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期刊信息/Journal information
中国生物医学工程学报
中国生物医学工程学报

刘德培

双月刊

0258-8021

cjbmecjbme@163.com

010-65248786

100730

北京东单三条9号

中国生物医学工程学报/Journal Chinese Journal of Biomedical EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
正式出版
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    基于GE-YOLO的消化内镜下异常区域实时目标检测方法

    范姗慧赖劲涛韦尚光魏凯华...
    385-398页
    查看更多>>摘要：消化内镜是临床常用的消化道检查手段，在消化道疾病的早期诊断和治疗中具有重要作用。但常规内镜检查需要由专业医生操作并实时观察视频以确定病灶点，极度依赖医生经验，主观性强且容易造成漏检和误检。本研究提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的消化内镜下异常区域实时检测方法:GE-YOLO。该方法以YOLOv7-tiny为基础框架，使用两种不同的特征提取模块(C3模块和P-ELAN模块)构建骨干特征提取网络，提高网络的特征提取能力;使用坐标卷积(CoordConv)取代上采样中的普通卷积，进一步提高模型对病灶的定位精度;使用部分卷积(PConv)取代特征提取模块中的3×3普通卷积，在保证模型性能的同时减少了模型的计算量和参数量，提升了模型的检测速度;最后使用基于IoU与归一化Wasserstein距离的联合损失函数，提升模型对微小病灶的敏感度。该模型利用Kvasir-Capsule数据集中含标记的图像(共4 172张)进行了训练和测试，其平均精确率、召回率和F1得分分别达到了 94。2％、97。2％和0。957，检测速度为60帧/s，与YOLOv7-tiny相比，精确率、召回率和F1得分分别提升了 2。8％、12。0％和0。075。实验结果表明，本研究提出的方法能实现高精度的消化道病灶实时检测，有望部署于临床内镜检查设备，在检查过程中为医生提供实时辅助，从而大大提高内镜检查效率，具有重要的学术价值和临床意义。

    GE-YOLO实时目标检测异常区域消化内镜YOLOv7-tiny

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    基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类

    高云园薛云峰张聪睿高坚...
    399-407页
    查看更多>>摘要：实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题，制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务，本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐，消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法，求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验，平均准确率达到82。18％和76。45％，证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证，展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。

    运动想象脑电信号域自适应数据对齐张量子空间

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    融合注意力的主动迭代优化白细胞图像分类模型

    蒋舒颖李志明莫贤孙昂...
    408-418页
    查看更多>>摘要：白细胞的数量和结构特征蕴含了人类健康状况的重要信息。通过对不同种类的白细胞进行计数，可为多种疾病的早期治疗提供重要依据。但目前采集与标注白细胞数据集成本较高、现有的白细胞数据集数量较少，给计算机辅助白细胞自动分类带来了挑战。为此，本研究提出了一种融合注意力的主动迭代优化白细胞图像分类模型，通过在ResNet18主干网络上附加用于主动学习的LossNet网络，从大量未标注样本中挑选最具代表性的样本进行标注，减少了需要人工标注的样本量。同时，为了应对白细胞数据集类间不平衡对主动学习的影响，加入主动迭代扩增模块，挑选训练过程中的困难样本进行含有随机因子的数据扩增，自下而上形成了双向的信息交互，以增强模型对不平衡数据集的适应力。最终，在比较了 3种注意力模块后，本研究选择加入CBAM注意力模块，以增强模型对白细胞特征区域的关注、提高模型的性能。采用包含14 514张白细胞显微镜图像的Raabin-WBC数据集进行方法验证。实验结果表明，所提出的模型在使用训练集28％、37％、52％的样本时，分类准确率分别达到92。35％、93。64％、94。86％，相比原ResNet18分别提升了 5。14％、9。24％、2。37％，模型有效降低了白细胞数据集的标注成本，在缺乏标注的医学数据集上具有较为广泛的应用前景。

