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2022年 41卷 1期
刊出日期:2022-02-20

论著
综述
简讯
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2022 Vol. 41 (1): 0-0 [摘要] ( 57 ) HTML (1 KB)  PDF (261 KB)  ( 51 )
       论著
1 经颅磁刺激导航个性化模型构建方法
张芸, 丁辉, 王广志
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.001
经颅磁刺激是一种广泛应用于神经精神类疾病诊断与治疗的无创神经刺激技术,影像引导经颅磁刺激导航能够保证刺激线圈的准确定位。然而,临床禁忌症会使患者的个体影像难以获得,导致无法实现影像引导。为解决该问题,提出构建一种个性化近似影像,以替代个体影像用于导航。首先利用导航系统定位装置获取患者头皮轮廓点,并基于泊松重建算法重建头皮,接着结合控制点自动定位方法获取头皮控制点,最终利用薄板样条插值算法实现标准模板的非刚性变形,从而构建个性化模型。对个性化模型的头皮、脑表面和脑靶点的精度进行验证,结果表明:构建的真人个性化模型的头皮精度可达到(2.8±0.5)mm,脑表面精度可达到(3.1±0.6)mm。手部肌肉对应脑部靶点精度可达到(9.2±4.1)mm,满足经颅磁刺激导航用于神经系统疾病诊断中的多靶点定位需求;背外侧前额叶靶点精度可达到(8.9±5.1)mm,优于临床常用替代靶点脑电电极F3的精度(16.1±5.0)mm,能够满足经颅磁刺激导航用于精神类疾病治疗中靶点准确重复定位需求。
2022 Vol. 41 (1): 1-9 [摘要] ( 166 ) HTML (1 KB)  PDF (6785 KB)  ( 134 )
10 颞叶癫痫致痫侧静息态脑功能网络拓扑的特异性研究
曹迎新, 葛曼玲, 陈盛华, 宋子博, 谢冲, 杨泽坤, 王磊, 张其锐
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.002
癫痫是世界常见的典型脑内异常神经放电导致中枢认知功能网络失调的神经疾病。作为当今先进技术的静息态功能磁共振成像(rfMRI),其功能连接(fMRI-FC)可为评估脑功能提供科学的检测指标。在此提出参照健康人的癫痫脑功能网络多节点指标融合的特异性模型,提取致痫侧脑功能网络拓扑属性,试图在高阶计算fMRI-FC,以提高其检测精准性,并在机器学习中验证特异性模型的分类性能。首先,取 20例结构像海马阳性的内侧颞叶癫痫患者(左、右致痫侧各10 例)和139例健康人的 rfMRI 数据;其次,以FC为边搭建脑功能网络,分别计算患者和健康人的4个局部节点指标;再次,以健康人为参照,构建脑功能网络的特异性模型。通过差值统计和ROC曲线分析,提取4组对致痫侧敏感性高的单一节点指标和1组其指标融合作为特征,分别采用留一法和随机验证分析其分类效果;又基于脑功能网络多节点指标融合,构建非特异性模型同上述操作并比较,以强调特异性模型的优势。结果表明, 脑功能网络特异性模型在多节点指标融合的特征向量上表现出更好的分类性能,留一法和随机验证平均分类精度达100%和95.0%±8.7%。脑功能网络多节点指标融合的特异性模型能有效地提取致痫侧脑功能网络特征,为机器学习方法辅助fMRI-FC定位癫痫脑致痫侧提供一种新思路。
2022 Vol. 41 (1): 10-20 [摘要] ( 127 ) HTML (1 KB)  PDF (3441 KB)  ( 95 )
21 基于社交媒体中文本信息的早期抑郁症检测
张梦娜, 王君岩, 龙洋, 张浩峰, 胡勇
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.003
