网站首页            期刊简介             编委会             投稿指南             期刊订阅             下载中心             在线留言            联系我们             English     文章快速检索

在线办公     在线期刊 最新录用 当期目录 过刊浏览 高级检索 摘要点击排行 全文下载排行 Email Alert     下载中心 稿约 CJBME论文著作权转让书 科学论文写作要点(附论文摘要写作提示） 综述写作要点(附综述摘要写作提示） 论文模版 更多>>     友情链接 北京玛格泰克科技发展有限公司 更多>>

2025年 44卷 1期 刊出日期：2025-02-20 论著 综述 简讯 目录        目录 0 第44卷1期目次 2025 Vol. 44 (1): 0-0 [摘要] ( 19 ) HTML (0 KB)  PDF (231 KB)  ( 4 )        论著 1 基于微弱空间调制视觉诱发电位的混合诱发范式研究 周晓宇, 肖晓琳, 许敏鹏, 明东 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.001 视觉诱发电位(VEPs)的空间调制特性为设计用户友好、实用型脑机接口系统提供了一种有效途径。然而,空间调制的VEPs信号幅值小、信噪比低,研究如何高效诱发、精准识别微弱空间调制VEPs至关重要。针对上述问题,本研究采用半径小于0.5°视角的微小视觉刺激,设计了“瞬态串行诱发范式”和“稳态瞬态并行诱发范式”两种空间调制混合诱发范式,并招募12名健康受试者参与试验。通过计算空间调制信噪比(sm-SNR)和离线分类正确率,定量对比了两种范式下VEPs的空间调制强度和可识别性。结果表明,“瞬态串行诱发范式”下“低频瞬态”空间调制特征的平均sm-SNR可达0.014 8,显著高于“稳态瞬态并行诱发范式”下的“低频瞬态”、“高频稳态”及其混合空间调制特征(P<0.001)。离线分类结果与特征分析结果一致,“瞬态串行诱发范式”下的空间调制VEPs识别精度更高,平均分类正确率可达85%。研究结果有望为基于VEPs的空间调制特性设计高性能视觉脑机接口提供参考。 2025 Vol. 44 (1): 1-10 [摘要] ( 47 ) HTML (1 KB)  PDF (7772 KB)  ( 30 ) 11 基于生理网络脑心交互的视觉诱发情绪效价评估 蔡志鹏, 高鸿祥, 李建清, 刘澄玉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.002 近10年来,情绪加工中大脑与心脏的复杂生理交互成为研究热点。本研究采用网络生理学方法,分析Dreamer数据库中414条视觉情绪诱发期间的脑电和心电信号间的时间延迟稳定性(TDS)量化指标,探究视觉情绪刺激下的脑心交互。研究揭示了情绪处理时大脑半球间的不对称连接,特别是大脑右半球在交互中的主导地位。脑电分析强调了低频段(δ、θ、α)在情绪信息传输中的核心作用,其中额叶区域的δ-θ耦合对情绪调节尤为关键。在高效价情绪状态下δ-θ耦合的%TDS值(0.78±0.05)显著高于低效价状态(0.65±0.04)。此外,低效价脑心交互的平均连接强度最高达(0.68±0.06),而高效价下降至最低(0.59±0.03)。这些发现不仅增进了对情绪加工中大脑皮层与心脏同步机制的理解,而且丰富了神经生理学与情绪科学的知识体系。 2025 Vol. 44 (1): 11-20 [摘要] ( 45 ) HTML (1 KB)  PDF (16131 KB)  ( 20 ) 21 基于层级化分数阶语谱图的帕金森病构音障碍分类 薛在发, 卢辉斌, 林丽琴, 张涛 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.003 构音障碍是帕金森病的早期症状之一。现有的基于深度学习的帕金森病构音障碍分类大多根据语谱图和卷积神经网络分析,但两者分别存在角度单一和感受野受限等不足,导致信息提取不充分。本研究提出了一种基于层级化分数阶语谱图的帕金森病分类方法。首先,通过增加角度旋转因子,将构音信号转化为分数阶语谱图以增强从不同角度提取能量信息的能力;其次,将Swin Transformer网络在ImageNet上预训练的参数进行迁移和微调以解决数据量小的弊端;最后,结合层级化结构和基于偏移窗口的自注意力机制扩大感受野和实现多尺度信息融合,从而有效提升帕金森病分类精度。