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融合可变传动比机构的主被动混驱仿生膝关节假肢设计与性能评估
1
作者 杜妍辰 李沅桦 +3 位作者 汪晓铭 叶应国 王旭 喻洪流 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期124-128,共5页
膝关节截肢严重影响截肢者的行动能力,传统的被动型和主动型膝关节假肢均存在与截肢者的残肢运动以及具体地形无法完全协调的性能局限。本研究提出了一种基于可变传动比机构的主被动混驱智能膝关节假肢,采用主动电机与被动液压阻尼相结... 膝关节截肢严重影响截肢者的行动能力,传统的被动型和主动型膝关节假肢均存在与截肢者的残肢运动以及具体地形无法完全协调的性能局限。本研究提出了一种基于可变传动比机构的主被动混驱智能膝关节假肢,采用主动电机与被动液压阻尼相结合的驱动方式,并结合创新型变传动比机构,可根据不同运动模式下膝关节所需扭矩与转速的变化特征,为截肢者在不同地形中提供合适的行走辅助。招募1名单侧膝上截肢受试者开展实验,结果显示,该假肢在平地行走时步态对称性指数(SI)为6.96%,优于传统被动假肢的9.13%;越障过程中膝关节最大运动角度达到88.1°,有效减少了髋关节的代偿性运动;在上楼时可提供峰值扭矩约79.8 N·m,实验结果初步表明该假肢在多种地形下均具有良好的功能适应性。 展开更多
关键词 膝关节截肢 智能膝关节假肢 可变传动比 主被动混驱
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全踝置换术后不同宽度两组件式假体胫骨组件对踝关节的生物力学影响
2
作者 刘静 许阳阳 +2 位作者 卢达 武勇 裴葆青 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期70-78,共9页
两组件式全踝关节假体在治疗终末期踝关节炎患者方面具有良好的短期临床表现,但其与胫骨的适配性仍然影响临床效果,本研究旨在探讨两组件式全踝关节假体胫骨组件宽度对踝关节的生物力学影响。基于足踝负重位CT影像数据,构建了5组足踝关... 两组件式全踝关节假体在治疗终末期踝关节炎患者方面具有良好的短期临床表现,但其与胫骨的适配性仍然影响临床效果,本研究旨在探讨两组件式全踝关节假体胫骨组件宽度对踝关节的生物力学影响。基于足踝负重位CT影像数据,构建了5组足踝关节置换三维有限元模型,其中胫骨组件的宽度分别为20、22、24、26、28 mm,并设置步态周期下不同的载荷条件进行有限元分析。通过网格收敛性验证以及踝关节(包括胫骨、腓骨和距骨)应力与文献数据的对比,验证了踝关节模型的有效性。研究结果表明,胫骨组件宽度从20 mm增加至26 mm时,胫骨在步态载荷下的应力峰值逐渐降至最低,最大降幅为32.94%,有助于分散胫骨应力;同时,此宽度下的假体微动整体低于50μm,模型的初期稳定性最佳。宽度增至28 mm时,应力峰值升高,最高增幅为36.3%,假体稳定性下降。胫骨组件宽度为26 mm时,胫骨远端关节面顶部切线所在横断面的面积比例为71.91%,在选择两组件式全踝关节假体宽度时,应尽可能接近该比例,并匹配相应的假体型号,以提高假体稳定性并确保较好的临床效果。 展开更多
关键词 两组件式全踝关节假体 胫骨组件宽度 生物力学 步态周期 有限元分析
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基于MRI图像的中国孕妇BREP面元模型的构建
3
作者 章浩伟 孙悦杨 +3 位作者 张添桂 夏明琛 刘颖 路鹤晴 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期114-118,共5页
为了丰富中国虚拟人体计算模型数据库,本研究基于MRI图像,构建了孕期6个月的中国孕妇及胎儿计算模型。该模型采用边界表示(BREP)实体几何构造方法,利用Mimics和Geomagic软件构建多边形网格和NURBS曲面模型,最终装配成一个详细的6个月孕... 为了丰富中国虚拟人体计算模型数据库,本研究基于MRI图像,构建了孕期6个月的中国孕妇及胎儿计算模型。该模型采用边界表示(BREP)实体几何构造方法,利用Mimics和Geomagic软件构建多边形网格和NURBS曲面模型,最终装配成一个详细的6个月孕期中国孕妇及胎儿模型。孕妇模型包含30余个器官和组织,而胎儿模型主要包括大脑、骨骼和软组织。该模型可用于辐射剂量估算及影响因素分析。与传统的体素模型相比,该模型不仅易于修改质量、便于调整体积和位置,还具有更高的分辨率和细节、更好的表面光滑度,并且更易于与其他系统兼容。 展开更多
