基于深度学习的血流动力学计算研究进展

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作者 陶春昊 王路欣 乔爱科 《医用生物力学》 北大核心 2025年第5期1354-1359,共6页

心血管疾病是全球死亡的主要病因,血流动力学对于理解心血管疾病机制、预测疾病发展和指导治疗策略意义重大。临床获取患者个性化血流动力学参数的传统方法存在诸多局限,而深度学习技术的兴起为其计算带来新契机。本文综述聚焦深度学习... 心血管疾病是全球死亡的主要病因,血流动力学对于理解心血管疾病机制、预测疾病发展和指导治疗策略意义重大。临床获取患者个性化血流动力学参数的传统方法存在诸多局限,而深度学习技术的兴起为其计算带来新契机。本文综述聚焦深度学习在临床获取血流动力学参数中的应用,涵盖其在计算流体力学预处理、血流动力学计算(数据驱动与PINN方法)以及磁共振血流成像技术中的进展,分析各方法的优势、面临的挑战,探讨未来发展方向,为利用人工智能方法在临床获取血流动力学参数的研究提供参考。 展开更多

关键词 深度学习 血流动力学 计算流体力学 人工智能 计算机辅助诊断

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脑老化过程中认知储备的神经影像学研究回顾 被引量：8

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作者 林岚 熊敏 +1 位作者 金悦 吴水才 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期794-804,共11页

以往关于认知储备(cognitive reserve,CR)研究的综述分析,主要集中于阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病,对正常衰老过程中CR的作用少有涉及.为了探究正常老化中CR的作用,从不同的CR构建方法出发,综述了CR与大脑老化相关的影像学研... 以往关于认知储备(cognitive reserve,CR)研究的综述分析,主要集中于阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病,对正常衰老过程中CR的作用少有涉及.为了探究正常老化中CR的作用,从不同的CR构建方法出发,综述了CR与大脑老化相关的影像学研究.首先,回顾了静态的CR指标与大脑老化的关系.然后,介绍了残差法这一动态的CR构建方法及其应用.最后,总结和讨论了脑老化过程中CR的神经影像学研究结果,并为该领域的未来研究提供有益的建议. 展开更多

关键词 认知储备 正常老化 大脑老化 认知储备指标 残差法 神经影像

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脑年龄估计差作为脑老化生物标志物的研究进展 被引量：7

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作者 林岚 张格 吴水才 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期303-310,共8页

随着全球人口老龄化的快速增长,神经退行性疾病的发病率越来越高,给整个社会带来了越来越大的负担.然而,衰老是一个由遗传和环境因素决定的多因素过程.基于神经影像开发有效的生物标志物对与年龄相关的神经退行性疾病的风险评估和预测... 随着全球人口老龄化的快速增长,神经退行性疾病的发病率越来越高,给整个社会带来了越来越大的负担.然而,衰老是一个由遗传和环境因素决定的多因素过程.基于神经影像开发有效的生物标志物对与年龄相关的神经退行性疾病的风险评估和预测至关重要.脑年龄估计差是目前应用最广泛的基于磁共振成像(magnetic resonance images,MRI)的脑健康状态评估方法.首先,介绍基于MRI的脑老化研究和基于神经影像的脑年龄估计模型的研究进展.然后,从遗传学、大脑发育、神经退行性疾病、精神疾病、慢性疾病、认知储备等多方面进行总结并讨论BrainAGE在大脑老化方面的应用成果.最后,提出该领域存在的问题以及未来的研究方向. 展开更多

关键词 脑年龄估计差 脑年龄 神经退行性疾病 脑老化 生物标志物 磁共振成像(MRI)

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基于卷积神经网络的语义分割技术及其在脑神经影像应用中的研究进展 被引量：3

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作者 林岚 吴玉超 +1 位作者 王婧璇 吴水才 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期85-92,共8页

为了提高各类神经疾病诊断中对感兴趣区的分割准确度,推动基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的语义分割的进一步应用,综述了基于CNN的语义分割方法在多种神经影像研究中的应用.首先,回顾了当前CNN体系结构以及基于CN... 为了提高各类神经疾病诊断中对感兴趣区的分割准确度,推动基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的语义分割的进一步应用,综述了基于CNN的语义分割方法在多种神经影像研究中的应用.首先,回顾了当前CNN体系结构以及基于CNN语义分割的多种经典模型及其架构变化.然后,对基于CNN的语义分割方法在脑神经影像领域的应用进行了深入的介绍.最后,对该方法在神经影像处理领域的未来发展方向和面临的挑战进行了展望. 展开更多

