首页期刊导航|中国医学物理学杂志
期刊信息/Journal information
中国医学物理学杂志
中国医学物理学杂志

胡逸民

双月刊

1005-202X

yxwl@263.net.cn

020-61648280

510515

广州市同和南方医科大学生物医学工程学院

中国医学物理学杂志/Journal Chinese Journal of Medical PhysicsCSCDCSTPCD北大核心
查看更多>>本刊是国际医学物理学组织(ZOMP)的成员——中国医学物理学会会刊,是国内唯一全面涉及医学物理学各分支学科领域、国内外公开发行的专业性学术双月刊。读者对象是各大医院从事医学物理及相关人员、广大从事医学物理学学科研究的教学工作者以及医学物理学、生物物理学、生物工程学、医学和应用物理学等专业的工作者及博士、硕士研究生。
正式出版
收录年代

    基于多尺度边缘分割与混合注意力机制的脊柱CT图像分割

    刘晶徐皓崔欣欣田振宇...
    463-471页
    查看更多>>摘要:脊柱疾病的前期主要通过计算机断层扫描技术进行筛查与初步判断。为解决脊柱CT图像目前存在的椎骨结构复杂、分割精度不足等问题,提出一种基于3D U-Net框架的脊柱CT图像改进分割网络,通过融合SE残差单元、椎骨边缘分割模型与改进混合通道-空间注意力机制,在VerSe 19、VerSe 20与CTSpine1K脊柱数据集上进行分割训练与测试。多次测试实验结果表明,本文模型在保证分割精度和分割效率有效提高的同时具有较好的泛化性与鲁棒性,在Dice相似系数、豪斯多夫距离与平均表面距离上相较于其他先进网络分割精度更高。本文模型在现有脊柱分割的网络中具有更强的分割性能,可为放射科医生提供有效临床信息。

    脊柱分割3DU-Net椎骨边缘分割混合注意力机制

    基于深度学习的桡动脉脉搏波重构方法

    艾海明张清利宋现涛王野...
    472-478页
    查看更多>>摘要:目的:针对从指端脉搏波重构出桡动脉脉搏波的难题,提出一种基于深度学习的重构方法。方法:使用四通道数据采集系统PowerLab分别无创采集指端脉搏波和桡动脉脉搏波,对脉搏波信号噪声源进行分析,利用去基线算法、小波变换去噪算法、归一化预处理算法,得到稳定的信号波形。设计变分自编码器(VAE)网络模型结构参数,利用十折交叉验证法对744例受试者数据进行训练,建立桡动脉脉搏波预测模型。设置学习率、随机失活、正则化项共3项超参数,对VAE网络模型进行优化。结果:186例受试者桡动脉脉搏波重构和同步检测结果表明:低阻型和高阻型指端脉搏波经VAE网络模型建模后5%K差、20%K差、K差总方差、FIT分别为49。10%、96。70%、89。74和75。80%;低阻型和高阻型指端脉搏波经VAE网络优化模型建模后5%K差、20%K差、K差总方差、FIT分别为48。50%、94。50%、73。74和66。30%。结论:VAE网络模型建模及其优化方法可用于桡动脉脉搏波重构,重构精度较高,并具有较强的鲁棒性和泛化能力。

    深度学习脉搏波波形重构模型优化变分自编码器

    基于变分模态分解的肺音去噪算法

    孙文慧张乙鹏林冬梅陈扶明...
    479-485页
    查看更多>>摘要:目的:为有效提高肺音信号质量,提出一种基于变分模态分解的肺音去噪方法。方法:首先利用经验模态分解对带噪肺音信号进行分解,根据本征模态函数特征确定最佳分解层数,然后根据分解层数对原始带噪肺音进行变分模态分解处理,接着根据皮尔逊系数选取有用模态,最后采用阈值方法对各模态函数去噪,重构后得到没有噪声干扰的肺音信号。结果:通过与维纳滤波和FIR滤波进行对比,本文方法的语音质量感知评价、短时间客观可读性和源信号失真比均更优。结论:本文方法能有效对肺音信号进行去噪处理。

    肺音去噪变分模态分解经验模态分解

    便携式多生理参数检测仪的设计

    周延顺于致远郭永生郭圣文...
    486-494页
    查看更多>>摘要:为了检测人体的电阻抗、血氧、心率和体温等生理参数,设计一种头戴式的多功能便携检测仪。该设备针对现有阻抗检测设备的激励频率范围窄、精度不足和检测耗时长等问题进行优化:采用四电极阻抗检测方案,通过直接数字频率合成器和Howland电流源生成正弦激励电流流经人体,使用ADI公司的AD8302增益相位检波器芯片和配套算法计算得到人体电阻抗的幅值和相位,有效提高检测的准确性和效率。为了进一步减小系统误差,设计模拟开关电路并配合高精度采样电阻和相移电容实现系统参数的自校准。实验结果表明,在10 kHz~1 MHz的检测频率范围内,阻抗幅值和相位的平均检测误差分别小于0。5%和0。59°,最大检测误差分别小于1。54%和1。38°,显示出比基于TI公司AFE4300芯片的阻抗检测方案更优的性能。此外,设备还整合了血氧、心率和体温的检测模块。人体实验验证了其在准确和有效检测多种生理参数方面的优越性。

