首页期刊导航|生物医学工程学杂志
期刊信息/Journal information
生物医学工程学杂志
生物医学工程学杂志

陈槐卿

双月刊

1001-5515

swyxgcxzz@163.com，swyxgcxzz@yahoo.cn

028-85501507,85422073

610041

四川省成都市武候区外南国学巷37号 四川大学华西医院

生物医学工程学杂志/Journal Journal of Biomedical EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为中国生物医学核心期刊。被国内外多家著名检索系统收录。是国内外重点院校，从事生物医学工程领域科技工作者进行学术交流的主要场地。本刊的收录近况以2000年为例：自然科学刊登率为55.4%,Ei的收录率为55.7%.
正式出版
收录年代

    基于主动学习的肺结节计算机辅助诊断交互审查技术

    谭双平李俊张晓娟严馨月...
    503-510页
    查看更多>>摘要：基于电子计算机断层扫描(CT)影像的肺结节自动检测可以有效辅助肺癌诊治,但当前缺乏有效的交互工具将放射科医生的判读结果实时记录并反馈,以优化后台算法模型.本文设计并研发了一个支持CT图像肺结节辅助诊断的在线交互审查系统,通过预置模型检测出肺结节展示给医生,医生利用专业知识对检测的肺结节进行标注,然后根据标注结果采用主动学习策略对内置模型进行迭代优化,以持续提高模型的准确性.本文以开源肺结节数据集——肺结节分析2016(LUNA16)的5～9号子集进行迭代实验,随着迭代次数的增加,模型的准确率、调和分数和交并比指标稳定提升,准确率从0.213 9提高至0.565 6.本文研究结果表明,该系统能在使用深度分割模型辅助医生诊断的同时,最大程度地利用医生的反馈信息来优化模型,迭代提高模型的准确性,从而更好地辅助医生工作.

    肺结节检测主动学习交互审查

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于像素编码和空间注意力的多尺度医学图像分割方法

    万雨龙周冬明王长城刘宜松...
    511-519页
    查看更多>>摘要：针对医学图像分割中U型网络(U-Net)及其变体下采样过程中单尺度信息丢失、模型参数量较大的问题,本文提出了一种基于像素编码和空间注意力的多尺度医学图像分割方法.首先,通过重新设计变换器(Transformer)结构输入策略,提出了像素编码模块,使模型能够从多尺度图像特征中提取全局语义信息,获取更丰富的特征信息,同时在Transformer模块中引入可变形卷积,加快收敛速度的同时提升模块性能.其次,引入空间注意力模块并加入残差连接,使模型能够重点关注融合后特征图的前景信息.最后,通过消融实验实现网络轻量化并提升分割精度,加快模型收敛.本文所提算法在国际计算机医学图像辅助协会官方公开多器官分割公共数据集——突触(Synapse)数据库中得到令人满意的结果,戴斯相似性系数(DSC)和95％豪斯多夫距离系数(HD95)分别为77.65和18.34.实验结果表明,本文算法能够提高多器官分割结果,有望完善多尺度医学图像分割算法的空白,并为专业医师提供辅助诊断.

    医学图像分割U型网络变换器多尺度语义信息注意力模块

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    结合多种子区域生长和边界延伸的智能牙齿分割方法研究

    刘志华薛久涛唐浩廖与禾...
    520-526页
    查看更多>>摘要：三维牙颌模型的分割是计算机口腔辅助诊疗系统的关键步骤.针对牙齿分割技术普适性差、欠分割的问题,提出一种结合多种子区域生长和边界延伸的智能牙齿分割方法.该方法结合牙齿的负曲率网格的分布特点获得新种子点,通过差异性区域生长适应了牙齿顶面和侧面间的差异性结构,并结合几何特征对初次分割的边界进行延伸,有效弥补了区域生长的欠分割缺陷.在实验中,通过与当前经典的算法进行对比和消融实验,表明本文方法能够更好地分割拥挤的牙颌模型,具有较强算法普适性,已具备满足口腔诊疗中实际分割需求的能力.

