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

    融合多尺度时序特征的心电信号质量评估新方法

    陈诚张爱华马玉润漆宇晟...
    1169-1176页
    查看更多>>摘要：在长期监测心电图(ECG)的过程中不可避免地会混杂各类噪声,影响医生对患者数据的读取和判断,因此在分析和诊断前对ECG信号质量进行评估至关重要.针对目前已有的ECG信号质量评估方法对12导联多尺度相关性关注不足的问题,本文提出一种集成卷积神经网络(CNN)和压缩与激励残差网络(SE-ResNet)的ECG信号质量评估方法.该方法不仅能提取ECG信号时间序列的局部及全局特征,而且还关注了 ECG信号的空间相关性,在公共数据集上测试得到的准确率、灵敏度和特异性分别为99.5％、98.5％和99.6％.与其他方法相比,本文所提方法利用导联间相关信息有效提高了 ECG信号质量评估的准确率,有望促进ECG信号的智能监测与诊断技术的发展.

    12导联心电图导联间信息多尺度特征特征融合质量评估

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于Mamba和卷积的双流特征金字塔网络用于脑部核磁共振图像配准

    付麟杰朱遥遥姚宇
    1177-1184页
    查看更多>>摘要：可变形图像配准在医学图像分析领域扮演着至关重要的角色.尽管目前已经提出了各种先进的配准模型,但准确和高效的可变形配准仍然具有挑战性.鉴于Mamba最近在计算机视觉任务中展现出的优异性能,本文介绍了一种新模型,称为MCRDP-Net.MCRDP-Net采用了 Mamba块和卷积块结合的双流网络架构同时提取固定图像和运动图像的全局信息和局部信息;在解码阶段,采用了特征金字塔结构的网络,以获得运动图像与固定图像之间的全分辨率形变场,从而实现高效且精确的配准.本研究在公共脑部配准数据集OASIS和IXI上验证了 MCRDP-Net的有效性.实验结果显示,MCRDP-Net在医学图像配准任务中表现出显著优势,OASIS数据集上DSC、HD95和ASD分别达到0.815、8.123和0.521,IXI数据集上分别达到0.773、7.786和0.871.综上所述,MCRDP-Net在可变形图像配准任务中展现了优越的性能,证明了它在医学图像分析领域的潜力,能够有效提升配准的准确性和效率,为后续的医学研究与应用提供了有力支持.

    可变形图像配准Mamba特征金字塔多尺度融合

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于改进密集全卷积神经网络的脑出血图像重建方法研究

    施艳艳王娈珺李亚婷王萌...
    1185-1194页
    查看更多>>摘要：脑出血是一种高发病率和高死亡率的严重脑血管疾病,及时诊断和治疗至关重要.电阻抗断层成像(EIT)作为一种功能性成像技术,能够在脑部组织发病初期检测电学特性的异常变化.然而,由于颅脑EIT图像重建涉及不规则多层结构且各层导电特性存在差异,导致成像质量不高.针对这一问题,本文提出了一种基于改进密集全卷积神经网络的脑出血图像重建方法.在构建逼近人体头部真实结构的三层颅脑模型基础上,本文通过网络训练确定边界电压与电导率变化的非线性映射,避免了传统灵敏度矩阵法逆问题求解引起的误差,并在无噪、有噪及颅脑模型变化情况下对所提方法进行了评估.数值仿真和物理实验结果表明,本文所提方法能准确重建颅内脑出血电导率分布,从而可为脑出血诊断和治疗提供可靠依据,有助于推动电阻抗成像在脑部疾病诊断方面的应用.

