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基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
单波和多波固定单元对轻固化树脂水泥转换程度的影响
引言胶结对于确定陶瓷修复的最终成功和寿命至关重要。1,2陶瓷贴面失败的主要原因与胶结过程有关。3选择用于胶结的树脂水泥的足够聚合会影响修复和界面的应力传播。4固定树脂水泥被认为是胶结陶瓷饰面的更好材料。5受控的工作时间，容易去除过量的材料，对操作员的技术敏感性低，薄膜厚度，良好的物理特性，低溶解度和良好的粘附是支持选择轻固化树脂水泥的某些特征。6,7固定过程对于这类树脂水泥的适当聚合至关重要，影响了陶瓷贴面的长期临床性能
用于嗜睡的离散小波变换系数...
摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征，但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中，我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外，该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后，我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4，与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器：决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明，DWT 系数提高了困倦检测的性能，超越了以前的方法。