中国生物医学工程学报杂志
Chinese Journal of Biomedical Engineering 중국생물의학공정학보
- 主管单位： 中国科学技术协会
- 主办单位： 中国生物医学工程学会
- 影响因子： 0.61
- 审稿时间： 1-3个月
- 国际刊号： 0258-8021
- 国内刊号： 11-2057/R
- 论文标题 期刊级别 审稿状态
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rTMS联合运动训练对静息态脑网络影响的研究
重复经颅磁刺激(rTMS)联合运动训练可以提高肢体运动能力,在脑卒中后的运动康复中有重要的应用价值.探讨rTMS联合运动训练对静息态脑网络的影响.招募10名健康受试者,使用1 Hz rTMS刺激优势半球,结束后非利手立即执行运动训练,以提高非利手的运动能力,rTMS联合运动训练共持续14天.采集rTMS联合运动训练前后闭目静息态的脑电(EEG)信号,使用相位延迟指数(PLI)进行功能连接性分析,并以PLI值为边的权重计算依据来建立有权无向脑网络,计算网络节点的短路径长度和节点效率,使用非参数符号秩和检验进行统计学分析.结果发现,rTMS联合运动训练使EEG低频段(theta和alpha)脑功能区间的连接显著增加、高频段(beta、gamma1和gamma2)显著降低,对脑功能区内的连接影响较小.特别地,采取rTMS联合运动训练,使alpha频段非优势侧中央区与优势侧额叶区(训练前0.141 4±0.102 5,训练后0.2172±0.1347,P＜0.05)、菲优势侧额时区(训练前0.141 0±0.109 9,训练后0.205 9±0.136 1,P＜0.05)的功能连接性显著增加.网络特征结果显示,节点效率在低频段增加、高频段降低,而节点短路径长度表现出相反的结果,其中gamma2频段在双侧中央区的节点效率(左中央区,实验前0.060 0±0.000 3,实验后0.042 9±0.001 3,P＜0.05;右中央区,实验前0.060 7±0.002 3,实验后0.041 9±0.002 4,P＜0.05)和短路径长度(左中央区,实验前18.539 0±0.457 1,实验后28.585 8±1.001 4,P＜0.05;右中央区,实验前18.650 8 ±-0.438 6,实验后28.853 0±1.652 6,P＜0.05)发生显著性的改变.通过该项研究,加深对rTMS联合运动训练促进运动能力神经机制的理解,为未来探究其对脑卒中、脑损伤患者脑活动的影响提供帮助.
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基于SIFT特征关键点匹配的脑组织提取方法
脑组织提取是脑部磁共振图像处理的重要步骤之一.为稳定准确地提取脑组织,提出一种基于点阵SIFT(Scale Invariant Featun Transform)特征匹配的脑组织提取方法.该方法在采用BET方法对脑组织进行提取的过程中,不断提取轮廓点阵的SIFT特征,并提出基于距离约束投票的特征匹配方法,对目标图像当前脑组织轮廓和模板图像脑组织进行匹配,根据匹配结果重新定义BET脑组织提取参数再继续进行轮廓演化,从而得到稳定的脑组织轮廓.然后以该轮廓为初始值采用Graph cuts方法进行精提取,终得到精确的脑组织边界.采用IBSR网站20套MRI图像序列与其他3种算法进行对比实验,得到高的DICE精度(0.962±0.008)、Jaccard精度(0.926±0.014)和特异性(0.994±0.004)、低的假阳性率(4.95％±2.74％)、较低的假阴性率(2.82％±2.0％).精度高表明该方法具有很好的提取精度,相应参数的标准差较小表明本方法有很好的稳定性,说明该算法是一种精确稳定的脑组织自动提取方法.
