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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%.
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    基于大鼠脑片的经颅直流电刺激参数优化仿真研究

    何世纪张广浩吴昌哲霍小林...
    945-950页
    查看更多>>摘要：经颅直流电刺激(tDCS)是治疗精神疾病和神经退行性疾病的重要手段.本文分别通过大鼠脑片染色图像和磁共振成像(MRI)数据重建了两个离体脑片模型,并使用有限元计算得出tDCS皮层后大鼠脑区海马处的电流密度.随后,通过神经元模型计算这些电流密度下大鼠海马锥体神经元的响应,比较两种模型在不同刺激参数下的神经元反应.结果显示,基于脑片染色图像的模型中,刺激电压最小为17 V时可引起海马锥体神经元的兴奋,而基于MRI的模型需24V.分析表明,基于脑片染色图像的模型在精细度和电场传播模拟方面更具优势,结果更接近真实测量值,可为tDCS参数选择提供指导,并为精准刺激提供科学依据.

    经颅直流电刺激大鼠脑片刺激参数

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    情绪刺激下恐惧反应的神经机制:结合早期后部负波和脑电图源网络分析的初步研究

    臧倩赵小茗梁铁刘秀玲...
    951-957页
    查看更多>>摘要：作为典型的负性情绪,恐惧情绪普遍存在于日常生活中并显著影响人类行为.深入了解负性情绪的产生机制有助于提高相关疾病的诊疗效果.然而大脑面对恐惧情绪刺激时的神经机制依旧不明.为此,本研究在早期后部负波(EPN)分析基础上,进一步将脑电图(EEG)源分析和皮层脑网络构建相结合,从时-空角度探索了恐惧和中性情绪图片刺激下大脑信息处理机制的差异.结果发现中性情绪刺激能够比恐惧刺激诱发更高幅值的EPN.进一步通过对包含EPN成分的EEG数据执行溯源分析发现,恐惧和中性情绪刺激下的大脑皮层激活区域存在明显差异.此外,在alpha频段脑网络观察到恐惧情绪相比中性情绪存在更多的功能连接.通过量化脑网络属性发现,与中性情绪相比,恐惧情绪刺激下的平均节点度和平均聚类系数明显更大.结果表明,将ERP、EEG溯源以及脑网络分析相结合,有助于以较高的时-空分辨率探究恐惧情绪处理进程中的脑功能调制,也为探索负性情绪的神经机制提供了新的视角.

    恐惧早期后部负波脑电溯源分析负性情绪

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    基于实时肌肉疲劳特征融合的表面肌电手势识别增强算法

    严仕嘉杨晔易鹏
    958-968页
    查看更多>>摘要：本研究旨在优化基于表面肌电图的手势识别技术,重点考虑肌肉疲劳对识别性能的影响.文中提出了一种创新的实时分析算法,可实时提取肌肉疲劳特征,并将其融入手势识别过程中.基于自行采集的数据,本文应用卷积神经网络和长短期记忆网络等算法对肌肉疲劳特征的提取方法进行了深入分析,并对比了肌肉疲劳特征对基于表面肌电图的手势识别任务的性能影响.研究结果显示,通过实时融合肌肉疲劳特征,本文所提出的算法对不同疲劳等级的手势识别准确率均有提升,对于不同个体的平均识别准确率也有提升.综上,本文算法不仅提升了手势识别系统的适应性和鲁棒性,而且其研究过程也可为生物医学工程领域中手势识别技术的发展提供新的见解.

