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基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法
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作者 孙鸽 林卫红 +1 位作者 娄洪伟 韩金波 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期124-128,共5页
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... 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,提出了一种基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法。利用临床采集和公开数据集的伪影标注数据(共4711条)对模型进行训练和测试,其mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了93.7%和79.8%,检测速度为31.0 ms/帧。结果显示,该方法在检测精度和推理速度上优于传统YOLO模型和其他先进算法。同时提升了EEG信号的信噪比,从而可有效改善EEG在临床判读和智能识别过程中的应用效率和准确性。 展开更多
关键词 脑电图 肌电伪影 YOLO 深度可分离卷积
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经皮无线传能的柔性可穿戴发射天线设计
2
作者 徐琦 冯辰语 孙源 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第2期174-182,共9页
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... 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、时间反转相位和正交相位激励时,体内接收位置处磁场强度分别为0.012、0.058、0.065 A/m。实验测得天线谐振频率为1.531 GHz,绝对带宽为1.401~1.765 GHz,天线弯曲(曲率半径为60、80、100 mm)的频率偏移小于0.3 GHz。采用模拟组织凝胶进行离体测试,发现使用时间反转相位和正交相位激励的天线在接收位置处产生的磁场强度(0.045和0.049 A/m)远大于同相位激励产生的磁场强度(0.003 5 A/m),表明时间反转相位和正交相位激励的对称四馈天线具有明显的聚焦效果。 展开更多
关键词 外周神经接口 中场无线能量传输 柔性可穿戴天线 磁偶极子阵列 时间反转法
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基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割
3
作者 林嘉雯 陈苏苏 +2 位作者 林智明 李笠 翁谦 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期52-65,共14页
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... 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的特征提取能力,设计形状流辅助分支以充分学习腺体的形状信息,采用多尺度特征融合模块以获得粗细各异腺体的特征表示。为验证模型的有效性,使用由福州大学附属省立医院眼科收集的包含203幅红外睑板腺图像的全标注数据集在同等实验环境下与其他先进分割模型开展对比实验,并进行模块消融分析,同时展示了可视化结果。实验表明,SS-UNet的Acc、Dice、IoU等指标分别达到了94.62%、80.94%和68.17%,相较于基准网络U-Net分别提升了0.36%、1.41%和1.95%。研究表明,SS-UNet能够充分运用腺体的形状与尺度等信息,解决腺体粘连、漏检等错误分割问题,有效提高分割精度,为辅助临床诊断提供客观依据。 展开更多
关键词 睑板腺功能障碍 腺体分割 空洞卷积 形状流 多尺度特征融合
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基于生理网络脑心交互的视觉诱发情绪效价评估
4
作者 蔡志鹏 高鸿祥 +1 位作者 李建清 刘澄玉 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期11-20,共10页
近10年来,情绪加工中大脑与心脏的复杂生理交互成为研究热点。本研究采用网络生理学方法,分析Dreamer数据库中414条视觉情绪诱发期间的脑电和心电信号间的时间延迟稳定性(TDS)量化指标,探究视觉情绪刺激下的脑心交互。研究揭示了情绪处... 近10年来,情绪加工中大脑与心脏的复杂生理交互成为研究热点。本研究采用网络生理学方法,分析Dreamer数据库中414条视觉情绪诱发期间的脑电和心电信号间的时间延迟稳定性(TDS)量化指标,探究视觉情绪刺激下的脑心交互。研究揭示了情绪处理时大脑半球间的不对称连接,特别是大脑右半球在交互中的主导地位。脑电分析强调了低频段(δ、θ、α)在情绪信息传输中的核心作用,其中额叶区域的δ-θ耦合对情绪调节尤为关键。在高效价情绪状态下δ-θ耦合的%TDS值(0.78±0.05)显著高于低效价状态(0.65±0.04)。此外,低效价脑心交互的平均连接强度最高达(0.68±0.06),而高效价下降至最低(0.59±0.03)。这些发现不仅增进了对情绪加工中大脑皮层与心脏同步机制的理解,而且丰富了神经生理学与情绪科学的知识体系。 展开更多
