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　　1. 《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》期刊簡(jiǎn)介：

　　宗旨

　　中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)在于反映國內(nèi)外該領(lǐng)域具有創(chuàng)造性的研究成果，促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。

　　報(bào)道

　　報(bào)道有創(chuàng)造性的最新科研論文和研究簡(jiǎn)訊。包括學(xué)科有：人工器官和生物醫(yī)用材料，生物效應(yīng)，生物信息與控制;生物力學(xué);生物醫(yī)學(xué)儀器;中醫(yī)工程;臨床工程等。

　　讀者

　　是國內(nèi)外生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)工作者、醫(yī)務(wù)工作者以及其他從事自然科學(xué)研究和有關(guān)工程技術(shù)人員。

　　欄目

　　中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)設(shè)有：生物力學(xué)、生物醫(yī)用材料、人工器官、生物效應(yīng)等欄目。

　　2. 投稿須知

　　《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》是中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)主辦的專業(yè)性學(xué)術(shù)期刊，辦刊宗旨在于反映國內(nèi)外該領(lǐng)域具有創(chuàng)造性的研究成果，促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。本刊文字以中文為主，附英文文題及摘要，在國內(nèi)外公開發(fā)行。歡迎廣大作者踴躍投稿。

　　刊載欄目

　　1.1 論文：字?jǐn)?shù)不超過8000字為宜。除正文外，包括中英文的文題、作者和單位、摘要及關(guān)鍵詞(3～5個(gè))。

　　1.2 研究簡(jiǎn)訊：字?jǐn)?shù)不超過3000字為宜。報(bào)道具有原始性、創(chuàng)造性，但工作量不大或階段性的成果。不需要英文摘要，但要附有中文摘要，中英文的文題、作者和單位及關(guān)鍵詞(3～5個(gè))。

　　1.3 綜述：字?jǐn)?shù)不超過6000字為宜。

　　欲投綜述者請(qǐng)將電子版發(fā)至編輯部郵箱預(yù)審，其他形式的論文不需預(yù)審，請(qǐng)按2.2辦理投稿手續(xù)。

　　來稿要求

　　2.1 文稿應(yīng)為作者創(chuàng)作的首發(fā)稿，務(wù)求論點(diǎn)明確，論據(jù)可靠，數(shù)字準(zhǔn)確，文字精煉。文責(zé)由作者自負(fù)。作者享有文稿的著作權(quán)。(論文寫作要點(diǎn)請(qǐng)見附件1)

　　2.2 暫不接受網(wǎng)上投稿。投稿時(shí)請(qǐng)郵寄打印稿一份并附單位介紹信(證明無一稿多投、無泄密、作者署名無爭(zhēng)議)，再附另頁，提供作者信息和推薦審稿人(示意模板見附件2)。投稿時(shí)需交納審稿費(fèi)150元(郵局匯款,收到后會(huì)向作者提供發(fā)票)。編輯部收到紙質(zhì)投稿后，會(huì)通過Email給作者回執(zhí)，告知論文編號(hào)并通知作者按論文編號(hào)寄論文電子版。

　　2.3 論文采用通欄排版的格式， 1.5倍行距。

　　2.4 獲得基金資助的論文在首頁腳注中注明基金類型及編號(hào)。

　　2.5 來稿需標(biāo)明通訊作者，并在首頁腳注中提供通訊作者的E-mail地址。

　　2.6 要求字跡清楚，圖表清晰，文字精煉，使用法定計(jì)量單位及其書寫規(guī)則。外文需注明文種、大小寫和正斜體。

　　2.7 論文摘要應(yīng)包括研究的目的、方法(過程)、結(jié)果和結(jié)論。字?jǐn)?shù)300字左右。英文摘要內(nèi)容須與中文摘要一致。(對(duì)摘要的寫作要求請(qǐng)見附件1)