关键词 BREP构建法 孕妇及胎儿模型 3D曲面建模技术 MRI图像 NURBS曲面
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特征百分位中国男性头部损伤仿生模型参数化建模
4
作者 李海岩 高甜 +3 位作者 王彦鑫 贺丽娟 吕文乐 崔世海 《医用生物力学》 北大核心 2026年第1期232-238,I0001-I0003,共10页
目的系统评估全尺寸系列人体头部在碰撞工况下的损伤机制,提出更具代表性且更优化的头部测评方法与安全防护策略。方法以GB/T 10000中国成年人人体尺寸中男性头部参数为基础,基于TUST IBMs Head模型,分别采用渐进式、直接式和邻近式3种... 目的系统评估全尺寸系列人体头部在碰撞工况下的损伤机制,提出更具代表性且更优化的头部测评方法与安全防护策略。方法以GB/T 10000中国成年人人体尺寸中男性头部参数为基础,基于TUST IBMs Head模型,分别采用渐进式、直接式和邻近式3种参数化建模路径,构建涵盖18~70岁各主要百分位的头部有限元模型,在此基础上评估3种建模路径的优劣,最终选取最优参数化建模路径开发了包含5个年龄段、7个百分位的系统化头部损伤仿生模型;通过重构Nahum与Trosseille经典尸体实验,验证并分析头部损伤仿生模型的有效性及头型尺寸对损伤机制的影响。结果采用渐进式参数化建模路径所构建的头部有限元模型生物仿真度最高,其外部尺寸误差低于0.8%,动态重构实验的Pearson相关系数高于0.91。在相同作用力下,头部百分位与颅内压力峰值呈负相关;在相同加速度下,头部百分位与额叶、枕叶处压力峰值呈正相关。结论基于渐进式建模路径构建的特征百分位尺寸系列头部模型具有较高的生物仿真度,头型尺寸对头部损伤风险具有显著影响,可为头部碰撞防护与评估提供可靠建模基础。 展开更多
关键词 全尺寸系列头部模型 参数化建模 特征百分位尺寸 头部损伤 尸体实验验证
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人机协作优化现行Oswestry功能障碍指数
5
作者 王喆人 倪诚 +2 位作者 喻任 徐志远 裘世静 《医用生物力学》 北大核心 2026年第1期214-221,共8页
目的探讨现行Oswestry功能障碍指数(Oswestry disability index,ODI)(v2.1a)在临床应用中的局限性,通过人机协作模式识别问题并提出优化方案,以提升其评估准确性、适用性及患者填写的便利性。方法结合研究者与生成式人工智能(ChatGPT-4.... 目的探讨现行Oswestry功能障碍指数(Oswestry disability index,ODI)(v2.1a)在临床应用中的局限性,通过人机协作模式识别问题并提出优化方案,以提升其评估准确性、适用性及患者填写的便利性。方法结合研究者与生成式人工智能(ChatGPT-4.5与DeepSeek-R1)的多轮交互,系统分析ODI 2.1a存在的问题。基于人机协作提出条目修改、分级调整与漏填处理优化方案,形成更契合现代临床需求的优化版ODI量表。结果识别出ODI 2.1a在功能障碍分级设置、漏填条目处理、部分条目适应性及表述清晰度等方面存在不足。优化措施包括:将0%得分单列为“正常功能”;明确81%~100%区间的适用人群;以“排尿功能”替代高漏填率的“性生活”条目;细化“提重物”“社交活动”“旅游”等条目的描述。优化版量表在保留原有结构的基础上,提高了评估准确性、填写完整性及临床适应性。结论在人机协作基础上提出了保持原有框架下的ODI量表优化策略,提升了量表的临床实用性与科学性。虽然人工智能在结构审视与内容优化中发挥了有效辅助作用,但最终仍需临床专业人员的综合判断。 展开更多
关键词 OSWESTRY功能障碍指数 人工智能 人机协作 量表优化 腰痛评估
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男性青少年特发性脊柱侧弯背部肌肉表面肌电活动特征
6
作者 吴旭东 刘子青 +1 位作者 马佩 王乐军 《医用生物力学》 北大核心 2026年第1期159-166,共8页
