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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基于递归小二乘法的回声状态网络算法用于心电信号降噪
远程医疗的复杂环境中,心电信号极易被噪声淹没,从而影响心血管疾病的智能诊断.基于此,本文提出了一种基于递归小二乘法的回声状态网络心电信号降噪算法.该算法通过递归小二乘法对该网络进行训练,可自动学习得到含噪心电数据中非线性的且具有区分度的深层次特征,并利用这些特征自动分离心电信号与噪声.实验中,采用信噪比和均方根误差为指标,将本文方法与基于子带自适应阈值的小波变换法和 S 变换法进行比较.实验结果表明,本方法降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持.本文方法可做到消除心电信号中的复杂噪声并完整保留心电信号的形态,为心电图的特征检测和心血管疾病的智能诊断奠定了基础.
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基于因果关系的步枪射击pre-shot阶段脑电网络分析
大脑皮层网络有向功能连通性是理解大脑组织行为活动方式的关键.本文探索步枪射击任务中射手大脑网络在脑电信号不同节律下的有向功能连通性,为加速步枪射击训练方法的研究提供神经科学方面的依据.采用扩展概率性因果方法分析步枪射击专家和新手在射击准备(pre-shot)阶段大脑皮层的有效定向功能连接.结果表明,额区、额-中、中央区、顶区和枕区在射击过程中都被激活,并且大脑右半球功能连接数量明显多于左半球.在pre-shot阶段,与专家相比较,新手大脑皮层网络参与活动的脑区明显增多、网络节点间的连接强度更大、全局效率值较低.这些结果间接地证明了新手需要更努力地协调更多的资源来完成任务,这与专家功能性脑组织的"神经效率"假说一致.
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不同功能残气量对可吸入颗粒物在人体肺腺泡区沉积影响的实验研究
研究可吸入颗粒物在肺腺泡内的沉积规律对于明确肺气肿等常见呼吸系统疾病的诱因和发展,以及优化临床治疗和预防方案具有重要意义.本文建立了能够模拟终末细支气管和肺腺泡颗粒物沉积的体外实验模型,在不同功能残气量模式下研究了不同粒径的可吸入颗粒物在肺腺泡内的沉积率.结果表明,颗粒物直径是影响颗粒物在肺腺泡沉积的重要因素,1 μm 左右的颗粒物沉积率高.功能残气量增大,颗粒物沉积率显著降低.本文研究结果为肺气肿和尘肺等疾病的靶向吸入治疗提供了数据支撑和优化途径,建立的模型也为研究可吸入颗粒物在肺腺泡内的沉积规律提供了一种可行的体外实验模型.
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真实头模型中改良电休克与磁休克治疗的电场仿真分析
改良电休克和磁休克均是重度抑郁症的有效治疗方法,改良电休克治疗疗效较好但会使患者产生认知和记忆障碍的副作用,而磁休克治疗几乎不会产生副作用,但疗效相比于改良电休克较弱.为研究造成这两种不同结果的原因,本文对比了改良电休克和磁休克治疗方法在真实大脑中产生的电场强度及其空间分布的差异,并通过有限元方法对由磁共振成像得到的真实头模型进行改良电休克和磁休克治疗的电场强度仿真计算.改良电休克治疗仿真的电极位置使用双边刺激的标准位置,磁休克治疗仿真的线圈形状为圆形线圈.使用电场强度与神经激活阈值的比值分布评估大脑中的刺激强度及刺激的聚焦性.结果显示,改良电休克治疗在脑区中产生的刺激强度比磁休克治疗更强,且激活脑区范围更广;其在灰质区域的刺激强度是磁休克治疗的 17.817 倍,在白质区域的刺激强度是磁休克治疗的 23.312 倍,在海马组织中产生的刺激强度是磁休克治疗的 35.162 倍.改良电休克治疗激活了超过 99.999％ 的脑区,然而磁休克治疗只激活了 0.700％ 的脑区.因此,与磁休克治疗相比,在脑区中产生的刺激强度更强、激活脑区范围更广可能是改良电休克治疗疗效更好的原因.另一方面,改良电休克治疗在海马组织中产生的高强度刺激可能是造成认知和记忆障碍副作用的原因.基于本文研究结果,期待未来可以研究更精确的临床量化治疗方案.