诊断抑郁症的传统方法是通过面对面的评估和交谈。但是,许多患有抑郁症的患者不愿意在早期阶段就医,从而使病情恶化。为了在早期判断抑郁症患者的情况,提出一种利用社交媒体文本信息的时间序列特征和多示例学习的检测模型,考虑到抑郁症状不会立即出现,所以时序样本的使用显得非常重要,因此使用无监督LSTM提取时间序列特征,训练分类器实现二值分类,并使用多示例学习模型来解决不平衡样本问题。首先采用朴素贝叶斯分类器、随机森林、多元社会网络学习和多式抑郁词典学习作为基准,随后利用具有无监督LSTM时间序列功能的多示例学习来更准确地检测抑郁症。在MDDL数据集的基础上,整理出200个调查对象合计7 946条推文信息,并按照训练测试比为8:2的实验得到结果如下:在准确率、精度,召回率和F1得分上分别达到75.0%、76.0%、73.0%、74.5%。结果表明,通过社交媒体中的文本数据,采用机器学习进行早期抑郁症检测是可行的。此外,通过大量的消融实验也证实,采用时间序列特征的方法要比传统的基准模型方法能够获得更好的性能。
2022 Vol. 41 (1): 21-30 [摘要] ( 107 ) HTML (1 KB)  PDF (1628 KB)  ( 374 )
31 融合单导联心电图传统与深度特征的常见心律失常识别方法研究
李全池, 黄鑫, 罗成思, 黄惠泉, 饶妮妮
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.004
心律失常是心血管疾病中最为常见的疾病类型之一。基于便携式设备,对少数导联的心电图进行长期智能监护,有利于提高心律失常的检出率,但产生的海量长程ECG数据会给临床医生带来极大的工作负担,也容易导致漏检和误判。为此,提出一种融合单导联心电图传统与深度特征的常见心律失常自动识别方法。首先针对常见心律失常,提取频域、时域和形态上的传统特征;然后搭建残差块深度卷积神经网络和双向长短时记忆网络,用于提取深度特征;接着在通过深度网络融合3种不同尺度的特征后,对常见的心律失常节律和正常节律进行分类识别;最后采用2018年中国生理信号挑战赛和2017年全球房颤挑战大赛分别提供的6 877组静态和8 528组动态心电图数据来验证所提出的研究方法。在只采用一个导联的静态心电图信号情况下,在分类识别6种心律失常节律和1种正常节律上获得0.855的平均F1分数,优于现有的相关方法;在单导联动态心电图上,新的研究方法在分类识别房颤、其他心律失常和正常节律的平均F1分数为0.827,与2017年全球房颤挑战大赛中两个并列第一的方法性能相当,优于其他相关方法。因此,所提出的研究方法在常见心律失常的辅助诊断和穿戴式远程监护中具有较好的应用前景。
2022 Vol. 41 (1): 31-40 [摘要] ( 85 ) HTML (1 KB)  PDF (5324 KB)  ( 88 )
41 基于GA-RBF神经网络和sEMG的下肢动作识别方法研究
张鹏, 张峻霞, 刘瑞恒, Ahmed Mohamed Moneeb Elsabbagh
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.005
为了提高人体肌电信号对于下肢动作识别的准确率,提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络分类模型。通过采集人体日常8种下肢动作的表面肌电信号并选择“sym6”系小波函数对肌电信号进行滤波预处理,使用主成分分析法(PCA)对时频域特征降维,把特征向量输入GA算法优化的RBF神经网络进行训练和识别。实验结果表明,该方法对同一受试者8种下肢动作的平均识别率为94.00%±0.45%;对15位不同受试下肢动作识别率达到89.30%,比传统BP神经网络的识别准确率提高11.8%,预测时间缩短6 s。所提出的方法为肌电信号应用于下肢智能康复机器人的意图识别研究提供参考,有助于病人的康复。
2022 Vol. 41 (1): 41-47 [摘要] ( 77 ) HTML (1 KB)  PDF (3902 KB)  ( 187 )
48 基于同构化改进的U-Net结直肠息肉分割方法
沈志强, 林超男, 潘林, 聂炜宇, 裴玥, 黄立勤, 郑绍华
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.006
