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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

    一个新兴学科:脑机接口医学

    陈衍肖张喆王帆丁鹏...
    641-649页
    查看更多>>摘要：随着脑机接口(BCI)技术的发展及其在医学临床的转化应用,BCI医学应运而生,必将会影响医学实践并产生深刻变革,也伴随带来一系列BCI医学伦理问题.BCI医学已逐渐成为一个新兴的学科方向,然而迄今为止,少有文献论述BCI医学.为此,本文聚焦BCI医学,首先概述了 BCI技术主要的潜在医学应用,然后阐述了 BCI医学的定义、目标、方法、潜在功效及相关转化医学研究,还讨论了 BCI医学相关伦理,并介绍了 BCI医学应用标准化操作流程和功效评价方法,最后展望了 BCI医学面临的挑战及未来发展方向.未来,BCI医学或可成为高等教育的新兴学科专业.综上,期望本文为BCI医学学科的发展提供思考和借鉴.

    脑机接口医学脑机接口医学应用脑机接口转化医学脑机接口医学伦理

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    基于脑机接口的功能性电刺激研究综述

    王瑶李雨涵崔红岩李萌...
    650-655页
    查看更多>>摘要：中枢神经系统损伤导致的运动功能障碍个体无法将自主运动的命令传递给肌肉,进而导致控制四肢的能力下降,而传统的康复手段存在治疗周期长且人工成本较高等问题.基于脑机接口(BCI)的功能性电刺激(FES)将患者意图与肌肉收缩联系起来,通过识别神经信号并对运动肌肉群进行电脉冲刺激以产生肌肉抽搐或肢体运动,有助于促进神经功能的重建,是脑卒中、脊髓损伤等神经系统疾病后遗症的有效治疗方法.本文从脑机接口范式、功能性电刺激参数以及康复疗效三个方面对基于脑机接口的功能性电刺激研究现状进行梳理,并对未来该项技术的发展趋势进行展望,以期增进对基于脑机接口的功能性电刺激系统的理解.

    脑机接口功能性电刺激脑电图神经康复

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    融合多感官刺激的虚拟现实—脑机接口手功能增强康复系统

    邵谢宁张艺滢张栋门延帝...
    656-663页
    查看更多>>摘要：脑卒中(stroke)是由于脑部血液供应突然中断或脑血管破裂,导致脑细胞损伤进而损害患者运动和认知能力的一种急性脑血管疾病.融合脑—机接口(BCI)和虚拟现实(VR)的新型康复训练模式,不仅能促进脑网络功能激活,而且能为患者提供沉浸感强、趣味性强的情境反馈.本文设计了融合多感官刺激反馈、BCI和VR的手部康复训练系统,通过虚拟场景的任务引导患者运动想象,获取患者运动意图,进而在虚拟场景下进行人机交互;同时,融入触觉反馈进一步增加患者本体感受,从而实现基于视、听、触觉多感官刺激反馈的手功能康复训练.本研究通过对比分析加入触觉反馈前后的脑电信号数据内不同频段功率谱密度的差异,发现加入触觉反馈后运动脑区被明显激活,运动脑区的功率谱密度在高γ频段有显著提升.研究结果说明,患者在融合多感官刺激的VR-BCI手功能增强康复系统中进行康复训练,能够加速感觉传导通路和运动传导通路的双向促通,从而加速康复进程.

    脑—机接口虚拟现实触觉反馈手功能康复多感官刺激反馈

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    基于异步稳态视觉诱发电位的脑机融合"第三只手"

    谢平门延帝甄嘉乐邵谢宁...
    664-672页
    查看更多>>摘要：基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)在智能机器人领域的应用备受关注.传统基于SSVEP的BCI系统多采用同步触发方式,没有识别用户是处于控制态还是非控制态,导致系统缺乏自主控制能力.为此,本文提出了一种SSVEP异步状态识别方法,通过融合脑电信号(EEG)的多种时频域特征,结合线性判别分类器构建了异步状态识别模型,提高SSVEP异步状态识别准确率.进一步,针对残障人群在多任务场景下的控制需求,搭建了一种基于SSVEP-BCI异步协同控制的脑机融合系统,实现在复杂场景下可穿戴机械手与机械臂即"第三只手"的协同控制.实验结果表明,运用本文所提出的SSVEP异步控制算法和脑机融合系统,可以辅助用户完成多任务协同操作,在线控制实验中用户意图识别的平均准确率为93.0％,为SSVEP异步脑机接口系统的实际应用提供了理论和实践依据.