关键词 神经疾病 感兴趣区 卷积神经网络 语义分割 神经网络架构 神经影像

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超声散射子有效声浓度成像检测微波消融凝固区 被引量：2

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作者 吴水才 宋爽 +2 位作者 吴薇薇 王月 周著黄 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1385-1392,共8页

为定量监测微波消融,提出一种基于超声散射子有效声浓度成像的微波消融凝固区检测方法.利用超声背散射信号功率谱估算散射子有效声浓度.采集15例离体猪肝微波消融超声背散射信号(5例加热功率P=50 W,加热时间t=120 s;10例P=80 W,t=60 s)... 为定量监测微波消融,提出一种基于超声散射子有效声浓度成像的微波消融凝固区检测方法.利用超声背散射信号功率谱估算散射子有效声浓度.采集15例离体猪肝微波消融超声背散射信号(5例加热功率P=50 W,加热时间t=120 s;10例P=80 W,t=60 s),进行有效声浓度成像,设定阈值thr=110并结合多项式拟合技术对凝固区进行定量检测.以微波消融结束后猪肝组织剖面中实际凝固区为金标准,验证凝固区检测精度.有效声浓度成像检测微波消融凝固区的精度分别为91.44%(P=50 W,t=120 s)、85.01%(P=80 W,t=60 s),总平均精度为87.15%.结果表明,超声散射子有效声浓度成像能有效检测离体猪肝微波消融凝固区. 展开更多

关键词 微波消融 超声背散射信号 有效声浓度 超声成像 定量检测 超声组织定征 定量超声

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儿童主动脉瓣单叶置换术后瓣叶适应性的数值分析 被引量：1

6

作者 刘宁 侯倩文 +3 位作者 柳思聪 李晓 潘友联 乔爱科 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期869-876,共8页

目的探究儿童主动脉瓣单叶置换(single aortic valve replacement,SAVR)术后主动脉瓣关闭不全(aortic insufficiency,AI)的生物力学机制,并提出应对措施。方法构建理想化主动脉瓣模型及术后生长模型。改变置换瓣叶游离缘长度、瓣叶高度... 目的探究儿童主动脉瓣单叶置换(single aortic valve replacement,SAVR)术后主动脉瓣关闭不全(aortic insufficiency,AI)的生物力学机制,并提出应对措施。方法构建理想化主动脉瓣模型及术后生长模型。改变置换瓣叶游离缘长度、瓣叶高度以及改进设计的一种凹型结构,比较不同结构尺寸对术后主动脉瓣运动同步性和关闭性能的影响。结果置换瓣叶的闭合滞后于自体瓣叶,自体瓣叶贴合于置换瓣叶游离缘下方2 mm处。术后6年出现明显AI。增加瓣叶高度不能改善术后效果,且会增加瓣叶的最大应力。增加游离缘长度10%能够改善术后效果,当游离缘增加15%,会造成主动脉瓣过长,导致主动脉瓣产生不良的贴合。凹型主动脉瓣较传统结构更有利于瓣叶对合,能够有效降低最大应力20%,效果最佳。结论儿童行SAVR术后,会使瓣叶运动不同步,对合点发生偏移,术后6年出现AI现象。建议裁剪为增加游离缘长度10%的凹型结构,不建议增加瓣叶高度。 展开更多

关键词 主动脉瓣置换 单叶置换术 主动脉瓣关闭不全 数值分析

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用于构建脑磁图网络的信号提取方法 被引量：1

7

作者 杨春兰 吴文晓 +1 位作者 吴水才 任洁钏 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期795-802,共8页

构建脑磁图功能网络时,一般选取各脑区功率最强的源信号代表其神经活动,这将造成信息损失.针对此问题,提出了2种改进方案:基于叠加平均的方法和基于聚类的方法.为了验证上述方案,选取了51例被试任务状态下的脑磁数据,对其各频段利用最... 构建脑磁图功能网络时,一般选取各脑区功率最强的源信号代表其神经活动,这将造成信息损失.针对此问题,提出了2种改进方案:基于叠加平均的方法和基于聚类的方法.为了验证上述方案,选取了51例被试任务状态下的脑磁数据,对其各频段利用最大功率、叠加平均、聚类3种方法进行信号提取,然后对以其构建的脑功能网络进行k均值聚类分析,此外,对以上3种方法构建的脑网络特征进行分析比较.结果表明:叠加平均方法的准确率最高、最大功率次之,聚类方法准确率最低;脑网络特征分析结果发现基于叠加平均和最大功率方法构建的大脑网络具有较强的小世界属性,而使用聚类方法构建的大脑网络其小世界属性较弱.基于本研究初步得出结论,采用叠加平均和最大功率信号提取方法构建脑磁图脑网络具有可行性. 展开更多

