生物医学工程学杂志
Journal of Biomedical Engineering 생물의학공정학잡지
- 主管单位： 四川省科学技术协会
- 主办单位： 四川大学华西医院 四川省生物医学工程学会
- 影响因子： 0.43
- 审稿时间： 1-3个月
- 国际刊号： 1001-5515
- 国内刊号： 51-1258/R
- 论文标题 期刊级别 审稿状态
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一种基于全局字典学习的小动物低剂量计算机断层扫描降噪方法
在小动物计算机断层扫描(CT)实验中,因需考虑小动物存活率以及实验的连续性等问题,一般较少采用高剂量的X射线进行实验;而低剂量的X射线会导致重建图像被噪声污染,影响图像质量,不利于后续实验分析.为解决此问题,本文介绍了一种基于全局字典学习的降噪方法,并将其应用于提升低剂量小动物CT重建图像质量的研究中.针对真实的小动物CT重建数据,选择高剂量的小动物CT重建图像作为训练样本,利用逐列更新的字典学习算法(K-SVD),构建包含图像信息的全局字典;利用正交匹配追踪算法(OMP)将低剂量重建图像利用全局字典进行稀疏分解,分离噪声,后将重建图像复原,达到降噪、提升图像质量、降低小动物CT实验的拍摄剂量、提高小动物存活率的目的.实验结果表明,本文提出的方法能够有效减少低剂量动物CT图像的噪声,并能够较好地保留图像细节.
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非织造布胀破强度的试验研究
胀破强度是非织造布的重要性能之一.本文使用了四种试验半径,分别对木浆水刺、纺粘-熔喷-纺粘(SMS)和热熔三种非织造布进行了测试.通过滤除试验膜片的影响,并对修正后数据进行单峰拟合,获得了热熔和SMS非织造布胀破强度的准确数值.本文还研究了试验半径对测试数据的影响,应用弹性力学理论和实验数据,给出了两者的半经验公式:qo =k/r3.
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基于区域自适应形变模型的CT图像牙齿结构测量方法研究
针对三维计算机断层扫描(CT)体数据的牙齿分割问题,本文提出了一种基于区域自适应形变模型的CT图像牙齿结构测量方法.本文方法结合了自动阈值分割、CV活动轮廓模型和图割方法,利用自动阈值分割实现牙冠的分割与定位,然后利用牙冠分割结果作为初始轮廓逐层分割牙齿.在分割难度大的牙根上采用CV活动轮廓和图割互补的方法实现了牙根的准确分割.实验结果表明本文提出的牙齿结构测量方法能够准确地自动分割出牙齿的牙冠部分,进而在牙冠分割基础上快速准确地分割出牙颈和牙根.本文提出的牙齿结构测量方法能够准确地从临床CT牙齿数据中分割提取牙齿结构,鲁棒性强、精度高,可以有效辅助医生的临床治疗.
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超声造影时间信号强度曲线对人肺腺癌裸鼠异位移植瘤微血管生成特点的定量研究
通过超声造影时间信号曲线获得人肺腺癌异位移植瘤血流灌注参数,进一步探究肿瘤不同生长时间微血管生成特点.本文选取21只裸鼠,建立人肺腺癌异位移植瘤模型,于7d、14 d及28 d进行超声造影(CEUS),获得肿瘤血流灌注图像及时间信号参数,包括上升时间(RT)、峰值强度(PI)和曲线下面积(AUC).CD34免疫组化染色获得肿瘤微血管密度(MVD).实验结果显示,7d、14 d及28 d的PI与AUC逐渐降低(P＜0.05).RT随着肿瘤生长时间延长逐渐增高(P＜0.05).在有坏死的肿瘤中,非坏死区域的PI、AUC比坏死区域大(P＜0.05).CD34染色发现坏死肿瘤的MVD较无坏死肿瘤低[(7.50±3.44)条vs.(12.44±5.74)条,P=0.034].MVD与PI呈正相关(r=0.668,P=0.008).本文研究结果表明,超声造影对人肺腺癌异位移植瘤血流灌注研究具有一定价值.时间信号曲线的PI、AUC及RT可以反映肿瘤的微血管生成情况.
