首页期刊导航|中国生物医学工程学报
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
收录年代

    基于无源域适应的脑电情绪识别

    赵红宇李畅刘羽成娟...
    129-142页
    查看更多>>摘要：现有脑电情绪识别中的域适应方法利用源域数据及其特征分布来训练模型，不可避免地需要频繁访问源域，可能会导致源域受试者的隐私信息泄露。针对该问题，本研究提出一种基于高斯混合模型、核范数最大化和Tsallis熵的无源域适应(GNTSFDA)脑电情绪识别方法。首先，基于源域数据和本研究所提出的CNN和Transformer特征混合(CTFM)网络，利用交叉熵损失训练得到源域模型;然后，通过高斯混合模型聚类生成目标域数据的伪标签以构建分类损失;最后，基于伪标签和分类损失在目标域数据上对源域模型再训练以更新其参数，从而得到目标域模型，训练过程中还利用核范数最大化损失来提升模型预测的类判别性和多样性，同时利用Tsallis熵损失来减少模型预测的不确定性。GNTSFDA方法采用留一被试交叉验证的实验范式分别在SEED(源域14个受试者，目标域1个受试者)、SEED-Ⅳ(源域14个受试者，目标域1个受试者)和DEAP(源域31个受试者，目标域1个受试者)公开数据集上进行了实验。结果显示，在3个数据集上，目标域模型情绪识别的准确率分别为80。20％、61。20％和58。89％，相较于源域模型分别提升8。98％、7。72％和6。54％。GNTSFDA方法仅需要访问源域模型参数，而不是源域，从而有效地保护了源域受试者的隐私信息，在脑电情绪识别的实际应用中具有重要意义。

    脑电信号情绪识别无源域适应隐私保护

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

    基于事件相关电位的认知负荷对任务时间效应的影响规律研究

    马可柯余峰王韬明东...
    143-152页
    查看更多>>摘要：为了探究不同脑力负荷下与任务时间效应相关的事件相关电位特征的变化规律，本研究设计了基于0-back和3-back任务的任务时间效应实验范式，以此开展了基于20名健康受试者的任务时间效应研究，并分析了被试在任务中的行为学和事件相关电位特征的变化规律。结果发现，在3-back任务中，受试者工作记忆任务的平均反应时间随着任务时间的增加显著下降(P＜0。05)。而3-back与0-back任务中，受试者的反应时间变化系数随任务时间增加显著上升(P＜0。05)。在不同认知负荷下，受试者两侧枕区的N1幅值均随任务时间增加而显著上升(P＜0。05)，前额区的P2幅值和P300幅值则随任务时间显著下降(P＜0。05)。在0-back任务中，受试者枕区P300幅值变化量显著低于3-back任务(P＜0。05)。在0-back和3-back任务中，受试者前额区P2幅值变化和反应时间线性相关(r=-0。44，P＜0。05;r=-0。59，P＜0。05)，同时P2幅值和反应时间相关系数呈显著负相关(r=-0。39，P＜0。05;r=-0。42，P＜0。05)。在3-back任务中，受试者额区，中央区和顶区的平均P300幅值与反应时间显著相关(r=-0。49，P＜0。05)，而受试者在0-back任务当中的P300幅值和反应时间，反应时间变化系数显著负相关(r=-0。69，P＜0。05;r=-0。51，P＜0。05)。由此得出，在长时间的认知任务之中，前额，中央区与顶区的脑活动均受到任务时间效应的影响，而枕区活动则主要受到认知负荷和任务时间效应的影响。

    任务时间效应脑电信号事件相关电位认知负荷

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

    一种基于双分支注意力神经网络的皮肤癌检测框架

    王玉峰成昊沅万承北张博...
    153-161页
    查看更多>>摘要：皮肤癌是一种主要的癌症，在过去几十年中快速增长，早期发现可以极大提高治愈率。近年来，基于皮肤镜图像利用深度学习模型(尤其是各种卷积神经网络)对皮肤癌进行识别和分类获得了广泛应用。但是与传统的图像识别分类不同，皮肤病检测任务存在数据不平衡、类间差异性小以及皮损面积占比少等方面的挑战。为此，本研究提出一种基于双分支注意力卷积神经网络(DACNN)皮肤癌分类框架。在数据预处理阶段，根据更细粒度的皮肤病类别，对数据集进行分解，降低数据不平衡程度。从网络结构上，上分支网络利用注意力残差学习(ARL)模块有效提取潜在的病变区域特征，接着利用损伤定位网络(LLN)模块定位病变区域。对其裁剪放大输入由ARL构成的下分支网络，进行局部细节的特征提取，然后结合上下分支网络的特征，进行有效的识别。最后，为了进一步缓解数据不平衡问题，在训练阶段中采用加权损失函数。在包含10 015张皮肤镜图像数据集上，对所提出的DACNN模型与几种典型的皮肤病变检测框架进行了实验验证和比较。结果表明，DACNN皮肤癌变检测框架的Sensitivity、Accuracy和F1_score等性能指标分别达到了 0。922、0。942和0。933，与已有的递归注意力卷积神经网络模型RACNN相比，以上3个指标分别提升了 3。48％、2。95％和3。44％。总之，对于各类图像数不平衡，类间图像差异性小以及皮损面积占比少的皮肤镜图像而言，采用适当的类分解，以及双分支注意力神经网络结构首先对潜在的病变区域进行定位放大，然后进行局部细节的特征提取，能够极大的提高皮肤癌的检测准确度。