    表面肌电信号肌肉疲劳手势识别卷积神经网络长短期记忆网络

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    线性预处理改善体音听诊自适应降噪性能的分析

    莫鸿强田翔李彬田军章...
    969-976页
    查看更多>>摘要：当前体音听诊多采用基于最小均方误差准则的双通道自适应滤波算法实现环境音降噪;对于包含脉冲分量的非高斯信号,这类方法容易出现滤波器权值失调.与常用的变步长方法不同,本文引入线性预处理来克服这种现象.针对双通道归一化最小均方自适应降噪算法,分析线性预处理对于改善自适应降噪效果所起的作用,并探讨预处理环节的设计原则.分析结果表明:滤波器的稳态均方权值偏差正比于体音的方差而反比于副通道环境噪音的方差,当线性预处理参数设置得当时,可抑制体音信号中的尖峰,大幅减小体音的方差和功率谱密度,而且不明显地减小甚至可能增大副通道环境噪音的方差及其功率谱密度,如此即可减小权值失调从而显著提升环境音降噪效果.最后以心音的环境音降噪为例说明了如何设计预处理环节,并解释了它对于环境音降噪所起的作用.本文研究结果可为体音听诊的自适应降噪算法设计提供理论依据.

    听诊环境音降噪归一化最小均方自适应滤波线性预处理

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    基于双谱特征提取和卷积神经网络的心音分类算法

    彭利勇全海燕
    977-985,994页
    查看更多>>摘要：在全球的死亡案例中,心血管疾病(CVD)是主要的致死原因之一.心音分类识别在心血管疾病的早期发现中起着关键作用.正常心音和异常心音之间的区别并不明显,本文为提升心音分类模型的准确度,提出一种基于双谱分析的心音特征提取方法,并将其与卷积神经网络(CNN)结合,对心音进行分类.该算法能够有效地利用双谱分析来抑制高斯噪声,而且不需要准确分割心音信号就能提取其特征,同时结合了卷积神经网络的强大分类性能,从而实现对心音的准确分类.根据实验结果显示,在相同的数据和实验条件下,本文提出的算法在准确率、灵敏度和特异性方面分别达到了 0.910、0.884和0.940.与其他心音分类算法相比,本文算法提升明显,并具有较强的鲁棒性和泛化能力,因此有望应用于先心病的辅助检测.

    心血管疾病双谱分析心音分类卷积神经网络

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    基于两步频域集合经验模态分解和典型相关性分析的运动心阻抗血流图信号的去噪方法研究

    解尧杨东余洪龙解启莲...
    986-994页
    查看更多>>摘要：心阻抗血流图(ICG)在心血管疾病患者心功能评价中发挥重要作用.针对ICG信号的测量容易受运动伪迹的干扰问题,本文提出了两步频域集合经验模态分解(EEMD)和典型相关性分析(CCA)的去噪方法.首先,将ICG信号、心电图(ECG)分别与运动信号做第一步频域EEMD-CCA,将相关性系数高的成分置零来抑制主要运动伪迹.其次,将得到的ECG和ICG信号做第二步频域EEMD-CCA,获取这两组生理信号之间的共同成分来进一步去噪.最后,利用这些共同成分来重构ICG信号.本研究招募了 30名志愿者参与测试,结果表明,使用本文提出的去噪方法后,ICG信号的质量有大幅度的提升,可为后续的心血管疾病诊断和分析提供支撑.

    典型相关性分析心阻抗血流图运动伪迹去噪方法

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    基于机器学习的在体电子顺磁共振波谱分类和辐射剂量预测方法研究

    熊广为陈博马蕾贾泷澎...
    995-1002页
    查看更多>>摘要：核与辐射突发事件发生后,在体电子顺磁共振(in-vivo EPR)方法可对伤员辐射剂量进行现场、快速、无创检测.对in-vivo EPR波谱分析,目前常采用人工标记峰值并计算信号强度,存在工作量大、受主观因素干扰等问题.本研究利用支持向量机(SVM)技术,建立了一种对in-vivoEPR波谱进行自动分类识别的方法,可批量自动识别并筛除in-vivo EPR测量时因振动、牙表面水干扰而产生的无效波谱.本研究利用遗传算法优化神经网络(GA-BPNN)建立了一种波谱分析方法,可对in-vivo EPR波谱中的辐射诱发信号进行自动识别,并预测伤员受到辐射的剂量.实验结果表明,本研究建立的SVM和GA-BPNN波谱处理方法可有效地完成in-vivo EPR波谱自动分类和剂量预测,可满足核事故应急剂量评估的需求.本研究探索了机器学习方法在电子顺磁共振(EPR)波谱处理领域的应用,提高了 EPR波谱处理的智能化水平,为提升大批量EPR波谱处理效率提供了支撑.