　　2.8 文中作者單位的英文部分要求提供標(biāo)準(zhǔn)譯名，作者姓名的英文部分采用漢語拼音。

　　2.9 論文插圖應(yīng)為清晰的激光照排圖，圖題需中英文標(biāo)注;照片應(yīng)具有高清晰度和適當(dāng)?shù)胤床钚Ч�，照片題目需中英文標(biāo)注。圖和照片的尺寸要求規(guī)范化，雙欄圖和照片寬度以6～7 cm為宜，不超過7 cm;通欄圖和照片寬度以13～14 cm為宜，不超過15 cm。同時(shí)應(yīng)標(biāo)明圖和照片的確切位置。插圖和照片圖稿，請(qǐng)作者自留底稿。

　　2.10 論文中表一律采用三線表格式，并標(biāo)明在文中的確切位置。表題需中英文標(biāo)注。

　　2.11 名詞、術(shù)語請(qǐng)用統(tǒng)一正規(guī)的學(xué)術(shù)語言，如系新的術(shù)語名詞，應(yīng)在譯名后附外文原名。

　　2.12 文中引用他人文獻(xiàn)，只擇最主要的列入，未公開發(fā)表的資料請(qǐng)勿引用。文獻(xiàn)按文中出現(xiàn)的先后為序編排，并在文中相應(yīng)位置用方括號(hào)標(biāo)出(格式要求見附件3)

　　《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》論文發(fā)表目錄：

　　骨內(nèi)微管中流動(dòng)電位的實(shí)驗(yàn)研究…………………………………………王軼涵 徐蓮云 富東慧 侯振德

　　基于體模和反卷積算法的 PET 呼吸運(yùn)動(dòng)模糊校正………………………………孟祥宏 陳仰純 鄭冬琴

　　一種基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解的癲癇腦電識(shí)別新方法………………………………龐春穎 王小甜 孫曉琳

　　基于咬合力中心重建力學(xué)模型的種植定向設(shè)計(jì)方法研究…………………戴 寧 趙 巍 湯春波 劉思玉

　　軸流式左心輔助泵的出口管道流場(chǎng) PIV 實(shí)驗(yàn)研究……柳光茂 周建業(yè) 胡盛壽 孫寒松 陳海波 張 巖

　　駕駛?cè)吮巢考∪庳?fù)荷定量研究………………………………………張非若 陶 鑫 王 波 王文軍 成 波

　　鳴網(wǎng)鄭重承諾：

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　　中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)最新期刊目錄

基于微弱空間調(diào)制視覺誘發(fā)電位的混合誘發(fā)范式研究————作者：周曉宇;肖曉琳;許敏鵬;明東;

摘要：視覺誘發(fā)電位(VEPs)的空間調(diào)制特性為設(shè)計(jì)用戶友好、實(shí)用型腦機(jī)接口系統(tǒng)提供了一種有效途徑。然而，空間調(diào)制的VEPs信號(hào)幅值小、信噪比低，研究如何高效誘發(fā)、精準(zhǔn)識(shí)別微弱空間調(diào)制VEPs至關(guān)重要。針對(duì)上述問題，本研究采用半徑小于0.5°視角的微小視覺刺激，設(shè)計(jì)了“瞬態(tài)串行誘發(fā)范式”和“穩(wěn)態(tài)瞬態(tài)并行誘發(fā)范式”兩種空間調(diào)制混合誘發(fā)范式，并招募12名健康受試者參與試驗(yàn)。通過計(jì)算空間調(diào)制信噪比(sm-SNR...

基于生理網(wǎng)絡(luò)腦心交互的視覺誘發(fā)情緒效價(jià)評(píng)估————作者：蔡志鵬;高鴻祥;李建清;劉澄玉;

摘要：近10年來，情緒加工中大腦與心臟的復(fù)雜生理交互成為研究熱點(diǎn)。本研究采用網(wǎng)絡(luò)生理學(xué)方法，分析Dreamer數(shù)據(jù)庫中414條視覺情緒誘發(fā)期間的腦電和心電信號(hào)間的時(shí)間延遲穩(wěn)定性(TDS)量化指標(biāo)，探究視覺情緒刺激下的腦心交互。研究揭示了情緒處理時(shí)大腦半球間的不對(duì)稱連接，特別是大腦右半球在交互中的主導(dǎo)地位。腦電分析強(qiáng)調(diào)了低頻段(δ、θ、α)在情緒信息傳輸中的核心作用，其中額葉區(qū)域的δ-θ耦合對(duì)情緒調(diào)節(jié)尤為...