    电阻抗成像脑出血图像重建神经网络

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于Transformer和卷积神经网络双并行分支编码器神经网络的冠状动脉分割

    潘丹骆根强曾安
    1195-1203,1212页
    查看更多>>摘要：针对计算机断层扫描血管造影(CTA)图像的冠状动脉人工手动分割效率低下,而现有深度学习分割模型在冠状动脉图像上分割准确率较低的问题,受Transformer的启发,本文提出了一种双并行分支编码器的分割模型——DUNETR.该网络以Transformer和卷积神经网络(CNN)作为双编码器,Transformer编码器负责将三维(3D)冠状动脉数据转变成一维(1D)序列问题进行学习并捕获其有效的全局多尺度特征信息,CNN编码器则提取3D冠状动脉的局部特征,二者所提取到的不同特征信息通过噪声降低的特征融合(NRFF)模块的拼接融合后连接到解码器.在公开数据集上的实验结果表明,提出的DUNETR网络结构模型在Dice相似性系数方面达到了 81.19％,召回率达到了 80.18％,相比对比实验中次好结果模型有0.49％和0.46％的提升,超越了其他常规深度学习方法.将Transformer和CNN作为双编码器而共同提取到的丰富特征信息,会有助于进一步提升3D冠状动脉分割的效果.同时,该模型也为其他血管状器官分割提供了新思路.

    卷积神经网络Transformer计算机断层扫描血管造影图像冠状动脉注意力机制

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于轻量化网络与知识蒸馏策略的心脏核磁共振图像分割

    刘泽奇王宁张冲魏国辉...
    1204-1212页
    查看更多>>摘要：针对深度学习网络应用于心脏核磁共振成像(MRI)图像分割时网络参数量以及浮点运算量较大的问题,本文提出一种轻量化的空洞并行卷积网络(DPU-Net)以减少网络参数的数量以及浮点运算数,进而通过多尺度自适应向量引导的知识蒸馏(MAVKD)训练策略用于提取教师网络的暗知识,以提高DPU-Net的分割精度.本文所提网络采用独特的卷积通道变化方式来减少参数量,并搭配残差块以及空洞卷积缓解因参数减少可能导致的梯度爆炸问题和空间信息丢失问题.研究结果显示,该网络在减少参数量以及提高浮点运算效率方面获得大幅提升,并且将该网络应用于自动心脏诊断挑战赛(ACDC)公共数据集,所得骰子(dice)系数达到91.26％.该研究结果证实了本文所提出的轻量化网络以及知识蒸馏策略的有效性,为深度学习在医学图像分割领域提供了可靠的网络轻量化思路.

    深度学习医学图像分割知识蒸馏轻量化网络

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    深度学习结合放射组学特征的肾结石种类识别

    孙超倪军刘建和李华锋...
    1213-1220页
    查看更多>>摘要：目前,术前肾结石的种类主要依靠人工进行识别,这种依赖人工知识的方式将直接导致分类准确率不高以及诊断结果不统一的问题.对此,本文提出了一种基于放射组学与深度学习相结合的肾结石种类识别框架,以期在高准确率的基础上实现自动化的术前肾结石种类识别.首先,该框架使用放射组学方法提取三维(3D)卷积神经网络浅层输出的放射组学特征,并将提取的放射组学特征与卷积神经网络中的深层特征相融合.然后,将融合特征经过正则化以及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)处理.最后,利用轻量级梯度提升机(LightGBM)进行感染性和非感染性肾结石的识别.实验结果表明,本文提出框架的术前肾结石种类识别准确率达到了 84.5％.该框架可以有效地识别出感染性肾结石与非感染性肾结石,并为术前肾结石治疗方案的制定和术后患者的康复提供有效帮助.

    影像分类感染性肾结石深度学习机器学习放射组学

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于反向传播神经网络和灰狼优化算法的离心式人工心脏泵叶片参数优化

    穆璐璐段欢欢肖媛崔国民...
    1221-1226页
    查看更多>>摘要：叶轮作为人工心脏泵的主要部件,高速旋转引起的高剪切应力可能导致溶血.为改善人工心脏泵的溶血性能,获取最优的叶片参数组合,对现有的人工心脏泵叶片进行优化设计.选取叶片数、叶片出口角度及叶片厚度作为设计变量,泵内剪切应力最大值为优化目标,通过已有的模拟数据建立反向传播(BP)神经网络预测模型,利用灰狼优化算法对叶片参数进行寻优.结果表明:优化后的叶片参数为叶轮数7个、出口角度25 °、叶片厚度1.2 mm,剪切应力最大值377 Pa,相较于原始模型降低了 16％.经过模拟分析,优化结果相较于原始模型,叶片外缘、根部和底部等区域的高剪切应力区域明显减少,溶血性能得到显著改善.本文所使用的耦合算法降低了建模仿真的工作量,并且显著提升了优化目标的性能,相较于传统优化算法更具优势,为研究离心式人工心脏泵参数优化问题提供了新思路.