结肠镜检查广泛应用于结直肠癌的早期筛查和诊疗,但仅靠人工判读结肠息肉漏检率较高,有研究统计可达25%。基于深度学习的计算机辅助技术有助于提高息肉检测率,但目前深度学习的主流分割网络U-Net存在着两个局限:一是编解码的输出特征图之间存在着语义鸿沟;二是U-Net的双层卷积单元无法学习多尺度信息;割裂地看待容易使模型陷入局部最优。提出一种基于同构化改进的U-Net网络,不仅能缓解编解码特征间的语义鸿沟,且具备提取多尺度特征的能力。首先,在U-Net编解码器和跳层路径中,引入同构单元IU构成同构网络I-Net,以减少编解码器之间的语义鸿沟;接着,结合密集连接和残差连接的优点,设计密集残差单元DRU以学习多尺度信息;最后,将同构网络的处理单元初始化为密集单元,构成基于密集残差单元的同构网络DRI-Net。使用包含612幅结直肠镜息肉图像的公开数据集CVC-ClinicDB,采用5折交叉验证评估所提出的模型,DRI-Net可得Dice系数为90.06%,交并比(IoU)为85.52%,与U-Net相比,Dice系数提升8.50%,IoU提升11.03%。此外,在国际ISIC2017皮肤镜挑战数据集上验证模型在其他模态数据的泛化性,2 000幅训练,600幅测试,获得的Dice系数为86.57%,IoU为79.20%,与ISIC 2017排行榜第一名的方法相比,Dice系数提升1.67%,IoU提升2.70%。实验表明,DRI-Net能有效解决U-Net存在的局限,且泛化性良好。
2022 Vol. 41 (1): 48-56 [摘要] ( 103 ) HTML (1 KB)  PDF (7671 KB)  ( 46 )
57 基于三重注意力的脑肿瘤图像分割网络
韩阳, 宋金淼, 薛安懿, 段晓东
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.007
脑肿瘤图像分割问题是脑肿瘤临床诊断和治疗脑肿瘤疾病计算机辅助诊断的基础。针对脑肿瘤MRI图像分割网络深度过深和局部与全局特征信息联系匮乏导致图像分割精度降低等问题,提出一种基于三重注意力的脑肿瘤图像分割网络。首先,借鉴残差结构,将原始图像分割网络结构的编码层和解码层中的卷积模块替换为深度残差模块,解决网络加深带来的梯度消失问题。其次,通过引入三重注意力模块,融合图像局部与全局特征信息,使网络更好地学习重要的图像特征信息,提升网络对脑肿瘤图像的分割精度。最后,在MICCAI比赛发布的BraTS脑肿瘤图像分割数据集上(包括335例患者病例),采用Dice系数等脑肿瘤评价指标进行性能评估。其中,脑肿瘤整体可达85.20%,脑肿瘤核心可达87.10%,增强脑肿瘤区域可达80.80%。实验结果显示,所提出的分割网络能够在不增加计算时间的前提下提高脑肿瘤MRI图像的分割性能。
2022 Vol. 41 (1): 57-63 [摘要] ( 84 ) HTML (1 KB)  PDF (3423 KB)  ( 63 )
64 基于Cascade Rcnn的超声甲状腺结节检测研究
章浩伟, 李占齐, 刘颖, 李淼
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.008
甲状腺超声图像由于对比度低、边缘不清晰、高噪声和周围组织复杂难辨等问题,给医生诊断甲状腺疾病造成困难。针对此问题,采用Cascade Rcnn目标检测算法,分别以ResNet50、Resnet101以及融合压缩激励注意力模块SE-ResNet50、SE-ReNet101为主干网络,对从某三甲医院获取的1 513例 (其中良性结节832例,恶性结节681例)甲状腺超声图像,在专业超声科医生的指导下进行预处理 ,制作本次实验使用的标准coco格式数据集。采用迁移学习的方式将从Imagenet大型数据库上预训练得到的权重迁移到本次实验模型结构中,经过4个主干网络的实验结果对比,以SE-ResNet101为主干网络的Cascade Rcnn算法,在结节定位和判别方面,实现了精确率92.4%,召回率86.2%,特异性95.1%,F1值89.2%,mAP值82.4%的检测效果,对辅助医生进行甲状腺超声图像的诊断具有一定的临床指导意义。
2022 Vol. 41 (1): 64-72 [摘要] ( 64 ) HTML (1 KB)  PDF (6446 KB)  ( 39 )
       综述
73 混合范式脑-机接口研究进展综述