    皮肤癌双分支神经网络注意力机制数据不平衡

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

    一种可用于肝癌呼气信号鉴别的改进AdaBoost级联分类器

    郝丽俊朱耿黄钢严加勇...
    162-172页
    查看更多>>摘要：为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率，本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器，并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先，对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集，先后利用不同的机器学习算法，采用K折交叉训练和投票法得到多个子分类器;接着，将多个子分类器加权组合得到一个改进的AdaBoost分类器;然后，再次自助划分训练样本，以新的训练子集训练得到另一个AdaBoost分类器;最后，将两个AdaBoost分类器串联形成级联分类器。测试样本送入该级联分类器后，按照级联规则，潜在的异常样本将被反复筛查。以电子鼻采集到的120名志愿者的呼气信号的Relief优化特征集为训练样本，构建改进AdaBoost级联分类器，并对40例测试样本进行鉴别。结果表明，该级联分类器可有效区分出测试组中的肝癌患者和健康人的呼气信号，平均敏感性为93。42％，明显优于传统AdaBoost级联分类器，漏诊率显著降低。此外，该级联分类器的稳定性较好，精度的变异系数仅为3。95％。可见，改进AdaBoost级联分类器可有效提升分类器对肝癌呼气信号的检测能力，对实现基于呼气检测的肝癌无创普及性筛查技术的研究具有重要意义。

    肝癌呼气法检测AdaBoost级联分类器漏诊率变异系数Relief优化特征集

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

    一种新的评估脑白质纤维形态变化的长度特征构建

    董卫红秦姣龙倪黄晶罗丹丹...
    173-182页
    查看更多>>摘要：基于弥散张量成像(DTI)数据可对全脑白质纤维进行三维呈现。当前对脑白质纤维的形态分析已用于研究在发育过程或病理情况下纤维形态的变化。本研究提出了一种新的逐脑白质纤维上点累加的欧氏空间距离表征其长度的特征，并进一步采用人类连接组计划(HCP)数据集中的50例样本从两个方面探究该特征稳定性。其一，不同纤维跟踪算法重建出的脑白质纤维对特征的影响;其二，同一种纤维跟踪算法下不同的脑白质纤维根数对特征的影响。纳入HCP数据集中的254例被试，运用该特征采用基于体素的分析(VBA)方式初步探究性别对脑白质纤维形态的影响。通过类内相关性系数(ICC)模型的计算发现，在两种纤维跟踪算法重建出的总体纤维长度比较接近的情况下，颅内绝大部分体素对应特征值的ICC在0。4以上。此外，同一种纤维跟踪算法下不同的脑白质纤维根数对特征的影响甚微，颅内体素对应特征值的ICC集中在0。8以上。性别对脑白质纤维长度影响的分析结果发现，相比于男性，女性在丘脑、穹窿、小脑中脚和苍白球区域的脑白质纤维长度特征值显著偏高;男性在右侧直回和右侧苍白球区域特征值显著高于女性。所提出的脑白质纤维长度特征丰富了脑白质纤维形态分析方法，可用于研究脑发育和脑相关的疾病。

    脑白质纤维长度特征稳定性性别差异

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

    基于少层MoS2纳米片的光学生物传感器用于癌症标志物ctDNA的检测

    卫瑚玥李杜娟崔治莲樊凯...
    183-195页
    查看更多>>摘要：癌症已成为威胁人类健康和生命的主要疾病之一。循环肿瘤DNA(ctDNA)检测作为一种实用的液体活检技术，在肿瘤诊断、靶向治疗和预后预测中具有重要的应用前景。因此，本课题研究了一种基于少层MoS2纳米片的光学生物传感器用于癌症标志物ctDNA的高灵敏检测。首先，采用剪切剥离法制备少层MoS2纳米片，并对制备条件进行优化，以制备横向尺寸较大、厚度均匀的少层MoS2纳米片;其次，通过分散液吸光度的变化研究少层MoS2纳米片在高浓度盐溶液中的加速聚集沉淀行为;然后，基于MoS2纳米片对单链DNA的吸附力，研究了单链DNA对于盐诱导沉淀少层MoS2纳米片的抑制作用;最后，利用杂交形成的双链DNA从少层MoS2纳米片上脱落而导致的分散液吸光度的变化构建光学生物传感器，并通过cpDNA与不同浓度的ctDNA杂交对该传感器的性能进行检测。结果表明，当cpDNA浓度为100 nM时，浓度范围在25～100 nM的ctDNA与少层MoS2纳米片分散液的吸光度呈反比线性关系。在401和448 nm波长处时，少层MoS2纳米片分散液的吸光度与ctDNA浓度的线性回归方程分别为 Y=0。235 57-0。000 70X，R2=0。942 22 和 Y=0。212 53-0。000 50X，R2=0。951 41。所构建的光学生物传感器成功地实现了对癌症标志物ctDNA的检测;为未来的体外癌症检测和诊断提供了一种有效的传感策略。