    头戴式检测仪生物阻抗相位四电极检测方案多生理参数检测

    纳米凝胶搭载的siRNA通过靶向抑制施万细胞铁死亡促进周围神经损伤修复

    杨俊黄欣林覃汉俊谢思远...
    495-503页
    查看更多>>摘要:目的:探究周围神经损伤(PNI)后施万细胞的死亡机制,使用纳米凝胶搭载的siRNA靶向抑制施万细胞死亡。方法:下载GEO数据库中PNI的转录组数据,依次进行数据处理、差异分析、GO功能富集分析、铁死亡通路鉴定以及靶基因的筛选。通过蛋白印记和qPCR实验验证靶基因的差异性。自组装单宁酸(TA)-siRNA纳米凝胶,通过丁达尔效应实验、粒径和电位测量、细胞吞噬实验、细胞骨架染色和CCK-8细胞活力实验鉴定纳米凝胶的物理学和生物学特性。通过划痕实验、免疫荧光染色实验、蛋白印记和qPCR实验验证TA-siRNA纳米凝胶抑制施万细胞铁死亡的有效性。结果:PNI后施万细胞出现明显的铁死亡现象,Bex1是调控施万细胞铁死亡的关键基因。TA-siRNA纳米凝胶具有优良的物理学和生物学特性,能够将siRNA成功地携带到损伤的施万细胞中并沉默靶基因,从而有效地抑制施万细胞损伤后的铁死亡。结论:纳米凝胶搭载的siRNA可以靶向抑制施万细胞铁死亡,为临床治疗PNI提供新的方向。

    周围神经损伤施万细胞铁死亡纳米凝胶siRNA靶向治疗

    基于网络靶点收敛算法预测治疗晚期肺腺癌的候选药物

    刘溪关双俞成诚王忠...
    504-511页
    查看更多>>摘要:目的:筛选晚期肺腺癌调控网络的收敛基因集,借助关联性图谱(CMap)预测治疗晚期肺腺癌的候选药物。方法:利用TCGA数据库检索肺腺癌转录组与临床数据,使用R4。0。3软件筛选肺腺癌早晚期患者的差异基因,使用Kaplan-Meier与log秩检验识别预后基因。DAVID和KEGG数据库对预后基因进行富集分析。依据背景网络构建差异预后基因调控网络,集体影响(CI)算法计算网络收敛基因集,将基因集导入CMap获得治疗晚期肺腺癌的候选药物,进一步对候选药物进行查找和分析。结果:共获得差异表达基因3409个,其中1981个与生存显著相关。富集分析结果显示,预后基因主要与细胞分裂、染色体分离、有丝分裂细胞周期、DNA复制、B细胞激活、T细胞激活等生物学过程相关;CI方法筛选得到晚期肺腺癌收敛预后基因96个,通过CMap连接图计算得到排名前20的候选化合物,其中,thapsigargin和nutlin-3通过文献验证对晚期肺腺癌有潜在的治疗作用。结论:借助生物信息学、网络靶点收敛算法和CMap数据库挖掘对晚期肺腺癌具有治疗作用的药物,为发现疾病的候选治疗靶点与药物开辟了新途径和思路。

    晚期肺腺癌预后基因复杂网络靶点收敛抗致癌药

    骨性关节炎滑膜病变的生物信息分析

    丁宁杨青山施松波李金龙...
    512-520页
    查看更多>>摘要:目的:通过生物信息分析探索骨性关节炎中滑膜组织的基因变化。方法:从GEO数据库中获取GSE55235和GSE12021数据,分析数据得到差异表达基因(DEGs)。再对DEGs进行功能富集分析、蛋白互作网路分析、hub基因分析等。最后分析预测与hub基因相关的转录因子和miRNA,构建互作网络。结果:通过分析得到249个DEGs,再对其进行功能富集分析发现炎性反应、细胞外基质和细胞外区域以及TNF信号通路有更多的基因富集。此外,从DEGs中筛选出10个hub基因,进行转录因子和miRNA分析,得到242个转录因子和212个miRNA与之相关。结论:对OA滑膜组织的差异基因分析,不难发现,在OA的发展过程中,滑膜组织的基因发生明显的变化,并主要涉及炎性调控、炎性反应等过程。同时预测了可能与一些关键基因相关的转录因子和miRNA,进一步揭示了分子调控网络。

    骨性关节炎滑膜组织差异表达基因生物信息分析

    基于度量学习的多分支舌象识别网络

    任思羽吴瑞罗庆林肖开慧...
    521-528页
    查看更多>>摘要:为提升舌象识别效率与精准度,通过度量学习研究辅助医生识别舌象表征的方法。首先,收集舌诊图像111例,数据按照7:3的比例随机分为训练集和测试集。然后,设计一种基于度量学习的多分支舌象识别网络。深度学习网络被分为两个部分,前半部分为共享权重层,采用基于度量学习的舌象特征编码损失函数,以获得精准的特征;后半部分针对中医舌象的分类分为4个舌象识别辅助分支,降低舌象识别难度,提升准确率。此外,构建多标签残差映射,增加类间距,减小类内距,提升最终识别的准确度。本文方法在舌象数据集的测试集上进行测试时获得84。8%的识别精度,表明多分支网络架构可以很好地降低舌象识别难度,特别是特征类别较多的舌形和苔质。同时,舌象特征编码损失函数可以有效地提取舌象特征;舌象多标签残差映射可以减少各类别之间的干扰,从而提升识别准确度。

    舌象识别多分支网络架构特征编码损失函数多标签残差映射