1.5 |
    | | | - | - | 126.97 ± 1.1 |
    | 1080 × 1920 | 344 | - | - | 615.90 ± 7.6 |
    | | | - | - | 472.87 ± 3.4 |

  • 模糊和重复过滤算法 :在全聚焦覆盖查找算法输出结果上进行模糊和重复过滤的性能如下表(单位:ms,CI = 0.95):
    | 堆栈大小(帧) | 2 | 3 | 4 | 5 |
    | ---- | -

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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