目的分析男性青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)患者背部肌群的动态量化肌肉激活异常与脊柱畸形之间的关系,构建基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)参数的性别特异性评估模型,为优化男性AIS的早期... 目的分析男性青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)患者背部肌群的动态量化肌肉激活异常与脊柱畸形之间的关系,构建基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)参数的性别特异性评估模型,为优化男性AIS的早期筛查、精准干预及康复策略提供生物力学依据。方法纳入60名男性青少年(AIS组30例,对照组30例),采用无线肌电系统采集静态(直立、前屈30°)与动态(冠状面侧屈)任务中竖脊肌、多裂肌及背阔肌EMG信号。通过均方根(root mean square,RMS)、积分肌电(integrated electromyography,iEMG)、对称性指数(symmetry index,SI)、激活时序差(ΔT)及协同收缩率(co-contraction rate,CR)等指标分析肌肉活动模式,并基于sEMG指标参数构建AIS预测模型。结果在静态任务中,AIS组凸侧竖脊肌与多裂肌RMS均显著高于对照组(P<0.01),而凹侧ES与MF激活强度分别降低18.7%(P=0.021)和23.9%(P=0.002)。前屈30°时,凸侧竖脊肌RMS较对照组显著升高(P<0.01),SI较对照组下降(P<0.001),凸侧激活较对照组延迟。动态侧屈中,AIS组向凹侧屈曲时凸侧竖脊肌iEMG显著升高(P=0.017),且激活时序紊乱(P<0.001)。多裂肌呈现相似趋势,凹侧屈曲iEMG显著升高(P=0.002),而背阔肌iEMG无显著差异。多元回归分析表明,SI、凸侧竖脊肌RMS及ΔT联合可解释82%的Cobb角变异(调整R^(2)=0.82),其中SI每降低10%,Cobb角增加6.5°(P<0.001)。结论男性AIS患者背部肌群呈现凸侧过度激活与凹侧抑制的特征性sEMG异常,动态任务中时序紊乱及协同收缩增强进一步反映神经控制缺陷。 展开更多
关键词 青少年特发性脊柱侧弯 表面肌电 肌肉对称性 脊柱畸形 康复评估
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融合形态特征的基于GRU的介入机器人导丝轨迹预测建模
7
作者 张任飞 董林杰 +2 位作者 王兴松 田梦倩 苏浩波 《自动化学报》 北大核心 2026年第3期430-440,共11页
针对介入导航场景中的导丝轨迹重建问题,提出一种保持因果性的序列估计方法.不同于通用循环基线模型,所提方法将序列级常量特征(包括导丝刚度、进入角度和有效摩擦描述符)按时间步广播,与动态几何量(中心线坐标、直径等)拼接,经两层特... 针对介入导航场景中的导丝轨迹重建问题,提出一种保持因果性的序列估计方法.不同于通用循环基线模型,所提方法将序列级常量特征(包括导丝刚度、进入角度和有效摩擦描述符)按时间步广播,与动态几何量(中心线坐标、直径等)拼接,经两层特征编码后由单向门控循环单元解码器逐时输出二维坐标.为处理变长序列,本文采用时间步长分类的训练策略,并结合掩码损失函数,以抑制填充引入的无效梯度,在不改变网络结构的前提下提升训练与推理效率.基于覆盖多类导丝与多进入角度的仿体实验平台,所提方法在保持因果性的同时,实现0.40~0.54 mm的位置误差范围(平均误差为0.46 mm);相较于未采用时间步分类策略的基线模型,收敛epoch降低42%,训练时间降低52%,单次推理时延降低51%.结果表明,该方法可为导丝轨迹估计与术中导航提供可部署的算法基础. 展开更多
关键词 介入机器人 导丝轨迹预测 门控循环单元 形态特征融合 时序建模
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基于多尺度双时融合提取和全局分组注意力的视网膜分割方法
8
作者 刘学鹏 徐鹤 +1 位作者 季一木 李鹏 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期11-24,共14页