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基于非线性互依赖性的癫痫致病区识别方法研究
致病区的准确识别是治疗癫痫并减少副作用的基础,但传统视觉识别的方法在很多情况并不能令人满意.信号处理方法可以获得一些视觉观察不能发现的信息来作为传统方法的补充.致病区识别可以看作一个驱动方识别问题,为了解决这个问题提出一种非线性互依赖性测度来作为致痫区(驱动方)的标识.非线性互依赖性可以检测EEG信号之间耦合的强度和方向信息,特别是耦合的方向信息可用以揭示癫痫发作传播的方向.对于不同的应用,以k和a这两个参数调节非线性互依赖性的灵敏度和完备性.在神经群模型构建的平台上对所提出致痫区识别的方法进行仿真.仿真结果显示,对于兴奋程度不同的致病区,在没有突触延迟的情况下可以取得98.84％的总识别率,在有突触延迟的情况下可以取得与无突触延迟情况相近的识别率,说明基于非线性互依赖性的致痫区识别可以适用于不同的致痫区类型.
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基于Retinex理论的眼底彩色图像增强算法
眼底彩色图像存在亮度低、对比度差、局部细节丢失等问题,分析已有Retinex图像增强方法存在的问题,在此基础上提出一种改进的基于Retinex理论的眼底彩色图像增强方法.首先提取亮度分量,对亮度通道进行多尺度Retinex增强,改进将图像映射到显示器上的gain/offset算法以及颜色恢复方法,后对具有亮度信息的红色通道进行恢复.为验证方法的有效性,以DIARETDB0眼底图像数据库为研究对象,并与多尺度Retinex(MSR)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)、直方图均衡化(HE)、对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)4种经典增强算法进行比较.结果表明,所处理的图像在色彩保护、血管对比度的提升以及图像细节的增强方面比其他图像增强方法有更好的效果,信息熵提高5％ ～7％,峰值信噪比(PSNR)比传统方法提高1～2倍,客观评价指标明显优于当前常用的眼底图像增强方法,对进一步眼底图像的识别具有重要的意义.
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虚拟手术中带摩擦的碰撞力计算及其物理仿真研究
虚拟手术训练中,碰撞力的计算必不可少,常见的碰撞力计算中,经常会忽略碰撞体之间的摩擦.提出一种带有摩擦的碰撞力计算方法.首先,建立计算机图形学物理仿真中为常用的粒子系统,总体的常微分方程通过隐式欧拉方法求解,通过碰撞检测找出潜在的碰撞点,建立碰撞约束和摩擦约束数学模型,再通过类高斯-赛德尔算法求解出摩擦接触力.然后分别进行10次单接触面和双接触面的接触碰撞实验,分析其相应时间和稳定后起伏平均值,再进行100次多接触点碰撞实验,分析其平均运算时间.实验表明,在单接触面和双接触面接触的情况下,模型碰撞的平均响应时间为0.02 s,接触力稳定后的平均起伏范围为±0.02个单位.在多接触点接触的实验中,11个接触点接触时,平均每个接触点的运算时间为1.9 ms,满足物理仿真的实时性要求.
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基于神经网络的川崎病并发冠状动脉病变预测模型
建立川崎病并发冠状动脉病变预测模型.从电子病历数据库中收集1 000例(343例患冠状动脉病变)川崎病患儿的人口学资料、实验室检验数据、超声心动图数据,对数据进行预处理后用关联规则筛选川崎病并发冠状动脉病变的危险指标,划分训练集和测试集分别为总样本集的70％和30％,分别建立神经网络模型和Logistic回归模型,并用灵敏度及特异性等指标对模型的预测效果予以评估.结果显示,神经网络模型的灵敏度=0.718,特异性=0.746,准确率=0.737及AUC(ROC曲线下面积)=0.796,优于Logistic回归模型[灵敏度=0.175,特异性=0.893,准确率为0.647及AUC=0.624].研究结果表明,神经网络模型对川崎病并发冠状动脉病变的预测效果优于Logistic回归模型.