    人工心脏泵叶片参数反向传播神经网络灰狼优化算法溶血性能

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    神经肌肉电刺激对静立平衡下皮层肌肉耦合的影响分析

    柯伟杰罗志增
    1227-1234,1242页
    查看更多>>摘要：神经肌肉电刺激(NMES)已被证实对保持人体平衡有促进作用,然而关于其对运动能力影响的研究主要集中在外在物理分析,对内源性神经调控机制的分析却甚少.本文首次研究了 NMES对静立平衡时皮层活性以及皮层肌肉功能耦合(CMFC)的影响,共招募12名健康受试者参与了双腿NMES训练,每次训练包含60次电诱发等长收缩.本研究采集刺激前、刺激2周后、刺激4周后受试者维持静立平衡时的脑电(EEG)信号、肌电(EMG)信号和足底压力中心(COP)信号,对比分析COP特征参数、CMFC和皮层活性的变化.结果表明,NMES训练改善了受试者静立平衡时的姿态稳定性.同时,围绕EMG信号的功率谱密度(PSD)定义了κ频段,计算EEG-EMG时频最大信息系数(TFMIC),发现NMES增强了皮层和下肢肌肉的功能连接,刺激后β-κ和γ-κ频段CMFC均有不同程度提高.此外,EEG信号样本熵(SE)也在训练后出现增长.本研究结果证实,NMES训练可以增强人体静立平衡下的CFMC和大脑激活程度.综上,本研究从生理电信号的角度验证了NMES对于平衡训练的有效性,也为NMES的训练效果提供了客观的评估指标.

    静立平衡脑肌耦合神经肌肉电刺激压力中心

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    人体坐立转换运动规律及足底压力变化研究

    杨硕苏丹赵娜王芳...
    1235-1242页
    查看更多>>摘要：坐立转换是人体日常生活中必不可少的功能活动,对肌肉力量的要求较高,不仅需要控制下肢,还要保证躯干的稳定上升.本文通过人体坐立转换试验,详细描述了关节的运动轨迹和运动速度,分析了各关节的角度、角速度和人体坐立转换运动中质心位置的变化规律,并详细记录了此过程中受试者足底压力的变化情况.通过对受试者坐立转换过程中的关节运动和足底压力变化研究,本文总结出人体坐立转换中的运动规律,以期通过本文研究结果为坐立转换辅助装置的设计提供依据,今后或可用于分析下肢障碍患者的坐立转换状态,开展相应治疗和康复训练.

    坐立转换运动学分析运动轨迹足底压力

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于大模型的MHCⅡ抗原肽-T细胞受体结合预测

    许珉瑞张斯文鲁曼曼高媛...
    1243-1249页
    查看更多>>摘要：T细胞受体(TCR)与抗原肽的特异性结合在调节和介导免疫的过程中发挥着关键作用,为肿瘤疫苗设计提供了必要的基础.近年来的研究主要集中在主要组织相容性复合体(MHC)Ⅰ类抗原的TCR预测,针对MHC Ⅱ类抗原的TCR预测研究尚不充分,仍存在较大的提升空间.本研究利用ProtT5大模型进行MHCⅡ类抗原肽和TCR结合预测研究,探究其特征提取能力.此外,对模型进行微调,并构建前馈神经网络结构进行融合从而实现预测模型.实验结果显示,本研究提出的方法较传统方法表现更佳,预测准确度达到0.96,AUC达到0.93,验证了本文提出模型的有效性.

    MHCⅡ抗原肽-T细胞受体结合预测大模型ProtT5模型免疫治疗

      原文链接:
    • 万方数据