视网膜血管分割在视网膜血管疾病的诊断中发挥着重要的作用。基于UNet的视网膜血管分割近期取得不俗的表现。但由于视网膜血管较细且对比度较低,在某时刻容易出现丢失空间信息问题,对此,本研究提出一种全新的网络结构(BFM-GGCA-UNet)。... 视网膜血管分割在视网膜血管疾病的诊断中发挥着重要的作用。基于UNet的视网膜血管分割近期取得不俗的表现。但由于视网膜血管较细且对比度较低,在某时刻容易出现丢失空间信息问题,对此,本研究提出一种全新的网络结构(BFM-GGCA-UNet)。不同时刻对特征图分别使用不同卷积核进行卷积处理,并通过多尺度卷积捕捉不同尺度的特征,形成多尺度特征图,从而得到更加全面的文本信息。同时,引入多分辨率卷积交互机制,在保持完整图像分辨率的情况下,使其水平和垂直方向进行扩展。此外,针对水平和垂直方向扩展问题,提出全局分组注意力机制,通过共享卷积层和注意力机制,生成高度和宽度方向的注意力图,对输入特征图进行加权,增强重要特征的表达,以获得更高精度的预测图。模型在DRIVE、STARE、CHASE_DB1、HRF和ARIA这5个数据集进行评估。结果显示,AUC分别为98.89%,99.50%,99.13%,98.87%和98.72%,准确率分别为97.25%,98.06%,97.49%,97.96%,96.81%,BFM-GGCA-UNet模型性能优于文献中的大多数方法。BFM-GGCA-UNet网络结构有效地提升分割精度,在DRIVE、STARE、CHASE_DB1、HRF和ARIA这5个常用眼底血管分割基础数据集中取得良好性能。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 UNet 多尺度双时融合 多分辨率卷积交互机制 全局分组注意力
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融合脑电与眼动数据的多模态超维计算模型用于孤独症谱系障碍儿童识别
9
作者 王莎 江国乾 +2 位作者 韩俊霞 谢平 李小俚 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
孤独症谱系障碍(ASD)是一类以社会交往障碍和重复刻板行为为核心特征的神经发育障碍,其高度异质性使得早期识别与诊断面临重大挑战。传统方法多依赖单一模态数据,且受限于样本规模小和泛化能力弱等问题,难以满足临床辅助诊断的实际需求... 孤独症谱系障碍(ASD)是一类以社会交往障碍和重复刻板行为为核心特征的神经发育障碍,其高度异质性使得早期识别与诊断面临重大挑战。传统方法多依赖单一模态数据,且受限于样本规模小和泛化能力弱等问题,难以满足临床辅助诊断的实际需求。为此,本研究提出一种基于超维计算的多模态融合识别框架(MMHDC)。该框架利用来自40名ASD儿童和50名正常发育儿童的多模态数据,将脑电图与眼动追踪数据编码为超维向量,并通过融合建模神经生理与行为信号间的互补信息,从而提升识别准确性与模型鲁棒性。结果显示,在仅使用5%训练数据的情况下,MMHDC模型即可实现86.82%的识别准确率,显著优于支持向量机、朴素贝叶斯、极端梯度提升树和多模态堆叠去噪自编码器等主流方法。进一步消融实验表明,融合脑电与眼动特征能够有效增强判别能力,充分体现多模态策略的优势。本研究结合小样本学习与超维编码理论,为ASD儿童的早期识别提供了一种轻量化、高效的新技术路径,具有良好的实际推广潜力与临床应用前景。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 脑电图 眼动追踪 超维计算 小样本识别
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步行功率预测中的机器学习模型比较与传感器放置位置评估
10
作者 王刚 赵子谦 +2 位作者 郭瑞凝 刘宇 钱振宇 《医用生物力学》 北大核心 2026年第1期189-196,共8页
目的探究基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)数据的5种机器学习模型在实时步行功率预测中的性能差异,并评估不同IMU放置位置方案对预测效果的影响,以期为大众健身和运动干预提供理论依据。方法同步采集7个部位IMU数据、... 目的探究基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)数据的5种机器学习模型在实时步行功率预测中的性能差异,并评估不同IMU放置位置方案对预测效果的影响,以期为大众健身和运动干预提供理论依据。方法同步采集7个部位IMU数据、运动捕捉数据及测力台数据。将以环节动力学计算得出的功率作为金标准,建构包含18083条样本的步行功率数据集。对比弹性网络、随机森林、极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、人工神经网络和门控循环单元5种机器学习模型的预测性能,并采用留一交叉验证进行评估。基于XGBoost模型特征重要性确定重要的IMU位置。结果XGBoost模型在7个IMU配置下性能最优(r=0.862),且推理时间满足实时需求(8.29 ms)。踝部IMU数据在预测中贡献最大,重要性占比达28.64%。在双IMU配置中,踝部+腕部IMU组合的综合性能最佳;在单IMU配置中,踝部IMU在预测性能最佳。结论XGBoost在多传感器配置中展现显著优势,踝部+腕部双IMU配置在预测精度与可穿戴实用性之间取得了良好的平衡,可为运动干预中的负荷计量提供理论支持。 展开更多