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基于ERP情绪状态对工作记忆刷新功能影响研究
近年来,情绪对工作记忆的建设作用正逐步受到关注,尤其是情绪对工作记忆中央执行系统刷新功能的影响至关重要.组织16名青年受试者参与动态工作记忆任务实验,探讨积极、中性和消极三类不同情绪状态对工作记忆刷新功能的影响.实验首先采用国际情绪图片系统(IAPS)使受试者分别进入三类情绪状态,随后执行4个数字的动态工作记忆任务.结果发现,积极情绪状态下工作记忆刷新时间显著增长(积极情绪状态:(1.016±0.338)s;中性情绪状态:(0.814±0.347)s,P＜0.05);刷新ERP在额中央部N2幅值显著小于中性情绪;工作记忆刷新的后期(400 ～1 000 ms),在频带13 ～ 30 Hz处的能量降低显著低于中性情绪.消极情绪状态下工作记忆刷新时间与中性情绪无显著差异;工作记忆刷新的早期(0 ～ 400ms),在频带0～8Hz处的能量升高显著低于中性情绪.以上结果说明积极情绪对工作记忆刷新存在干扰作用,但未发现消极情绪对工作记忆刷新的显著影响.有关情绪状态影响工作记忆刷新机制的初步研究将为提高工作记忆刷新绩效提供实验依据.
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抑郁症的客观判别:基于光学脑成像的静息态功能性连接检测和分析
近年来,基于功能性近红外光谱的静息态功能性连接逐渐用于精神疾病的研究.然而,由功能性近红外光谱得到的静息态功能性连接是否可以用于抑郁症的客观判别仍然是一个未知数.采用42通道的功能性近红外光谱技术,测量28个抑郁症患者和30个健康对照组的8 min前额皮层的自发血液动力活动.在独立成分分析和0.008～0.09 Hz的带通滤波器滤除不相关的成分后,计算前额皮层3个区域(额下回、额中回和额上回)左右半球连接性.然后,选择其中两个有显著性差异的参数作为样本的两个特征维度,并采用线性判别分析和支持向量机对随机抽取的75％样本进行训练,并对剩余的25％样本进行预测.终均获得73％～74％的预测正确率和83％ ～87％的辨别率.这个结果支持由功能性近红外光谱技术得到的大脑静息态功能性连接在客观辨别抑郁症患者的可行性和有效性.
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基于深度残差网络的皮肤镜图像黑色素瘤的识别
恶性黑色素瘤是常见和致命的皮肤癌之一.临床上,皮肤镜检查是恶性黑色素瘤早期诊断的常规手段.但是人工检查费力、费时,并且高度依赖于皮肤科医生的临床经验.因此,研究出自动识别皮肤镜图像中的黑色素瘤算法显得尤为重要.提出一种皮肤镜图像自动评估的新框架,利用深度学习方法,使其在有限的训练数据下产生更具区分性的特征.具体来说,首先在大规模自然图像数据集上预训练一个深度为152层的残差神经网络(Res-152),用来提取皮肤病变图像的深度卷积层特征,并对其使用均值池化得到特征向量,然后利用支持向量机(SVM)对提取的黑色素瘤特征进行分类.在公开的皮肤病变图像ISBI 2016挑战数据集中,用所提出的方法对248幅黑色素瘤图像和1 031幅非黑色素瘤图像进行评估,达到86.28％的准确率及84.18％的AUC值.同时,为论证神经网络深度对分类结果的影响,比较不同深度的模型框架.与现有使用传统手工特征的研究(如基于密集采样SIFT描述符的词袋模型)相比,或仅从深层神经网络的全连接层提取特征进行分类的方法相比,新方法能够产生区分性能更强的特征表达,可以在有限的训练数据下解决黑色素瘤的类内差异大、黑色素瘤与非黑素瘤之间的类间差异小的问题.