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基于RR间期和多特征值的房颤自动检测分类
房颤(AF)是一种常见的心率失常疾病,基于心电图(ECG)的房颤检测对临床诊断具有十分重要的意义.由于 ECG 信号的非线性和复杂性,人工检测 ECG 信号的过程需要耗费大量时间且极易出现错误.为了克服上述问题,本文提出基于 RR 间期的特征提取方法,以稳健变异系数(RCV)描述 RR 间期的离散程度,以偏态参数(SKP)描述 RR 间期的分布形状,以 Lempel-Ziv 复杂度(LZC)描述 RR 间期的复杂度.后将 RCV、SKP、LZC 特征值组成特征向量输入支持向量机(SVM)分类器模型,实现房颤的自动分类检测.为验证本文方法的有效性和实用性,以 MIT-BIH 房颤数据库数据进行验证,终分类结果显示,灵敏度为 95.81％、特异度为 96.48％、准确率可达到 96.09％,同时在 MIT-BIH 窦性心律数据库中实现了 95.16％ 的特异度.实验结果表明,本文所提方法是一种有效的房颤分类方法.
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基于突触可塑性的小世界神经网络的动态特性研究
人工神经网络具有大规模的信息处理和存储能力、良好的自适应性以及很强的学习功能、联想功能和容错功能.动态特性的研究一直是人工神经网络理论研究的重点,主要原因在于人工神经网络的应用都与网络的动态特性有关.目前,神经网络的研究主要是基于层级网络,其拓扑不能模拟真实生物神经网络.小世界网络作为大量真实复杂系统的高度抽象,具有生物神经网络特性.本研究首先构建了小世界网络并基于复杂网路理论选择出适合于小世界网络的佳参数,进而基于突触可塑性调节机制和小世界网络拓扑构建了小世界神经网络,并从放电特性、突触权重动态特性和复杂网络特性三个方面分析了小世界神经网络的动态特性.实验结果表明:随着时间的增加,小世界神经网络的兴奋性与抑制性神经元放电模式没有改变且神经元的放电时间趋于同步;小世界神经网络中各神经元间的突触权重急剧减小终趋于稳定;网络的连接减弱且信息传递效率降低,但小世界属性较为稳定.小世界神经网络的动态特性随时间而变化且相互影响:网络的放电同步特性可影响突触权重趋于小值分布,进而突触权重的动态变化也可影响复杂网络特性.
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利用分子动力学模拟探究力学信号对CD44/FERM复合物结构的影响
在肿瘤细胞的黏附、迁移和增殖中,分化抗原44(CD44)与埃兹蛋白/根蛋白/膜突蛋白(ERM)的FERM结构域结合并招募脾酪氨酸激酶(Syk)至关重要.本文首先观察分析静态及平衡过程中CD44/FERM复合物的构象和接触面残基的相互作用,发现该复合物结构稳定,同时ERM蛋白上非传统的免疫受体酪氨酸活化基序(ITAM-like)以及磷酸化位点Y191和Y205都被包埋在了结构里面,不利于ERM蛋白的磷酸化以及对Syk的招募,影响后续的信号传导.接着采用拉伸分子动力学模拟的方法,模拟力学环境中CD44/FERM复合物的相互作用,比较分析复合物构象的变化以及溶剂可及表面积,发现力学信号可以调控ITAM-like序列以及磷酸化位点Y205的暴露.本研究首次在原子层面揭示力如何经由CD44胞内域调控下游信号的激活,为深入理解肿瘤细胞的黏附迁移路径和抗肿瘤药物的设计提供参考.