关键词 机器学习 步行功率 惯性测量单元 可穿戴设备
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基于多目标追踪实验范式评估飞行人员认知能力研究
11
作者 田伟 王雪 +3 位作者 张驰 何旖婷 杜长伟 丛丰裕 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期119-123,共5页
为了探讨影响多目标追踪能力的神经电生理机制,本研究提出了一种基于事件相关电位的飞行人员多目标追踪能力评估方法。研究设计了典型的动态多目标追踪实验,招募了29名飞行人员和29名普通受试者,进行最多追踪5个动态目标的任务。实验过... 为了探讨影响多目标追踪能力的神经电生理机制,本研究提出了一种基于事件相关电位的飞行人员多目标追踪能力评估方法。研究设计了典型的动态多目标追踪实验,招募了29名飞行人员和29名普通受试者,进行最多追踪5个动态目标的任务。实验过程中,通过记录脑电图并提取P300成分,作为评估多目标追踪能力的指标。研究结果表明,随着目标数量的增加,受试者的表现显著下降。在追踪5个目标时,飞行人员的准确率为0.769±0.131,而普通受试者为0.701±0.110,两组之间存在显著差异(P<0.05)。此外,飞行人员的反应时间显著短于普通受试者,尤其在高负荷条件下(追踪5个目标时),表现出更高的任务处理效率。在目标追踪阶段,所有被试的前脑均表现出显著的P300效应。尤其在追踪5个目标时,飞行人员的P300幅值(3.016μV)显著低于普通受试者(5.357μV),且具有统计学显著性(P<0.05)。这一结果与行为学数据一致,表明P300幅值能够作为飞行人员多目标追踪能力的客观评估指标。综上,飞行人员在多目标追踪任务中表现出较高的准确率、较短的反应时间和更低的认知资源消耗,体现了更高的注意力分配效率和任务处理稳定性。 展开更多
关键词 多目标追踪 飞行人员 认知能力 脑电
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基于时空注意力机制的轻量级脑纹识别算法
12
作者 方芳 严军 +1 位作者 郭红想 王勇 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第3期633-642,共10页
针对现有脑纹识别方法模型复杂、所需通道数多以及依赖长时间段信号等问题,提出基于时空注意力机制的轻量化卷积神经网络.引入坐标注意力机制以增强空间特征提取能力,突出关键通道信息.基于EEGNet网络,使用VOV-GSCSP模块替换EEGNet的第... 针对现有脑纹识别方法模型复杂、所需通道数多以及依赖长时间段信号等问题,提出基于时空注意力机制的轻量化卷积神经网络.引入坐标注意力机制以增强空间特征提取能力,突出关键通道信息.基于EEGNet网络,使用VOV-GSCSP模块替换EEGNet的第1层卷积,在不明显增加参数量的同时,提升模型对脑电信号的特征表达能力.融合轻量级时间自注意力模块,在保持模型轻量化的同时,有效捕捉跨时间步的依赖关系,提升时序建模能力,使网络更具判别力.利用该方法,在109人的PhysioNet数据集和32人的DEAP数据集上进行验证.与基线EEGNet网络相比,在PhysioNet数据集的8通道条件下,基于运动想象、睁眼和闭眼3种状态的分类准确率分别提高了18.55%、23.61%、25.79%,在DEAP数据集5通道条件下的分类准确率提高了2.45%.提出模型的参数量仅为0.29×10^(6),低于大多数现有的深度模型,且在通道数更低、时间段更短的情况下识别效果更佳,证明了该方法在脑纹识别任务中的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 脑电信号 生物识别 注意力机制 轻量化卷积神经网络
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脑电微状态分析方法及其在认知障碍患者中的应用
13
作者 李梓澎 李昕 +3 位作者 屈中杰 苏芮 尹博文 尹立勇 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期87-99,共13页