基于近紅外腦成像的認(rèn)知評(píng)估腦連接特征研究————作者：田一竹;張曄;覃天;毛珍芳;李德玉;夏美云;

摘要：阿爾茨海默癥(AD)認(rèn)知衰退具有性別差異，這種性別差異是否在AD前期，甚至更早階段已出現(xiàn)是未知的。本研究利用近紅外腦成像(fNIRS)技術(shù)，通過對(duì)比健康群體和輕度認(rèn)知障礙(MCI)群體在言語流暢性測(cè)試(VFT)任務(wù)下的全腦活動(dòng)性別差異，旨在發(fā)現(xiàn)與性別和行為顯著相關(guān)的fNIRS功能連接特征，進(jìn)而找到基于功能連接的認(rèn)知評(píng)估指標(biāo)，為開展性別特異性AD早期篩查奠定基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)，健康受試者和MCI受試者性...

基于改進(jìn)YOLO模型的輕量化腦電圖肌電偽影檢測(cè)方法————作者：孫鴿;林衛(wèi)紅;婁洪偉;韓金波;

摘要：腦電圖(EEG)已經(jīng)成為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具，基于人工智能的腦電圖分析在腦神經(jīng)疾病、運(yùn)動(dòng)想象和情緒識(shí)別方面有廣泛應(yīng)用。然而，EEG的應(yīng)用受到低信噪比的限制，特別是癲癇診斷中肌電(EMG)偽影降低了異常放電特征波形的識(shí)別準(zhǔn)確率，且現(xiàn)有算法難以實(shí)現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的偽影檢測(cè)。本研究對(duì)YOLO算法進(jìn)行改進(jìn)，以深度可分離卷積作為骨干網(wǎng)絡(luò)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)、結(jié)果矩陣和損失函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)多導(dǎo)聯(lián)的EEG數(shù)據(jù)，...

基于深度卷積和多層尺度特征融合的冠脈造影圖像血管分割————作者：許洋;翟楠楠;倪維臻;譚強(qiáng);王金甲;

摘要：冠狀動(dòng)脈造影是診療冠心病等心血管疾病的一種重要手段，快速而準(zhǔn)確的血管分割對(duì)診療心血管疾病具有十分重要的意義。針對(duì)現(xiàn)有冠狀動(dòng)脈造影血管分割算法對(duì)細(xì)微血管的分割能力不強(qiáng)、分割血管的連通性較差、抗噪聲及偽影能力弱等問題，本研究吸取了Transformer結(jié)構(gòu)長距離依賴與跨域跳轉(zhuǎn)連接的優(yōu)點(diǎn)，分別采用上下文分層聚合和多尺度特征融合的方法，對(duì)U型分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，稱HAM-UNet。首先，采取必要的圖像預(yù)處理...

基于多尺度注意力的冠脈造影圖像血管增強(qiáng)CNN模型————作者：周鵬;汪光普;高慧;秦澤偉;王碩;余輝;

摘要：冠狀動(dòng)脈造影記錄著血管隨血液流動(dòng)顯影的動(dòng)態(tài)過程。受心臟運(yùn)動(dòng)干擾，可能導(dǎo)致顯影圖像質(zhì)量差，嚴(yán)重影響醫(yī)生的診斷，同時(shí)不利于冠心病智能輔助診斷。本研究提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的多尺度注意力冠脈造影圖像血管增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)。它由多尺度注意力模塊(MAB)和尾部大核注意力模塊(LKAT)組成。MAB由多尺度大核注意力塊(MLKA)和門控空間注意力塊(GSAB)兩部分組成，模塊不僅能夠提取更多局部和全局的...

