医学信息的安全存储和传输在医院局域网和分布式远程诊断中越来越重要,受到了广泛的关注.本文描述了-种基于线性预测的无损隐藏方法及其在医学动态影像中的应用,该方法用线性预测误差算法和嵌入/提取算法嵌入大数据量信息.数据嵌入过程中采用简单数据链路SDL成帧,在局域网上进行了实验,从嵌入信息的医学动态影像中提取出所嵌入的个人病历信息或指纹信息,原宿主视频可无损恢复.该方法可以在医学数据库的动态影像管理、安全存储和隐秘传输等方面有较好的应用.

为了直观地给听力语言障碍者提供发音改进信息,本文研究了利用不送气塞音时域和频域的声学特征来进行特征提取的算法,并运用到辅音训练辅助系统中.系统采用语音信号处理的方法,显示由线性预测得到的时频分布语谱图,用共振峰跟踪技术追踪不送气塞音与后接元音之间过渡音征的共振峰轨迹.由时域特征与共振峰轨迹,判别发音是否准确,并用视觉反馈的方式提供给受训者发音改进意见.系统对10人(6男,4女)的三个不送气塞音/b/、/d/、/g/加上元音/a/的发音进行了测试,获得了良好的初步结果.

剂量-反应Meta分析中,探讨自变量与因变量之间的因果关系通常的做法是建立回归模型.经典的模型中需同时考虑线性及非线性趋势.传统的线性模型是基于一次函数的简单模型,而这种模型适用性较差.本文在线性模型基础上,通过引入分段函数,建立分段线性剂量-反应Meta分析模型,很好地弥补了传统线性模型的不足.本文将详细探讨剂量-反应Meta分析中线性及分段线性模型的方法学及应用.

掩蔽疗法能促进患者对耳鸣的适应,并以其简便性、安全性的独特优势成为治疗耳鸣的常用方法.通过调查发现,蝉鸣声是最常见的耳鸣声之一,但国内外尚无相关的研究报告以合成蝉鸣声作为掩蔽声来治疗耳鸣的案例.因此,本文借鉴成熟的人类声学理论,以合成蝉鸣声及实现其多样性变化为例,提出了一种合成医用掩蔽声的方法,同时解决了频谱搬移过程中能量损失的问题.实验表明,该方法取得了良好的效果,具有实用参考价值.