中国生物医学工程学报最新期刊目录
基于卷积神经网络迁移学习的诱导神经细胞分化阶段分析————作者：黄星烨;韦国超;郭云霞;沈嘉豪;毕昆;张泽群;黄炎;赵祥伟;
摘要：随着神经系统疾病的高发，神经干细胞治疗成为研究热点。然而，目前的技术在神经干细胞诱导分化过程评估方面存在挑战。本研究旨在开发一种利用卷积神经网络(CNN)结合迁移学习技术的方法来对非标记神经细胞分化阶段图像高效分类，并利用单细胞转录组数据更精确地检测细胞分化阶段，以及验证方法的有效性。在明场中采集1 026张不同分化阶段的PC12细胞图像，合并公开数据集中的HEK-293A细胞、HT1080细胞图...
基于时间卷积神经网络的脑电情绪识别方法————作者：彭磊;魏国辉;马志庆;冯今瑀;李延军;
摘要：基于脑电信号的情绪识别在人机交互领域有着重要的作用，但由于脑电信号的时变性(不同时间段的特征可能会显著不同)和多尺度特性(不同时间尺度和空间尺度上展现出不同的特征),现有深度学习方法往往难以全面捕捉和提取脑电信号中与情绪相关的各种特征。为了提取脑电信号的时间-频率-空间特征所蕴藏的丰富情绪信息，提出一个融合卷积神经网络(CNN),时间卷积神经网络(TCN)和Transformer注意力机制的脑电情...
基于有限元仿真的微针裁剪过程研究————作者：谭心玥;倪常茂;程霖远;杨邓飞;童贝;黄玉钊;黄立;
摘要：在高密度阵列型微针植入大脑的过程中，由于尖端覆盖面积较大，为避免植入时刺破大血管，需要对阵列中相应位置的微针进行裁剪，同时确保其余微针不受影响。为确定裁剪机构最佳的放置点、推动速度等参数，采用实验与有限元仿真相结合的方法对裁剪过程进行研究。首先，设计了三点弯曲实验，获取仿真计算需要的微针力学参数；其次，基于实验结果，在仿真软件Abaqus 2021中建立简化的阵列型微针与裁剪机构模型，探究了裁剪机...
人手关节运动学与抓握接触力的生物力学研究分析————作者：刘晓杰;张绪树;郭媛;文云鹏;王瑞雪;张明;
摘要：本研究主要进行手指关节运动学和抓握接触力的生物力学分析，为假肢手的运动和力反馈控制提供设计参考。共招募50名大学生受试者，设置人手抓握不同质量砝码、不同盛水体积水杯和不同直径球体等3种工况，对受试者进行手部运动学数据采集和抓握接触力数据采集。手部运动学实验使用Vicon运动捕捉系统，采集粘贴于受试者手部各标记点的运动学数据，依据空间向量夹角公式，计算手指各关节角度；手部接触力实验采用薄膜压力传感器...
基于脑电信号的任务诱发疲劳监测的关键挑战与展望————作者：王韬;何峰;
摘要：随着脑电信号采集技术的突破性进展，基于脑电的疲劳监测模型在交通运输、外科手术和高危作业等高风险领域已展现出巨大应用潜力，成为保障安全和提高效率的关键工具。这些模型通过实时监测个体脑电活动特征，能够客观评估疲劳状态并早期预警，有效降低人为错误和事故风险。然而，将此类模型有效应用于实际场景仍存在4个核心挑战。其一，现有脑电采集设备的舒适性和便利性不足，制约了长期佩戴的可行性；其二，运动和肌电伪迹等干扰...
水凝胶粘合剂在心脏和血管修复领域的研究现状————作者：陈诗翰;凡杰夫;陆清声;
摘要：水凝胶作为一种高度生物相容性的生物材料，由亲水性聚合物的交联三维网络组成，能通过合理的结构与功能设计调控其物理化学特性，展现出广泛的生物医学应用前景。具备黏附能力的水凝胶，凭借模拟生理环境的特性、出色的生物相容性、优良的力学性能以及与对组织的强黏附能力，已成为医用组织粘合剂的关键材料，广泛应用于皮肤、肌肉、神经、骨骼、角膜、脏器以及血管等多种组织修复中。综述水凝胶粘合剂的研究进展，概述其与组织黏附...