基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割————作者：林嘉雯;陳蘇蘇;林智明;李笠;翁謙;

摘要：瞼板腺成像技術(shù)廣泛應(yīng)用于干眼癥的分型診斷、管理與個(gè)性化治療中，但僅靠眼科醫(yī)生進(jìn)行直接觀察和定性評(píng)估，評(píng)價(jià)主觀且可重復(fù)性低。為提高眼科醫(yī)生的診斷效率，研究者們提出了一系列基于U-Net的紅外瞼板腺圖像腺體分割方法，但在圖像邊緣、出現(xiàn)反光點(diǎn)以及腺體密集區(qū)域，分割結(jié)果仍不理想。考慮到紅外瞼板腺圖像成像與腺體分布的特點(diǎn)，提出基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割模型SS-UNet,引入空洞卷積模塊以增強(qiáng)模型...

基于輕量網(wǎng)絡(luò)的白細(xì)胞快速檢測(cè)算法————作者：陳亮;郭慧慧;尹濤;

摘要：白細(xì)胞由于種類繁多、形態(tài)差異性大，且在血液鏡檢時(shí)常存在重疊、粘連、細(xì)胞邊界模糊及色變等問題，傳統(tǒng)基于圖像檢測(cè)的系統(tǒng)特征提取困難，檢測(cè)精度較差，穩(wěn)定性不足。針對(duì)上述問題，本研究提出一種基于輕量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的白細(xì)胞快速檢測(cè)算法。首先采用MobileNetv3為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并提出了一種雙通道金字塔特征融合結(jié)構(gòu)TCPF-Net完成特征融合，提升了算法對(duì)模糊、色變、形態(tài)各異的白細(xì)胞圖像特征提取能力；然后，針對(duì)...

細(xì)胞外囊泡微流控分選技術(shù)研究進(jìn)展————作者：曹昌銘;李震;田艷紅;安榮;任天令;

摘要：細(xì)胞外囊泡(EVs)是細(xì)胞向外部環(huán)境釋放的膜結(jié)構(gòu)顆粒，廣泛存在于血液、尿液和唾液等體液中，包含蛋白質(zhì)及核酸等多種生物分子，可作為多種疾病的生物標(biāo)記物，其提取與分析對(duì)疾病的快速診斷與治療至關(guān)重要。傳統(tǒng)的EVs分選技術(shù)，如差速超速離心，存在樣本需求量大且儀器設(shè)備昂貴等局限，而微流控分選技術(shù)因其微型化、高回收率和集成化等優(yōu)勢(shì)，更適合于醫(yī)療機(jī)構(gòu)的實(shí)際應(yīng)用。文中將微流控分選方法分類為無標(biāo)記被動(dòng)分選、無標(biāo)記主...

深度學(xué)習(xí)在循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)中的應(yīng)用及進(jìn)展————作者：朱帥;劉明;陽劍波;何德峰;趙明;

摘要：循環(huán)腫瘤細(xì)胞作為液體活檢中的典型生物標(biāo)志物，在腫瘤早期診斷、預(yù)后評(píng)估以及療效監(jiān)測(cè)等方面具有廣泛的應(yīng)用潛力。然而，循環(huán)腫瘤細(xì)胞在外周血中含量很低、種類繁多且異質(zhì)性強(qiáng)，其檢測(cè)任務(wù)面臨著準(zhǔn)確率低和特異性差的挑戰(zhàn)。近年來，深度學(xué)習(xí)已廣泛地應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)研究及臨床應(yīng)用，也為循環(huán)腫瘤細(xì)胞的高效精確地自動(dòng)化檢測(cè)提供了新途徑，成為研究新熱點(diǎn)。綜述了近年來深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)相關(guān)研究的最新進(jìn)展。從樣本制備...

面向脊柱內(nèi)植物的聚氨酯及其改性材料的應(yīng)用及研究進(jìn)展————作者：肖汝欣;廖立瓊;宋劍;

摘要：聚氨酯(PU)及其改性材料，因其出色的理化性質(zhì)和良好的生物相容性，正作為新興的骨生物材料日益受到臨床應(yīng)用的青睞。在臨床實(shí)踐中，PU的組成和加工方式影響其機(jī)械性能，進(jìn)而直接影響脊柱內(nèi)植物的穩(wěn)定性。概述了不同PU材料的合成與加工方式對(duì)其機(jī)械性能的影響，分析了這些材料在脊柱內(nèi)植物應(yīng)用中的生物力學(xué)表現(xiàn)和臨床試驗(yàn)效果，總結(jié)了PU在脊柱內(nèi)植物中的應(yīng)用成果及其局限性，并展望了其未來發(fā)展趨勢(shì)，以期為該領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)...

