心肌缺血(MI)是诸多心脏疾病的基础性疾病,可引发多种致命性心脏病,然而在体检筛查中极难发现,病人出现症状时往往错过了最佳治疗时间,因此,心肌缺血的早期发现和早期干预是控制心脏功能衰减或疾病恶化的关键。采集165位健康和有不同程度心肌缺血患者的红外热图像,将所有样本集分为训练集和测试集,通过对红外热图像人体几何定位,提取心前区左右两侧温差集合,并使用多种卷积核对温差集合做降维处理,最终通过反向传播(BP)神经网络在留一法交叉验证下对训练集训练,并确定网络参数,建立分类模型。3×3尺寸的高斯核算子对温差集合卷积后,测试集在BP神经网络上分类准确率达到95.56%,可以为新样本做出准确预测。该方法能够快捷、准确地辅助临床体检对心肌缺血的早期预警,为心肌缺血预诊断提供了新的思路。

脑功能近红外光谱(fNIRS)的信号分析和模式识别方法，对其在认知科学领域的研究和应用尤为重要。简述了fNIRS的传统统计特征提取方法，进而提出了基于多元图表示原理进行特征提取的方法，并对传统方法与提出方法的模式识别实验进行了对比研究。实验结果表明基于多元图表示原理的fNIRS信号特征提取方法能应用于信号的分析和可视化，为fNIRS信号的数据分析提供了新的方法。

面部神经功能障碍导致面瘫患者患侧面部肌肉运动功能失控, 给患者的外貌、 生理和情感带来巨大的打击。 一种客观量化的面瘫病情严重度评估方法对于面瘫的治疗是至关重要的。 提出了一种基于红外热像图和形式概念分析的面瘫严重度评估新方法, 共收录了单侧患病的面瘫患者65例。 应用红外热成像法, 在1月内每隔5天采集一次面瘫患者的面部温度分布图像, 将面部红外热像进行预处理, 划分为左右对称的六个区域, 提取并分析面部左右两侧对称区域的温差, 利用形式概念分析挖掘温差与面瘫严重度的关系。 结果显示: 面瘫患者面部温度分布呈现双侧不对称性, 面部区域的双侧温差大于0.2 ℃, 而正常人体面部区域的两侧温差均小于0.2 ℃。 面部区域的双测温差与面瘫严重度的相关系数平均为0.508。 此外, 如其中一个区域的左右两侧温差大于0.2 ℃, 并且全部小于0.5 ℃, 则可以判定面瘫为轻中度; 面部任一区域的左右两侧温差大于0.5 ℃, 则可以判定面瘫为重度。 这种基于形式概念分析的红外热像计算机分析方法可用于评估面瘫导致的面部热失调, 有助于面瘫的临床诊断与治理。

提出一种双包层结构Ge/GeO2介质膜空芯中红外光纤.先采用排布法拉制出包层带有多层空气孔的空芯毛细管, 最外层涂有一层硅胶, 以加强其机械强度, 然后利用化学气相沉积和还原方法在空芯石英毛细管中制备出GeO2-Ge的多层介质反射膜, 该膜层提高了Ge/GeO2膜层在短波段的反射效率.经光谱检测分析, 该光纤可传输波长为3-12μm, 并且中间没有出现大的吸收峰.

术中麻醉深度监测是保证临床麻醉质量和安全的重要手段, 关系着患者的生命安全。 功能近红外光谱分析技术作为一种非侵入式的脑功能监测技术手段, 能够实现客观可靠的脑神经活动实时监测和成像, 十分适合于进行麻醉深度监测的相关研究。 因此简要介绍了功能近红外光谱分析技术的基本原理和技术实现, 综述了目前功能近红外光谱分析技术在麻醉深度监测相关领域的研究进展, 指出了应用功能近红外光谱进行麻醉深度监测研究的可能途径, 并阐述了亟待解决的重大问题和发展前景。

红外人脸热像图是红外成像领域的研究热点之一，而对作为其基础性研究的通用红外人脸定位算法却研究的较少。利用由人脸生理结构造成的温度特异性和由温度变化形成的图像边缘，给出了一种通用的人脸器官定位算法。首先利用温度特异性定位鼻孔等温度特异性强的区域，然后以此为参考点，结合面部器官分布特点，对融合提取的图像边缘信息进行眼睛等其他器官的定位。实验结果表明，该方法对各器官的平均定位精度均达到了90%以上，具有一定的实用价值。另外，该方法不仅可以对常规的眼、鼻、口等器官进行定位，而且还可以对眉骨、瞳孔等位置进行定位。

健康人体的温度分布存在一种双侧对称性， 当面神经功能受损时， 将改变这种热分布的对称性。 人体热量大多通过红外辐射的形式散发， 因此利用红外热成像技术可以有效捕捉这种红外热辐射分布的改变。 本文提出一种新的热不对称分析的方法——有效热面积比， 即计算面部特定区域与对侧区域的温差乘以温度异常区面积与总面积之比。 利用这种方法对面神经功能损伤的患者和健康人群作对照性试验， 结果显示： 此方法的特异性和敏感性平均为0.90和0.87， 比常规方法提高了7%和26%， 有效热面积比与面神经功能的损伤程度正相关， 平均为0.664。 因此， 关于诊断和评估面神经功能， 红外热成像是一种有力的工具， 有效热面积比是一项高效的临床指标。

特种品质鸡蛋的快速、 无损、 准确鉴别是目前急需解决的问题。 提出利用符号熵特征提取方法进行特种品质鸡蛋的近红外光谱鉴别。 选择普通鸡蛋、 柴鸡蛋、 富硒蛋和富锌蛋作为研究对象， 测得其在12 000～4 000 cm-1范围内近红外漫反射光谱， 基于符号聚合近似算法进行符号化表示， 提取符号光谱序列的符号熵作为特征向量， 然后设计纠错编码支持向量机多类分类器对光谱进行定性鉴别。 算法参数变化时， 符号熵特征表现出很好的鲁棒性， 最高识别率达100%。 研究结果表明利用近红外方法鉴定特种品质鸡蛋是可行的， 同时符号熵可作为一种新的近红外光谱特征提取方法。

Bell面瘫是一种多发的面神经疾病, 首次发病以轻中度居多。 应用红外热成像原理, 探寻一种客观无创的Bell面瘫评估方法。 人体面部穴位大都呈左右对称分布, 取患者病变一侧的相关穴位为实验组, 另一侧同一穴位为对照组, 分别研究其红外热辐射特性, 急性期内, 同一穴位在健侧与患侧的红外热辐射强度差异显著, 即存在明显的温差(大于0.3 ℃)。 在红外热像上, 患侧的穴位与其周边组织形成一个不规则的辐射异常区, 伪彩色化后的色彩与健侧对比鲜明。 同时, 病变程度越重, 同一穴位两侧的温差越大。 其中颧髎、 地仓、 颊车、 鱼腰、 阳白五个穴位的双侧温差与面瘫的病变程度正相关, 分别为0.676, 0.498, 0.506, 0.545, 0.518, P<0.05, 有统计学意义。 由此可见, 红外热像可以用于客观评估Bell面瘫的病变程度。

形态成分分析是一种基于稀疏模型的图像分析算法, 其中心思想是根据信号组成成分的形态差异性选择两个合适的字典分别用来表示纹理部分和边缘卡通部分, 具有良好的图像修复特性。传统上字典的选择需要由使用者根据图像内容人为确定。提出一种基于图像内容的自适应字典选择方法, 根据最小能量在字典集合中选择最适合当前图像的字典并对图像进行修复。实验证明, 该方法具有良好的图像修复性能。