    异步脑机接口稳态视觉诱发电位外肢体机械人增强现实

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    基于功能近红外光谱的跨受试心理任务识别的深度迁移学习方法

    张耀刘东远高峰
    673-683页
    查看更多>>摘要：在基于功能近红外光谱(fNIRS)的脑-机接口(BCI)领域中,传统的受试特定解码方法存在校准时间长和跨受试泛化性低等问题,从而限制了 BCI系统在日常生活和临床领域中的推广和应用.为解决上述困境,本文提出了一种新颖的深度迁移学习方法,该方法联合了改进型启发式残差网络(rIRN)模型和基于模型的迁移,学习(TL)策略,简称TL-rIRN.本文开展了跨受试识别心算和心唱任务的试验,以验证TL-rIRN方法的有效性和优越性.结果表明,相较于受试特定解码方法和其他深度迁移学习方法,TL-rIRN方法显著缩短了校准时间,减少了目标模型的训练时间和计算资源的消耗,并增强了跨受试解码性能.综上,本研究为fNIRS-BCI系统的跨受试、跨任务以及实时解码算法的选择提供了依据,在构建便捷通用型BCI系统方面具有潜在应用价值.

    功能近红外光谱脑-机接口深度迁移学习跨受试解码改进型启发式残差网络

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    基于增强现实和稳态视觉诱发电位的视觉目标检测系统

    郭孟澳杨帮华耿亦婷竭荣昕...
    684-691页
    查看更多>>摘要：本研究探讨了一种基于增强现实(AR)环境和稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)系统,用于在真实场景下通过视觉注视完成对现实物品的选取任务.该系统结合了目标检测技术和AR技术,在真实物体上附加视觉增强效果,从而给予用户视觉刺激诱发相关脑电信号,再利用SSVEP技术解析脑电信号,完成对用户关注物体的识别.此外,本文采用了基于自适应动态时间窗的滤波器组典型相关分析算法实现对受试者脑电信号的快速解析.实验结果表明,该系统可以有效地识别解析SSVEP信号,对用户视觉目标的识别平均准确率达到了 90.6％.该系统拓展了 SSVEP信号在现实生活场景中的应用,在帮助行动不便和肢体功能受损患者进行物品选取任务上具备可行性和有效性.

    脑机接口稳态视觉诱发电位增强现实目标识别

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    基于两阶卷积神经网络训练有限心电数据的心脏骤停早期分类识别算法

    茶兴增张月张翼飞苏叶...
    692-699页
    查看更多>>摘要：心脏骤停(SCA)是一种致命性心律失常,会对人体生命健康造成严重威胁.基于目前临床记录的心脏猝死(SCD)心电图(ECG)数据极其有限,本文提出了一种基于深度迁移学习的心脏骤停早期预估及分类算法.本文算法在有限的ECG数据训练下,通过提取心脏骤停发作前的心率变异性特征,并送入轻量级卷积神经网络模型进行预训练和微调训练两个阶段的深度迁移学习,实现神经网络模型对心脏骤停高危ECG信号的早期分类识别和预估.基于国际公开ECG数据库中20个心脏猝死患者和18个窦性心律患者的16 788条30 s心率特征片段,本文采用十折交叉量化验证的算法性能评估实验结果显示,对心脏骤停发作前30 min预测的平均准确度(Acc)、灵敏度(Sen)和特异度(Spe)分别为91.79％、87.00％和96.63％;而对不同患者的平均预估准确度达到96.58％.相较于已报道的传统机器学习算法,本文方法不仅有助于解决深度学习模型对大量训练数据的要求,而且能够更加早期、准确地检测和识别心脏骤停发作前的高危ECG征兆.