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血管内超声灰阶图像的自动组织标定
为了实现对血管内超声(IVUS)灰阶图像中的血管壁(包括粥样硬化斑块、血管分叉和支架等)进行自动识别和分类,分别采用局部二值模式(LBP)、Haar-like和Gabor滤波提取图像的纹理特征,然后采用Gentle Adaboost分类器对降维后的特征数据进行分类,并优化分类器参数.对临床图像数据的实验结果表明以人工标定的结果作为金标准,识别脂质斑块的精度可达94.54％,区分纤维化斑块和钙化斑块的精度可达93.08％,对血管分叉和支架的识别精度分别可达93.20％和93.50％.
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基于互信息与主成分分析的运动想象脑电特征选择算法
针对脑机接口中运动想象任务的特征选择问题,提出一种基于互信息与主成分分析的脑电特征选择算法.该算法融人类别信息,用不同运动想象类别条件下特征间的互信息矩阵之和取代传统主成分分析算法中的协方差矩阵,其特征向量表示新的主成分空间内各主成分的方向,特征值则作为评价准则判断主成分维数.对2005年国际BCI竞赛数据集,联合功率谱估计、连续小波变换、小波包分解、Hjorth参数四种方法进行特征提取,采用所提出的算法进行特征选择并与主成分分析算法对比,实验结果表明,所提出算法的降维效果更好,以支持向量机为分类器,相同维数的主成分,所得分类正确率更高.
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基于脑电主成分分析和k-近邻的多动症儿童与正常儿童分类研究
本文尝试通过脑电信号检测方法辅助多动症儿童进行临床个体化诊断.首先基于一种经典的干扰控制试验任务Simon-spatial Stroop范例采集14名多动症儿童和16名正常儿童的脑电数据,并完成滤波、分段、去伪迹等预处理;然后采用主成分分析(PCA)进行电极优化选择,分别选取每种刺激模式下出现率90％以上的优化电极作为共有电极,并提取共有电极潜伏期(200～450 ms)波幅的均值特征;后采用基于欧氏距离的k-近邻(KNN)和基于径向基核函数的支持向量机(SVM)分类器来分类.实验发现同种试验任务中多动症儿童比正常儿童表现出更低的反应正确率和更长的反应时间;多动症儿童与正常儿童的前额叶优化电极均出现N2,顶枕叶均有P2出现,且多动症儿童的峰值更低;在该实验中KNN分类准确率高于SVM分类器,StI刺激模式下KNN分类器的高分类准确率为89.29％.以上结果说明,干扰控制试验中多动症儿童与正常儿童的前额叶及顶枕叶的脑电信号存在差异,该结果可为多动症个体的脑电信号临床诊断提供一定科学依据.
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基于HSI修正空间信息融合的彩色白细胞图像分割方法
本文提出一种基于HSI修正空间信息融合的白细胞自动分割方法.首先将细胞原图转换至HSI彩色空间,由于H分量分段函数变换公式的不连续,导致原图中视觉均匀的细胞浆区域在此通道中均匀性变差.对色调计算公式进行了修改,然后依据白细胞核、浆在H、S、I通道分布特点提取核、浆、红细胞和背景区域信息,利用信息融合理论和方法构造融合图像Ⅰ和只存在细胞浆和少量干扰的融合图像Ⅱ,分别提取细胞核和细胞浆.后标记细胞核、浆,得到分割结果.实验结果表明:该算法对白细胞图像分割准确性高、鲁棒性强且具有普适性.
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基于改进反向Mel频率倒谱系数的咳嗽干湿性自动分类
咳嗽的自动分类在临床上具有重要的辅助诊断作用.传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)采用Mel均匀滤波器组,高频段的滤波器分布较稀疏,未能大程度反映两类咳嗽的特征差别.针对这个问题,本文在分析干性咳嗽和湿性咳嗽频谱能量分布特点的基础上,提出了一种改进的反向MFCC提取方法,采用反向Mel刻度上的均匀滤波器组,并放置在两类咳嗽都具有高频谱能量的频段,使得特征提取集中在两类咳嗽特征信息丰富且差别显著的频段进行.基于隐马尔可夫模型的咳嗽干湿性自动分类实验结果表明,该方法获得了优于传统MFCC的分类性能,总体分类准确率从89.76％提高到了93.66％.