氧化铁纳米颗粒的制备方法及其在肿瘤诊疗中的应用————作者：杜凯;张卓玲;李婷华;饶微;
摘要：尽管肿瘤复杂的病理机制为精准诊疗带来严峻挑战，但纳米科技的快速发展为此开辟了新的应对策略，其中氧化铁纳米颗粒复合材料在肿瘤诊疗中展现出巨大潜力，其在磁共振成像、靶向药物递送、磁场激活的机械治疗、磁热疗以及化学动力学治疗等方面均取得了显著功效。综述了氧化铁纳米颗粒的制备方法、颗粒包覆技术及其用于肿瘤诊疗方面的研究进展。通过采用不同合成方法和修饰策略，可制备出尺寸、形状和表面性质各异的氧化铁纳米材料。...
腰部肌电信号智能感知与分析：轻量化方法的研究进展————作者：冯景辉;余宇;习佳宁;
摘要：随着人口老龄化趋势的加剧，腰肌健康问题日益受到关注。腰部肌电信号作为反映腰肌运动状态的重要信息源，在腰肌健康状态的分析与评估中发挥着关键作用，相关研究聚焦于腰肌疲劳状态的检测监测以及腰部疾病的辅助诊断。得益于信号采集技术和分析算法的持续进步，已实现对腰部肌电数据的规模采集和实时传输，可运用复杂的神经网络算法进行深入解析，应用前景可观。然而，复杂的采集和分析系统大幅增加了资源消耗，制约了系统的轻量化...
基于多频段排列熵的脑电信号复杂度分析————作者：牛焱;高凯;丁茹男;温昕;周梦妮;相洁;
摘要：复杂性分析在脑电(EEG)信号研究中有重要的意义。多元熵方法是有效的信号复杂性分析技术，但已有多元熵研究将变量设置为多通道时间序列，从多频段分析角度对大脑动力学的复杂性量化尚未得到广泛探索。对多元排列熵(mvPE)算法进行改进，本研究提出多频段排列熵(mFPE),从时频维度上对大脑的复杂性进行更为细致的衡量。研究基于模拟数据和3组真实EEG数据对算法性能进行了分析。利用1/f噪声和高斯白噪声以及M...
经皮无线传能的柔性可穿戴发射天线设计————作者：徐琦;冯辰语;孙源;
摘要：双向外周神经接口有助于截肢患者的感觉功能重建。本研究设计的柔性可穿戴发射天线可为植入式外周神经接口进行中场聚焦无线供能。采用在尺寸60 mm×60 mm对称四馈天线表面开槽得到最优表面电流分布的方法，实现聚焦传能。仿真结果表明，天线谐振频率为1.524 GHz,绝对带宽为1.385～1.726 GHz,天线弯曲(曲率半径60～110 mm)的谐振频率偏移小于0.2 GHz。采用同相位、时间反转相位...
乳腺癌瘤床可降解标记物在大鼠体内的安全性和有效性————作者：谢雪洁;谢欣;骆银根;孔祥溢;王宁宇;戴建荣;
摘要：评价乳腺癌瘤床可降解标记物在大鼠体内的安全性和有效性。设置手术组，钛夹组和可降解标记组，每组30只大鼠，另外对全程可降解观察组设置10只大鼠，共100只实验大鼠。采用PLA/β-TCP材料制成一种可降解的、带有圆孔和凹槽的扣状标记，将该标记物和钛夹标记分别植入大鼠乳腺组织。利用组织切片与染色(HE)和免疫组织化学(IHC)分析大鼠乳腺周围组织的炎症反应。利用计算机断层扫描(CT)和磁共振(MR)图...
多尺度特征融合的轻量化Transformer医学图像分割研究————作者：王骁崴;邢树礼;毛国君;
摘要：UNet网络在医学图像分割领域得到广泛应用，其编码器搭配解码器的U形网络结构已经逐渐成为医学图像分割的主流构架之一。然而，传统UNet属于纯卷积神经网络，由于其定位准确性受制于卷积的局部视野，所以缺乏利用全局依赖关系的能力。Transformer作为目前大模型的核心支撑技术，具有优秀的捕捉全局依赖关系的能力，可弥补传统UNet的不足。本研究构建一种新的医学图像分割模型MoFormer。该模型以UN...