关键词 脑心交互 EEG振荡 情绪诱发 网络生理学 时间延迟稳定性
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基于多尺度注意力的冠脉造影图像血管增强CNN模型
5
作者 周鹏 汪光普 +3 位作者 高慧 秦泽伟 王硕 余辉 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期43-51,共9页
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... 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血管信息,而且也避免了栅格效应。LKAT具有聚合长范围信息的能力,提高了重构血管特征的表征能力,从而提升冠脉造影图像的重建质量。实验中2 666张冠脉数据集由医学专家人工标注,得到的血管分割标签作为掩膜,叠加到经高斯滤波预处理后的图像上作为冠脉增强标签。与现有的先进方法比较,本研究方法能够完整的重建冠脉造影图像,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别达到了34.880 1和0.973 2。并且增强后的分割结果,Dice和IoU分别达到了0.851 4和0.741 3,Acc和Recall分别达到了98.55%和89.05%。所提出的方法有效实现了冠脉血管造影图像的智能增强,同时也有利于冠心病智能辅助诊断的后续处理。 展开更多
关键词 冠脉血管增强 卷积神经网络 多尺度注意力 冠状动脉造影
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改进型密集递归残差U-Net的皮肤病变图像分割
6
作者 赵德春 袁杨 +2 位作者 秦璐 韦莉 叶昌荣 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期291-300,共10页
皮肤病变区域的准确分割对计算机辅助诊断具有重要意义。但皮肤病变图像形状不规则、边界模糊并存在噪声干扰,给皮肤病变区域准确分割造成了困难,极大影响了分割的精度。为此,提出了一种基于改进型密集递归残差U-Net模型(IDR2U-Net),实... 皮肤病变区域的准确分割对计算机辅助诊断具有重要意义。但皮肤病变图像形状不规则、边界模糊并存在噪声干扰,给皮肤病变区域准确分割造成了困难,极大影响了分割的精度。为此,提出了一种基于改进型密集递归残差U-Net模型(IDR2U-Net),实现皮肤病变区域自动分割。首先,将编码层和解码层中的原始卷积块优化为递归残差卷积模块,并且使用密集连接,缓解了梯度消失问题;其次,引入特征自适应模块,通过加强有效特征和抑制无关背景噪声,增强相邻特征之间的融合程度;接着,设计双重注意力机制,其中空间注意力增大全局信息的利用效率,通道注意力用于加强通道特征间的相关性,提升网络对皮肤病变区域分割的准确率,同时采用联合Dice系数与交叉熵的损失函数训练分割网络,解决皮肤镜图像中类别不平衡的问题;最后,采用ISIC 2017皮肤病变数据集中的2000余张图片进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,IDR2U-Net模型在Jaccard、Dice系数和准确率上分别达到了78.86%、86.92%和94.61%。改进后的模型不仅提高了精度,还实现了更精细的图像分割,特别是在处理边界模糊图像时,能有效减少欠分割现象。 展开更多
关键词 皮肤病变图像分割 U型网络 密集递归残差卷积模块 特征自适应模块 双重注意力机制
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细胞外囊泡微流控分选技术研究进展
7
作者 曹昌铭 李震 +2 位作者 田艳红 安荣 任天令 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期89-100,共12页
细胞外囊泡(EVs)是细胞向外部环境释放的膜结构颗粒,广泛存在于血液、尿液和唾液等体液中,包含蛋白质及核酸等多种生物分子,可作为多种疾病的生物标记物,其提取与分析对疾病的快速诊断与治疗至关重要。传统的EVs分选技术,如差速超速离心... 细胞外囊泡(EVs)是细胞向外部环境释放的膜结构颗粒,广泛存在于血液、尿液和唾液等体液中,包含蛋白质及核酸等多种生物分子,可作为多种疾病的生物标记物,其提取与分析对疾病的快速诊断与治疗至关重要。传统的EVs分选技术,如差速超速离心,存在样本需求量大且仪器设备昂贵等局限,而微流控分选技术因其微型化、高回收率和集成化等优势,更适合于医疗机构的实际应用。文中将微流控分选方法分类为无标记被动分选、无标记主动分选、固定基底免疫亲和分选以及游离微珠免疫亲和分选,并综述了各类方法在EVs分离领域的研究进展,概括和比较了各类方法在纯度、回收率、通量以及芯片制备难度等方面的差异和特点,展望了EVs微流控分选技术的发展方向,包括改善分选指标、降低分选成本和减小分离截止尺寸等改进目标。在无标记分选中,声泳具有纯度高、通量高以及可分选纳米EVs的优势,且能单片集成EVs浓度的声学传感模块,更具发展前景;而免疫亲和分选,因使用游离微珠技术,凭借其捕获效率高且芯片可复用的优势,更适用于连续和批量化的分选应用。 展开更多