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以线性参数模型和信息分解方法评价QT变异性对心率变异性的响应
自主神经系统(ANS)的平衡对于规避与心脏相关的疾病风险具有重要意义.本课题运用频域的线性参数模型和非线性信息分解方法,分析QT变异性(QTV)对于心率变异性(HRV)的响应,揭示心脏自主神经的调节状态.使用来自THEW数据库的Holter数据,选用其中的正常组(Normal,n=186)和高心律失常和心源性猝死风险组(ESRD,n=41)进行对比.提取昼夜安静态各5 min RR间期(RRI)和相对应的QT间期(QTI)序列,计算频域参数QTV与HRV相关的百分占比(LR)和信息分解的RRI对于QTI的可预测性(PI),并结合RRI序列的时域、频域和符号动力学分析,探讨QTV对于HRV的响应在两组人群中可能的差异和发生机制.对于LR和PI,Normal组均表现出显著的昼夜差异,而ESRD组则均不存在,反映出ESRD组ANS交互作用的缺失.两组间同时段同指标对比时,低频段LR无显著差异,而在高频段,Normal组的LR值均显著小于同时段ESRD组的LR值(白天:18.36％ ±17.38％ vs 39.37％ ±23.80％,P＜0.05;夜晚:28.63％±18.77％ vs42.31％ ±21.97％,P＜0.05);Normal组夜晚的PI显著大干ESRD组夜晚的PI(0.310±0.155 vs 0.236±0.131,P＜0.05),而在白天无显著差异.研究表明,线性参数模型和基于信息分解的非线性预测对自主神经活动的敏感性不同;高心律失常和心源性猝死风险人群中HRV对QTV的调控呈复杂度降低的特点.
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基于3D打印的Ⅰ型胶原涂覆β-TCP骨组织工程支架研究
根据骨缺损形态构建个性化的组织工程支架在骨组织工程应用中有巨大需求.基于3D打印技术制备个性化的Ⅰ型胶原涂覆的β-磷酸三钙(β-TCP)骨支架.通过比较0/90°、0/60°、0/45°的填充角度,0.10、0.25、0.50 mg/mL涂覆胶原的浓度对β-TCP支架孔径、孔隙率、力学性能的影响,选定优填充角度为0/90°及佳涂覆胶原的浓度为0.50 mg/mL的β-TCP/胶原支架.所得支架能准确地再现设计的三维模型,具有多级孔结构,大孔平均直径为315 μm,微孔直径为3～5 μm,孔隙率为84％.β-TCP/胶原支架的抗压能力为(12.29±0.88) MPa,压缩弹性模量为(116.74±27.75) MPa,与成人松质骨相似.体外大鼠骨髓间充质干细胞(mBMSCs)支架培养实验结果显示,涂覆胶原的支架具有更好的生物相容性,能有效促进mBMSCs的粘附增殖,β-TCP/胶原支架上细胞具有更高的碱性磷酸酶(ALP)活性和Collagen-Ⅰ、BSP相关成骨基因的表达.研究结果显示,3D打印制备的Ⅰ型胶原涂覆的β-TCP支架具有匹配的外形,良好可控的孔隙率,对mBMSCs有良好成骨活性,为骨组织支架在临床上应用提供新的技术.
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脑脊液分流流量传感器研发
不同于层析扫描及计算机成像技术,首创基于热传导的用于脑积水患者的脑脊液流量检测技术,国际合作研发脑脊液分流流量传感器.传感器非侵入人体改变脑脊液温度,使脑脊液流速得以通过分流管沿线皮肤的温度变化表征出来.传感器连续采集该温度变化,建立包含时间、空间、温度参数的热传导偏微分方程和互相关函数模型,计算出脑脊液流量.传感器硬件设计采用PID调节和分段优化控制热激发,用PWM波稳定TEC温度,用NTC采集信号.信号被调理放大和AD转换后送MCU处理,MCU为传感器核心控制部件并与计算机通信.传感器软件开发使用有限元计算、查表取值、逻辑判断、分段插值等组合编程,优化后温度精度为0.01℃,检测脑脊液分流流速范围0.3 ～20.0 mm/s.传感器采用生物相容材料,在人类生理学相似环境中实现测量验证.