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血根碱对大鼠气道平滑肌细胞生物力学特性的影响
本研究拟探究血根碱对大鼠气道平滑肌细胞(rASMCs)的刚度、牵张力、应力纤维分布等细胞生物力学特性的影响.体外培养的 rASMCs 经过血根碱溶液在不同浓度(0.005～5 μmol/L)条件下分别处理 12 h、24 h、36 h 和 48 h 后,采用噻唑盐比色法、光学磁粒扭转细胞测量仪、傅里叶变换牵张力显微术、划痕实验和免疫荧光显微技术等检测其活性、刚度、牵张力、迁移速度和微丝骨架分布等细胞生物力学特性的变化.实验结果显示,在浓度低于 0.5 μmol/L 时,血根碱对细胞活性没有明显影响,但对细胞生物力学特性呈现浓度和时间依赖性,具体表现为 rAMSCs 经 0.05 μmol/L 和 0.5 μmol/L 浓度的血根碱处理 12 h 和 24 h 后细胞刚度、细胞牵张力和细胞迁移速度均明显降低、细胞骨架应力纤维出现解聚.鉴于气道平滑肌细胞(ASMCs)生物力学特性在哮喘气道高反应性(AHR)中的关键作用,上述的实验结果提示,血根碱有可能通过改变气道平滑肌细胞生物力学特性而改善 AHR,进而为开发基于血根碱的气道松弛剂等哮喘治疗药物奠定基础.
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基于改进型Haller指数的儿童鸡胸自动化诊断
鸡胸是常见的儿童胸壁畸形之一,表现为部分胸骨及与之相连的肋软骨向前突起,轻者心理健康受损,重者肺部等身体机能受损.临床上广泛使用的鸡胸评价指标——Haller 指数,其在鸡胸诊断效率以及分型上存在一定不足,因此本文提出一种改进型 Haller 指数及其自动化测量算法.首先提取患者电子计算机断层扫描(CT)图像中胸骨凸横断面的外胸廓像素点集合;然后将其分别拟合为三次 B 样条曲线和椭圆曲线;后基于解析曲线自动计算得出改进型 Haller 指数及分型指数.通过对 22 组患者术前术后 CT 数据的实验分析结果表明,本文提出的改进型 Haller 指数不仅可以正确诊断鸡胸,而且可用于对不同程度的鸡胸进行分型,证实了该评价指标的可行性,同时由于采用计算机自动测量技术,提高了鸡胸诊断效率,为计算机辅助个性化儿童胸壁畸形诊疗技术奠定了基础.
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儿童失神癫痫发作期脑电信号子波熵分析
本研究采用脑电信号的整体子波熵和分尺度子波熵研究脑电信号的信息复杂性,探索儿童失神癫痫(CAE)发作的动力学机制.研究采集儿童失神癫痫患者及正常对照的脑电信号;采用连续子波变换提取脑电信号的时频特征;采用子波功率谱分析提取分尺度功率谱特征;根据分尺度功率谱计算整体子波熵和分尺度子波熵,分析整体子波熵和分尺度子波熵随 CAE 发作的时间演变过程,并与正常对照进行比较.结果显示:CAE患者发作期脑电信号的整体子波熵显著低于正常对照组,也低于发作间期.CAE 发作时第 12 尺度(对应中心频率3 Hz)的分尺度子波熵显著高于正常对照,α 频带(中心频率 10 Hz)脑电节律的子波熵明显低于正常对照.脑电信号整体子波熵可以反映脑电信号的复杂程度,CAE 发作时脑电信号的信息复杂度明显降低.子波熵降低有可能成为癫痫发作的特征神经电生理参数,为癫痫发作的神经调控技术的研究提供依据.
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基于小波变换结合经验模态分解提取孤独症儿童脑电异常特征研究
孤独症的早期发现与及时干预至关重要.本文结合小波变换和经验模态分解(EMD)提取脑电信号(EEG)特征,比较分析孤独症儿童和正常儿童脑电信号的特征差异.试验共采集了25例(20 例男孩,5 例女孩)5～10 岁孤独症儿童和 25 例 5～10 岁正常儿童的脑电信号,基于小波变换提取 C3、C4、F3、F4、F7、F8、FP1、FP2、O1、O2、P3、P4、T3、T4、T5 和 T6 的 alpha、beta、theta 和 delta 频段的节律波,再进行 EMD 分解得到固有模态函数(IMF)特征,以支持向量机(SVM)实现孤独症和正常儿童脑电的分类评估.试验结果表明,小波变换和EMD 结合的方法可以有效地识别孤独症儿童和正常儿童的脑电信号特征,分类正确率达到 87％,相比文中小波结合样本熵方法提取脑电特征分类评估的准确率高出将近 20％.所提取的四种节律波中,delta 节律(1～4 Hz)波的分类正确率高,特别是在前额 F7 通道、左前额 FP1 通道和颞区 T6 通道其分类准确率均超过 90％,能够较好地表达孤独症儿童脑电信号的特点.
