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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

    磁共振和高频超声诊断儿童髋关节滑膜炎的价值

    王威陈君蓉余思稹刘英...
    734-738页
    查看更多>>摘要：目的:探讨磁共振(MRI)和高频超声诊断儿童髋关节滑膜炎(SHC)的价值。方法:107例小儿髋部疼痛患者作为研究对象，均给予MRI和高频超声检查。分析两种检查方法对SHC的诊断价值及对不同类型SHC的鉴别价值。结果:高频超声检查与临床诊断结果的一致性高于MRI(Kappa=0。717vs0。586);联合检查诊断SHC的AUC为0。844，大于MRI检查的0。812(P<0。05);对不同类型SHC的鉴别诊断，高频超声检查结果与临床诊断结果的一致性(Kappa=0。813)高于MRI(Kappa=0。630);高频超声及联合检查鉴别关节囊肿胀型和关节腔积液型SHC的AUC为0。903、0。912，均大于MRI的0。815(P<0。05);MRI和高频超声对关节间隙异常、关节囊积液、关节囊肿胀、关节软骨变化的检出率分别为92。45%(49/53)、73。91%(17/23)、90。70%(39/43)、77。78%(14/18)和96。23%(51/53)、91。30%(21/23)、95。35%(41/43)、88。89%(16/18)，两种检查方法对关节间隙异常等病理改变的检出率比较，差异均无统计学意义(P>0。05)。结论:MRI和高频超声联合检查对SHC具有较高的诊断价值。

    儿童磁共振高频超声髋关节滑膜炎关节囊肿胀关节腔积液

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    基于多尺度特征融合与注意力的肝脏分割方法

    冉梅子胡小军姜晓燕范应方...
    739-746页
    查看更多>>摘要：由于CT影像对比度低、肝脏形状不规则、相邻器官边界模糊，目前基于卷积神经网络的方法在肝脏分割任务上的表现不佳，尤其是在边界识别和小目标检测方面。基于此，提出一种基于多尺度特征融合与注意力的肝脏分割方法(MFFA UNet)。首先，利用多尺度特征融合获取丰富的分割信息，同时使用空间和通道注意力机制捕获全局空间和通道间的关系。其次，通过深度监督模块充分利用中间隐藏层的输出，增强网络的学习能力，加快网络收敛速度。此外，采用一种混合损失函数，以解决类别不平衡的问题，进一步提升模型的分割效能。实验结果表明，所提出的MFFA UNet方法在公共数据集LITS上的表现超越当前主流分割网络，分割结果更接近真实值。

    肝脏分割注意力机制多尺度特征融合深度监督MFFAUNet

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    LightSpeed VCT Console图像升级改造技术的优化方案

    戴姗姗张晓颖肖鹏飞张振...
    747-753页
    查看更多>>摘要：通过对LightSpeed VCT Console的升级改造与应用进行研究与分析，旨在探讨该技术的原理、方法和优势，并在实际场景中验证其效果。首先，介绍LightSpeed VCT Console的基本原理，即利用机器学习算法和大规模图像训练数据实现对低质量图像的提升和改造。然后，详细讨论LightSpeed VCT Console升级后在降低噪声、抑制伪影等方面的应用案例，展示该技术在图像质量改善方面的优秀表现。最后，对比LightSpeed VCT Console与其他图像改造技术的特点与差异，并提出未来该技术在图像处理领域的进一步发展方向。

    LightSpeedVCTConsole升级改造降噪抑制伪影图像质量

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    人体爬行运动信号检测与处理的研究进展

    莫杰义刘苑万金亮谌颖...
    754-760页
    查看更多>>摘要：爬行是幼儿粗大运动发育的重要标志，同时也是运动障碍患者重要的康复训练手段，准确评价人体爬行运动状态对于了解幼儿粗大运动发育进程以及运动障碍患者康复疗效等具有重要的临床应用价值。因此，近年来许多研究尝试通过检测分析人体爬行过程中的运动生理信号来实现对爬行状态的量化评价，但目前缺乏针对人体爬行运动信号检测与处理的整理工作，本文对相关研究进行系统综述。首先，从惯性传感器、压力传感器、表面肌电等角度介绍目前面向人体爬行运动信号检测的主流方法;然后，依次介绍针对人体爬行运动信号进行周期分割、运动学分析、动力学分析等内容，其中立足于运动协同理论，详细总结人体爬行运动过程中关节协同运动、肌肉协同收缩方面的研究进展;最后，对当前人体爬行运动分析存在的问题和未来的发展方向进行讨论及展望。