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髋关节外展角度对股骨颈应力分布的影响
关节应力分布与外展角度关系密切,研究二者内在联系可为临床关节损伤的预防、治疗提供力学依据.本研究应用逆向工程软件Mimics14.0,基于正常人体髋关节CT图像数据,经一系列处理,建立髋关节三维模型;再划分网格,赋材质,生成三维有限元模型;再导人有限元分析软件Ansys13.0,加载体重负荷,求解、计算正立位与髋关节外展5°、10°、15°、20°、25°、30°等7个体位下股骨颈的应力值,并统计分析.结果表明:正立位或外展某一不同角度下,股骨颈内、外侧区域的应力值均高于前、后方区域;随外展角度的增加,股骨颈前方区域应力值基本不变,后方区域应力值逐渐减小,内、外侧区域的应力值逐渐增大,外侧区域变化较明显.股骨颈应力大部分集中于内、外侧皮质,髋关节外展可导致应力分布发生变化,为髋关节损伤患者选取合理的手术方案及预防举措具有指导作用.
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基于独立分量优化子带特征的三类运动想象分类
在基于头皮脑电(EEG)信号的脑-机接口(BCI)研究中,用户个体差异性和背景噪声的复杂性是影响BCI系统稳定性的两个主要因素.因此需要针对不同个体进行BCI系统参数优化,其中包括对时域、空域滤波器参数的优化设计和分类器参数的学习.本文以提高BCI系统的准确性为目标,提出了一种结合独立分量分析空域滤波器(ICA-SF)优化设计和EEG多子带特征的BCI信息处理新方法.基于所提方法,对4位受试者在不同时间采集的三类运动想象EEG(MI-EEG)进行分析.实验结果表明,在同一受试者的自交叉测试和不同受试者数据集之间的互交叉验证中,多子带特征结合方法所得到的平均识别率比仅使用单频带所得的平均识别率普遍提高,识别率大提升可达6.08％和5.15％.
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基于白噪声分离的集合经验模态分解心电信号去噪方法研究
集合经验模态分解(EEMD)是一种处理心电等非平稳信号的有效方法,但其参数白噪声比值系数与平均次数依靠经验设置,导致处理结果准确度低且对未知信号自适应性差.针对上述问题,本研究提出了基于白噪声分离的EEMD心电信号去噪方法.该方法通过经验模态分解(EMD)将心电信号分解至不同频带,基于白噪声能量密度和对应的平均周期的乘积趋向于一个常数的特性,提取信号高频分量重构信号高频成分;依据避免模态混叠参数准则实现针对不同信号的分解参数自适应获取.经过对心电信号的验证,结果表明该方法去噪效果明显,自适应性强,是一种有效的去噪方法.
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基于星形先验和图割的肺部四维计算机断层扫描肿瘤自动分割
肺部四维计算机断层扫描(4D-CT)能准确定位肿瘤靶区,对于实现肺癌的精确放疗有重要意义.但4DCT图像数量巨大,单纯靠人工分割肿瘤勾画靶区很不现实,而且肺4D-CT图像复杂,目前的自动分割技术难以保证分割精度.针对这些问题,本文提出了一种基于星形先验和图割的肺4D-CT肿瘤自动分割技术.首先,在初始相位图像上选取目标种子点,以此点为中心,形成初始目标块.其次,采用运动估计中的完全搜索块匹配算法,获得下一相位图像中与初始目标块相似的目标块,同时计算出它们之间的运动位移,以此类推,得到所有相位的目标块以及对应块之间的运动位移.随后,利用这些运动位移和初始相位目标种子点的位置,计算出其余各相位目标种子点,将它们作为星形先验的中心点.后,在各相位的目标块上使用结合星形先验的图割算法,得到肿瘤分割结果.视觉和量化两方面评价结果均表明,相较于传统图割算法,本文提出的方法不仅能够提高分割的准确性,而且大幅提升了自动化程度.