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拉曼光谱结合偏小二乘法分析大鼠血液中紫杉醇含量
利用偏小二乘法(PLS)结合拉曼光谱技术,建立了血液中紫杉醇含量的预测模型.本实验利用拉曼光谱对 312 个样本进行了扫描,采用高效液相色谱技术(HPLC)对血液中紫杉醇含量进行了常规分析,利用蒙特卡罗偏小二乘法(MCPLS)剔除异常样本,确定了校准集和预测集,采用可移动窗口偏小二乘法(MWPLS)以逼近度(Da)为指标优化了佳预处理方法、波长变量和隐变量数等参数,并终建立了紫杉醇的预测模型.其校准集和预测集的预测值与真实值之间的相关系数(Rc2 和 Rp2)分别为 0.9331 和 0.9264.后对预测模型进行了独立验证实验,结果表明 20 个验证样本的相关误差为 9.36％±2.03％,表明模型具有很好的拟合度和预测能力.
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基于火棉胶切片图像的男性下尿路有限元分析
男性原发性膀胱颈梗阻发病率高,而现有尿动力学检查方法具有侵入性,且易造成误诊或漏诊.因此为构建男性下尿路非侵入式生物力学检测系统,本文基于正常男性下尿路火棉胶切片图像构建出下尿路有限元模型,并模拟真实排尿环境,进行流固耦合仿真分析.通过对比下尿路临床试验数据与仿真结果,验证了下尿路有限元模型的有效性.本文进一步对下尿路变形、应力与尿流速率等参数进行了分析,结果表明正常男性下尿路模型中膜部括约肌处米塞斯应力与壁面切应力均达到峰值,并且与膀胱压力曲线的峰值在时间上有 1s 左右的尿流延迟,模型还原度良好.本文的研究结果为进一步开展对下尿路梗阻模型膀胱压、尿流率等尿动力学的响应机理研究奠定了基础,可为非侵入式生物力学检测系统的研发提供理论依据.
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侧向层析技术标记物研究进展
侧向层析技术以其简单、快速、灵敏、经济等优势广泛应用于即时检验、现场检验以及家庭自检中.合适的标记物的选择对整个实验的灵敏度起着重要作用.传统的标记物有胶体金、纳米硒以及纳米碳等,尤以胶体金为常用.近年来新型标记物的出现,如量子点、纳米酶等,使得侧向层析有了进一步的发展,实现了从定性检测逐步向定量检测的转变.本文旨在介绍目前已有的侧向层析标记物,为侧向层析工作者筛选合适的标记物提供一定的研究依据.
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医学图像细微结构增强方法研究进展
有效的医学图像增强方法可以增强感兴趣目标或区域以及抑制背景及噪声区域,从而改善图像的质量,在减少噪声的同时保持原有的几何纹理结构,基于增强后的图像可以更方便地诊断疾病.本文针对当前医学图像细微结构增强方法展开研究,主要包括锐化增强方法、粗糙集与模糊集增强、多尺度几何增强以及基于微分算子的增强方法.后给出几种常用的图像细节增强定量评价指标,并探讨了医学图像细微结构增强进一步的研究方向.
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利用CRISPR/Cas9技术繁育基因修饰猪在医学领域的研究进展
猪在解剖学、生理病理学、营养代谢和疾病特征等方面都与人类相似度较高,基因修饰猪现已是疾病发生机制、病理毒理研究、治疗药物评估等众多领域所需的重要动物模型.但是大型基因修饰动物模型生产难度大、步骤繁琐、耗时长、成本高昂.随着基因编辑技术的突破,规律性短重复回文序列簇(CRISPR)和 CRISPR相关蛋白 9(Cas9)构成的 CRISPR/Cas9 技术大大提高了基因突变效率,降低了基因修饰动物模型的造模成本,同时简化了步骤,推进了基因修饰猪的广泛应用.本文主要综述了基因修饰猪的生产方法以及利用 CRISPR/Cas9技术生产人类疾病动物模型猪的研究进展.