在Database-1 (240个样本,由伊斯坦布尔大学医学院神经内科采集)和Database-2 (1 404个样本,由唐山工人医院和开滦精神卫生中心合作采集)上的验证结果表明,该方法具有良好的稳定性,且在两个数据集上的准确率分别达到了97.80 %和98.75 %,性能均优于所对比的先进方法。本研究所提出方法为帕金森病构音障碍分析提供了新的视角。 2025 Vol. 44 (1): 21-33 [摘要] ( 22 ) HTML (1 KB)  PDF (4870 KB)  ( 22 ) 34 基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割 许洋, 翟楠楠, 倪维臻, 谭强, 王金甲 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.004 冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点,分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法,对U型分割网络进行改进,称HAM-UNet。首先,采取必要的图像预处理方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比 U-Net和Att-UNet 等算法有较大提升。 2025 Vol. 44 (1): 34-42 [摘要] ( 39 ) HTML (1 KB)  PDF (7449 KB)  ( 22 ) 43 基于多尺度注意力的冠脉造影图像血管增强CNN模型 周鹏, 汪光普, 高慧, 秦泽伟, 王硕, 余辉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.005 冠状动脉造影记录着血管随血液流动显影的动态过程。受心脏运动干扰,可能导致显影图像质量差,严重影响医生的诊断,同时不利于冠心病智能辅助诊断。本研究提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的多尺度注意力冠脉造影图像血管增强网络。它由多尺度注意力模块(MAB)和尾部大核注意力模块(LKAT)组成。MAB由多尺度大核注意力块(MLKA)和门控空间注意力块(GSAB)两部分组成,模块不仅能够提取更多局部和全局的血管信息,而且也避免了栅格效应。LKAT具有聚合长范围信息的能力,提高了重构血管特征的表征能力,从而提升冠脉造影图像的重建质量。实验中2 666张冠脉数据集由医学专家人工标注,得到的血管分割标签作为掩膜,叠加到经高斯滤波预处理后的图像上作为冠脉增强标签。与现有的先进方法比较,本研究方法能够完整的重建冠脉造影图像,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别达到了34.880 1和0.973 2。并且增强后的分割结果,Dice和IoU分别达到了0.851 4和0.741 3,Acc和Recall分别达到了98.55%和89.05%。所提出的方法有效实现了冠脉血管造影图像的智能增强,同时也有利于冠心病智能辅助诊断的后续处理。 2025 Vol. 44 (1): 43-51 [摘要] ( 38 ) HTML (1 KB)  PDF (7298 KB)  ( 12 ) 52 基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割 林嘉雯, 陈苏苏, 林智明, 李笠, 翁谦 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.006 睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中,但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估,评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率,研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法,但在图像边缘、出现反光点以及腺体密集区域,分割结果仍不理想。