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电动轮椅坐垫舒适性的研究初探
本文研究不同蒙皮材质的热舒适性对轮椅坐垫舒适度的影响,并建立电动轮椅坐垫舒适度数学模型.测量蒙皮材质分别为黑尼龙布、皮革、渔网布的轮椅坐垫与人体接触面的温度、相对湿度及被测试者的坐姿调整时间,并对轮椅坐垫热舒适性进行主观问卷调查.实验结果表明蒙皮材质为渔网布的坐垫舒适,尼龙布的次之,皮革的差,实验得出客观数据分析结果与主观得分具有一致性.本文基于反向传播神经网络(BP神经网络)算法建立了温度、相对湿度与舒适度主观评分之间的数学模型,可以为轮椅设计及使用者选择轮椅提供客观参考.
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欠定盲源分离和共空间模式特征的脑电信号分类研究
眼电伪迹和噪声是导致脑电信号低信噪比的重要原因,会降低运动想象任务的分类性能.提出一种改进的基于少通道数的分块欠定盲源分离的滤波方法,通过分块的思想把非平稳的脑电信号变为近平稳的分块信号,利用二阶欠定混合矩阵盲识别方法估计混合分离矩阵,然后通过基于小均方误差的波速形成器提取源信号,接着通过得分准则自动去除噪声信号并重构信号,后提取共空间模式特征进行分类.想象运动的真实脑电信号实验仿真结果表明,分块欠定盲源分离方法能很好地恢复源信号并能有效地去除眼电等伪迹和噪声,共空间模式特征则提高了想象任务识别率.
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改进的三次样条插值心电基线漂移滤波法
基准点选择对三次样条插值法去噪的效果有重要影响.本文针对通常的三次样条插值滤波方法,提出一种改进的心电(ECG)信号滤波算法,能适应更宽范围的基线噪声频率分布.算法通过对原始ECG信号求一阶导数,得到每一个心拍周期内的大和小值点,其对应的位置作为基准点的位置.然后对原始ECG信号通过截止频率为1.5 Hz的高通滤波器,将滤波前后基准点所对应信号幅值的差值作为基准点的幅度.对这些基准点进行三次样条插值曲线拟合,所得拟合曲线为基线漂移曲线.改进算法与原单点法相比,在模拟两种基线漂移情况下,改进样条差值的拟合基线漂移曲线对模拟基线漂移的相关系数分别提高了0.242和0.13;真实基线漂移的情况下,多个临床数据实验显示改进样条差值法平均相关系数达到0.972.
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中风康复运动中肌肉异常耦合分析
本文针对中风康复患者运动功能障碍相关的神经肌肉异常耦合和功能评价问题,研究有效的肌间一致性分析方法及指标,探索神经肌肉系统的振荡联系和中风运动功能障碍产生的病理机制,建立基于肌电信号的肌肉功能状态评价标准.首先基于一致性分析方法,对比分析中风患者运动过程中健侧、患侧上肢拮抗肌肌电间的一致性特征;在此基础上利用Z变换显著一致性面积指标量化描述健侧、患侧肌电信号在各功能频带内的耦合性差异;进一步利用动态肌间一致性分析探究肌间一致性与运动任务的关系.通过对中风患者健侧、患侧上肢肘关节屈伸运动中肌间一致性的分析,得到以下结论:中风运动功能障碍患者健侧、患侧肌间一致性均与运动任务相关,而在患侧运动过程中beta频段肌间一致性相对于健侧存在明显缺失,此外beta段肌间一致性与Fugle-Meyer量表具有相关性,表明beta段肌间一致性可以作为辅助评价患者运动功能状态的指标.
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肝右静脉与下腔静脉的夹角变化对下腔静脉隔膜发生的影响
本文利用计算流体力学方法来探讨肝右静脉与下腔静脉之间夹角的变化对布-加综合征下腔静脉隔膜发生机制的影响.运用Mimics软件对临床磁共振成像(MRI)血管造影下腔静脉、肝右静脉、肝中静脉、肝左静脉断层图像进行三维数字化重建,将重建模型导人3DMAX软件分别构建肝右静脉与下腔静脉之间夹角为30°、60°、90°和120°的模型.结合相关临床参数计算得到模型壁面剪切应力场、壁面压强场、速度场等分布特征.应用SPSS统计学软件分析,结果表明下腔静脉与肝右静脉的夹角不同,对应的壁面压强及壁面剪切应力存在显著差异且具有统计学意义(P＜0.05),下腔静脉隔膜阻塞的形成与夹角的变化有一定的相关性.