    少层MoS2纳米片ctDNA生物传感器紫外光谱

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

    基于三维有限元模型的人体全腰椎振动特性研究

    范威张驰张东祥王庆东...
    196-203页
    查看更多>>摘要：振动暴露被认为是诱发腰椎退行性病变和下腰痛的重要原因，本研究旨在探寻振动载荷对腰椎生物力学的影响。基于人体腰椎L1节段至骨盆(L1-pelvis)的CT扫描数据，重构L1-Pelvis三维几何模型。对该几何模型进行网格划分和材料特性赋值，建立L1-Pelvis三维有限元模型，并利用可获得的实验数据对模型的有效性进行验证。基于该有限元模型，通过瞬时动态分析计算出腰椎各运动节段在幅值40 N，频率5 Hz轴向正弦振动载荷作用下的力学响应，并与-40 N和+40 N轴向静态载荷作用下的结果进行对比，响应参数包括椎体轴向位移、纤维环膨出变形和纤维环基质冯·米塞斯应力。研究结果表明，相比于静态载荷，振动载荷下腰椎各运动节段的椎体轴向位移、纤维环膨出变形、纤维环基质冯·米塞斯应力的幅值分别增加了 0。550～1。020 mm、0。124～0。251 mm、0。043～0。099 MPa，最大增幅分别可达195。0％、175。7％、151。4％。从量化角度说明振动载荷下腰椎发生损伤的风险更高。

    人体腰椎生物力学有限元模型振动载荷

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

    基于光遗传学技术的脑机接口研究进展

    孟兆阳蒲江波李向宁
    204-213页
    查看更多>>摘要：脑机接口作为一种大脑和外部设备之间的双向通信系统，在增强脑功能、人机交互和神经康复方面得到了广泛应用。基于光遗传学技术的脑机接口，弥补了电极刺激在生物兼容性、刺激精度与细胞类型特异性上的缺陷，成为神经工程领域的研究热点。综述了光遗传学脑机接口在动物实验中的应用，以及在闭环调控脑区活动、反馈虚拟感觉和脑-脑交互等方面取得的研究进展;介绍了集成化和微型化新型光遗传学接口的研究前沿;总结了光遗传学脑机接口面临的挑战，以及探讨在多模态脑活动监测和脑-机智能等方向的发展前景。

    神经工程脑机接口光遗传学闭环反馈

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

    柔性可穿戴传感器用于心血管疾病监测的研究进展

    黄秋帆马也徐志云
    214-226页
    查看更多>>摘要：心血管疾病在我国的发病率和死亡率均处首位，并且呈现持续上升和年轻化的趋势，已成为重大的公共卫生问题。近年来，柔性电子技术在医疗健康领域得到广泛应用，为多种疾病的早期诊断和精细管理提供了新的途径。尤其是对于具有急起病、常复发、易隐匿等特点的心血管疾病，柔性电子技术能够显著提高可穿戴传感器的佩戴舒适性和监测准确性。结合柔性电子和可穿戴传感器的发展趋势，在介绍可穿戴心血管传感技术分类和原理的基础上，综述其在监测心率、血压、血流、血氧饱和度等心血管疾病重要指标的研究进展，探讨柔性可穿戴传感器在心血管诊疗领域所面临的挑战和需要解决的问题，并展望了相应的发展方向。

    柔性电子技术可穿戴传感器心血管疾病

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

    经颅随机噪声刺激的研究进展

    邹惠茹张治国黄淦李琳玲...
    227-239页
    查看更多>>摘要：经颅随机噪声刺激(tRNS)是一种利用随机噪声电流调控大脑神经元活动的技术，其通过随机共振等机制影响大脑活动和认知行为，在神经科学和神经病理学等领域展示出较为突出的调控效果，得到越来越多的关注和应用。综述经颅随机噪声刺激的生理效应和实施方法，以及在知觉、运动、学习和记忆以及脑疾病康复等方面的应用，总结相关研究现状和发展趋势。

    经颅随机噪声刺激知觉运动学习和记忆

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