关键词 脑磁图(MEG) 源重建 信号提取 脑功能网络 网络特征 小世界属性

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超声背散射信息熵成像评价脂肪肝的新方法 被引量：1

8

作者 丁琪瑛 吴水才 +2 位作者 崔博翔 赵晶 周著黄 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期224-229,共6页

提出超声背散射Tsallis信息熵成像评价脂肪肝的新方法。利用滑动窗口法,估算窗口内局部背散射包络信号的Tsallis信息熵参数值,对信息熵参数值矩阵进行扫描变换、颜色映射及感兴趣区域设置,叠加到超声B模式图像,实现Tsallis信息熵成像。... 提出超声背散射Tsallis信息熵成像评价脂肪肝的新方法。利用滑动窗口法,估算窗口内局部背散射包络信号的Tsallis信息熵参数值,对信息熵参数值矩阵进行扫描变换、颜色映射及感兴趣区域设置,叠加到超声B模式图像,实现Tsallis信息熵成像。分析72名肝脏捐献者和204名患者的超声背散射信号,参考标准分别为磁共振波谱测得的肝脏脂肪分数(Hepatic Fat Fraction,HFF)和肝活检组织学检查测得的脂肪肝程度。对于72名肝脏捐献者,Tsallis信息熵与lg(HFF)的相关系数r=0.67(P<0.0001)。对于204名患者,受试者工作特征曲线下面积分别为0.82、0.88、0.89(≥轻度、≥中度、≥重度),而超声背散射零差K成像分别为0.76、0.82、0.82。超声背散射Tsallis信息熵成像可以直观定征并定量评价脂肪肝的严重程度,其诊断性能优于超声背散射零差K成像,可作为一种超声评价脂肪肝的新方法。 展开更多

关键词 超声背散射 信息熵 定量超声 脂肪肝 超声组织定征

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时间反转超声成像检测乳腺微钙化的仿真 被引量：1

9

作者 吴水才 欧阳亚丽 +1 位作者 吴薇薇 周著黄 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1056-1067,共12页

为了研究时间反转超声成像对乳腺微钙化检测的有效性,通过FieldⅡ超声仿真软件,分析相关参数设置对时间反转超声成像分辨率的影响,设置点散射子模拟乳腺微钙化,对比研究理想条件及不同噪声条件下时间反转超声成像算法对乳腺微钙化检测... 为了研究时间反转超声成像对乳腺微钙化检测的有效性,通过FieldⅡ超声仿真软件,分析相关参数设置对时间反转超声成像分辨率的影响,设置点散射子模拟乳腺微钙化,对比研究理想条件及不同噪声条件下时间反转超声成像算法对乳腺微钙化检测的有效性.无论是理想条件下或是不同噪声条件下,时间反转超声成像均能突破传统B超成像分辨率极限,能够分辨出距离较近的点散射子,有效抑制噪声,而传统B超成像则对噪声较为敏感.时间反转超声成像可提高传统B超成像检测乳腺微钙化点的成像分辨率和抗噪能力.其中,时间反转多信号分类(time reversal with multiple signal classification,TR-MUSIC)成像能准确定位点散射子,但纵向分辨率低;相位相干时间反转多信号分类(phase-coherent with multiple signal classification,PC-MUSIC)提高了TR-MUSIC的纵向分辨率,但不能准确定位,需进行相位补偿. 展开更多

关键词 乳腺癌 微钙化 时间反转 超声成像 多信号分类算法 超分辨率

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基于三维卷积神经网络的结构磁共振影像分析在AD分类中的研究进展 被引量：3

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作者 林岚 沈小琪 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1403-1412,共10页

