期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于自适应多尺度脑功能连接的局灶性癫痫发作检测方法研究
被引量：
3
1
作者
徐嘉阳
杨婷婷
+6 位作者
李雯
李扩
杜昌旺
刘晓芳
盛多铮
闫相国
王刚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期393-401,共9页
利用长时程脑电图检测癫痫发作是临床中较为广泛的应用,然而这项工作乏味、耗时,且很大程度上依赖于临床医生的自身经验和主观判断,准确性和可重复性也较低。针对长时程脑电图检测癫痫中存在的问题,提出一种基于自适应多尺度脑功能连接...
利用长时程脑电图检测癫痫发作是临床中较为广泛的应用,然而这项工作乏味、耗时,且很大程度上依赖于临床医生的自身经验和主观判断,准确性和可重复性也较低。针对长时程脑电图检测癫痫中存在的问题,提出一种基于自适应多尺度脑功能连接的癫痫发作检测方法(AMBFC),并选取10例局灶性癫痫患者的发作期和非发作期的样本作为研究对象。首先在一个滑动时间窗内,通过多元经验模态分解(MEMD)提取19通道脑电信号的7个本征模函数(IMF)分量及残差;然后建立多变量自回归(MVAR)模型,利用有向传递函数(DTF)提取流出信息强度,进行特征组合,并通过主成分分析(PCA)降维保留原始特征数目的85%;最后经代价敏感支持向量机(CSVM)分类区分发作期和非发作期脑电,并通过五重交叉验证进行癫痫发作检测算法的效果评价。结果表明,AMBFC算法检测脑电癫痫发作得到的平均准确率为98.6%,精确率为81.9%,召回率为81.4%,F2值为0.80。与各IMF分量、DTF-CSVM算法等检测结果相比,AMBFC算法更具有优越性。有望应用于长时程脑电的实时监测。
展开更多
关键词
脑电信号
癫痫发作
多元经验模态分解(MEMD)
有向传递函数(DTF)
代价敏感支持向量机(CSVM)
在线阅读
下载PDF
职称材料
睡眠呼吸暂停综合征患者的睡眠分期算法研究
被引量：
4
2
作者
鲁柯柯
祁霞
+2 位作者
张建保
王刚
闫相国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期273-281,共9页
针对可穿戴睡眠监测缺乏有效的自动睡眠分期和睡眠质量评价方法这一问题,提出一种适用于睡眠呼吸暂停综合征患者的自动睡眠分期方法。通过心电图R-R间期序列,分别得到心率变异性、呼吸幅度变异性和呼吸率变异性信号。以此为基础,提取时...
针对可穿戴睡眠监测缺乏有效的自动睡眠分期和睡眠质量评价方法这一问题,提出一种适用于睡眠呼吸暂停综合征患者的自动睡眠分期方法。通过心电图R-R间期序列,分别得到心率变异性、呼吸幅度变异性和呼吸率变异性信号。以此为基础,提取时域、频域及非线性特征共55个。利用门控循环单元网络,分别构建清醒-睡眠二分类、清醒-快速眼动-非快速眼动睡眠三分类、清醒-快速眼动-浅睡-慢波睡眠四分类、清醒-快速眼动-非快速眼动Ⅰ-Ⅱ-Ⅲ期五分类等共4个不同分类粒度的睡眠分期模型;采用损失函数类别加权方法,有效降低数据非平衡对分期结果的影响。验证数据来自SHRS数据库的274例患者。借助准确率、Cohen′s Kappa系数和睡眠结构指标对该睡眠分期方法进行性能评价。结果表明4个分类器的准确率分别为85.06%、75.44%、63.80%、62.13%,Cohen′s Kappa系数达到了0.54、0.49、0.41、0.41,睡眠结构分析评估与临床结果之间的差异无统计学意义。所提出的方法基本满足睡眠质量评估的需求,适用于可穿戴睡眠监测应用。
展开更多
关键词
睡眠呼吸暂停综合征
门控循环单元
R-R间期
睡眠分期
在线阅读
下载PDF
职称材料
利用肌肉协同研究上肢简单和复杂运动的关联性
被引量：
1
3
作者
黄永欣
文斌
+3 位作者
毛菁菁
姚瑞
尹孟奇
徐进
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期193-202,共10页
针对简单运动和复杂运动的关联性不清的问题,从肌肉协同分析角度,利用非负最小二乘法和余弦相似度相结合的方法,对两类运动的关联性进行研究。分别设计上肢简单和复杂运动范式,并采集20名健康受试者在运动执行过程中的8通道表面肌电信号...