关键词 细胞外囊泡 微流控分选技术 无标记分选 免疫亲和分选 分离
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脑肌电联合识别在脑卒中后运动康复中的应用进展
8
作者 王语鹏 姚远 +3 位作者 雷海霞 曲睿昊 王坤 许敏鹏 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期335-344,共10页
脑卒中已成为我国成年人残疾的首要原因,其导致的痉挛性瘫痪严重损害患者的运动功能和生活能力,亟需有效的康复手段。近年来,脑-机接口(BCI)技术为脑卒中后运动康复训练提供了新的解决方案。相较于单模态的头皮脑电信号的BCI,基于脑肌... 脑卒中已成为我国成年人残疾的首要原因,其导致的痉挛性瘫痪严重损害患者的运动功能和生活能力,亟需有效的康复手段。近年来,脑-机接口(BCI)技术为脑卒中后运动康复训练提供了新的解决方案。相较于单模态的头皮脑电信号的BCI,基于脑肌电联合识别的BCI,能够更加全面地反映运动意图从产生到行为控制的神经传递过程,为解决传统BCI识别准确性低和模式类别少等问题带来突破,为运动障碍患者的康复提供了新思路。综述了脑电和肌电的特征以及脑肌电联合特征分析与提取算法,阐述了基于脑肌电相干性原理的神经-肌肉系统综合评价方法,介绍了其结合主动式外骨骼和功能性电刺激(FES)等所构建的康复训练方法,进一步分析了该领域当前技术瓶颈和挑战,并预测其未来发展趋势,以期促进在运动康复领域中脑肌电相干性方法的深入研究与开发应用。 展开更多
关键词 脑电 肌电 脑肌电相干性 脑机接口 运动康复
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深度学习在循环肿瘤细胞检测中的应用及进展
9
作者 朱帅 刘明 +2 位作者 阳剑波 何德峰 赵明 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期101-111,共11页
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... 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、数据采集与预处理以及深度学习模型构建等检测流程的关键环节,总结了现有方法、核心技术及其性能评估。最后,探讨了深度学习在循环肿瘤细胞检测中面临的未解难题以及未来的发展趋势。 展开更多
关键词 循环肿瘤细胞 深度学习 神经网络 细胞检测
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基于异质性微血管树的毛细血管生长算法研究
10
作者 黄文杰 沈黄荟 +2 位作者 方路平 宁钢民 潘清 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期257-266,共10页
微血管网络在机体生理功能的实现中起着至关重要的作用,其生成研究为受损微血管网络的修复提供了潜在的治疗方向。目前,已有研究完成了虚拟异质性微血管树的生成,但由于显微图像无法清晰呈现毛细血管分布,开发符合真实生长规律的毛细血... 微血管网络在机体生理功能的实现中起着至关重要的作用,其生成研究为受损微血管网络的修复提供了潜在的治疗方向。目前,已有研究完成了虚拟异质性微血管树的生成,但由于显微图像无法清晰呈现毛细血管分布,开发符合真实生长规律的毛细血管生长算法成为微血管网络生成领域的关键挑战。本研究提出了一种基于异质性微血管树的毛细血管生长算法。研究首先获取3个大鼠肠系膜微血管网络结构,剔除网络中的毛细血管,并分别提取独立的微动脉树和微静脉树;随后,设计并实现了以末端出芽方式进行毛细血管生长的算法,结合归巢机制引导毛细血管生长,模拟其生理特性;最终,通过生理性修剪和优化,构建出虚拟异质性微血管网络。实验对于每个大鼠肠系膜微血管网络记录了30次虚拟微血管网络生成,并对生成网络与真实网络的血管分形维数(FD)和血管密度(VD)进行对比分析。结果显示,生成网络与真实网络的FD和VD均高度相似(FD:1.548±0.025 vs 1.565±0.005,P>0.05,VD:0.060±0.004 vs 0.059±0.003,P>0.05),验证了算法在模拟毛细血管生长上的合理性。此外,通过分形维数空间分布观察,生成网络与真实网络在局部复杂度分布上基本一致。本研究提出的算法为基于异质性微血管树的虚拟微循环网络生成提供了新思路。 展开更多
关键词 微血管树 虚拟血管生成 异质性
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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
11
