【雜志簡介】

　　《生物醫學工程學雜志》于1984年3月創刊。本刊由四川省科學技術協會主管，四川大學華西醫院、四川省生物醫學工程學會主辦。本刊作為生物醫學工程學綜合性學術刊物，主要反映生物工程、醫學工程、人工器官、生物材料、生物力學、計算機在生物醫學中應用等方面的最新科研成果和科技動態。它適合多學科性科研、教學、生產及科技管理人員、相關專業研究生、本科生、醫院與廣大對生物醫學工程學的愛好者。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　本刊被國外《醫學索引》(IM)、MEDLINE及《化學文摘》(CA)收錄;被國內《中文核心期刊(北京大學圖書館)》、《中文生物醫學核心期刊》、《中國科技論文統計源期刊》、《中國期刊網》、《中國學術期刊》等多家檢索機構收錄。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：論著、新技術與新方法、綜述。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于睡眠剝奪模型的腦力疲勞檢測方法研究 王曉璐;高翔;許敏鵬;綦宏志;王學民;明東;周鵬497-502

　　基于支持向量機及特征選擇的單通道腦電波睡眠分期研究 林秀晶;夏勇明;錢松榮503-507+513

　　基于二維集合經驗模式分解的穩態視覺誘發電位目標檢測研究 楊晨;黃麗亞;文念;楊俊宇508-513

　　基于小波多分辨分析的腦干聽覺誘發電位特征提取 田福英;孫迎514-519

　　基于共空間模式方法的多類運動想象腦電的導聯選擇 周蚌艷;吳小培;呂釗;張磊;郭曉靜;張超520-525

　　腦機接口中多線性主成分分析的張量特征提取 王金甲;楊亮526-530

　　基于能量特征和最小二乘支持向量機的自動睡眠分期方法 高群霞;周靜;葉丙剛;吳效明531-536

　　基于多層感知器神經網絡的雙相障礙早期識別研究 章浩偉;高燕妮;苑成梅;劉穎;張可;丁宇清537-541

　　基于黎曼流形的多元時間序列異常檢測 徐永紅;侯曉穎;李書亭;崔潔542-547

　　便攜式睡眠腦電監測系統的研制 李慧;葉大田;彭誠548-552+557

　　基于電容耦合的非接觸式心電監測技術研究 高山;李永勤;魏良;熊杰;廖大成;陳碧華553-557

　　基于近紅外光譜技術的脊椎外科手術導航路徑光學參數研究 王鈺妍;錢志余;李韙韜;劉洋洋;謝捷如558-562

　　基于Kinect交互的上肢虛擬康復系統設計與研究 丁偉利;鄭亞卓;蘇玉萍;李小俚;魏秀利563-568

　　基于特征頻帶磁感應相移譜檢測家兔腦出血的實驗研究 潘文才;秦明新;金貴;孫建;閆慶廣;彭斌;寧旭;莊偉;李根;杜振偉569-574

　　數字式生物電阻抗與電阻抗斷層成像測量系統 陳曉艷;高娜娜;黃華芳575-580

　　基于電子病歷的機動手術室信息管理系統設計與實現 劉保真;劉志國;王先文581-587

　　核心期刊論文發表：阿爾茨海默病和輕度認知障礙靜息態功能

　　摘要：阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)是老年癡呆中最常見的類型，并以記憶和其他高級認知功能進行性減退為特征的神經退行性疾病。近年來，研究提出AD時一種失連接綜合癥，即AD患者不僅在局部腦區存在結構和功能的異常，在腦區之間的功能連接也存在異常。本文主要回顧近年來基于種子點功能連接研究在MCI和AD中的進展，這些發現不僅為了解其病理生理學機制提供了新的視角，也為疾病的早期診斷尋找到敏感的影像學標記。

　　關鍵詞: 期刊論文發表,阿爾茨海默病,輕度認知障礙,功能連接,功能磁共振成像

　　生物醫學工程學雜志最新期刊目錄

不同改性方法提高聚醚醚酮種植體骨結合性能的研究進展————作者：劉師來;馮曉珂;陳春霞;

摘要：為提高新型生物材料聚醚醚酮（PEEK）與骨結合性能，本文對目前的改性方法進行總結綜述。分析表明，表面處理、表面修飾和構建生物活性復合材料策略，能夠顯著提升PEEK表面的生物活性，有效促進其與骨組織的結合。然而，要實現PEEK在醫學領域，特別是口腔種植領域的廣泛應用，還需開展更多相關實驗及長期臨床評估。未來研究應聚焦于開發新型改性技術和評估手段，以進一步優化PEEK種植材料的性能，為其臨床應用提供更...