    牙齿分割区域生长算法多种子点边界延伸

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于密集交互式融合Mask RCNN的肺部PET/CT图像实例分割

    周涛赵雅楠陆惠玲王亚星...
    527-534页
    查看更多>>摘要：正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分.针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask RCNN)实例分割模型.首先设计具有跨尺度主辅结构的特征提取网络,提取出不同尺度病灶特征;然后设计密集交互式增强辅助网络(DIFEN),通过将最浅层病变特征以密集连接形式与邻近特征、当前特征进行交互融合,增强深层特征图中病灶细节信息;最后构建密集交互式融合金字塔网络(DIF-FPN),在自下而上路径中将浅层信息逐个以密集连接方式补充到深层特征中,进一步加强模型对病变区域的微弱特征感知力.在临床PET/CT肺部图像数据集上进行消融实验和对比实验,结果表明所提模型对于病变区域实例分割的 APdet、APseg、APdet_s、APseg_s 指标分别为 67.16％、68.12％、34.97％、37.68％,与 Mask RCNN(ResNet50)相比在APdet和APseg指标上分别提升7.11％、5.14％.DIF-Mask RCNN模型能够有效检测分割肿瘤病变,为肺癌辅助诊断提供重要的参考价值与评估依据.

    正电子发射断层显像/X线计算机体层成像实例分割交互式融合密集连接MaskRCNN

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于深度可分离卷积的缺血性脑卒中多模态磁共振图像梗死分割模型研究

    金毅东王孟飞陈晶晶李跃华...
    535-543页
    查看更多>>摘要：磁共振成像(MRI)在缺血性脑卒中的诊断中扮演着重要的角色,准确分割梗死病灶对于介入治疗方法的选择以及评估患者预后效果有着重要的意义.针对现有分割方法对于多尺度脑卒中梗死病灶分割精度较差的问题,本文提出了一种新型的基于深度可分离卷积的编码器—解码器结构网络.首先,该网络将U型网络(U-Net)原有的卷积层模块替换为重新设计的深度可分离卷积模块;其次,引入改进型空洞空间金字塔池化(MASPP),扩大感受野,以加强多尺度特征的提取;再次,在网络的跳跃连接处加入注意力门(AG)模块,进一步增强网络对于多尺度目标的分割精度;最后使用缺血性脑卒中梗死分割2022年挑战赛(ISLES2022)数据集进行实验,本文算法在该数据集上的戴斯相似系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)、敏感度(SEN)、准确度(PRE)分别为0.816 5、3.668 1、0.889 2、0.894 6,优于其他主流分割算法.实验结果表明,本文方法能有效地提高梗死病灶的分割效果,有望为临床诊断和治疗提供可靠辅助.

    脑卒中梗死分割深度可分离卷积空洞卷积多模态

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    Swin-T与ConvNeXt多级融合的皮肤病变分类

    王泽彤张俊华王肖
    544-551页
    查看更多>>摘要：皮肤癌是一个重要的公共卫生问题,计算机辅助诊断技术可以有效地减轻这一负担.在采用计算机辅助诊断时,准确识别皮肤病变类型至关重要.为此,本文提出一种基于Swin-T与ConvNeXt的多级注意力逐级融合模型,采用分层Swin-T与ConvNeXt分别提取全局与局部特征,并提出残差通道注意力与空间注意力模块进一步提取有效特征;利用多级注意力机制对多尺度全局与局部特征进行处理;针对浅层特征因离分类器较远而丢失的问题,采用逐级聚合的思想,提出逐级倒置残差融合模块动态调整提取的特征信息.本文通过均衡采样策略以及焦点损失,解决皮肤病变类别不平衡的问题.在ISIC2018、ISIC2019数据集上进行测试,其准确率、精确率、召回率和 F1-Score 分别是 96.01％、93.67％、92.65％、93.11％与 92.79％、91.52％、88.90％、90.15％.与 Swin-T相比,准确率分别提升了 3.60％和1.66％;与ConvNeXt相比,准确率分别提升了 2.87％和3.45％.实验表明,本文提出的方法能够准确分类皮肤病变图像,为皮肤癌的诊断提供了新的解决方案.