    爬行运动传感器信号处理运动学动力学综述

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    基于小波双阈值滤波算法的膈肌肌电信号去噪方法

    李双妙李志为张涵张建恒...
    761-768页
    查看更多>>摘要：针对传统去心电信号(ECG)干扰算法处理异常ECG信号效果欠佳的问题，提出一种基于小波双阈值滤波算法的膈肌肌电(EMGdi)信号降噪方法。该方法以小波系数为基础，构造QRS群波中R峰的检测阈值，进而准确定位R峰位置。在此基础上，采用干扰区间两侧小波平均能量作为干扰区间阈值计算依据，对干扰区间进行平滑处理。通过临床EMGdi信号去ECG干扰实验，结果表明本文方法在去干扰性能上优于传统算法，尤其针对弱EMGdi信号去干扰优势更加明显。

    膈肌肌电心电干扰小波系数双阈值滤波

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    基于PPG信号的极简特征回归树血压估计模型设计

    李勋刘丽荣李浩杨怜琳...
    769-775页
    查看更多>>摘要：目的:提出一种基于光电容积脉搏波(PPG)的极简特征回归树血压估计模型。方法:从单路PPG信号中提取15个特征参数，利用斯皮尔曼相关系数筛选与血压相关性最高的4个参数，构建极简特征回归树血压模型。结果:极简特征回归树血压模型收缩压和舒张压的估计误差分别达到(-0。02±3。63)mmHg和(-0。04±2。10)mmHg。结论:提出的极简特征回归树血压模型结构简洁、准确率较高，这一发现对于在可穿戴设备中使用单路PPG信号进行血压估计具有重要意义。

    光电容积脉搏波极简特征斯皮尔曼相关系数血压估计模型

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    机器学习方法预测人群中抑郁症发病风险的研究进展

    龚旻炜石佳琪吴健
    776-781页
    查看更多>>摘要：在维普、万方、知网、Embase、PubMed和Web of Science数据库中检索2019～2023年间有关机器学习方法预测抑郁症发病风险的文献，系统性地总结这些算法的特点、研究领域、模型效能和当前应用所面临的问题和挑战。研究共纳入92篇文献，结果显示，机器学习预测抑郁症发病风险的模型效果较好，最佳预测模型的AUC值为0。6030～0。9976。未来应当建立多中心、前瞻性的融合多模态的动态预测模型，为抑郁症的临床诊断提供更可靠的依据。

    抑郁症机器学习深度学习自然语言处理预测模型综述

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    基于无监督学习的神经精神疾病辅助诊断研究进展

    王昱然彭润霖周钰斌陈鹏天...
    782-787页
    查看更多>>摘要：传统的神经精神疾病诊断主要依赖于专科医生的主观评价、神经心理测试、生化检查等方式，缺乏客观、精准、智能的生物学标记物。近年来，随着神经影像及人工智能技术的快速发展，无监督学习这种具有不依赖外部标签、模型泛化性高、特征自动提取等优点的机器学习方法，已经被广泛应用于神经精神疾病辅助诊断领域。相较于传统的监督学习方法，无监督学习更能实现个体化、精准化、智能化的神经精神疾病诊断。文章综述了近年来无监督学习在神经精神疾病辅助诊断中的研究进展，总结了无监督学习在阿尔兹海默症、精神分裂症、重度抑郁症以及自闭症谱系障碍中的研究成果，并指出当前研究存在图像处理能力差、样本量小、缺少生化指标数据等问题及难点，融合神经网络、多站点大样本、多维度数据深度融合是无监督学习方法应用的发展方向。

    无监督学习神经精神疾病辅助诊断生物亚型综述

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    基于遗传算法优化LightGBM算法的医院微服务平台安全运维管理系统的流量智能化检测

    卓一超郝海宾
    788-792页
    查看更多>>摘要：为提升医院微服务平台下运维管理系统的数据检测效率，提出一种新的数据检测算法。该算法以平台数据的多元特征为基础，构建运维管理系统的整体框架。通过结合遗传算法的参数寻优能力和LightGBM算法的快速检测能力，实现对运维管理系统的流量数据的有效检测。为了验证模型的有效性，增加了对照实验。实验结果表明本方法在流量智能化检测中表现最优，其准确率(0。9810)、查全率(0。68)以及F1值(0。77)均优于传统方法。

    微服务平台运维管理系统遗传算法LightGBM

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