多工況下翼狀鈦板固定髖臼前柱伴后半橫行骨折的生物力學研究————作者：張建武;烏日開西·艾依提;呂剛;買買艾力·玉山;馬志強;馬超;

摘要：本文旨在以有限元法對比分析在多工況下翼狀鈦板與傳統鈦板固定髖臼前柱伴后半橫行（ACPHT）骨折的生物力學性能差異。首先，建立髖臼ACPHT骨折的4組內固定模型，并通過分析軟件計算得出站立、靜坐、前伸和外展工況下的髖關節受力；然后，對螺釘和鈦板的應力，以及骨折斷端面的應力和位移進行分析。研究發現，使用翼狀鈦板固定髖臼ACPHT骨折時，螺釘應力峰值在各工況下均減小，而翼狀鈦板的應力峰值在站立、靜坐工況...

通過生物信息學方法預測慢性腦低灌注的免疫治療靶點————作者：趙梅;薛艷鵬;田青青;楊赫;蔣晴;于孟凡;陳鑫;

摘要：慢性腦低灌注（CCH）在血管性癡呆（VD）的發生和發展中起著重要作用。近年來的研究表明，腦缺血過程中涉及多階段的免疫炎癥反應，因而腦缺血的免疫治療逐漸受到關注。本研究旨在通過生物信息學方法，從免疫學的視角確定CCH的潛在免疫治療靶點。我們共鑒定出823個與CCH相關的差異基因，并篩選出9個與免疫功能相關的核心基因，分別是RASGRP1、FGF12、SEMA7A、PAK6、EDN3、BPHL、FCG...

融合醫療實體標簽語義的醫療文本分類模型————作者：韋莉;趙德春;秦璐;劉洋華子;沈宇辰;

摘要：醫療問句的自動分類對提升線上醫療服務的質量和效率具有重大意義，屬于意圖識別任務。聯合實體識別和意圖識別優于單任務模型的效果。目前，大多數公開醫療文本意圖識別數據集缺乏實體標注，而人工標注這些實體耗時費力。為解決這一難題，本文提出一種融合醫療實體標簽語義的醫療文本分類模型—基于轉換器循環卷積神經網絡實體標簽語義的雙向編碼器表示（BRELS）。該模型首先利用自適應融合機制將醫療實體標簽的先驗知識融入，...

千赫茲經皮脊髓刺激下腰段神經纖維激活的仿真研究————作者：徐琦;李欣茹;魯芷鑫;吳永超;

摘要：臨床試驗證實，千赫茲經皮脊髓電刺激（TSCS）可用于促進脊髓損傷后患者的感覺運動功能恢復，但脊髓纖維激活機制尚不明確，刺激參數選擇大多依賴于經驗。本文采用TSCS有限元模型仿真人體脊髓T12至L2節段的電場分布，使用神經元雙電纜模型計算得到脊髓纖維的激活閾值，改變載波波形、相間延遲、調制波頻率、脈寬等刺激參數，得到脊髓纖維激活閾值的變化規律。與正弦載波相比，采用方波載波可顯著降低背根纖維的激活閾值...

基于軌跡誤差和表面肌電信號的上肢康復運動參與度評估————作者：王曉紅;呂健;房圣博;

摘要：目前，上肢運動康復多依賴于特定的輔助設備，忽略了康復中后期患者上肢運動的主動性。本文針對逐漸具備主動發力能力的患者，提出一種基于軌跡誤差和表面肌電信號（sEMG）的主動參與度模糊評價方法。首先，基于計算機視覺表征的軌跡誤差信號評估運動參與水平；其次，采用sEMG表征的肌肉激活度（MA）量化生理參與水平。最后，將運動性能及生理響應參數作為模糊推理系統（FIS）的輸入，構建模糊決策樹（FDT）輸出主動...

病程相關的精神分裂癥患者大腦灰質體積發展軌跡————作者：常鑫;楊智歡;唐英杰;孫小瀅;羅程;堯德中;

摘要：不同疾病階段的精神分裂癥患者灰質體積的改變往往受到不同病理機制的調控。相對于分析患者階段性變化，本研究聯合多元結構協變模型和滑動窗方法，探究了病程相關的精神分裂癥患者大腦灰質體積發展軌跡。該軌跡被定義為稀疏化有向矩陣表征的一系列病程順序激活的腦區。將該方法應用于145例精神分裂癥患者的結構磁共振影像數據，觀察到精神分裂癥灰質體積從皮層到皮層下的連續發展軌跡，平均每0.208年變化一次，時間窗口覆蓋...