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介孔生物活性玻璃研究进展
生物活性玻璃(BG)因其具有良好的成骨性能及生物活性,已成为骨组织工程领域的研究热点,但其仍然存在细胞黏附性差、载药量小等不足.介孔生物活性玻璃(MBG)是在生物活性玻璃和介孔二氧化硅(MS)基础上研制的新型材料,其内部存在大量的纳米级孔道,并具有更大的比表面积、更好的生物相容性及生物活性,因而在骨组织工程领域具有极大的应用前景.本文就介孔生物活性玻璃的制备及其实验研究进展作一综述,以期为相关研究提供理论基础与实验参考.
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三维打印技术在肝脏外科和肝毒性评价中的研究进展
三维(3D)打印作为一种新兴的快速成型技术,已广泛应用于生物医学领域.3D 打印初在医学中主要用于可视化模型、模具的构建,但随着生物医学领域 3D 打印技术的发展,该技术逐渐应用在复杂组织再生和器官重构等方面,通过生物 3D 打印获得的人工组织和器官,有望用于器官移植以及进行新药研发和药物毒性评价等医药学相关的研究.本文重点阐述了 3D 打印技术在肝脏外科中的个体化应用,并重点介绍了生物 3D打印技术在肝移植、药物肝脏代谢和肝毒性评价中的研究进展,并进一步对其未来发展趋势进行了展望.
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丝素蛋白生物硅化材料在骨组织工程学中的应用
制备可生物降解并具有骨再生功能的支架材料是骨组织工程当前研究的重点领域.丝素蛋白具备可用作骨组织工程支架材料的许多要素,其中通过仿生方式生物矿化制备的丝素蛋白/无机复合材料与单纯丝素相比,由于具有较好的生物相容性、生物力学性能、可生物降解性以及骨诱导和传导特性,展现出更好的应用前景.本文综述了近年丝素蛋白生物硅化制备新型骨组织工程材料的研究进展,并展望了丝素蛋白生物硅化今后的发展方向.
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基于监督局部线性嵌入方法的阿尔茨海默病磁共振成像分类研究
针对阿尔茨海默病(AD)早期阶段分类这一研究难题,传统的线性特征提取算法很难从其高维特征中挖掘出鉴别能力较强的信息来有效地表示样本特征.因此,本文采用监督局部线性嵌入(SLLE)特征提取算法,对 412 例受试者的大脑皮质厚度(CTH)和脑感兴趣区域体积(VOI)特征进行提取,减少其冗余特征以提高识别精度.受试者来源于阿尔茨海默病神经影像学(ADNI)数据集,包含 93 例稳定型轻度认知障碍(sMCI)、96 例遗忘型轻度认知障碍(aMCI)、86 例 AD 患者和 137 例认知正常对照老年人(CN)样本.本文采用的 SLLE 算法是通过添加距离修正项来计算每个样本点的近邻点,并用近邻点线性表示样本,得到局部重建权值矩阵,进而求出高维数据的低维映射.为验证该算法在分类识别中的有效性,本文将主成分分析(PCA)、近邻小大投影(NMMP)、局部线性映射(LLE)及 SLLE 等特征提取算法分别与支持向量机(SVM)分类器组合,对 CN 与 sMCI、CN 与 aMCI、CN 与 AD、sMCI 与 aMCI、sMCI 与 AD 和 aMCI 与 AD 六组实验数据进行分类识别.结果显示,以VOI 为特征,利用 SLLE 和 SVM 的复合算法对 sMCI 和 aMCI 的分类准确度、灵敏度、特异性分别为 65.16％、63.33％、67.62％,基于 LLE 和 SVM 的复合算法分类结果分别为 64.08％、66.14％、62.77％,而基于传统 SVM 则分别为 57.25％、56.28％、58.08％.经比较,发现 SLLE 和 SVM 组合算法的识别精度较 LLE 和 SVM 的组合算法提高了1.08％,较 SVM 提高了 7.91％.因此,利用 SLLE 和 SVM 这一复合算法进行分类识别更有利于 AD 的早期诊断.
