生物医学信号处理的目的是提供重要的见解分析信息流动的生理信号。因此,它可以被理解为一个特定的跨学科的科学学科。事实上,生物医学信号从复杂的生物模型提取信息从而提出具有挑战性的数学问题,其解决方案必须被从生物学的观点。这种特殊的焦点问题是时间序列的数学分析和建模生命系统和生物医学信号。生物医学信号处理的主要步骤如下。(1)信号处理的生物数据意味着许多不同的有趣的问题处理的信号采集,采样和量化。降噪和类似的问题,图像增强是一个基本的步骤,以避免重大错误数据的分析。特征提取是最重要的部分生物信号的分析,因为临床上的重要性甚至给图像的最小的奇点(信号)。(2)信息流动从信号暗示空间结构的建模和分析,自我组织、环境交互、行为、和发展。通常这是相关的复杂性分析,信息流动来自复杂的系统,这样信号显示典型特征,如随机性,无处可微性,分形行为,和描述复杂系统的自相似性。结果典型参数的复杂性如熵、功率谱、随机性,分发挥着基础性的作用,因为它们的值可以用来检测临床病理的出现。(3)生理信号通常是一维时间序列或2 d图像。最著名的生物是基于声音(超声波),电磁脉冲(心电图、脑电图和MRI)、辐射(x光,CT),图片(显微镜),和许多其他人。临床信号他们遵循的正确理解,从数学的角度,解释的信号。(4)现代生物医学生理信号检测和测量设备。等的一个主要问题是优化调查方法和设备性能。
论文选择这个特殊的问题代表一个好的小组最近的挑战。他们代表的一些最新进展在许多不同的临床调查致力于分析生命系统的复杂性,例如,网络科学,动力系统理论、动态复杂性、模式分析、实现和算法。他们不能详尽的信号分析的快速增长的数学方法和技术性能的设备。然而他们的目标是提供一个广泛的介绍一个和多个学科相关的纪律和给一些更有趣的和原始的解决挑战性的问题。其中最吸引人的是理解生物结构和组织,细胞内的信息交换,信息的定位在细胞核,特别是模糊数学信息(功能相关的)内容的DNA。
这个特殊的问题包含23个文件。建模动态分类的复杂性,L.-P。田等人进行复杂的分析和参数估计的动态代谢系统。m·阿迪和大肠Cretu EEG信号的小波工件识别和分离技术在电前庭刺激。吴x和n .吴用阈值两阶段测试样本为离群值表示拒绝在生物识别。z马等人提出非线性变换使用泽尼克时刻形状分析。彭译葶。Liou等人研究DNA序列的结构复杂性。m·李等人研究重尾分布的预测误差预测生物医学信号的1 / f噪声类型。x王等人提出可靠的RANSAC使用一种新的预处理模型。 J. Zheng et al. give fast discriminative stochastic neighbor embedding analysis.
类别的方法分析动力学的复杂性,r . Schiavetti g . Sannino给体外评价箍效应的插入深度和纤维断裂阻力的帖子。g . Sannino和g . Vairo vt .骨结合牙科植入物的比较评估基于platform-switching直径的概念,找到影响,长度,螺纹形状,对生意性能和在骨质定位深度。H.-T。吴等人使用多尺度熵cross-approximate分析作为衡量的复杂性在老年人和糖尿病。t等人正处在建立基准数据库与糖尿病视网膜病变医学图像分析和协议。b .朱镕基等人提出一个新颖的心电图心律失常自动检测系统使用最大边缘集群和免疫进化算法。Y.-S。Juang等人研究的优化和实现scaling-free CORDIC-based直接数字频率合成器的身体保健区域网络系统。z扁等人发现普拉提训练α节律的影响。
在生物医学信号分析的范畴,a . f . Badea等人给elastographic图像的分形分析唾液腺的弥漫性疾病的自动检测。问:关等人现在的贝叶斯聚类和结构的支持向量机分割multicontrast MRI的颈动脉斑块。j .张等人现在的自适应图像重建受昆虫复眼机制。x郑等人改善低剂量CT成像的空间非局部自适应性意味着使用逐点的分形维数。n .吴等人研究的三维识别微生物使用数字全息显微镜。y唐等人提出的生活季节性变化的计算方法。l .林等人研究plane-based抽样射线投射算法在序列医学图像。Y.-S。Juang等人提出一个rate-distortion-based合并压缩图像分割算法。
正如前面提到的,主题和论文不是一个详尽的生物医学信号处理领域的代表和生命系统建模的复杂性。但是我们相信,我们已经成功地收集一些在这个领域最重要的论文旨在改善现代跨学科的科学辩论的生物医学信号处理领域。
确认
我们感谢作者的卓越的贡献和现代主题讨论。评论家也值得我们特别感谢对他们有用的评论文章,帮助作者澄清一些关键的问题。
卡洛Cattani
拉杜Badea
Sheng-Yong陈
玛丽亚Crisan