作者 许洋 翟楠楠 +2 位作者 倪维臻 谭强 王金甲 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期34-42,共9页
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... 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方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比U-Net和Att-UNet等算法有较大提升。 展开更多
关键词 图像分割 冠脉造影图像分割 U-Net 深度卷积 多层尺度融合
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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
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作者 黄星烨 韦国超 +5 位作者 郭云霞 沈嘉豪 毕昆 张泽群 黄炎 赵祥伟 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第2期129-141,共13页
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... 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细胞图像各100张作为原始数据集。选择包括ResNet34在内的4种CNNs对比,通过在ImageNet数据集上预训练获得初始权重,结合迁移学习技术和大规模细胞图像注释数据集训练,获得对应的细胞分类任务模型(CNN-TL),并对比各模型的细胞图像分类能力;使用ResNet34-TL模型鉴定明场拍摄的神经细胞的分化阶段后,对每个细胞进行转录组学分析。结果表明,ResNet34-TL模型在细胞分类任务中的表现最佳,准确率高达95.8%。ResNet34-TL模型分类为未分化组、低分化组、高分化组的细胞在转录组上呈现出差异,其中,未分化组和高分化组差异显著,低分化组细胞表现出介于未分化组和高分化组之间的过渡状态;3组细胞特征基因的表达量差异表明转录组分类结果与模型分类结果类似。ResNet34-TL在神经细胞诱导分化阶段分析任务中泛化能力好,结合转录组学分析验证了其能够有效区分不同分化状态的神经细胞。 展开更多
关键词 神经细胞分化识别 非标记细胞图像 单细胞转录组 深度学习 迁移学习
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基于层级化分数阶语谱图的帕金森病构音障碍分类
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作者 薛在发 卢辉斌 +1 位作者 林丽琴 张涛 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期21-33,共13页
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... 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迁移和微调以解决数据量小的弊端;最后,结合层级化结构和基于偏移窗口的自注意力机制扩大感受野和实现多尺度信息融合,从而有效提升帕金森病分类精度。在Database-1(240个样本,由伊斯坦布尔大学医学院神经内科采集)和Database-2(1404个样本,由唐山工人医院和开滦精神卫生中心合作采集)上的验证结果表明,该方法具有良好的稳定性,且在两个数据集上的准确率分别达到了97.80%和98.75%,性能均优于所对比的先进方法。本研究所提出方法为帕金森病构音障碍分析提供了新的视角。 展开更多
关键词 帕金森病 构音障碍 分数阶语谱图 参数迁移 层级化结构
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基于近红外脑成像的认知评估脑连接特征研究
14
作者 田一竹 张晔 +3 位作者 覃天 毛珍芳 李德玉 夏美云 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
阿尔茨海默症(AD)认知衰退具有性别差异,这种性别差异是否在AD前期,甚至更早阶段已出现是未知的。本研究利用近红外脑成像(fNIRS)技术,通过对比健康群体和轻度认知障碍(MCI)群体在言语流畅性测试(VFT)任务下的全脑活动性别差异,旨在发... 阿尔茨海默症(AD)认知衰退具有性别差异,这种性别差异是否在AD前期,甚至更早阶段已出现是未知的。本研究利用近红外脑成像(fNIRS)技术,通过对比健康群体和轻度认知障碍(MCI)群体在言语流畅性测试(VFT)任务下的全脑活动性别差异,旨在发现与性别和行为显著相关的fNIRS功能连接特征,进而找到基于功能连接的认知评估指标,为开展性别特异性AD早期筛查奠定基础。研究发现,健康受试者和MCI受试者性别主效应差异显著,且差异性功能连接位于大脑中后部和半球间的长程功能连接。相对于健康组,MCI组男性和女性的功能连接差异模式发生改变,功能连接z值差异减小。其中,类别VFT任务中,顶叶(MCI男性:P=0.03;MCI女性:P=0.02)、尤其是顶叶-左顶下小叶(MCI女性:MMSE,P=0.01;正确词数,P=0.05)功能连接z值表现出性别因素敏感,且与量表和任务表现显著相关,可能是AD女性早期评估的潜在指标,未来值得更多关注。 展开更多
