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品行障碍脑功能结构成像研究进展 被引量：2
1
作者 张静 黄炳升 +2 位作者 张家宁 蒋雅丽 姚树桥 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期782-786,共5页
品行障碍(CD)是儿童青少年期最常见的一种心理行为问题。CD患者存在与情绪的识别处理、奖赏加工、认知控制与决策等有关的皮质和皮质下脑区结构、功能和连接的异常。本文主要对CD患者的功能MRI、结构MRI和扩散张量成像研究进展进行综述。
关键词 品行障碍 功能磁共振成像 结构磁共振成像 扩散张量成像
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基于静息态功能磁共振成像的动态功能连接分析及临床应用研究进展 被引量：15
2
作者 袁悦铭 张力 张治国 《磁共振成像》 CAS CSCD 2018年第8期579-588,共10页
基于静息态功能磁共振成像的脑功能连接分析方法已经在临床医学研究中被普遍用于疾病的神经机制和诊疗研究。近年来,研究者发现仅考虑静态的功能连接不足以解释大脑时变动态的信息交互,而应该研究功能连接的动态性以揭示大脑网络复杂多... 基于静息态功能磁共振成像的脑功能连接分析方法已经在临床医学研究中被普遍用于疾病的神经机制和诊疗研究。近年来,研究者发现仅考虑静态的功能连接不足以解释大脑时变动态的信息交互,而应该研究功能连接的动态性以揭示大脑网络复杂多变的特性及其机制。已有许多临床研究成果表明动态功能连接分析能为临床疾病的病理探究和辅助诊断提供更好的依据,但同时也存在着问题与局限。笔者通过归纳总结常用估算方法、特征提取方法和可靠性检验及统计分析方法,综合论述了基于静息态功能磁共振成像的动态功能连接分析研究进展,并介绍了基于静息态数据的动态功能连接分析在常见临床疾病中的应用及前景。 展开更多
关键词 磁共振成像 功能性 动态功能连接 脑网络 神经影像解码
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经颅随机噪声刺激的研究进展 被引量：1
3
作者 邹惠茹 张治国 +4 位作者 黄淦 李琳玲 梁臻 张力 魏晋文 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-239,共13页
经颅随机噪声刺激(tRNS)是一种利用随机噪声电流调控大脑神经元活动的技术,其通过随机共振等机制影响大脑活动和认知行为,在神经科学和神经病理学等领域展示出较为突出的调控效果,得到越来越多的关注和应用。综述经颅随机噪声刺激的生... 经颅随机噪声刺激(tRNS)是一种利用随机噪声电流调控大脑神经元活动的技术,其通过随机共振等机制影响大脑活动和认知行为,在神经科学和神经病理学等领域展示出较为突出的调控效果,得到越来越多的关注和应用。综述经颅随机噪声刺激的生理效应和实施方法,以及在知觉、运动、学习和记忆以及脑疾病康复等方面的应用,总结相关研究现状和发展趋势。 展开更多
关键词 经颅随机噪声刺激 知觉 运动 学习和记忆
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糖尿病视网膜病变眼底图像分类方法 被引量：9
4
作者 梁平 熊彪 +3 位作者 冯娟娟 廖瑞端 汪天富 刘维湘 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期290-299,共10页
评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶类型... 评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息进行DR分类;基于全局图像的分类方法是对图像全局特征信息进行分类.分析了常用数据集、各类方法优缺点和分类性能,指出尽管DR眼底图像自动分类已经有大量研究,但实现一个通用的DR自动分类系统在数据数量与质量、分类方法和系统性能等方面还有一定挑战. 展开更多
关键词 图像处理 眼底图像 糖尿病视网膜病变 计算机辅助诊断 自动检测 图像分类
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无创及微创血糖仪研究进展 被引量：10
5
作者 黄絮 李勇 陈思平 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期598-604,共7页
随着人们饮食和生活方式的改变,糖尿病已经成为了危害中国国民健康的严重问题之一。规律和动态监测血糖是糖尿病控制和一些重症疾病救治时的基础条件,而目前广泛应用的指血血糖仪虽然操作简便,测量精度较好,但由于在使用时会对皮肤造成... 随着人们饮食和生活方式的改变,糖尿病已经成为了危害中国国民健康的严重问题之一。规律和动态监测血糖是糖尿病控制和一些重症疾病救治时的基础条件,而目前广泛应用的指血血糖仪虽然操作简便,测量精度较好,但由于在使用时会对皮肤造成损伤,痛感明显,在实际应用中常因患者的抵触情绪而影响坚持血糖的自我监测。有鉴于此,无创及微创血糖仪研究一直以来都受到广泛的关注。文中介绍无创及微创血糖仪的原理、发展方向和主要产品,为血糖仪研究提供一个基础框架。 展开更多
关键词 糖尿病 血糖仪 血糖监测
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血管壁面剪切应力的测量及其临床研究进展 被引量：16
6
作者 杜宜纲 刘德杰 +3 位作者 沈莹莹 朱磊 何绪金 陈思平 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期593-605,共13页