针对简单运动和复杂运动的关联性不清的问题,从肌肉协同分析角度,利用非负最小二乘法和余弦相似度相结合的方法,对两类运动的关联性进行研究。分别设计上肢简单和复杂运动范式,并采集20名健康受试者在运动执行过程中的8通道表面肌电信号(sEMG);利用非负矩阵分解方法对8通道sEMG进行解码,分别提取上肢简单和复杂运动的肌肉协同模式;采用非负最小二乘法求解线性组合模型中非负线性系数,并据此与简单运动的协同模式进行运动重构;通过余弦相似度评估重构运动与复杂运动之间的相似性,并探讨简单运动和复杂运动的关联性。研究结果表明,复杂运动协同模式是简单运动协同模式的保留和合并;模式保留说明简单和复杂运动之间存在共享的基本肌肉协同模式,模式合并说明复杂运动的协同模式是简单运动协同模式的线性组合。该研究可为神经肌肉运动控制和肌-机接口技术研究提供参考。
展开更多
关键词
肌肉协同
简单运动和复杂运动
表面肌电信号
非负矩阵分解
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应多尺度脑功能连接的局灶性癫痫发作检测方法研究
被引量：
3
1
作者
徐嘉阳
杨婷婷
李雯
李扩
杜昌旺
刘晓芳
盛多铮
闫相国
王刚
机构
生物医学信息工程教育部重点实验室
西安交通大学
第一附属医院神经外科
北京瑞尔唯康科技有限公司
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期393-401,共9页
基金
国家自然科学基金(32071372
31571000)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-037)。
文摘
利用长时程脑电图检测癫痫发作是临床中较为广泛的应用,然而这项工作乏味、耗时,且很大程度上依赖于临床医生的自身经验和主观判断,准确性和可重复性也较低。针对长时程脑电图检测癫痫中存在的问题,提出一种基于自适应多尺度脑功能连接的癫痫发作检测方法(AMBFC),并选取10例局灶性癫痫患者的发作期和非发作期的样本作为研究对象。首先在一个滑动时间窗内,通过多元经验模态分解(MEMD)提取19通道脑电信号的7个本征模函数(IMF)分量及残差;然后建立多变量自回归(MVAR)模型,利用有向传递函数(DTF)提取流出信息强度,进行特征组合,并通过主成分分析(PCA)降维保留原始特征数目的85%;最后经代价敏感支持向量机(CSVM)分类区分发作期和非发作期脑电,并通过五重交叉验证进行癫痫发作检测算法的效果评价。结果表明,AMBFC算法检测脑电癫痫发作得到的平均准确率为98.6%,精确率为81.9%,召回率为81.4%,F2值为0.80。与各IMF分量、DTF-CSVM算法等检测结果相比,AMBFC算法更具有优越性。有望应用于长时程脑电的实时监测。
关键词
脑电信号
癫痫发作
多元经验模态分解(MEMD)
有向传递函数(DTF)
代价敏感支持向量机(CSVM)
Keywords
electroencephalogram signal
epileptic seizures
multivariate empirical mode decomposition(MEMD)
directed transfer function(DTF)
cost-sensitive support vector machine(CSVM)
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
睡眠呼吸暂停综合征患者的睡眠分期算法研究
被引量：
4
2
作者
鲁柯柯
祁霞
张建保
王刚
闫相国
机构
生物医学信息工程教育部重点实验室
西安交通大学生命科学与技术学院健康与康复科学研究所
国家医疗保健器具工程
技术
研究
中心
神经功能信息学
与康复
工程民政部重点实验室
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期273-281,共9页
基金
国家自然科学基金(61471291,32071372)
陕西省重点研发计划(2021GXLH-Z-066)
陕西省自然科学基础研究计划(2020JM-037)。
文摘