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结核分枝杆菌潜伏感染相关蛋白Rv2004c的抗原表位预测
本文应用生物信息学技术预测结核分枝杆菌潜伏感染相关蛋白Rv2004c的抗原表位,为结核病的诊断和疫苗研发筛选合适的抗原靶位.通过Blast分析发现Rv2004c蛋白与人类蛋白的同源性较低;采用DNAStar软件包中的Protean软件分析其二级结构、亲水性、抗原性、柔韧性及表面可能性,预测该蛋白有10个候选B细胞抗原表位;应用RANKPEP及SYFPEITHI法预测该蛋白有37个候选Th细胞抗原表位,主要位于第200位氨基酸之后,其中HLA-DRBl* 0401及HLA-DRBl* 0701表型相对的表位数目较多且某些候选表位的主要组织相容性复合体(MHC)限制类型存在交叉重叠;应用SYFPEITHI法、BIMAS法及NetCTL法预测该蛋白有10个候选细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位,其中以HLA-A2限制性表位数目较多、分值较高.由此得出结论:Rv2004c蛋白含有较多潜在的T细胞和B细胞抗原表位,可作为新的结核病诊断试剂和疫苗研发的候选靶蛋白.
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简易肝血管模型灌注过程中的流体动力学行为初探
针对肝移植术前清洗器官的灌注环节所引发的血管内流体动力学行为进行研究,为术前清洗的相关操作提供理论指导.构建了带有异物的一级直血管、弯曲血管实体模型和血管内液体湍流的控制方程.实验测定医用灌注液的物理参数,提出了估算灌注技术参数的方法,实现了不同条件下的灌注仿真.基于构建的流体控制方程和血管模型进行计算,其初步结果符合医疗现场实际操作值,结果较为清晰地显示了灌注过程中(尤其是管内异物周围)的流体动力学行为,如回流滞留现象等.同时,结果也显示了血管内各处流速场大小和管壁面压强值分布.随着入口初始灌注速度的增加,两种类型的血管模型内的压强值和流速场均增大,在异物处产生壁透压和回流滞留区,同时由于弯曲血管形状的影响,其内部流体动力学行为比直血管更加复杂.
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基于神经群模型的致痫兴奋性控制研究
大脑神经元过度的兴奋可以导致癫痫的发作,维持兴奋-抑制平衡是癫痫控制的关键.提出了痫性指数来描述癫痫发作程度,并用作PID控制器的被控参数来对癫痫发作进行控制.把神经群模型作为平台来仿真兴奋性增加导致的癫痫发作程度变化,进而对两种癫痫控制策略进行了仿真.实验结果表明兴奋强度增加而保持抑制强度不变会导致痫性指数的大幅度增加,导致癫痫.而用PID控制器分别降低兴奋强度或增加抑制强度都可以维持兴奋-抑制平衡,并缓解癫痫的发作.痫性指数可以描述脑电信号的线性和非线性特性,PID控制器简单而且不依赖于潜在的生理结构,为本方法应用于临床打下了基础.
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间充质干细胞向起搏样细胞的诱导分化
生物起搏器是治疗严重缓慢性心律失常的一个新策略,而寻找合适的起搏细胞是其首要问题.本文综述了通过转染基因、化学诱导、共培养以及特定培养基培养的方法将骨髓间充质干细胞、脂肪干细胞诱导为起搏样细胞的研究进展,分析了它们作为生物心脏起搏器种子细胞尚需解决的问题.
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特征级多模态医学图像融合技术的研究与进展
医学图像融合技术实现了功能图像与解剖图像的优势整合,本文对特征级多模态医学图像融合技术的研究进展予以探讨,首先阐述了特征级医学图像融合的原理,然后对模糊集、粗糙集、D-S证据理论、人工神经网络、主成分分析等融合方法在医学图像融合中的应用进行了分析和总结,后指出特征级医学图像融合方法目前面临的主要问题及今后研究的发展方向.