    主动学习白细胞主动迭代扩增LossNet医学图像分类

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    多尺度特征融合的改进残差网络乳腺癌病理图像分类

    庄建军吴晓慧景生华孟东东...
    419-428页
    查看更多>>摘要：现有模型病理特征提取不充分以及开源数据集各类型数量不平衡等问题，使得乳腺癌病理图像的多分类研究仍具挑战性。本研究提出了一种多尺度特征融合的改进残差网络乳腺癌病理图像多分类方法。首先，以ResNet101残差网络作为基础，将CBAM注意力模块插入到每一个残差块中;接着，为了优化特征提取，将横向和纵向的多尺度特征融合集成到残差网络中;最后，引入焦点损失函数以解决数据分配不平衡问题。经BreakHis公开数据集混合放大倍数1 582张病理图像训练验证，所提出的改进残差网络在乳腺癌病理图像八分类上的识别准确率为94。4％，较原始模型提升2。8％，优于大多数已有公开深度学习模型。该模型的提出为女性乳腺癌的筛查诊断和病理分类提供了更为有效的方法。

    乳腺癌病理图像深度学习残差网络注意力机制多尺度特征融合

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    融合注意力机制和轻量级卷积神经网络的胸部CT影像分类方法研究

    王威许玉燕王新黄文迪...
    429-437页
    查看更多>>摘要：同一疾病类型的CT影像也会由于患者患病严重程度不同而呈现差异，现主要临床诊断方法依赖医生专业能力及过往经验，客观性有待增强，效率有待提高。针对以上问题，提出一个融合注意力机制的CT分类网络—并联轻量级CT分类卷积神经网络(PC-CTNet)。该网络主要由并联支路通道混洗(PCS)模块和深度高效跳跃连接(DES)模块组成。PCS模块采用双分支并联，融合了多尺度感受野的特征;DES模块则利用卷积和高效通道注意力提取有效的深层类间区分信息，并通过跳跃连接避免梯度消失。结果表明，PC-CTNet模型在包含5 988张大小不一的CT数据集上分类准确率能达到98。46％，在包含194 922张的开源数据集上分类准确率能达到98。75％。PC-CTNet的各项性能指标均接近现有的胸部CT分类网络，且其参数量和计算量约为0。32、75。58 M，分别为实验比较中胸部CT分类网络的10。17％和3。21％，拥有更高的参数效率和计算效率，能有效辅助医生诊断，提高诊断效率和客观性。

    注意力机制胸部CT影像卷积神经网络PC-CTNet

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    基于条带池化与血管增强的眼底图像动静脉分类方法

    肖志涛彭新文刘彦北耿磊...
    438-446页
    查看更多>>摘要：视网膜血管动静脉管径比是定量分析糖尿病、高血压等慢性疾病的先决条件，是许多心血管疾病的重要风险指标。随着深度学习技术的发展，许多基于卷积神经网络的方法凭借其捕获高级语义的能力，在眼底图像动静脉分类方面取得了较大的进展。然而，这些方法大多是采用叠加局部卷积和池化操作方式，难以很好地应用于条带形状的眼底视网膜血管。在本研究中，为了更有效地提取条带形状的视网膜血管特征，引入条带池化来捕获空间像素远距离依赖关系，同时考虑到动静脉交错复杂的特性，结合空间金字塔池化并提出了一种全新的混合池化技术以扩大神经网络的感受野和学习上下文信息。另一方面，考虑到眼底图像中血管与非血管分布的比例极不平衡，引入了血管增强模块，利用血管分布信息和高斯核函数约束的血管边缘的信息作为权重校正动静脉特征抑制背景特征，进而解决血管与背景分布比例不平衡问题。在分别包含40、22、45张彩色眼底图像的3种国际公开数据集DRIVE、LES和HRF上的实验表明，所提算法的平衡精度(BACC)分别为0。955、0。946、0。967，表明本研究结合条带池化与血管增强的方法能够较好解决眼底图像中动静脉交错复杂和类别不平衡问题，实现对眼底视网膜动静脉的精确分类，具有较高的应用价值。

    眼底图像动静脉分类条带池化混合池化血管增强

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    基于Inception模块的CNN-BiLSTM房颤检测与心拍分类算法