    在体电子顺磁共振辐射剂量波谱分类支持向量机遗传算法优化神经网络

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    基于时空特征学习的视野预测研究

    王握郑秀娟吕智清李妮...
    1003-1011页
    查看更多>>摘要：青光眼是全球排名首位的不可逆致盲眼病,定期的视野检查是青光眼诊断和治疗过程中的必要监测手段,提前预测患者未来视野将有利于临床医生对病情进展进行及时干预.为了联合利用患者过去视野检查结果中的时间和空间特征,以提高视野预测效果,本文采用卷积长短期记忆(ConvLSTM)网络构建预测模型,并使用来自华盛顿大学汉弗瑞视野分析仪的视野测试数据集(UWHVF)的数据,对ConvLSTM模型与其他方法进行预测性能验证与比较.研究结果显示,相较于传统方法,ConvLSTM模型具有更高的预测精度;同时,探究视野序列长度与预测性能的变化关系发现,当采用过去1.5～6.0年内的3次视野结果预测时,ConvLSTM模型的预测性能更好,预测结果的平均绝对误差为2.255 dB,均方根误差为3.457 dB,决定系数为0.960.实验结果表明,本文所提方法仅使用既往视野检测结果,即实现了较准确的未来0.5～2.0年内的视野预测,因此该方法有望用于辅助临床医生对视野进展进行评估并治疗.

    视野预测青光眼时空特征卷积长短期记忆模型

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    基于小样本临床指标数据的引产预测模型构建

    秦雅莉姚莉萍袁玲陈胜...
    1012-1018页
    查看更多>>摘要：由于临床指标的多样性和复杂性,现有方法难以建立全面可靠的引产结果预测模型.因此,本研究旨在分析引产相关的临床指标,并建立和评估基于小样本数据的预测模型.研究对象为上海市第一妇婴保健院在2023年2月至2024年1月期间进行引产的90例孕产妇,临床指标共记录52项.采用最大信息系数(MIC)对临床指标进行特征选择,以降低特征高维特性引起的过拟合风险.然后,基于MIC选择的特征,将基于小样本的支持向量机(SVM)模型与基于大样本的全连接神经网络(FCNN)模型进行对比分析,并绘制受试者工作特征曲线(ROC).通过计算MIC分值,特征维数由55维降至15维,SVM模型的曲线下面积(AUC)从特征选择前的0.872提高至0.923.模型对比结果显示,SVM的预测性能优于FCNN.研究表明,采用SVM进行引产结果预测效果良好,MIC特征选择有效地提高了模型的泛化能力.这一研究为引产结果的预测提供了可靠方法,具有潜在的临床应用前景.

    引产最大信息系数支持向量机全连接神经网络预测模型过拟合

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    含铜胺氧化酶1在脂代谢中的功能研究

    向思婷刘莘颖李匡政赵同金...
    1019-1025,1034页
    查看更多>>摘要：含铜胺氧化酶1(AOC1)是含铜胺氧化酶家族中的关键成员,催化组胺和腐胺的脱氨氧化反应.近年来,AOC1被发现与多种癌症相关,它在某些癌细胞中的表达水平显著升高,提示可能在癌症进展中起到重要作用.然而,AOC1在脂代谢中的功能仍未被充分研究.通过遗传学分析,我们发现AOC1与脂代谢存在潜在关联.接着,我们构建了 Aoc1-/-小鼠模型,并在标准饮食和高脂饮食条件下对其代谢表型进行了研究.实验结果显示,在高脂饮食条件下,Aoc1-/-小鼠表现出体脂含量增加和葡萄糖耐受不良,白色脂肪组织和肝脏中的脂质积累显著增加.本研究揭示了 AOC1在脂代谢中的潜在作用,以及它在代谢紊乱如肥胖和2型糖尿病中的潜在功能,为代谢性疾病的治疗提供了新的靶点和研究方向.

    含铜胺氧化酶1脂代谢肥胖模型

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