简介：摘要本文对未知环境下移动机器人的路径规划进行了研究，提出了一种基于模糊控制的路径规划算法。运用模糊推理，构造出一张实践效果较好的控制响应表。在多种环境中进行了仿真实验，仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。

简介：由于医院的行业特点，医院绩效评价具有很大的模糊性和非确定性，而医院的绩效评价又是医院管理中一项重要的内容。本文基于模糊集合理论，提出了一个模糊推理模型，通过模糊推理的方法模拟人的思维方式进行绩效评价，并最终得到评价对象的评价结果。

简介：摘要:响应国家优生优育政策及女性对产后健康意识的提高，医院及女性对产后康复的重视程度越来越高，传统的产后康复项目主要是通过固定的治疗方案来做盆底康复治疗，治疗的处方主要是单一频率，单一波群的电刺激脉冲波对盆底肌进行电刺激治疗，但不同症状的患者使用单一的治疗方案效果并不理想。通过医疗器械技术及临床研究的发展，最近几年推出了集合评估-治疗的生物刺激反馈仪，目前主要是通过采集肌电及压力通道来评估盆底肌各个肌肉群的情况。该论文主要是研究如何通过人体腔内(阴道或肛门)专用生物反馈肌肉刺激探测器捕捉和测量盆底肌肉群在收缩和放松过程中的峰值肌电(EMG),通过肌电图的变化展现在显示器上,让患者感知、理解这些信号，并根据这些信号学会在一定范围内通过意识调控骨盆底肌肉的活动的仪器。

简介：摘要：在医疗诊断过程当中，内窥镜作为一种重要的微创检查方式得到了广泛运用，但受到成像条件、人体组织环境等客观因素的影响，导致内窥镜成像的亮度、清晰度与对比度可能存在一定问题。因此，本文以现代医用内窥镜成像原理作为切入点，分析了实验室内窥镜图像数据集建立过程，基于直方图处理、暗通道先验、图像增强以及运行时间描述等角度对内窥镜图像增强算法进行了梳理，同时对算法增强结果进行了分析，以期为有关从业者提供参考。

简介：摘要：本研究聚焦于CT图像处理算法在肿瘤检测与定位中的应用。通过系统性的文献回顾和实验研究，我们探讨了不同的CT图像处理算法在肿瘤诊断中的效果及应用前景。研究发现，基于深度学习的算法在提高检测准确性和定位精度方面具有显著优势。这一研究旨在为医学影像领域提供先进的图像处理方法，推动肿瘤检测技术的进步。

简介：摘要：深度学习算法应用于淋巴管瘤超声图像识别与分期，采用多模态CNN融合残差学习和注意力机制，结合FCN、U-Net等实现病灶自动检测分割，并通过综合评价指标验证其优于传统方法。深度网络提取高维特征分析病理参数相关性，构建并优化分期系统，运用临床数据训练、交叉验证及独立测试评估模型性能，确保准确可靠，有效辅助临床决策。