关键词 功能近红外成像 轻度认知障碍 性别差异 言语流畅性测试
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基于因果特征的卒中死亡预测模型
15
作者 王梓阳 杨林 李姣 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期312-324,共13页
应用因果学习的方法选择因果特征,以提高卒中死亡预测模型的鲁棒性和泛化性。选取MIMIC重症数据库为数据源,提出融合因果特征的卒中结局预测方法。该方法应用贪婪等价搜索(GES)生成因果图,通过马尔可夫边界理论选择因果特征,并将特征用... 应用因果学习的方法选择因果特征,以提高卒中死亡预测模型的鲁棒性和泛化性。选取MIMIC重症数据库为数据源,提出融合因果特征的卒中结局预测方法。该方法应用贪婪等价搜索(GES)生成因果图,通过马尔可夫边界理论选择因果特征,并将特征用于分类器以获取最终的死亡风险概率。选择接受者操作特征曲线下面积(AUROC)、F1分数等分类指标对比因果特征与基线特征选择方法的性能。从MIMIC数据库中选择了6021条卒中记录,因果特征选择方法在训练集中选择了26个卒中死亡因果特征,并在测试集中实现了0.90的AUROC性能,在外部验证数据中也实现了0.83的AUROC性能,均优于基线方法。在卒中死亡预测中,基于因果学习的特征选择方法相比于常用的特征选择方法有更好的预测效能、鲁棒性和泛化性,并且利用因果图能够解释特征与卒中死亡之间的潜在因果关系。 展开更多
关键词 因果学习 脑卒中 死亡预测模型
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等温核酸扩增技术:病原体现场快速检测的前沿进展
16
作者 万佳欣 徐杏 +6 位作者 谢传奇 周昕 王星博 朱寅初 李彩燕 吴越 周卫东 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期356-370,共15页
在全球公共卫生安全面临日益严峻挑战的背景下,开发兼具快速响应、高灵敏度、准确诊断以及易于操作的病原体检测技术成为当务之急。等温核酸扩增(IANA)技术以其独特的恒温反应优势、显著的成本效益比以及高效简便的检测能力,成为该领域... 在全球公共卫生安全面临日益严峻挑战的背景下,开发兼具快速响应、高灵敏度、准确诊断以及易于操作的病原体检测技术成为当务之急。等温核酸扩增(IANA)技术以其独特的恒温反应优势、显著的成本效益比以及高效简便的检测能力,成为该领域的研究热点。梳理了IANA技术及其在病原体现场快速检测(POCT)中的创新应用;解析了酶介导和无酶介导两类技术体系的核心机制;阐述了IANA技术的原理;探讨了其在病毒和细菌等病原体检测中的应用;分析了基于IANA技术的POCT装置及其在病原体检测中的应用。最后,总结了基于IANA的病原体检测技术面临的关键挑战和未来发展,并展望了高效集成化、快速自动化和智能平台化检测技术的变化趋势,旨在为新一代病原体检测技术的研发提供系统性理论支撑与实践指导。 展开更多
关键词 等温核酸扩增技术 病原体检测 现场快速检测
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基于源空间功能连通性分析的虚拟现实晕动症检测研究
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作者 化成城 周占峰 +1 位作者 柴立宁 刘佳 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期267-278,共12页
虚拟现实晕动症(VRMS)是掣肘虚拟现实(VR)产业发展的因素,为解决VRMS引发的不友好体验和健康安全风险,检测用户是否出现VRMS是前提。本研究基于源空间功能连通性分析,从大脑皮层各区域协同作用的角度解释VRMS相关神经活动机制,并提供检... 虚拟现实晕动症(VRMS)是掣肘虚拟现实(VR)产业发展的因素,为解决VRMS引发的不友好体验和健康安全风险,检测用户是否出现VRMS是前提。本研究基于源空间功能连通性分析,从大脑皮层各区域协同作用的角度解释VRMS相关神经活动机制,并提供检测VRMS的有效指标。使用频域溯源、相位滞后指数(PLI)计算和图论量化脑功能网络的方法,提取20位受试者的VRMS脑电特征。PLI结果表明VRMS发生时受试者theta、alpha频段连通性强度较正常状态有显著差异(P<0.05);图论量化的结果表明VRMS发生时受试者在theta频段节点效率和传递性显著增大(P<0.01),在alpha频段聚类系数和节点效率显著增大(P<0.01)。本研究将所有受试者两种状态采集的每组数据均分为10段,使用支持向量机(SVM)在样本数为400的数据集上验证上述特征的有效性,平均AUC为0.97,平均准确率为94.40%。基于源空间功能连通性分析有望成为检测VRMS的有效指标。 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症 脑电信号 溯源分析 功能连通性分析 图论