    张耀刘艳君刘磊
    447-454页
    查看更多>>摘要：心电(ECG)自动分类技术是心律不齐的一种重要辅助诊断手段。为提高动态心电异常心拍提取的准确率，提出一种基于Inception模块的CNN-BiLSTM房颤检测与心拍分类算法。首先将ECG信号分割成采样长度为1 000个采样点的心拍片段，然后利用Inception模块提取3种不同尺度的心电特征，再通过4层一维卷积神经网络(CNN)和两层双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)来进一步提取心电特征，最后使用一层全连接网络和softmax函数实现降维和心拍分类。为了进一步提高分类准确率，采用小波降噪技术对原始ECG进行降噪。实验采用PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2017数据库提供的数据，预处理后选取60 000个心拍样本进行分类，并以准确率(Acc)和F1分数(F1-score)作为评判标准来评价模型性能。实验结果表明，所建立的模型针对3类心拍(正常、房颤、其它)的分类Acc为91。38％，F1-score为91。27％，比仅使用CNN-BiLSTM组合模型(Acc为86。61％，F1-score为86。68％)分别提高了 4。77％和4。59％。因此，所提出的基于Inception模块的CNN-BiLSTM房颤检测与心拍分类算法比CNN-BiLSTM的组合模型有更好的分类效果。

    心律失常心拍分类卷积神经网络长短期记忆神经网络

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    基于柔顺控制的智能神经导航手术机器人系统设计

    王杰陈欣荣宋志坚
    455-466页
    查看更多>>摘要：机器人辅助微创手术，因其低侵袭性而变得越来越普遍。然而，因定向障碍和缺乏导航信息限制了其在经自然腔道手术的进一步应用。自然腔道解剖结构复杂，机器人末端的手术器械易损伤周围血管和神经。本研究设计了一种智能控制导航手术机器人系统，使用可靠和安全的定位技术、7自由度机械臂以及避免关节角度限制的逆运动学控制策略，以实现高灵活度的机械臂控制。基于患者术前影像进行手术导航与手术规划，并通过阻抗柔顺控制将患者与手术器械的接触力限制在一定范围内，实现保护患者的正常组织。为了提高手术精度并缓解医生的手术强度，智能语音控制实现术中手术器械位置和姿态的微小调整。基于体模和尸头实验进行系统的有效性验证。结果显示，本系统的定位误差小于1 mm，轨迹追踪角度误差小于2。5°，术中导航可进行实时手术靶点与器械跟踪，阻抗柔顺控制可将手术器械与患者之间的接触力降低在1。2 N以下，基于语音识别的精细调控可以满足术中对手术器械运动控制的要求。本研究的结果初步表明，所设计的手术机器人系统在机器人辅助微创手术中具有潜在的应用前景。

    微创手术手术机器人手术导航柔顺控制智能控制

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    基于Transformer深度学习模型在医学图像分割中的研究进展

    周腊珍陈红池李秋霞李坊佐...
    467-476页
    查看更多>>摘要：医学图像的准确分割在现代临床影像检查、精准诊断和治疗规划中意义至关重要。近10年来，卷积神经网络(CNN)凭借其独特的特征提取能力，在医学图像分割领域成绩显著。CNN架构中存在的局部感受野和固有归纳偏置局限，限制其对图像中远程依赖关系的有效建模。近年来，Transformer架构依赖其对全局信息的捕获能力，有助于建模长距离的依赖关系并挖掘语义信息，在生物医学图像分割领域展示出卓越的性能和巨大潜力。在此，对Transformer架构的组成及其在医学图像分割中的应用进行了全面综述，从全监督、无监督和半监督的角度出发，对Transformer架构在医学图像的腹部多器官分割、心脏分割和脑肿瘤分割中的运用价值及性能进行了归纳分析，并对Transformer模型在分割任务中存在的局限不足进行了概括总结，最后对其未来发展趋势及优化路径进行了探讨展望。

    Transformer图像分割卷积神经网络医学图像

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    低强度超声促进药物递送的作用机制及研究进展

    朱文武杨辉胡凯严国飞...
    477-488页
    查看更多>>摘要：近年来，低强度超声促进药物递送的相关研究发展迅速，其应用涵盖多个给药场景，包括经皮给药(超声导入术)、声动力治疗以及血脑屏障开放等。从这3个视角入手，阐述了低强度超声促进药物递送的作用机制，包括热效应、空化效应、机械效应及生理调节效应等诸多生物效应，强调了局部空化作用和机械作用的重要性。此外，通过引用相关研究成果，展示了低强度超声在药物递送中的有效性，并指出了需进一步解决的相关问题，如药物释放的可控性与临床治疗的安全性，最后，概述了超声技术与纳米材料相结合，有望拓展药物递送的创新路径，为临床治疗提供更多有效安全的治疗方案。

    低强度超声药物递送经皮给药声动力治疗血脑屏障开放

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