中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)2024年度審稿專家名單

摘要：<正>~

基于層級(jí)化分?jǐn)?shù)階語譜圖的帕金森病構(gòu)音障礙分類————作者：薛在發(fā);盧輝斌;林麗琴;張濤;

摘要：構(gòu)音障礙是帕金森病的早期癥狀之一。現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的帕金森病構(gòu)音障礙分類大多根據(jù)語譜圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，但兩者分別存在角度單一和感受野受限等不足，導(dǎo)致信息提取不充分。本研究提出了一種基于層級(jí)化分?jǐn)?shù)階語譜圖的帕金森病分類方法。首先，通過增加角度旋轉(zhuǎn)因子，將構(gòu)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為分?jǐn)?shù)階語譜圖以增強(qiáng)從不同角度提取能量信息的能力；其次，將Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)進(jìn)行...

基于聚類的多實(shí)例學(xué)習(xí)全視野數(shù)字切片分類————作者：鐘海勤;趙程;雷柏英;汪天富;

摘要：病理圖像是檢驗(yàn)癌癥的金標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)病理圖像，尤其是全視野數(shù)字切片（WSI），進(jìn)行快速、準(zhǔn)確地分類有助于輔助醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行個(gè)性化治療和預(yù)后評(píng)估。近年來，多實(shí)例學(xué)習(xí)（MIL）在WSI分類中發(fā)揮著越來越重要的作用。然而，由于WSI的數(shù)量有限，且陽性區(qū)域占比較低，現(xiàn)有的基于注意力機(jī)制的MIL方法可能會(huì)導(dǎo)致過擬合，從而影響分類的性能。為了解決這個(gè)問題，本研究提出一種新的基于聚類的MIL分類方法。具體地說，為了增...

MSCRHO-Net：一種有效去除皮膚鏡圖像毛發(fā)遮擋的深度學(xué)習(xí)模型————作者：杜紅萱;劉慶一;任延德;王艷;張亞楠;白培瑞;

摘要：基于皮膚鏡圖像的自動(dòng)分析對(duì)早期檢測(cè)和診斷皮膚癌具有重要意義，而毛發(fā)遮擋對(duì)圖像特征提取和皮膚病變?cè)\斷性能提出挑戰(zhàn)。本研究提出一種融合拉普拉斯金字塔結(jié)構(gòu)的多尺度級(jí)聯(lián)深度學(xué)習(xí)模型（MSCRHO-Net），可以有效應(yīng)對(duì)皮膚鏡圖像不同形式的毛發(fā)遮擋問題。首先，利用拉普拉斯金字塔獲得圖像空間不同尺度的關(guān)鍵特征。對(duì)每個(gè)尺度設(shè)計(jì)一個(gè)級(jí)聯(lián)塊，以由粗到精的方式逐步預(yù)測(cè)無毛發(fā)圖像，實(shí)現(xiàn)高精度的毛發(fā)提取并更好地保留圖像邊...

基于多路徑特征選擇的發(fā)熱待查分層分類輔助診斷方法————作者：杜建超;王燕寧;石磊;陳天艷;梁婧晨;王鑫;連建奇;周云;

摘要：發(fā)熱待查病因種類多且特征維度高，令其難以準(zhǔn)確診斷。本研究提出一種基于多路徑特征選擇的分層分類輔助診斷方法。首先，該方法根據(jù)發(fā)熱待查病因的層次分類結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了自頂向下的分層分類模型，在每一中間層擇優(yōu)選擇可控?cái)?shù)量的候選類別，構(gòu)建多路徑預(yù)測(cè)模式，并在多條路徑中選擇最終的最優(yōu)分類；其次，在分層分類過程中采用L_1,2范數(shù)正則化約束去除冗余特征，保留最優(yōu)特征子集，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。此外，本...