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基于光学原理的无创血糖检测方法及装置研究
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作者 杨粟瑞 刘子嘉 +1 位作者 谢鹏飞 季忠 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期380-384,共5页
光学原理的血糖检测方法,可降低糖尿病患者监测血糖水平时生理及心理的痛苦,对于无创血糖检测及监测领域具有重要意义。本研究使用红光660 nm、近红外光850和940 nm的LED作为检测光源,3个光电二极管作为光电接收器,构建了无创血糖检测... 光学原理的血糖检测方法,可降低糖尿病患者监测血糖水平时生理及心理的痛苦,对于无创血糖检测及监测领域具有重要意义。本研究使用红光660 nm、近红外光850和940 nm的LED作为检测光源,3个光电二极管作为光电接收器,构建了无创血糖检测装置。通过筛选后的15个特征值构建了基于飞蛾扑火优化算法的反向传播神经网络(15-MFO-BP)血糖预测模型。利用12位志愿者(7名男性,5名女性)为期1~3 d的共计228组数据,比较了基于3个吸光度特征、仅有11个PPG特征及身体质量指数(BMI)、全体特征构建的MFO-BP血糖预测模型的性能。结果表明,MFO-BP的无创血糖预测性能最佳,其均方根误差为0.9233 mmol/L,落在克拉克网格分析中A区域的点占比为85.42%,Bland-Altman误差限为(-1.652,1.956)。实验结果证明了所构建的无创血糖预测模型及系统的可行性。 展开更多
关键词 光学原理 无创检测 血糖 飞蛾扑火优化算法 预测模型
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基于轻量级多尺度CNN-Transformer网络的鼻咽癌诊断方法
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作者 任宇 杨鹏 +3 位作者 范小琴 汪天富 聂国辉 雷柏英 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第3期279-290,共12页
深度学习(DL)技术是辅助临床医生进行内窥镜图像中鼻咽癌(NPC)肿瘤物的诊断重要手段,但其面临两个挑战:1)图像局部区域的视觉信息相似而冗余,可能会导致低效的计算效率;2)全局信息和局部特征之间的长期的动态交互往往会导致无效的学习,... 深度学习(DL)技术是辅助临床医生进行内窥镜图像中鼻咽癌(NPC)肿瘤物的诊断重要手段,但其面临两个挑战:1)图像局部区域的视觉信息相似而冗余,可能会导致低效的计算效率;2)全局信息和局部特征之间的长期的动态交互往往会导致无效的学习,同时增加冗余计算。针对上述问题,提出了一种轻量级多尺度CNN-Transformer网络,称为L-MTransNet。该网络由多尺度的卷积神经网络(MCNN)块和具有动态卷积的多尺度CNN-Transformer(MTrans)构成。首先,MCNN用于提取内窥镜数据的多尺度的局部特征,降低局部信息的冗余;其次,为了在同一特征层级具有精细和粗糙的多尺度特征表示,并且重构每个多尺度局部特征间的全局关系,多路径视觉Transformer(MPViT)和动态卷积Transformer(TransNet)组成的MTrans模块被构建。其赋予网络较强的归纳偏置和全局信息交互能力,缓解特征的表示差异和提升融合效率。基于深圳市第二人民医院采集的300例患者的临床内窥镜数据集进行验证实验。结果证明,分类准确率为94.53%±0.35%,F1-评分为94.17%±0.34%,AUC达到98.61%±0.07%,同时具有较低的计算成本,参数为5.9 M,FLOPs为7.6 G。所提出的方法展现出了良好的效果,有望应用于内窥镜图像的NPC肿瘤早期筛查。 展开更多
关键词 鼻咽癌 轻量级 多尺度 TRANSFORMER 动态卷积
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水凝胶粘合剂在心脏和血管修复领域的研究现状 被引量:1
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作者 陈诗翰 凡杰夫 陆清声 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第2期232-240,共9页
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... 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,概述其与组织黏附的作用机制、设计原则、相关特性以及应用场景,特别是在心脏和血管修复领域的应用,分析当前水凝胶粘合剂存在的局限性,并展望其未来发展前景,旨在为水凝胶粘合剂的外科临床应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 水凝胶 医用组织粘合剂 心脏 血管 外科学
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