基于多尺度注意力的冠脉造影图像血管增强CNN模型————作者：周鹏;汪光普;高慧;秦泽伟;王硕;余辉;
摘要：冠状动脉造影记录着血管随血液流动显影的动态过程。受心脏运动干扰，可能导致显影图像质量差，严重影响医生的诊断，同时不利于冠心病智能辅助诊断。本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的多尺度注意力冠脉造影图像血管增强网络。它由多尺度注意力模块(MAB)和尾部大核注意力模块(LKAT)组成。MAB由多尺度大核注意力块(MLKA)和门控空间注意力块(GSAB)两部分组成，模块不仅能够提取更多局部和全局的...
基于轻量网络的白细胞快速检测算法————作者：陈亮;郭慧慧;尹涛;
摘要：白细胞由于种类繁多、形态差异性大，且在血液镜检时常存在重叠、粘连、细胞边界模糊及色变等问题，传统基于图像检测的系统特征提取困难，检测精度较差，稳定性不足。针对上述问题，本研究提出一种基于轻量网络结构的白细胞快速检测算法。首先采用MobileNetv3为特征提取网络，并提出了一种双通道金字塔特征融合结构TCPF-Net完成特征融合，提升了算法对模糊、色变、形态各异的白细胞图像特征提取能力；然后，针对...
深度学习在循环肿瘤细胞检测中的应用及进展————作者：朱帅;刘明;阳剑波;何德峰;赵明;
摘要：循环肿瘤细胞作为液体活检中的典型生物标志物，在肿瘤早期诊断、预后评估以及疗效监测等方面具有广泛的应用潜力。然而，循环肿瘤细胞在外周血中含量很低、种类繁多且异质性强，其检测任务面临着准确率低和特异性差的挑战。近年来，深度学习已广泛地应用于生物医学研究及临床应用，也为循环肿瘤细胞的高效精确地自动化检测提供了新途径，成为研究新热点。综述了近年来深度学习应用于循环肿瘤细胞检测相关研究的最新进展。从样本制备...
基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法————作者：孙鸽;林卫红;娄洪伟;韩金波;
摘要：脑电图(EEG)已经成为神经科学领域的重要工具，基于人工智能的脑电图分析在脑神经疾病、运动想象和情绪识别方面有广泛应用。然而，EEG的应用受到低信噪比的限制，特别是癫痫诊断中肌电(EMG)伪影降低了异常放电特征波形的识别准确率，且现有算法难以实现快速且准确的伪影检测。本研究对YOLO算法进行改进，以深度可分离卷积作为骨干网络，对网络的输入数据、结果矩阵和损失函数进行调整，以适应多导联的EEG数据，...
基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割————作者：许洋;翟楠楠;倪维臻;谭强;王金甲;
摘要：冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段，快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题，本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点，分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法，对U型分割网络进行改进，称HAM-UNet。首先，采取必要的图像预处理...
基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割————作者：林嘉雯;陈苏苏;林智明;李笠;翁谦;
摘要：睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中，但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估，评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率，研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法，但在图像边缘、出现反光点以及腺体密集区域，分割结果仍不理想。考虑到红外睑板腺图像成像与腺体分布的特点，提出基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割模型SS-UNet,引入空洞卷积模块以增强模型...
基于层级化分数阶语谱图的帕金森病构音障碍分类————作者：薛在发;卢辉斌;林丽琴;张涛;
摘要：构音障碍是帕金森病的早期症状之一。现有的基于深度学习的帕金森病构音障碍分类大多根据语谱图和卷积神经网络分析，但两者分别存在角度单一和感受野受限等不足，导致信息提取不充分。本研究提出了一种基于层级化分数阶语谱图的帕金森病分类方法。首先，通过增加角度旋转因子，将构音信号转化为分数阶语谱图以增强从不同角度提取能量信息的能力；其次，将Swin Transformer网络在ImageNet上预训练的参数进行...
基于微弱空间调制视觉诱发电位的混合诱发范式研究————作者：周晓宇;肖晓琳;许敏鹏;明东;
摘要：视觉诱发电位(VEPs)的空间调制特性为设计用户友好、实用型脑机接口系统提供了一种有效途径。然而，空间调制的VEPs信号幅值小、信噪比低，研究如何高效诱发、精准识别微弱空间调制VEPs至关重要。针对上述问题，本研究采用半径小于0.5°视角的微小视觉刺激，设计了“瞬态串行诱发范式”和“稳态瞬态并行诱发范式”两种空间调制混合诱发范式，并招募12名健康受试者参与试验。通过计算空间调制信噪比(sm-SNR...
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