总结血管壁面剪切应力(WSS)的几种测量技术和计算方法,主要包括基于磁共振或磁共振结合计算流体动力学(CFD)、计算机断层扫描(CT)、血管内超声、传统超声、超声向量血流成像和超声粒子流的血流速度测量技术,以及根据速度计算WSS的几种... 总结血管壁面剪切应力(WSS)的几种测量技术和计算方法,主要包括基于磁共振或磁共振结合计算流体动力学(CFD)、计算机断层扫描(CT)、血管内超声、传统超声、超声向量血流成像和超声粒子流的血流速度测量技术,以及根据速度计算WSS的几种不同运算方法。介绍WSS计算时的另一个重要参数——血液黏滞系数(又称"血黏度"),描述该参数在精确测量WSS时的选取和计算。此外,通过现有文献论述三维向量WSS的测量以及WSS相关临床参数的计算方法,对现有的WSS临床研究做综述性的讨论。针对颈动脉、主动脉、冠状动脉、肱动脉、股动脉等不同血管,列举WSS相关的临床研究结果,并从中归纳出绝大多数临床研究认可的3个主要结论。 展开更多
关键词 血管壁剪切应力 血黏度 动脉粥样硬化 磁共振成像 超声向量血流成像
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深度学习算法在脑电信号解码中的应用 被引量：12
7
作者 韦梦莹 李琳玲 +2 位作者 黄淦 唐翡 张治国 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期464-472,共9页
近年来深度学习算法得到飞速发展,在生物医学工程领域的应用也越来越广泛。其中,利用深度学习算法从脑电信号(EEG)中解码生理、心理或病理状态也受到越来越多的关注。综述近年来深度学习算法在EEG解码中的应用,介绍常用算法、典型应用... 近年来深度学习算法得到飞速发展,在生物医学工程领域的应用也越来越广泛。其中,利用深度学习算法从脑电信号(EEG)中解码生理、心理或病理状态也受到越来越多的关注。综述近年来深度学习算法在EEG解码中的应用,介绍常用算法、典型应用场景、重要进展和现存的问题。首先,论述常用于EEG解码的几类深度学习算法的基本原理,包括卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和循环神经网络等。然后,讨论深度学习算法的几个典型EEG解码应用场景,包括脑机接口、情绪与认知识别、疾病辅助诊断。结合应用实例,归纳深度学习算法在EEG解码中的常见问题、解决方案、主要进展和研究趋势。最后,总结深度学习应用于EEG信号解码中仍待解决的一些关键问题,如参数复杂度、训练时间以及泛化能力等。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 脑电 解码 脑机接口
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脑电神经反馈在抑郁症认知功能康复中应用的研究进展与挑战 被引量：11
8
作者 李雨桐 王银雪 +4 位作者 黄淦 梁臻 张力 张治国 李琳玲 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期218-227,共10页
抑郁症是一种常见的严重精神疾病,认知功能障碍是抑郁症的核心症状之一,会极大影响患者的日常生活,并给家庭和社会带来沉重的负担。目前针对抑郁症患者认知功能障碍的有效康复手段较少,而且效果不明显。脑电神经反馈因其安全、无创、无... 抑郁症是一种常见的严重精神疾病,认知功能障碍是抑郁症的核心症状之一,会极大影响患者的日常生活,并给家庭和社会带来沉重的负担。目前针对抑郁症患者认知功能障碍的有效康复手段较少,而且效果不明显。脑电神经反馈因其安全、无创、无副作用等优点,受到越来越广泛的关注,但目前的治疗效果存在个体差异,反馈训练技术有待改进,并且相关神经机制尚不清晰。综述抑郁症患者认知功能损伤的静息态定量脑电特征,分析基于这些脑电特征发展的脑电神经反馈训练技术和相关临床验证实验结果,并探讨该领域当前存在的问题和未来发展趋势。随着神经反馈技术的进步和对其机制认识的深入,脑电神经反馈技术有希望成为一种有效的可用于抑郁症患者认知康复的临床技术。 展开更多
关键词 抑郁症 认知功能 认知康复 脑电 神经反馈
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基于深浅特征融合的深度卷积残差网络的脑电情绪识别模型 被引量：11
9
作者 周如双 赵慧琳 +6 位作者 林玮玥 胡婉柔 张力 黄淦 李琳玲 张治国 梁臻 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期641-652,共12页
基于脑电信号的智能情绪识别系统具有便携性、高时间分辨率、实时性等特点,能够在健康、娱乐、教育等多个领域实现情绪监控与调节的应用。但由于脑电信号的非平稳性和个体差异性,传统分类器难以深入提取脑电信号中潜在的与情绪语义相关... 基于脑电信号的智能情绪识别系统具有便携性、高时间分辨率、实时性等特点,能够在健康、娱乐、教育等多个领域实现情绪监控与调节的应用。但由于脑电信号的非平稳性和个体差异性,传统分类器难以深入提取脑电信号中潜在的与情绪语义相关的特征。为了有效地提取脑电特征,提高脑电-情绪识别的准确性,提出一种新型的基于深浅特征融合的深度卷积残差网络情绪识别模型,主要包括浅层-深层特征提取两个模块和分类模块。首先,通过设计多层不同卷积核的卷积层,以实现浅层时-空特征提取;其次,将所提取的浅层时-空特征输入到双向GRU网络和注意力机制网络,进一步提取得到浅层-深层融合特征;最后,将浅层-深层融合特征输入到全连接层进行分类。使用DEAP数据集中76 800个脑电样本进行基于被试独立的留一交叉验证,在效价和唤醒度的维度上,跨个体、跨试次、跨时间的二分类准确率分别为96.95%和97.22%,比现有同类模型的最优识别性能分别提升3.53%和4.25%。另外,模型的性能也在MAHNOB-HCI和SEED数据集上得到验证。结果表明,提出的模型能有效地提取与情绪语义相关的脑电特征。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 深度卷积残差网络 深浅特征融合 双向门控循环单元
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