生物醫學工程學雜志最新期刊目錄

基于摩擦納米發電機的電刺激促進鈦表面MC3T3-E1細胞成骨————作者：逄博;楊澍;韓鴻洋;張興偉;宋濤;

摘要：本文旨在探究摩擦納米發電機（TENG）的電刺激對鈦表面小鼠胚胎前成骨細胞（MC3T3-E1 cell）成骨及其他生物學行為能力的影響。首先制作了折紙式TENG，對其電輸出性能進行測試，通過CCK-8實驗和劃痕實驗驗證發電機的最佳電流和實驗可行性。在最佳電流下通過對鈦表面細胞總蛋白含量、堿性磷酸酶（ALP）活性、茜素紅染色（ARS）定量分析，判斷各組細胞成骨情況，最后觀察了電刺激后細胞在鈦表面的黏附...

上肢牽引康復訓練軌跡規劃跟蹤控制————作者：羅盛國;李祥云;陸奇;陳鵬;李康;

摘要：為解決末端牽引上肢康復訓練中由交互空間限制和康復機器人奇異構型產生的安全問題，提出了一種康復訓練軌跡規劃跟蹤控制方案。基于運動學建模和康復學理論求解人機安全交互空間，并根據康復醫學中的作業療法規劃末端訓練軌跡，通過指數自適應阻尼最小二乘法實現交互空間內康復機器人的奇異構型回避；然后，基于反步法設計針對上肢康復機器人的非線性控制器，通過徑向基函數神經網絡在線逼近機器人模型信息，實現無模型控制，由Ly...

基于在線語義相似跨模態醫學圖像哈希檢索————作者：劉青海;唐倫;吳錢林;徐黎明;陳前斌;

摘要：在線哈希方法在跨模態醫學圖像檢索中的研究越來越受到關注，然而現有的在線哈希方法缺乏保持現有數據與新增數據之間語義相關性的學習能力。對此，本文提出一種在線語義相似跨模態哈希檢索學習框架，以增量學習方式學習醫學流數據的緊湊二進制哈希碼，并通過設計基于在線錨點數據集方法稀疏表達已有數據，避免遺忘已學習到的語義而且可以自適應更新哈希碼，減少信息損失的同時提高訓練效率，有效地保持現有數據和新增數據之間的語義...

基于多模態對比學習的小腸視頻關鍵幀檢索————作者：武星;楊國銀;李婧雯;張健;孫群;韓先花;錢權;陳延偉;

摘要：為給定標簽的小腸視頻檢索出與文本最相關的關鍵幀畫面，可以高效精準地定位病變位置。然而，如果直接從原視頻中學習，訓練過程會非常緩慢；而如果從圖像—文本數據集中學習視覺表征，則會導致計算的不一致性。為了應對這一挑戰，本文基于多模態對比學習，提出了小腸視頻關鍵幀檢索（KRCL）框架。該框架充分利用視頻類別標簽中的文本信息，以學習與文本密切相關的視頻特征；同時實現在預訓練的圖像—文本模型中建模視頻的時序信...

空心微針制造技術研究進展————作者：周生碩;周華建;杜筱語;于紫燁;許同樂;趙順;蘇培強;張磊安;付廣洋;劉學磊;

摘要：空心微針（HMN）給藥具有無痛、避免首過效應、可持續輸注及無需專業人員操作等優點。此外，HMN還可以被應用于體液提取及生物傳感器等領域，因此具有廣闊的應用前景。但是，傳統的制造技術無法實現HMN低成本大批量生產的需求，從而限制了HMN的普及應用。本文回顧了近年來用于HMN制造的主要技術，包括光刻及刻蝕、激光刻蝕、濺射及電鍍、微模塑、三維（3D）打印以及拉延光刻等，并進一步分析了現有制造技術的特點和...

重復經顱磁刺激聯合雙相抑郁三聯用藥對減少女性青少年非自殺性自傷的療效評估————作者：沈韻;李靜;鄒可;楊寬衛;舒燕萍;鄭重;

摘要：為探究有效減少女性青少年非自殺性自傷（NSSI）行為的方法，選擇四川大學華西醫院及貴州省第二人民醫院2021年6月至2024年6月女性青少年存在急性NSSI行為的患者共45例，隨機分為A、B、C組，每組15例，A組采用重復經顱磁刺激（rTMS）聯合雙相抑郁三聯用藥治療，B組采用雙相抑郁三聯用藥治療，比較有效性和安全性，C組采用雙相抑郁三聯用藥聯合僅有刺激聲響但不產生刺激性磁場的偽刺激，作為對照研究...

基于黎曼空間濾波與域適應的跨時間運動想象-腦電解碼研究————作者：潘林聰;孫新維;王坤;曹愉培;許敏鵬;明東;

摘要：運動想象（MI）是一種無需實際運動即可通過腦電圖（EEG）識別的心理過程，它在腦-機接口（BCI）技術領域具有重要的研究價值和應用前景。然而，MI-EEG信號的非平穩性和低信噪比使得其分類成為一項挑戰。本研究提出了一種基于黎曼空間濾波與域適應（RSFDA）的方法，旨在提高MI-BCI跨時間分類任務的準確性與效率。該方法通過多模塊協同的方式，有效解決了源域與目標域數據分布不一致的問題，提升了跨時間M...