    Swin-TConvNeXt多级注意力机制逐级倒置残差融合模块皮肤病变图像

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于密度聚类的染色质拓扑相关结构域识别方法

    龚海燕张司臣张晓彤
    552-559页
    查看更多>>摘要：高通量染色质构象捕获(Hi-C)技术的快速发展为染色质结构分析提供了丰富的基因组位点间交互作用数据,但目前基于Hi-C数据的已有拓扑相关结构域(TAD)识别方法存在准确率低、参数敏感等问题.在此背景下,本文设计并实现了一种基于空间密度聚类的TAD识别方法.该方法首先对原始Hi-C数据进行预处理,得到归一化后的Hi-C接触矩阵数据;然后计算位点之间的距离矩阵,基于位点的核心距离和可达距离生成可达性图,并提取聚类簇;最后基于聚类结果和TAD提取边界.该方法能够识别出内聚性更高的TAD结构,且TAD边界处富集了更多的ChIP-seq因子.实验结果表明,本文方法在TAD识别中更准确,更具有现实意义.

    高通量染色质构象捕获拓扑相关结构域染色质结构密度聚类生物信息学分析

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种基于共同注意网络的医学视觉问答方法

    崔文成施文涛邵虹
    560-568,576页
    查看更多>>摘要：最近很多研究提出了医学视觉问答(MVQA)的注意力模型.在医学研究中,不仅"视觉注意力"的建模至关重要,对"问题注意力"进行建模同样具有重大意义.为了在医学图像和问题的注意过程中进行双向推理,本文提出一种新的MVQA架构,称为MCAN.该架构融入一种跨模态共同注意网络FCAF,用于识别问题中的关键词和图像中的主要部分.通过元学习通道注意模块(MLCA)自适应地为每个单词和区域进行权重评定,以反映模型在推理过程中对各个单词和区域的重视程度.此外,本研究专门设计和制作了一种面向医学领域的词嵌入模型Med-GloVe,进一步提升模型的准确率和应用价值.实验证明,本文提出的MCAN架构在Path-VQA数据集的自由形式问题上,准确率提高了 7.7％;在VQA-RAD数据集的封闭式问题上,准确率提高了4.4％,有效提升了医学视觉问答的准确性.

    医学视觉问答特征提取共同注意词嵌入模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    肿瘤治疗电场对细胞微管蛋白的介观动力学影响研究

    李星刘开达郭琮房天瑞...
    569-576页
    查看更多>>摘要：肿瘤治疗电场(TTFields)对肿瘤细胞增殖具有抑制效应,但其抑制机制尚不明晰.TTFields通过电场力破坏细胞微管结构被认为是抑制肿瘤细胞增殖的主要原因,然而这一猜想成立与否还缺乏介观层面的探究.因此,本文基于细胞微管蛋白的物理结构和电学特性,建立肿瘤细胞微管蛋白在TTFields电场作用下的受力模型,通过理论和仿真分析电场力、力矩分别对微管蛋白单体聚合及α/β异二聚体微管蛋白排列取向的动力学影响.研究结果表明,TTFields对微管蛋白单体的电场力远小于微管蛋白单体之间的静电聚合力,对α/β异二聚体微管蛋白所产生的力矩也难以影响其随机排列取向,进而在介观尺度上,证明了 TTFields难以通过电场力学效应破坏细胞微管结构的稳定性.该结果对TTFields通过电场力破坏细胞微管结构这一传统观点表示质疑,并提出在TTFields机制研究中应当更加关注TTFields"非力"效应的新思路.本文的研究可为TTFields的介观生物电学机制揭示提供可靠的理论依据和激发新的研究方向.

    肿瘤治疗电场微管蛋白动力学效应介观机制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    直式叶轮几何参数对离心式血泵流动及溶血性能影响的数值研究

    黄冬梅熊思恒肖媛王金阳...
    577-583页
    查看更多>>摘要：血泵中剪切应力超过阈值时红细胞会被破坏,进而引发患者出现溶血.离心式血泵叶轮结构设计对血泵的水力特性及溶血特性有着显著影响.基于此,本文采用多相流方法对离心式血泵进行数值模拟,探究了具有不同叶片数量及偏转角叶轮形式血泵的性能,分析了血泵的流场特性、水力性能以及溶血性能.数值模拟结果表明:血泵主要在叶轮及隔舌处出现了红细胞集聚现象及较大的切应力,导致此处溶血急剧增加;在一定范围内增加叶片数会提升血泵水力性能,同时也会增加溶血风险;增加叶片偏转角有助于提升血泵溶血性能,在叶片数较多时更为明显.本文研究结果可为离心式血泵的结构改进及性能改善提供参考.

    离心式血泵多相流溶血预测数值模拟

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据