随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,基于结构磁共振影像采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)进行研究已逐渐成为神经科学的研究热点之一.为了进一步推动三维CNN应用... 随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,基于结构磁共振影像采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)进行研究已逐渐成为神经科学的研究热点之一.为了进一步推动三维CNN应用于神经影像研究,综述了基于三维CNN的结构磁共振影像分析在AD分类中的研究进展.首先,回顾了机器学习技术应用于AD分类的发展变化;其次,从方法角度介绍了三维CNN架构变化及其应用于AD分类的研究进展;最后,讨论了将三维CNN应用于AD研究领域所存在的挑战和未来的发展方向,期望该技术能够更准确和有效地为AD早期诊断提供帮助. 展开更多

关键词 卷积神经网络(CNN) 结构磁共振 阿尔茨海默症(AD) 机器学习 神经影像 轻度认知障碍

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心室内隧道的补片形状设计及有限元分析

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作者 李晓 王俊杰 +5 位作者 柳思聪 刘宁 杨印龙 杨尧 范祥明 乔爱科 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期98-104,共7页

目的探究心室内隧道(intraventricular tunnel,IVT)构建术的补片形状对右心室双出口矫治术力学性能的影响。方法基于理想化IVT模型,设计二维IVT补片。根据转弯部分菱形补片长短轴不同,建立长短轴比分别为1∶0.625、1∶0.3、1∶0.2、1∶0... 目的探究心室内隧道(intraventricular tunnel,IVT)构建术的补片形状对右心室双出口矫治术力学性能的影响。方法基于理想化IVT模型,设计二维IVT补片。根据转弯部分菱形补片长短轴不同,建立长短轴比分别为1∶0.625、1∶0.3、1∶0.2、1∶0.15、1∶0.125、1∶0.1共计6组补片模型,利用有限元分析方法对补片缝合、保持、撑起为三维IVT模型的过程进行数值模拟。结果6组补片模型的缝合缘最大应力主要集中在转弯部分菱形锐角边缝合处;随着补片长短轴比增大,IVT缝合缘最大应力先减少后增大,体积呈现增大的趋势,隧道两端压差呈现先减小后增大的趋势。菱形长短轴比为1∶0.15补片的表面应力分布均匀,且缝合缘上最大应力最小,同时对右心室体积侵占较小,隧道两端的压差较小。结论IVT补片形状对IVT缝合缘应力、右心室体积及隧道压差有影响,而且不是单调变化。菱形长短轴比为1∶0.15的补片缝合效果在所建模型中相对较好。 展开更多

关键词 右心室双出口 心室内隧道 补片 数值模拟

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基于WGCNA和SVM-RFE算法挖掘肺腺癌诊断和预后基因标志物 被引量：1

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作者 王美 王可心 +1 位作者 谭建军 王京京 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2022年第2期381-394,共14页

目的肺癌是世界上最常见的癌症之一,在众多肺癌患者中,肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)的死亡率最高。基因表达谱的变化与肿瘤的发生和发展过程有关,通过识别与LUAD患者相关的诊断和预后基因标志物,可以为肺腺癌的预防和治疗提供理论... 目的肺癌是世界上最常见的癌症之一,在众多肺癌患者中,肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)的死亡率最高。基因表达谱的变化与肿瘤的发生和发展过程有关,通过识别与LUAD患者相关的诊断和预后基因标志物,可以为肺腺癌的预防和治疗提供理论依据。方法本研究以肿瘤基因组图谱(The Cancer Gene Atlas,TCGA)数据库为基础,采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)、差异基因分析、cox回归分析、蛋白质互作网络(protein-protein interaction,PPI)分析等方法筛选与LUAD形成过程高度相关的hub基因。将TCGA和基因型组织表达(GTEx genotype tissue expression,GTEx)数据库中的RNA数据合并划分为训练集和内部验证集,利用基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine recursive feature elimination feature,SVM-RFE)构建诊断模型并进行验证。GSE32863和GSE31210数据集分别用于验证诊断模型的准确性和基因标志物的预后价值。结果SVM-RFE算法得到的5个基因标志物(anln、cenpa、plk1、tpx2、cdca3)模型在LUAD患者分类中具有显著的诊断能力。功能富集分析表明,这5个基因与肿瘤发生发展的生物学过程密切相关。此外,这5个基因高表达的LUAD患者的预后表现不良,死亡率显著高于低表达的患者。结论我们的研究为LUAD的诊断和预后提供了具有5个基因特征的模型,这对于开发用于精确治疗的新靶点具有重要意义。 展开更多

关键词 肺腺癌 基因标志物 加权基因共表达网络分析 递归特征消除算法

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