    心脏骤停心电图心率特征快速反应系统深度迁移学习

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    基于多分支多尺度卷积网络的心房颤动检测模型

    赵思宇刘明刘名起杨晓茹...
    700-707页
    查看更多>>摘要：心房颤动(房颤)是危及生命的心脏病之一,其早期检测和治疗近年来备受医生关注.传统的房颤检测方式主要依靠医生对心电图的诊断,但长时间的心电信号分析非常耗时.本文设计出一种基于Inception模块的房颤检测模型,构建多分支检测通道来处理房颤时的心电图原始信号、梯度信号和频率信号.该模型利用梯度信号高效地提取QRS波段和RR间期特征,利用频率信号提取P波与f波特征,并使用原始信号补充丢失信息.Inception模块中多尺度卷积核提供多种感受视野,并对多分支结果进行综合分析,从而实现房颤的早期检测.相较于目前的机器学习算法仅利用RR间期和心率变异性等特征,本文提出的算法额外使用频率特征,充分利用信号中的信息;对于使用原始信号和频率信息的深度学习方法,本文提出强化QRS波段的方法,使网络更有效地提取特征,并通过多分支输入模式综合考虑房颤RR间期不规律和P波与f波特征信息.在麻省理工房颤数据集上的检测结果显示,患者间检测的准确率为96.89％,灵敏度为97.72％,特异性为95.88％.该模型表现出色,能够实现房颤的自动检测.

    房颤检测多分支网络多尺度卷积混合损失函数

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    基于18F-FDG PET的颞叶癫痫患者脑代谢网络构建与分析

    纪璇屈若为王召楠王石峰...
    708-714页
    查看更多>>摘要：基于18氟—脱氧葡萄糖(18F-FDG)的正电子发射计算机断层显像(PET)技术的脑代谢网络分析方法,可以反映大脑在正常生理状态或疾病状态下的脑功能网络连接模式,目前已经初步应用于基础和临床的脑功能网络研究中.本研究根据颞叶癫痫患者的18F-FDG PET图像数据,构建了大脑皮层的代谢网络,并分别对左、右侧颞叶癫痫患者及对照组的网络属性进行了统计学分析.实验结果表明,颞叶癫痫患者大脑代谢网络的连接减弱,网络的拓扑结构发生了变化,网络的传输效率降低,即颞叶癫痫患者脑代谢网络连接出现广泛受损.本文研究证实,18F-FDG PET代谢脑网络分析可为利用PET影像诊断治疗癫痫这一疾病提供新的视角.

    正电子发射计算机断层显像技术标准化摄取比率值癫痫脑代谢网络网络属性

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    室内大空间鸽子三维定位与轨迹追踪

    刘新玉刘凯歌彭缓缓秦月...
    715-723页
    查看更多>>摘要：动物定位与轨迹追踪对于大脑空间认知和导航神经机制研究具有重要价值,但是传统光学镜头视频定位技术受摄像头视角范围等因素的影响,定位与轨迹追踪的范围有限.针对具有卓越空间认知和导航能力的鸽子,基于灯塔定位技术,提出了一种适用于室内大空间的三维轨迹定位与追踪方法,并给出了相应的定位原理与硬件组成.离体和在体实验研究结果表明,该系统可以在长×宽×高为360 cm × 200 cm × 245 cm空间中对鸽子实现误差厘米级的定位与轨迹追踪.与传统光学镜头视频定位技术相比,该系统具有大空间、高精度、高响应优点,不仅有助于鸽子三维空间认知与导航神经机制的研究,而且对于其他动物的轨迹追踪也具有较高参考价值.

    鸽子三维轨迹室内灯塔定位技术大空间

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