不同改性方法提高聚醚醚酮種植體骨結合性能的研究進展————作者：劉師來;馮曉珂;陳春霞;

摘要：為提高新型生物材料聚醚醚酮（PEEK）與骨結合性能，本文對目前的改性方法進行總結綜述。分析表明，表面處理、表面修飾和構建生物活性復合材料策略，能夠顯著提升PEEK表面的生物活性，有效促進其與骨組織的結合。然而，要實現PEEK在醫學領域，特別是口腔種植領域的廣泛應用，還需開展更多相關實驗及長期臨床評估。未來研究應聚焦于開發新型改性技術和評估手段，以進一步優化PEEK種植材料的性能，為其臨床應用提供更...

多工況下翼狀鈦板固定髖臼前柱伴后半橫行骨折的生物力學研究————作者：張建武;烏日開西·艾依提;呂剛;買買艾力·玉山;馬志強;馬超;

摘要：本文旨在以有限元法對比分析在多工況下翼狀鈦板與傳統鈦板固定髖臼前柱伴后半橫行（ACPHT）骨折的生物力學性能差異。首先，建立髖臼ACPHT骨折的4組內固定模型，并通過分析軟件計算得出站立、靜坐、前伸和外展工況下的髖關節受力；然后，對螺釘和鈦板的應力，以及骨折斷端面的應力和位移進行分析。研究發現，使用翼狀鈦板固定髖臼ACPHT骨折時，螺釘應力峰值在各工況下均減小，而翼狀鈦板的應力峰值在站立、靜坐工況...

通過生物信息學方法預測慢性腦低灌注的免疫治療靶點————作者：趙梅;薛艷鵬;田青青;楊赫;蔣晴;于孟凡;陳鑫;

摘要：慢性腦低灌注（CCH）在血管性癡呆（VD）的發生和發展中起著重要作用。近年來的研究表明，腦缺血過程中涉及多階段的免疫炎癥反應，因而腦缺血的免疫治療逐漸受到關注。本研究旨在通過生物信息學方法，從免疫學的視角確定CCH的潛在免疫治療靶點。我們共鑒定出823個與CCH相關的差異基因，并篩選出9個與免疫功能相關的核心基因，分別是RASGRP1、FGF12、SEMA7A、PAK6、EDN3、BPHL、FCG...

融合醫療實體標簽語義的醫療文本分類模型————作者：韋莉;趙德春;秦璐;劉洋華子;沈宇辰;

摘要：醫療問句的自動分類對提升線上醫療服務的質量和效率具有重大意義，屬于意圖識別任務。聯合實體識別和意圖識別優于單任務模型的效果。目前，大多數公開醫療文本意圖識別數據集缺乏實體標注，而人工標注這些實體耗時費力。為解決這一難題，本文提出一種融合醫療實體標簽語義的醫療文本分類模型—基于轉換器循環卷積神經網絡實體標簽語義的雙向編碼器表示（BRELS）。該模型首先利用自適應融合機制將醫療實體標簽的先驗知識融入，...

千赫茲經皮脊髓刺激下腰段神經纖維激活的仿真研究————作者：徐琦;李欣茹;魯芷鑫;吳永超;

摘要：臨床試驗證實，千赫茲經皮脊髓電刺激（TSCS）可用于促進脊髓損傷后患者的感覺運動功能恢復，但脊髓纖維激活機制尚不明確，刺激參數選擇大多依賴于經驗。本文采用TSCS有限元模型仿真人體脊髓T12至L2節段的電場分布，使用神經元雙電纜模型計算得到脊髓纖維的激活閾值，改變載波波形、相間延遲、調制波頻率、脈寬等刺激參數，得到脊髓纖維激活閾值的變化規律。與正弦載波相比，采用方波載波可顯著降低背根纖維的激活閾值...

基于軌跡誤差和表面肌電信號的上肢康復運動參與度評估————作者：王曉紅;呂健;房圣博;

摘要：目前，上肢運動康復多依賴于特定的輔助設備，忽略了康復中后期患者上肢運動的主動性。本文針對逐漸具備主動發力能力的患者，提出一種基于軌跡誤差和表面肌電信號（sEMG）的主動參與度模糊評價方法。首先，基于計算機視覺表征的軌跡誤差信號評估運動參與水平；其次，采用sEMG表征的肌肉激活度（MA）量化生理參與水平。最后，將運動性能及生理響應參數作為模糊推理系統（FIS）的輸入，構建模糊決策樹（FDT）輸出主動...