脑电微状态是通过捕捉全脑电位分布的瞬态稳定模式,表征大脑时空动态网络的重组过程,其核心价值在于解析脑功能状态的非连续跃迁与非稳态转换特性。然而,当前微状态分析面临技术流程异质性与分类不统一等标准化瓶颈,导致跨研究结果的可... 脑电微状态是通过捕捉全脑电位分布的瞬态稳定模式,表征大脑时空动态网络的重组过程,其核心价值在于解析脑功能状态的非连续跃迁与非稳态转换特性。然而,当前微状态分析面临技术流程异质性与分类不统一等标准化瓶颈,导致跨研究结果的可比性受限。系统梳理了微状态分析的理论框架与提取流程,重点阐述了信号预处理、频段优化和聚类方法数量选择等关键技术环节,总结了传统特征参数与新兴动态语法特征的研究进展;通过聚焦认知障碍领域,深度探讨了目前微状态分析在阿尔茨海默症(AD)与轻度认知障碍(MCI)患者中的特征分析、疾病诊断以及认知评估的应用进展;随后展望了该研究的未来挑战和发展趋势,旨在为该领域相关研究者提供系统性参考框架和前沿方向。 展开更多
关键词 脑电 微状态 阿尔茨海默症 轻度认知障碍
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基于血管骨架特征约束的CT图像肝脏血管分割方法研究
14
作者 陶思雨 季续 +2 位作者 刘且根 陈阳 唐慧 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2026年第1期25-37,共13页
计算机断层扫描(CT)常用于肝脏消融手术的术前规划阶段辅助医生制定手术方案,其中医生比较关注的血管信息是从腹部CT图像中分割出肝脏血管。由于肝脏血管结构复杂,血管与周围组织对比度低,从CT图像中准确分割出肝脏血管难度大,而目前多... 计算机断层扫描(CT)常用于肝脏消融手术的术前规划阶段辅助医生制定手术方案,其中医生比较关注的血管信息是从腹部CT图像中分割出肝脏血管。由于肝脏血管结构复杂,血管与周围组织对比度低,从CT图像中准确分割出肝脏血管难度大,而目前多数分割方法只关注血管像素分布,忽略了血管结构信息,分割结果常存在断裂和孔洞。针对以上问题,本研究提出一种基于血管骨架特征约束的肝脏血管分割方法,具体方法为:1)在数据预处理中加入血管增强步骤,并将增强后图像与原始图像联合作为网络输入,从而在分割网络的输入端引入血管空间注意力;2)在分割网络后加入基于欧拉特征的骨架化模块,将该模块提取的骨架特征加入损失函数中,设计了包含Dice损失和形态学骨架损失(MS_Loss)的联合损失函数(Dice_MS_Loss),以提高分割网络的拓扑保持能力。本研究分别从公共数据集IRCAD中挑选了9例、数据集MSD8中挑选了29例,共38例数据用于算法实验评估。五折交叉实验结果表明,本研究方法在量化评价指标上优于其他SOTA方法,Dice系数达到了0.749、中心线Dice(clDice)达到了0.79、灵敏度(Sen)达到了0.754。实验的视觉效果表明,所提出方法分割出的血管结构断裂和缺失更少。 展开更多
关键词 血管增强 骨架提取 骨架特征约束
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手腕运动下的动态肌电解码研究
15
作者 杨心昊 徐宝国 宋爱国 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
手腕是人体最灵活的部位之一,通过对表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)进行分解能够有效地解码出人体运动的深层次神经驱动.目前关于手腕力矩的研究大多集中在等长收缩下,动态下的神经驱动解码依然欠缺.本文研究了手腕在不... 手腕是人体最灵活的部位之一,通过对表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)进行分解能够有效地解码出人体运动的深层次神经驱动.目前关于手腕力矩的研究大多集中在等长收缩下,动态下的神经驱动解码依然欠缺.本文研究了手腕在不同阻力下运动时的运动单元(Motor Unit,MU)分解,具体来说,通过磁流变阻尼器来设置不同的阻力水平,将采集到的完整肌电信号划分成运动单元动作电位(Motor Unit Action Potential,MUAP)变化微小的短区间,再在每个短区间上使用静态分解算法来获得运动单元尖峰序列(Motor Unit Spike Train,MUST),并通过短区间的重叠部分对MU进行追踪,从而得到完整的发放序列.本文研究了在20%最大自愿收缩力(Maximum Voluntary Contraction,MVC)、40%MVC、60%MVC三种阻力下,腕部伸展和屈曲时的运动单元分解.