基于PSO-BSA啟發(fā)式算法對(duì)撲熱息痛和抗壞血酸混合溶液的精確預(yù)測(cè)————作者：郭博瑜;鮑涵陽;饒志康;劉哲;徐瑩;

摘要：本研究構(gòu)建了同時(shí)檢測(cè)撲熱息痛（PA）和抗壞血酸（AA）濃度的電化學(xué)檢測(cè)方法。通過三電極電化學(xué)工作站采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用滴涂法和循環(huán)伏安法（CV）制備PBs/cMWCNTs/GCE電化學(xué)傳感器，使得PA和AA的峰電位實(shí)現(xiàn)基本分離；通過差分脈沖伏安法（DPV）和計(jì)時(shí)電流法（CA）對(duì)不同濃度的PA和AA混合溶液進(jìn)行電化學(xué)檢測(cè)，對(duì)檢測(cè)曲線進(jìn)行典型電化學(xué)特征和圖像特征進(jìn)行提取。然后，利用改進(jìn)型粒子群優(yōu)化-回溯...

關(guān)鍵點(diǎn)引導(dǎo)的時(shí)序網(wǎng)絡(luò)用于超聲心動(dòng)圖分割————作者：向卓;陳偉玲;田曉雨;趙程;汪天富;雷柏英;

摘要：超聲心動(dòng)圖分割是先天性心臟病篩查中的一個(gè)重要步驟。然而，超聲心動(dòng)圖圖像質(zhì)量較低，并且因心臟跳動(dòng)，超聲心動(dòng)視頻部分幀中的一些心臟關(guān)鍵結(jié)構(gòu)會(huì)模糊或消失。對(duì)于結(jié)構(gòu)消失的目標(biāo)幀，通常需要依靠超聲心動(dòng)視頻中其他結(jié)構(gòu)清晰的幀來推導(dǎo)確定目標(biāo)幀中關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的位置。在此基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)引導(dǎo)的時(shí)序網(wǎng)絡(luò)來完成超聲心動(dòng)圖的分割。具體來說，對(duì)于要分割的目標(biāo)幀，使用超聲視頻中的其他幀作為輔助幀。首先設(shè)計(jì)了一個(gè)雙向...

基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的側(cè)腦室額角穿刺訓(xùn)練系統(tǒng)研究————作者：朱兆聚;高楚航;施家峰;陳劉晶;何炳蔚;

摘要：針對(duì)醫(yī)學(xué)生在進(jìn)行側(cè)腦室額角穿刺模擬手術(shù)時(shí)缺乏圖像引導(dǎo)、易遺忘、訓(xùn)練效果差等問題，本研究提出了一套基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡技術(shù)的側(cè)腦室額角穿刺輔助系統(tǒng)。基于一例側(cè)腦室輕度擴(kuò)大患者的頭部CT及MRI數(shù)據(jù)，采用醫(yī)學(xué)建模軟件Minics對(duì)顱腦各部分組織結(jié)構(gòu)的灰度特點(diǎn)進(jìn)行閾值分割，構(gòu)建三維虛擬模型；其次，使用Vuforia SDK及Unity 3D進(jìn)行增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)構(gòu)建，提出了一種主識(shí)別圖搭配開啟圖的定位方法，系統(tǒng)平均配...

基于判別性流形正則和域分布適配的跨被試癲癇發(fā)作檢測(cè)方法————作者：張艷麗;邱文龍;周衛(wèi)東;

摘要：癲癇發(fā)作自動(dòng)檢測(cè)對(duì)于癲癇的診斷、監(jiān)測(cè)和干預(yù)治療具有重要意義。針對(duì)癲癇發(fā)作期腦電（EEG）數(shù)據(jù)有限以及不同患者EEG分布差異大等問題，提出一種基于判別性流形正則與域分布適配的跨被試癲癇發(fā)作檢測(cè)方法。首先將待測(cè)試患者的EEG和其他患者已標(biāo)注類別的EEG分別作為目標(biāo)域和源域數(shù)據(jù)，并提取EEG小波包分解系數(shù)的均值、方差和樣本熵作為特征；然后，采用含有源域樣本類別信息的流形正則和類內(nèi)間距最小化約束，進(jìn)行領(lǐng)域...

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