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冠脉支架虚拟置入技术的研究现状
冠脉支架置入术是冠心病介入治疗的常规手段.如何在术前对手术方案进行预测和评估进而对其优化和改进,仍是临床关注的问题.借助于计算机平台运用有限元数值模拟方法对冠脉支架进行虚拟置入研究,把现实存在的问题转化为可以在有限元中模拟的数学问题,通过计算机的计算和模拟,对其进行分析和优化设计.本文基于国内外有关冠脉支架术数值模拟的研究历史与现状,介绍冠脉支架虚拟置入的研究进展;从球囊模型、血管壁模型与分叉模型这三个方面分析总结冠脉支架虚拟置入的研究成果.从这些研究成果来看,冠脉支架的虚拟置入可以辅助临床选择佳方案,对冠脉介入治疗具有指导意义.
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纳米磁颗粒电磁探测及成像技术研究进展
近10年来,磁纳米颗粒已由初的核磁共振造影剂发展成为集疾病诊断、靶向药物输送及磁热疗等一体化诊断平台的功能性材料.磁纳米颗粒成像(MPI)是一种通过检测注射到血管中的超顺磁性纳米颗粒的磁性来构建三维图像的计算机断层成像技术.除血管造影和干细胞跟踪,磁纳米颗粒成像在生物医学上有一系列令人激动的潜在的应用,例如实时透视、诊断和分期癌症、体内炎症成像、温度显示和功能性分子成像等.该技术试图在现有的造影剂成像技术上以更敏感、更快捷、更安全的方式得到确定体积内的示踪剂分布的图像.首先介绍磁纳米颗粒在分子成像与诊疗应用研究进展,进一步说明磁纳米颗粒的电磁探测的原理,重点从扫描仪线圈拓扑结构和图像重建两方面介绍磁颗粒的电磁成像技术的研究现状和存在的问题,后提出未来技术重要的发展趋势.
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纤维基组织工程支架结构对细胞行为的影响
有效引导细胞的生长对于组织工程的发展至关重要,而目前研究表明细胞与支架的相互作用受到材料表面结构的影响,这为设计细胞诱导生长的新型支架提供理论依据.通过静电纺丝技术制备的纤维基支架可以模拟天然细胞外基质的纤维网络结构,对于细胞的生长和组织修复有促进作用,因此成为组织工程支架设计的研究热点.从纤维直径、空间排列、孔径等方面综述支架结构对细胞增殖、迁移、分化等行为的影响,并进一步讨论利用静电纺和静电纺复合技术制备不同纤维结构的常用方法,并展望纤维基支架的未来发展方向.
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基于电子病历的患者相似性分析综述
预测患者未来的健康状态具有重要社会意义和科学价值.医疗大数据的积累为通过数据挖掘和分析来获得预测模型,或建立预测方法提供新的基础.患者相似性分析基于普适的患者间距离评估,从大量临床实践数据中获取疾病发展的普遍规律,从而为使用通用的计算机辅助临床决策支持框架、达到个性化诊疗提供了可能.目前该技术已在癌症、内分泌疾病、心脏疾病等大量领域得到初步的验证,并成为医学人工智能技术向临床转化重要的一个方向.首先综述患者相似性分析的理论基础和研究进展,详细阐述患者相似性分析的一般性计算框架,讨论其中所涉及的大量关键技术,如数据预处理、降维、计算概念间距离和构建相似组等,以期为国内同行提供关于该领域研究的新进展.同时指出目前患者相似性的研究还存在问题和挑战,为国内开展相关研究提供参考.
| 年 | 期数 |
| 2018 | 01 02 03 04 05 06 |
| 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 |
| 2003 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2002 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2001 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2000 | 01 02 03 04 |
| 1999 | 01 02 |
| 1998 | 01 02 |
| 1994 | 04 |