基于自動輪廓勾畫求取體模空間分辨率的方法————作者：劉穎;孫明浩;章浩偉;劉海寬;

摘要：本研究提出了一種自動輪廓勾畫測量自制自動管電流調制（ATCM）體模空間分辨率的方法，通過勾畫體模圖像的邊緣輪廓，選取感興趣區域（ROI），測算電子計算機斷層掃描（CT）體模圖像的空間分辨率特征。具體而言，該方法通過自動化快速區域卷積神經網絡（AFRCNN）模型勾畫出的體模圖像輪廓，得到二值化圖像；并測量不同管電流和層厚的CT體模圖像的邊緣擴散函數（ESF），對ESF進行微分以獲得線擴展函數（LSF...

雙出口離心式圓盤血泵流動特性研究————作者：連起龍;肖媛;肖義平;曹展碩;崔國民;

摘要：特斯拉血泵相較于葉片式血泵，展現出能減少溶血與血栓形成的潛力。鑒于葉片式血泵的二次流道驅動力有限，以及普通特斯拉血泵液壓效率不高，且其內部流動特性對溶血及血栓形成有較大影響，本研究在特斯拉血泵轉子基礎上增設了一組葉片，構成雙流體域轉子，并采用軸向雙出口蝸殼結構實現流體域分隔。通過對新結構進行數值模擬，本研究對比分析了相同轉子下，雙出口與單出口蝸殼、對稱與非對稱斷面的內部流動特性。研究結果顯示：雙出...

Stroke-p2pHD：腦梗CT到DWI圖像的跨模態生成模型————作者：王晴;趙新堯;劉心月;鄒志孟;南海旺;鄭強;

摘要：在眾多醫學影像模態中，磁共振擴散加權成像（DWI）對急性缺血性腦卒中病變，尤其是小梗死灶極為敏感。然而，磁共振成像耗時、昂貴，而且容易受到金屬植入物的干擾。因此，本研究的目的是設計一種基于生成對抗網絡的醫學圖像合成方法 Stroke-p2pHD，用于從計算機斷層掃描（CT）合成DWI圖像。Strokep2pHD包含有效融合圖像局部特征和全局上下文信息（Global＿to＿Local）的生成器和多尺...

電阻抗層析成像技術在肺部疾病診斷和監測中的應用————作者：胡筱敏;張帥福;陳攀峰;董峰;樊毫軍;呂琪;許燕斌;

摘要：電阻抗層析成像（EIT）是一種新興的非侵入式功能成像技術，具有無創、無輻射、低成本、響應快、使用便攜及可視化等優點。近年來，越來越多的研究表明EIT在肺部疾病檢測中有巨大潛力，已經被應用于一些疾病的早期診斷和治療。本文介紹了EIT基本原理，探討了EIT檢測急性呼吸窘迫綜合征、慢性阻塞性肺病、氣胸和肺栓塞的研究和臨床應用，重點對與肺部疾病檢測相關的EIT指標和功能性圖像進行總結和介紹。該綜述將有助于...

基于深度圖像感知的輕量化血漿識別算法研究————作者：張瀚文;孫渝;江浩;胡金田;羅剛銀;李棟;曹維娟;邱香;

摘要：臨床使用疑似溶血血漿易引發體外溶血癥，其癥狀包括心衰、嚴重貧血等。將深度學習方法應用于血漿圖像能顯著提高識別精度，因此本文提出一種基于改進型“你只看一次”系列網絡第5代版本（YOLOv5）的血漿品質檢測模型。然后，在血漿數據集上引入本文模型和評價體系，最終分類識別的平均精度均值達到98.7%。本文實驗結果表明，通過算法網絡中的全維動態卷積、分離式核注意力池化、殘差雙向信息融合以及重參數化模塊組合，...

基于深度主動學習的智能胎心監護模型研究————作者：全斌;黃雅靜;李艷芳;陳沁群;張洪來;李麗;劉桂清;魏航;

摘要：胎心宮縮監護圖（CTG）是一種無侵入式的產前胎兒窘迫診斷的重要工具。面向基于深度學習的智能胎心監護需求，本文提出了基于三支決策理論（TWD）和多目標優化主動學習（MOAL）的深度主動學習算法（TWD-MOAL）。在卷積神經網絡（CNN）分類模型的訓練周期過程中，該算法結合TWD理論，在粒度批處理模式下選擇高置信度樣本作為偽標記樣本，同時參考由產科專家標注的低置信度樣本，在課題組整理的16 355條...