针对可穿戴睡眠监测缺乏有效的自动睡眠分期和睡眠质量评价方法这一问题,提出一种适用于睡眠呼吸暂停综合征患者的自动睡眠分期方法。通过心电图R-R间期序列,分别得到心率变异性、呼吸幅度变异性和呼吸率变异性信号。以此为基础,提取时域、频域及非线性特征共55个。利用门控循环单元网络,分别构建清醒-睡眠二分类、清醒-快速眼动-非快速眼动睡眠三分类、清醒-快速眼动-浅睡-慢波睡眠四分类、清醒-快速眼动-非快速眼动Ⅰ-Ⅱ-Ⅲ期五分类等共4个不同分类粒度的睡眠分期模型;采用损失函数类别加权方法,有效降低数据非平衡对分期结果的影响。验证数据来自SHRS数据库的274例患者。借助准确率、Cohen′s Kappa系数和睡眠结构指标对该睡眠分期方法进行性能评价。结果表明4个分类器的准确率分别为85.06%、75.44%、63.80%、62.13%,Cohen′s Kappa系数达到了0.54、0.49、0.41、0.41,睡眠结构分析评估与临床结果之间的差异无统计学意义。所提出的方法基本满足睡眠质量评估的需求,适用于可穿戴睡眠监测应用。
关键词
睡眠呼吸暂停综合征
门控循环单元
R-R间期
睡眠分期
Keywords
sleep apnea syndrome
gate recurrent unit
R-R interval
sleep staging
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
利用肌肉协同研究上肢简单和复杂运动的关联性
被引量：
1
3
作者
黄永欣
文斌
毛菁菁
姚瑞
尹孟奇
徐进
机构
西安交通大学生命科学与技术学院健康与康复科学研究所
西安交通大学
生物医学信息工程教育部重点实验室
西安交通大学
第一附属医院
康复
科
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期193-202,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC2002601)
国家自然科学基金资助项目(62273271)
四川省重点研发计划资助项目(23ZDYF0960)。
文摘
针对简单运动和复杂运动的关联性不清的问题,从肌肉协同分析角度,利用非负最小二乘法和余弦相似度相结合的方法,对两类运动的关联性进行研究。分别设计上肢简单和复杂运动范式,并采集20名健康受试者在运动执行过程中的8通道表面肌电信号(sEMG);利用非负矩阵分解方法对8通道sEMG进行解码,分别提取上肢简单和复杂运动的肌肉协同模式;采用非负最小二乘法求解线性组合模型中非负线性系数,并据此与简单运动的协同模式进行运动重构;通过余弦相似度评估重构运动与复杂运动之间的相似性,并探讨简单运动和复杂运动的关联性。研究结果表明,复杂运动协同模式是简单运动协同模式的保留和合并;模式保留说明简单和复杂运动之间存在共享的基本肌肉协同模式,模式合并说明复杂运动的协同模式是简单运动协同模式的线性组合。该研究可为神经肌肉运动控制和肌-机接口技术研究提供参考。
关键词
肌肉协同
简单运动和复杂运动
表面肌电信号
非负矩阵分解
Keywords
muscle synergy
simple and complex movements
surface electromyography
non-negative matrix factorization
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应多尺度脑功能连接的局灶性癫痫发作检测方法研究
徐嘉阳
杨婷婷
李雯
李扩
杜昌旺
刘晓芳
盛多铮
闫相国
王刚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
睡眠呼吸暂停综合征患者的睡眠分期算法研究
鲁柯柯
祁霞
张建保
王刚
闫相国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用肌肉协同研究上肢简单和复杂运动的关联性
黄永欣
文斌
毛菁菁
姚瑞
尹孟奇
徐进
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