结果表明,三种阻力下,本文的动态分解算法能够有效地从小臂肌电信号中分解出MU,随着阻力的增加,分解出的MU数目有所下降.手腕伸展过程最多能分解出10±1个MU,脉冲信噪比(Pulse-to-Noise Ratio,PNR)和轮廓系数(Silhouette Coefficient,SIL)分别能够达到19.87±1.42 d B和0.91±0.03,屈曲过程最多能分解出22±3个MU,PNR和SIL值分别能够达到20.69±2.14 dB和0.92±0.03.本研究表明不同阻力下对手腕运动的肌电信号进行神经解码是可行的,对高密度肌电的动态应用有着重要意义. 展开更多
关键词 高密度肌电 手腕运动 运动解码 动态分解 神经驱动
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基于GMM-HMMs与Viterbi回溯的连续手势肌电信号预测与识别
16
作者 杨进兴 刘帅 李俊 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期11-17,共7页
针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立... 针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立手势的空闲、上升、稳定和下降4个动作状态,提出改进的Viterbi滑动窗口边缘化策略,建立滑动窗口长期约束,实现连续手势动作状态预测.最终引入最大似然法动态阈值模型以区分手势类别.在由8位实验者完成的包含4种手势的12个连续两手势动作任务中,该方法的平均识别率为98.1%,预测时间为71 ms,明显优于LSTM模型(94.2%,309 ms)和GRU模型(93.8%,300 ms). 展开更多
关键词 模式识别 连续手势 GMM-HMMs Viterbi回溯 表面肌电信号
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高强度聚焦超声消融肾交感神经治疗高血压的数值仿真
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作者 穆加洋 郭海欣 +3 位作者 马宇 李曦铭 菅喜岐 张艳秋 《应用声学》 北大核心 2026年第2期345-358,共14页
高血压是导致致残率高和死亡率高心血管疾病的主要风险因素之一。高强度聚焦超声(HIFU)消融肾主动脉交感神经治疗高血压具有无创、可重复治疗等优势,近年受到众多研究者的关注。该文基于5名志愿者肾脏CT图像和自设计128阵元随机分布相... 高血压是导致致残率高和死亡率高心血管疾病的主要风险因素之一。高强度聚焦超声(HIFU)消融肾主动脉交感神经治疗高血压具有无创、可重复治疗等优势,近年受到众多研究者的关注。该文基于5名志愿者肾脏CT图像和自设计128阵元随机分布相控阵超声换能器分别建立HIFU消融肾主动脉交感神经治疗高血压的数值仿真模型。利用Westervelt声波非线性传播方程与Pennes生物热传导方程,采用时域有限差分法数值仿真研究焦点与血管相对位置、血流速、血管直径、声强、辐照时间等对形成的声场与温度场以及人体个体差异的影响。研究结果表明为了避免血管损伤,设置治疗靶点(焦点)时需与血管保持适当的安全距离;血流可降低血管壁温度;相同血流速度时较大管径血管壁温度较低;声强与辐照时间对消融效果呈正相关;5名志愿者的生理个体差异导致消融温度波动较大,最大温度差7.12℃,通过个体化声功率补偿可将最大温差降低至0.8℃以内;在单个焦点平均声强相同的条件下双焦点消融较单焦点消融可缩短消融治疗时间。该研究成果可为安全精准的消融肾交感神经提供依据。 展开更多
关键词 高强度聚焦超声 高血压 相控阵换能器
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建立光-力-生物耦合新理论
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作者 王雁 陈萱 《医用生物力学》 北大核心 2026年第1期13-16,共4页