考虑到红外睑板腺图像成像与腺体分布的特点,提出基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割模型SS-UNet,引入空洞卷积模块以增强模型的特征提取能力,设计形状流辅助分支以充分学习腺体的形状信息,采用多尺度特征融合模块以获得粗细各异腺体的特征表示。为验证模型的有效性,使用由福州大学附属省立医院眼科收集的包含203幅红外睑板腺图像的全标注数据集在同等实验环境下与其他先进分割模型开展对比实验,并进行模块消融分析,同时展示了可视化结果。实验表明,SS-UNet的Acc、Dice、IoU等指标分别达到了 94.62%、80.94%和68.17%,相较于基准网络U-Net分别提升了 0.36%、1.41%和1.95%。研究表明,SS-UNet能够充分运用腺体的形状与尺度等信息,解决腺体粘连、漏检等错误分割问题,有效提高分割精度,为辅助临床诊断提供客观依据。 2025 Vol. 44 (1): 52-65 [摘要] ( 28 ) HTML (1 KB)  PDF (9148 KB)  ( 13 ) 66 基于轻量网络的白细胞快速检测算法 陈亮, 郭慧慧, 尹涛 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.007 白细胞由于种类繁多、形态差异性大,且在血液镜检时常存在重叠、粘连、细胞边界模糊及色变等问题,传统基于图像检测的系统特征提取困难,检测精度较差,稳定性不足。针对上述问题,本研究提出一种基于轻量网络结构的白细胞快速检测算法。首先采用MobileNetv3为特征提取网络,并提出了一种双通道金字塔特征融合结构TCPF-Net完成特征融合,提升了算法对模糊、色变、形态各异的白细胞图像特征提取能力;然后,针对白细胞特殊的长宽比与尺度特征,舍弃检测网络的大目标检测头而仅保留中小目标检测头,提升算法对白细胞的检测速度;最后,采用完整锚框与目标重叠时的交并比参数对检测网络位置回归损失函数进行优化,提升算法对重叠、粘连细胞的检测能力。采用基于瑞氏染色法染色后的人体血液40倍显微图像进行实验,通过对8 848张白细胞图像进行实验验证,该轻量网络算法白细胞检测平均精度均值(mAP)达98.8%,较改进前网络提高1.1%,同时每秒处理图像的帧数(FPS)达54.19,较改进前提升了32%,实现了白细胞快速而精准的检测。 2025 Vol. 44 (1): 66-76 [摘要] ( 25 ) HTML (1 KB)  PDF (15394 KB)  ( 4 ) 77 基于近红外脑成像的认知评估脑连接特征研究 田一竹, 张晔, 覃天, 毛珍芳, 李德玉, 夏美云 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.008 阿尔茨海默症(AD)认知衰退具有性别差异,这种性别差异是否在AD前期,甚至更早阶段已出现是未知的。本研究利用近红外脑成像(fNIRS)技术,通过对比健康群体和轻度认知障碍(MCI)群体在言语流畅性测试(VFT)任务下的全脑活动性别差异,旨在发现与性别和行为显著相关的fNIRS功能连接特征,进而找到基于功能连接的认知评估指标,为开展性别特异性AD早期筛查奠定基础。研究发现,健康受试者和MCI受试者性别主效应差异显著,且差异性功能连接位于大脑中后部和半球间的长程功能连接。相对于健康组,MCI组男性和女性的功能连接差异模式发生改变,功能连接z值差异减小。其中,类别VFT任务中,顶叶(MCI男性:P=0.03;MCI女性:P=0.02)、尤其是顶叶-左顶下小叶(MCI女性:MMSE,P=0.01;正确词数,P=0.05)功能连接z值表现出性别因素敏感,且与量表和任务表现显著相关,可能是AD女性早期评估的潜在指标,未来值得更多关注。 2025 Vol. 44 (1): 77-88 [摘要] ( 25 ) HTML (1 KB)  PDF (6618 KB)  ( 15 )        综述 89 细胞外囊泡微流控分选技术研究进展 曹昌铭, 李震, 田艳红, 安荣, 任天令 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.009 细胞外囊泡(EVs)是细胞向外部环境释放的膜结构颗粒,广泛存在于血液、尿液和唾液等体液中,包含蛋白质及核酸等多种生物分子,可作为多种疾病的生物标记物,其提取与分析对疾病的快速诊断与治疗至关重要。传统的EVs分选技术,如差速超速离心,存在样本需求量大且仪器设备昂贵等局限,而微流控分选技术因其微型化、高回收率和集成化等优势,更适合于医疗机构的实际应用。