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一种基于迭代函数系统的个性化耳鸣康复自然音合成方法
耳鸣是一种常见的临床症状.研究表明,分形音可有效治疗耳鸣,但目前的分形音多基于固定的音符库结合分形算法映射而成,其频率单一,很难与患者进行个性化适配.临床研究证实,自然声为常用的耳鸣匹配声,对调节消极情绪、减轻耳鸣的烦扰程度有良好的效果.因此,本文提出了一种基于迭代函数系统(IFS)的个性化耳鸣康复自然音合成方法.该方法以个性化构造的自然音音频库为基础,通过 IFS 分形算法映射合成康复音.实验表明,此方法合成的康复音符合耳鸣治疗声基本要求,且可通过控制音频库的生成使康复声适配患者的耳鸣声,对耳鸣治疗具有一定的参考价值.
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基于惯导信息的人体动作和路况识别
人体动作和路况的快速准确识别是实现智能假肢自主控制的基础与前提.本文提出了一种基于假肢(下肢)惯导信号的高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)融合的人体动作和路况识别方法.首先,使用惯性传感器采集膝关节处 x、y 和 z 轴方向上的加速度、角度和角速度信号,然后用时间窗截取信号段并用小波包变换消除信号的抖动噪声;接着对预处理后的信号进行快速傅里叶变换,提取其系数作为特征值;随后对特征进行主成分分析(PCA),去除冗余信息;后采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型进行假肢动作和路况识别.试验结果表明,本文方法对常规的动作(散步、跑步、骑行、上坡、下坡、上楼梯和下楼梯)的识别率分别达到96.25％、92.5％、96.25％、91.25％、93.75％、88.75％ 和 90％.同等试验条件下,将本文方法与常规的支持向量机(SVM)识别方法进行比较,结果显示本文方法的识别率明显较高.本文研究结果或可为智能假肢的监测和控制提供新的思路和途径.
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错误相关负电位单次检测技术研究
当个体在感知发生错误时,会在头皮额中央区产生错误相关负电位(ERN).ERN 信噪比低、个体差异大,单次检测 ERN 比较困难.本文采用 ERN 大脑活动模式图和离线识别正确率的方法优选脑电信号通道,进一步基于 ERN 离线识别正确率对时间段进行优选,然后基于小波变换对 ERN 的低频时域特征与高频时—频域特征进行了分析,在此基础上提出了 ERN 的单次检测算法.后,通过使用优选出的 6 个通道反馈刺激后200～600 ms 的脑电数据,提取 0～3.9 Hz 频段的降采样点特征和 3.9～15.6 Hz 频段的能量、方差特征,对 ERN 和非 ERN 进行单次识别,在 10 名受试者中实现了 72.0％ ± 9.6％ 的识别正确率.本文的研究结果有助于错误指令实时纠正技术在脑—机接口在线系统中的应用.
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基于正弦图平移匹配的投影旋转中心校正
投影旋转中心(COR)精准定位是确保计算机断层成像(CT)重建图像质量的关键要素,经典的互相关匹配算法在投影角度为 0～180° 时难以满足高质量 CT 成像要求,需进行改进创新.本文根据正弦图上 0° 与180° 投影数据翻转后有对应性的特点提出基于这两行数据平移匹配的 COR 校正算法,该算法利用 OTSU 进行阈值分割以减少背景噪声影响,通过 L1 范数量化 COR 小偏移得到准确校正值后进行 CT 重建.分别采用加入随机梯度噪声和高斯噪声的 Sheep-Logan 模型和雄性 SD 大鼠样本的同质肝脏与异质牙齿图像验证新算法的有效性,并将新算法与互相关匹配算法做性能对比.结果表明:新算法运算量少、简便快速且具有良好的抗噪鲁棒性,校正精度高(稀疏采样投影数据在 10％～50％ 时也能很好地校正 COR 值),CT 重建图像质量有显著改进,效果优于互相关算法.
| 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 |