人眼视觉以光学为基础,是生物体对光学成像的感知与响应系统。近年来研究表明,力学通过调控眼球结构与材料属性,可以直接影响光学成像质量,是影响视觉功能的重要物理因素之一。然而,人眼本质上是生物组织,是具有主动生物反馈能力的生命... 人眼视觉以光学为基础,是生物体对光学成像的感知与响应系统。近年来研究表明,力学通过调控眼球结构与材料属性,可以直接影响光学成像质量,是影响视觉功能的重要物理因素之一。然而,人眼本质上是生物组织,是具有主动生物反馈能力的生命结构,其光学与力学的作用过程并非纯粹的物理现象,而是伴随器官、组织甚至细胞等层面的多层次生物响应。基于光学、力学与生物反应三者之间存在耦合作用,本文提出光-力-生物(opticsmechanics-biology,OMB)耦合理论框架,系统探究光刺激、力学响应与生物组织作用形成多尺度反馈系统发挥最终效应。代表性疾病如圆锥角膜、青光眼的发展过程均体现光、力与生物耦合的作用。OMB理论框架有望为阐明眼部疾病的发生发展机制、提高诊疗效能,以及推动基础研究与精准医学发展等提供新思路。 展开更多
关键词 视觉 光学 力学 生物组织 耦合效应 光-力-生物耦合
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基于面部视频的非接触式血氧饱和度估计方法
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作者 齐林 高启赫 +1 位作者 关舒月 李永春 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期42-51,共10页
针对远程光电容积描记法(rPPG)在非接触式血氧饱和度(SpO2)测量中存在的时空特征建模不足以及复杂场景下鲁棒性差的挑战,提出了一种趋势感知时空融合网络(trend-aware spatio-temporal fusion network,TAST-Net).该网络通过一个创新的... 针对远程光电容积描记法(rPPG)在非接触式血氧饱和度(SpO2)测量中存在的时空特征建模不足以及复杂场景下鲁棒性差的挑战,提出了一种趋势感知时空融合网络(trend-aware spatio-temporal fusion network,TAST-Net).该网络通过一个创新的双路融合架构,将3D卷积神经网络(3D CNN)分支提取的局部生理特征与ViViT(video vision transformer)分支捕捉的全局时空依赖进行协同融合.为增强模型对信号动态变化的敏感性,设计了一种结合均方误差与皮尔逊相关性损失的加权组合损失函数.在2个公开数据集上的实验结果表明,TAST-Net表现出优秀的性能:在PURE(pulse rate estimation)数据集上均方根误差(e_(RMS))为0.53%,平均绝对误差(e_(MA))为0.37%,皮尔逊相关系数(R)为0.96;在更具挑战性的VIPL-HR(visual information processing and learning-heart rate)数据集上,e_(RMS)为0.84%,e_(MA)为0.57%,R为0.82,其综合性能优于其他对比方法.研究结果表明,TAST-Net为从面部视频中实现准确、稳健的SpO_(2)估计提供了一个有效的方案,并验证了融合局部与全局特征策略在rPPG信号处理中的有效性. 展开更多
关键词 远程光电容积描记法 深度学习 非接触 血氧饱和度估计 面部视频
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多功能微针体系在慢性伤口治疗中的研究进展
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作者 杨杰 高鑫蕊 +3 位作者 高晨 王嘉奇 韩清浴 张嫱 《重庆医科大学学报》 北大核心 2026年第3期400-407,共8页
慢性伤口,如糖尿病溃疡、静脉溃疡、感染性创面等,给全球带来了沉重负担。其病理特征表现为持续炎症、易感染、血管生成受损、高蛋白酶活性等,而传统治疗方法存在穿透性差、易引发耐药性、需频繁换药等局限性。微针作为一种革命性的透... 慢性伤口,如糖尿病溃疡、静脉溃疡、感染性创面等,给全球带来了沉重负担。其病理特征表现为持续炎症、易感染、血管生成受损、高蛋白酶活性等,而传统治疗方法存在穿透性差、易引发耐药性、需频繁换药等局限性。微针作为一种革命性的透皮给药技术,具有无痛穿透角质层、靶向递送药物、提高药物生物利用度、微创等优势。本综述聚焦“多功能”微针体系,该体系集成了抗菌、抗炎、促血管生成、免疫调节、刺激响应等多种功能,探讨其在慢性伤口治疗中的最新设计策略、作用机制、应用效果及未来挑战,强调其在克服慢性伤口复杂病理环境、实现协同治疗、提升愈合质量方面的巨大潜力。 展开更多
关键词 多功能微针 慢性伤口 协同治疗 透皮给药 智能响应
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