基于自適應多特征融合網絡的心律失常分類算法研究————作者：黃夢夢;蔣明峰;李楊;何曉玉;王澤峰;吳永全;柯韋;

摘要：基于深度學習方法對心電圖（ECG）數據進行心律失常自動分類檢測，對于心律失常的早期篩查具有重要的臨床價值，但在有限異常樣本監督訓練下如何有效地提取心律失常特征是目前亟需解決的難題。本文提出一種基于自適應多特征融合網絡的心律失常分類算法，從ECG信號中提取RR間期特征，采用一維卷積神經網絡（1D-CNN）提取時域深度特征，并以梅爾頻率倒譜系數（MFCC）和二維卷積神經網絡（2D-CNN）提取頻域深度...

基于側抑制和反饋式注意力機制的語音增強網絡模型————作者：蔡昱東;劉雪;廖祥;周藝;

摘要：人腦對語音信息的處理機制對于語音增強技術的研究具有重要啟發意義，注意力和側抑制都是聽覺信息處理中的關鍵機制，可選擇性增強特定信息。基于此，本研究提出了一種結合側抑制機制和反饋式注意力機制的雙支U-Net神經網絡。含噪語音信號輸入第一支U-Net網絡后，結果中高置信度的時頻單元被選擇性反饋，產生的激活層梯度結合側抑制機制被用于計算注意力圖。將該注意力圖拼接至第二支U-Net網絡，用于指導網絡注意力，...

基于特征融合與遷移自適應增強的運動想象識別研究————作者：張玉鑫;張辰瑞;孫世豪;徐桂芝;

摘要：針對運動想象（MI）跨受試者識別準確率低的問題，本文提出了一種基于特征融合與遷移自適應增強算法（TrAdaboost）結合的MI識別方法，以提高基于MI的腦—機接口（BCI）在跨個體使用時的可靠性。本文采用自回歸模型、功率譜密度以及離散小波變換提取出MI的時頻域特征，并以濾波器組共空間模式提取出空間域特征，再通過多尺度散布熵提取出非線性特征。然后，將改進的TrAdaboost分別與支持向量機（SV...

無針注射胰島素注射完成率和性能的實驗研究————作者：朱洋;康燦;蔡偉;黃超;

摘要：無針注射技術是一種利用高速微射流將藥液遞送進皮下指定部位的新型給藥手段。盡管目前無針注射技術已在多個領域得到應用，但針對其藥液擴散機制和注射性能的研究仍存在一定的不足。本研究旨在確定無針注射過程中的關鍵參數，并描述其對注射效果的影響。本文通過小鼠實驗的方法，比較了不同注射條件下無針注射器的注射完成率和注射性能。結果表明，相比于其它注射參數，噴嘴直徑對射流性能的影響更為明顯。此外，注射完成率隨噴嘴直...

基于面部視頻的非接觸式心率測量的深度學習方法綜述————作者：關舒月;呂奕謀;李永春;夏宬智;齊林;徐禮勝;

摘要：心率作為評估人體健康狀況的關鍵生理指標，具有重要的生理意義。傳統的接觸式心率測量需要使用心電圖儀或手環等設備，難以滿足便捷日常健康監測的需求。遠程光電容積脈搏波描記法（rPPG）作為一種非接觸式心率檢測方法，通過提取血液容積脈搏信號實現對心率和其他心動周期相關生理指標的監測，具有無創、無感和可長期監測的優勢。近年來，深度學習在處理復雜圖像和視頻數據方面展現出顯著優勢，廣泛應用于遠程心率信號提取的各...

基于多示例學習與多尺度特征融合的阿爾茨海默病分類診斷模型————作者：曾安;帥志富;潘丹;林勁芝;

摘要：阿爾茨海默癥（AD）分類模型通常會將整張大腦影像分割為體素塊，并為之賦予與整張影像一致的標簽，但并非每個體素塊都與疾病密切相關。為此，本研究提出了基于弱監督多示例學習（MIL）和多尺度特征融合的AD輔助診斷框架，并從體素塊內部、體素塊之間以及高置信度體素塊三個方面設計框架。首先利用三維卷積神經網絡并融入多視角網絡，提取體素塊內部的深層次特征；再通過位置編碼和注意力機制捕捉體素塊間的空間關聯信息；最...

基于腦電和眼動信號的動態連續情緒識別方法————作者：鄒楊萌;揭麗琳;王銘勛;劉勇;李軍華;

摘要：現有情緒識別研究通常局限于靜態實驗室情境，未能充分解決動態情境下情緒狀態的變化問題。為此，本文提出了一種基于腦電和眼動信號的動態連續情緒識別方法。首先，設計了一種試驗范式以涵蓋6種動態情緒轉換情境，包括開心至平靜、平靜至開心、悲傷至平靜、平靜至悲傷、緊張至平靜以及平靜至緊張，并同步收集了20名受試者的腦電數據和眼動數據，以填補現有多模態動態連續情緒數據集的空白。在效價和喚醒二維空間中，對刺激影片每...

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