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肝脏低剂量计算机断层灌注的研究进展
肝脏计算机断层(CT)灌注成像是一种定量的无创性检测肝脏功能的影像学检查技术,主要用于肝脏肿瘤的诊断、鉴别诊断以及肝脏慢性疾病状态下的肝脏功能评价.过去,肝脏CT灌注由于辐射剂量高而限制了其在临床的应用.近年来,低剂量CT技术的开发和应用已经可以在保证图像质量的前提下大辐度降低患者的辐射剂量.本文将从X射线源、重建算法以及设备改进及扫描参数优化三个方面介绍低剂量CT灌注的研究进展.目前肝脏低剂量CT灌注的研究较少,仍有许多问题需要解决,但其在临床的应用前景将十分令人期许.
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三维激光扫描技术在医学表面测绘中的应用进展
近年来迅速发展起来的三维激光扫描技术,可方便、有效地获取被测物表面的空间三维坐标并重建三维图像,具有速度快、精度高、信息量大、无辐射、非接触、安全、可视化等优点,在医学表面测绘中表现出突出优势.本文综述了近年来三维激光扫描技术在医学领域,主要是在口腔、整形、矫形等方面的应用现状和技术进展,展望了其医学应用前景,初步探讨了未来可能面临的生物医学工程问题.
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立体培养技术制造器官
人类可移植器官短缺的问题一直未能解决,体外再造人体器官的探索也一直没有停止.目前人们已可以在体外通过立体培养方法得到有功能的器官或是类器官.不同于传统的平面培养,立体培养可以使细胞与周围细胞或组织环境产生联系,形成立体的、相互紧密连接并通信协作的组织结构,进而共同发育形成器官.这为人类器官的体外再造提供了新思路.本文对现有的立体培养方案进行了分类叙述、分析及总结,并对下一步的发展进行了展望.
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线粒体结合内质网膜及其在疾病中作用的研究进展
内质网(ER)通过被称为"线粒体结合内质网膜(MAMs)"的结构域与线粒体外膜相连.MAMs在细胞内具有重要作用,包括Ca2+信号传递、脂质转运、线粒体分裂融合及能量代谢等.如果这些功能失调则可能导致相关疾病的发生.为此,本文综述了MAMs的结构、功能及其相应的检测方法,同时介绍了MAMs在神经退行性疾病、肥胖、肿瘤及心血管疾病中的作用以及相关研究进展.研究提示在临床相关疾病治疗中,MAMs可能作为潜在的治疗靶点.
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溶血性评价体系中分光光度法检测波长的选择
分光光度法是对新药、植入性生物医用材料及血液制品进行溶血性评价的常用简便方法,是针对血红蛋白特征吸收峰进行的定量分析,因此,当评价体系对血红蛋白构象产生影响时,检测波长的正确选择就显得至关重要.本文通过对在细胞培养液、磷酸盐缓冲液(PBS)、生理盐水和库血保存液四种体系中红细胞溶血的上清进行连续波长扫描及其特征峰随时间变化的研究,提出如下检测波长的选择方案:细胞培养液中,4h内检测选415 nm,4～72 h选408 nm附近;PBS中,4h内选541、577或415 nm,4～72 h选541、577或406 nm附近;生理盐水中,4h内选414 nm,4～72 h选405 nm附近,12 h内还可选541或577 nm;库血保存液中,72 h内选415、540或576 nm.
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一种基于语义模型的医学图像配准方法
医学图像由于成像模式、图像质量、患者间及患者在不同病程时的图像变化等差异以及对鲁棒性的严格要求,它的配准成为难点.我们受语义模型,尤其是视觉词包模型在计算机视觉中巨大成功的启发,将语义模型推广到医学图像配准.由于医学图像大都具有对比度差、动态范围小、只含灰度信息等特点,传统的视觉词包往往效果不够理想.本文根据相关研究工作,提出了更适用于医学图像处理的方向性视觉词包模型,并基于该语义模型进行医学图像配准.我们由专家人工指定关键的解剖结构,使用方向性视觉词包,借助由粗到细的金字塔搜索策略和k-means聚类方法,准确定位关键结构的位置,并重点配准它们附近的区域.在心脏图像上进行的实验表明,该方法可保证在特定区域内达到较高的配准精度.