文中将微流控分选方法分类为无标记被动分选、无标记主动分选、固定基底免疫亲和分选以及游离微珠免疫亲和分选,并综述了各类方法在EVs分离领域的研究进展,概括和比较了各类方法在纯度、回收率、通量以及芯片制备难度等方面的差异和特点,展望了EVs微流控分选技术的发展方向,包括改善分选指标、降低分选成本和减小分离截止尺寸等改进目标。在无标记分选中,声泳具有纯度高、通量高以及可分选纳米EVs的优势,且能单片集成EVs浓度的声学传感模块,更具发展前景;而免疫亲和分选,因使用游离微珠技术,凭借其捕获效率高且芯片可复用的优势,更适用于连续和批量化的分选应用。 2025 Vol. 44 (1): 89-100 [摘要] ( 25 ) HTML (1 KB)  PDF (10705 KB)  ( 10 ) 101 深度学习在循环肿瘤细胞检测中的应用及进展 朱帅, 刘明, 阳剑波, 何德峰, 赵明 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.010 循环肿瘤细胞作为液体活检中的典型生物标志物,在肿瘤早期诊断、预后评估以及疗效监测等方面具有广泛的应用潜力。然而,循环肿瘤细胞在外周血中含量很低、种类繁多且异质性强,其检测任务面临着准确率低和特异性差的挑战。近年来,深度学习已广泛地应用于生物医学研究及临床应用,也为循环肿瘤细胞的高效精确地自动化检测提供了新途径,成为研究新热点。综述了近年来深度学习应用于循环肿瘤细胞检测相关研究的最新进展。从样本制备、数据采集与预处理以及深度学习模型构建等检测流程的关键环节,总结了现有方法、核心技术及其性能评估。最后,探讨了深度学习在循环肿瘤细胞检测中面临的未解难题以及未来的发展趋势。 2025 Vol. 44 (1): 101-111 [摘要] ( 35 ) HTML (1 KB)  PDF (4192 KB)  ( 29 ) 112 面向脊柱内植物的聚氨酯及其改性材料的应用及研究进展 肖汝欣, 廖立琼, 宋剑 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.011 聚氨酯(PU)及其改性材料,因其出色的理化性质和良好的生物相容性,正作为新兴的骨生物材料日益受到临床应用的青睐。在临床实践中,PU的组成和加工方式影响其机械性能,进而直接影响脊柱内植物的稳定性。概述了不同PU材料的合成与加工方式对其机械性能的影响,分析了这些材料在脊柱内植物应用中的生物力学表现和临床试验效果,总结了PU在脊柱内植物中的应用成果及其局限性,并展望了其未来发展趋势,以期为该领域的持续进步提供参考。 2025 Vol. 44 (1): 112-123 [摘要] ( 33 ) HTML (1 KB)  PDF (3106 KB)  ( 22 )        简讯 124 基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法 孙鸽, 林卫红, 娄洪伟, 韩金波 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.01.012 脑电图(EEG)已经成为神经科学领域的重要工具,基于人工智能的脑电图分析在脑神经疾病、运动想象和情绪识别方面有广泛应用。然而,EEG的应用受到低信噪比的限制,特别是癫痫诊断中肌电(EMG)伪影降低了异常放电特征波形的识别准确率,且现有算法难以实现快速且准确的伪影检测。本研究对YOLO算法进行改进,以深度可分离卷积作为骨干网络,对网络的输入数据、结果矩阵和损失函数进行调整,以适应多导联的EEG数据,提出了一种基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法。利用临床采集和公开数据集的伪影标注数据(共4 711条)对模型进行训练和测试,其mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了93.7%和79.8%,检测速度为31.0 ms/帧。结果显示,该方法在检测精度和推理速度上优于传统YOLO模型和其他先进算法。同时提升了EEG信号的信噪比,从而可有效改善EEG在临床判读和智能识别过程中的应用效率和准确性。 2025 Vol. 44 (1): 124-128 [摘要] ( 26 ) HTML (1 KB)  PDF (1530 KB)  ( 19 )

版权所有 © 2015 《中国生物医学工程学报》编辑部 本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发