病程相關的精神分裂癥患者大腦灰質體積發展軌跡————作者：常鑫;楊智歡;唐英杰;孫小瀅;羅程;堯德中;

摘要：不同疾病階段的精神分裂癥患者灰質體積的改變往往受到不同病理機制的調控。相對于分析患者階段性變化，本研究聯合多元結構協變模型和滑動窗方法，探究了病程相關的精神分裂癥患者大腦灰質體積發展軌跡。該軌跡被定義為稀疏化有向矩陣表征的一系列病程順序激活的腦區。將該方法應用于145例精神分裂癥患者的結構磁共振影像數據，觀察到精神分裂癥灰質體積從皮層到皮層下的連續發展軌跡，平均每0.208年變化一次，時間窗口覆蓋...

基于自動輪廓勾畫求取體模空間分辨率的方法————作者：劉穎;孫明浩;章浩偉;劉海寬;

摘要：本研究提出了一種自動輪廓勾畫測量自制自動管電流調制（ATCM）體模空間分辨率的方法，通過勾畫體模圖像的邊緣輪廓，選取感興趣區域（ROI），測算電子計算機斷層掃描（CT）體模圖像的空間分辨率特征。具體而言，該方法通過自動化快速區域卷積神經網絡（AFRCNN）模型勾畫出的體模圖像輪廓，得到二值化圖像；并測量不同管電流和層厚的CT體模圖像的邊緣擴散函數（ESF），對ESF進行微分以獲得線擴展函數（LSF...

雙出口離心式圓盤血泵流動特性研究————作者：連起龍;肖媛;肖義平;曹展碩;崔國民;

摘要：特斯拉血泵相較于葉片式血泵，展現出能減少溶血與血栓形成的潛力。鑒于葉片式血泵的二次流道驅動力有限，以及普通特斯拉血泵液壓效率不高，且其內部流動特性對溶血及血栓形成有較大影響，本研究在特斯拉血泵轉子基礎上增設了一組葉片，構成雙流體域轉子，并采用軸向雙出口蝸殼結構實現流體域分隔。通過對新結構進行數值模擬，本研究對比分析了相同轉子下，雙出口與單出口蝸殼、對稱與非對稱斷面的內部流動特性。研究結果顯示：雙出...

Stroke-p2pHD：腦梗CT到DWI圖像的跨模態生成模型————作者：王晴;趙新堯;劉心月;鄒志孟;南海旺;鄭強;

摘要：在眾多醫學影像模態中，磁共振擴散加權成像（DWI）對急性缺血性腦卒中病變，尤其是小梗死灶極為敏感。然而，磁共振成像耗時、昂貴，而且容易受到金屬植入物的干擾。因此，本研究的目的是設計一種基于生成對抗網絡的醫學圖像合成方法 Stroke-p2pHD，用于從計算機斷層掃描（CT）合成DWI圖像。Strokep2pHD包含有效融合圖像局部特征和全局上下文信息（Global＿to＿Local）的生成器和多尺...

電阻抗層析成像技術在肺部疾病診斷和監測中的應用————作者：胡筱敏;張帥福;陳攀峰;董峰;樊毫軍;呂琪;許燕斌;

摘要：電阻抗層析成像（EIT）是一種新興的非侵入式功能成像技術，具有無創、無輻射、低成本、響應快、使用便攜及可視化等優點。近年來，越來越多的研究表明EIT在肺部疾病檢測中有巨大潛力，已經被應用于一些疾病的早期診斷和治療。本文介紹了EIT基本原理，探討了EIT檢測急性呼吸窘迫綜合征、慢性阻塞性肺病、氣胸和肺栓塞的研究和臨床應用，重點對與肺部疾病檢測相關的EIT指標和功能性圖像進行總結和介紹。該綜述將有助于...

基于深度圖像感知的輕量化血漿識別算法研究————作者：張瀚文;孫渝;江浩;胡金田;羅剛銀;李棟;曹維娟;邱香;

摘要：臨床使用疑似溶血血漿易引發體外溶血癥，其癥狀包括心衰、嚴重貧血等。將深度學習方法應用于血漿圖像能顯著提高識別精度，因此本文提出一種基于改進型“你只看一次”系列網絡第5代版本（YOLOv5）的血漿品質檢測模型。然后，在血漿數據集上引入本文模型和評價體系，最終分類識別的平均精度均值達到98.7%。本文實驗結果表明，通過算法網絡中的全維動態卷積、分離式核注意力池化、殘差雙向信息融合以及重參數化模塊組合，...

基于深度主動學習的智能胎心監護模型研究————作者：全斌;黃雅靜;李艷芳;陳沁群;張洪來;李麗;劉桂清;魏航;

摘要：胎心宮縮監護圖（CTG）是一種無侵入式的產前胎兒窘迫診斷的重要工具。面向基于深度學習的智能胎心監護需求，本文提出了基于三支決策理論（TWD）和多目標優化主動學習（MOAL）的深度主動學習算法（TWD-MOAL）。在卷積神經網絡（CNN）分類模型的訓練周期過程中，該算法結合TWD理論，在粒度批處理模式下選擇高置信度樣本作為偽標記樣本，同時參考由產科專家標注的低置信度樣本，在課題組整理的16 355條...

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