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一种改进的扩散张量成像谱四元数插值方法
扩散张量成像(DTI)是近年来快速发展的一种磁共振成像技术,而扩散张量插值是DTI图像处理过程中一个非常重要的步骤.传统的谱四元数插值方法对插值点张量的方向进行了修正,能够保持张量的各向异性,但没有对张量的大小进行修正.本文在传统谱四元数插值的基础上提出了一种改进的谱四元数插值方法,该方法首先对扩散张量进行谱分解,并利用四元数表示张量的方向,然后针对不同情况,分别对张量的大小和方向进行修正,后求加权平均值得到插值点张量.通过仿真数据和真实数据将改进方法与谱四元数方法和对数-欧几里德方法进行比较,结果表明改进后的方法既能保持张量的部分各向异性指标(FA)和行列式的单调性,又能保持张量的各向异性,为扩散张量图像处理提供了一种重要的插值方法.
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基于Relief-SBS的脑机接口通道选择
针对脑电信号(EEG)分类识别中的通道选择问题,本文提出了一种新型的Relief-SBS通道选择算法.该算法结合Relief的统计相关性原理和顺序后向选择算法的迭代思想对EEG通道进行选择.并用相关系数法进行分类,取得优分类准确率的通道即认定为优通道.以运动想象任务实验数据为分析对象,结果表明利用Relief-SBS进行通道选择后系统能取得出色的分类准确率,即使与其他的特征选择方法相比,其分类准确率也较为出色.另外,该方法选择的优EEG通道的空间分布也与已知的神经生理学知识一致,说明了本方法的准确性和有效性.该方法的提出为脑机接口通道选择提供了新思路.
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可植入光遗传学神经刺激光极研究
本文为实现多点神经环路、核团功能的在体调控,研发了可植入光遗传学神经刺激光极.首先,使用了柔性电路板工艺制作光极的基底,将微型发光二极管焊接于基底之上后使用真空气相镀膜技术制作光极的覆盖膜.然后使用光功率计等设备对光极进行性能测试,结合动物实验实现光极的验证.终制作完成的光极尺寸为500μm× 150 μm(宽度×基底厚度);将其置于生理盐水14 d后仍可正常发光;大发光功率为9.31 mW,有效光照面积达到3.03 mm2;在体实验中检测到了光刺激诱发的小鼠皮层响应,并成功调控了小鼠的次级运动皮层.本文研制的光极具有光照面积大、植入方便、可长期植入等特点,为核团功能调控等研究提供了新的光遗传学工具.
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基于自适应随机共振理论强噪声背景下的弱语音信号检测
传统语音信号检测方法是将噪声作为干扰信号来线性滤除,而在强噪声背景下,这些方法在去除噪声的同时也丢失了部分原始语音信号.随机共振能够利用噪声能量放大弱信号而抑制噪声,基于此原理,提出一种基于自适应随机共振提取弱语音信号的方法,并与二次采样相结合,实现强噪声背景下弱语音信号的检测.该方法通过评价系统输出信号的信噪比,自适应调节系统参数a、b,从而优地检测出弱语音信号.实验仿真分析表明,强噪声背景下,输出信号的信噪比由初始信噪比-7 dB提高到0.86 dB,信噪比增益为7.86 dB.该方法明显提高了输出语音信号的信噪比,为弱语音信号的检测提供了新的思路.
| 年 | 期数 |
| 2018 | 01 02 03 04 05 |
| 2017 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2016 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2015 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2014 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2013 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2012 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2011 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2010 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2009 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2008 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2007 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2006 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2005 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2004 | 01 02 03 04 05 06 z1 |
| 2003 | 01 02 03 04 |
| 2002 | 01 02 03 04 |
| 2001 | 01 02 03 04 |
| 2000 | 01 02 03 04 |
| 1999 | 01 02 03 04 Z1 |
| 1998 | 03 |