施文强, 肖晓琳, 刘爽, 许敏鹏, 何峰, 明东
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.009
传统脑-机接口(BCI)在实际应用中存在许多不足,例如指令集较小、适用人群范围小、难以实现多维度控制和异步控制等。混合范式脑-机接口(hBCI)的出现可有效解决这些问题。对基于脑电信号的hBCI、基于脑电信号和其他脑信号的hBCI以及基于多生理信号的hBCI进行综述,并分析近年来不同hBCI系统的刺激范式、控制策略、分类性能以及实际应用等。与传统BCI系统相比,hBCI系统具有更大的指令集和更高的准确率,并且由于结合了其他脑信号或生理信号,使得多维控制和异步控制更容易实现,系统实用性得到了极大的提升。最后对不同类型的hBCI系统进行了总结,阐述当前hBCI存在的问题及其未来的发展前景。
2022 Vol. 41 (1): 73-85 [摘要] ( 103 ) HTML (1 KB)  PDF (919 KB)  ( 248 )
86 动态因果模型在脑网络研究中的应用进展
梁赛兰, 王多琎
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.010
大脑各功能区之间的有效连接是脑科学研究领域的一个重要内容。研究在不同情形下相关脑区之间有效连接所构成的大脑网络,对于全面理解大脑的功能机制,治疗各种与大脑相关疾病,开发脑功能具有重要意义。动态因果模型是一种分析大脑有效连接的优势方法。结合功能性磁共振成像、脑电、近红外脑功能成像等3种检测技术,综述动态因果模型的相关研究。动态因果模型在功能性磁共振成像中的应用涉及脑卒中、认知神经科学和精神疾病相关的脑网络研究;脑电相关动态因果模型的应用主要涉及认知神经科学以及与精神分裂症、阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等疾病相关的内容;目前动态因果模型在近红外脑功能成像中的应用还较少,主要涉及认知神经科学研究。最后,对这3种技术进行了比较和展望。
2022 Vol. 41 (1): 86-99 [摘要] ( 90 ) HTML (1 KB)  PDF (922 KB)  ( 88 )
100 功能性磁共振成像在轻度认知障碍检测诊断的研究综述
安兴伟, 周宇涛, 狄洋, 刘爽, 明东
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.011
现代社会中,阿尔茨海默病已经成为严重影响和限制个人日常生活甚至危及患者生命安全的一种疾病。轻度认知障碍作为阿尔茨海默病的前一个阶段,对其精确诊断有助于干预或降低患者转化为阿尔茨海默病的几率。目前,功能磁共振成像技术已经广泛应用于轻度认知障碍的检测诊断研究中。从特征提取、特征选择、数据降维和分类识别等方面,对fMRI在MCI方面的研究现状进行介绍。首先,介绍特征提取常用的低频振幅、局部一致性、功能连接等解算指标;其次,介绍特征选择与降维的方法,并总结分类识别环节中高效的机器学习和深度学习算法;最后,指出现阶段研究中存在的主要问题,并对未来的研究做出展望。
2022 Vol. 41 (1): 100-107 [摘要] ( 83 ) HTML (1 KB)  PDF (1083 KB)  ( 75 )
108 基于MRI的精神分裂症阴性症状脑影像研究进展
龚津南, 杨卓儒, 李露, 蒋宇超, 董德波, 邵俊明, 尧德中, 罗程
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.012
慢性精神分裂症患者临床表现上常以阴性症状为主,也是精神残疾的主要因素,极大影响了患者的生存质量。迄今为止,阴性症状产生神经机制仍然不明晰,导致其难以被有效控制。对近年来阴性症状相关脑影像研究进行综述,包括以丘脑和纹状体为主的皮层下区域的受损与精神分裂症的发生,皮层下-皮层回路异常与精神分裂症阴性症状等。对拓扑连接这一新方法在精神分裂症阴性症状发生机制研究中的应用进行展望,如对纹状体-丘脑-前额叶环路的多巴胺能神经递质系统的耦合性,空间分布信息(连接的拓扑特性)的解构等。利用深度学习技术可以进一步对阴性症状关键脑连接的拓扑特征进行解码,有望为探索精神分裂症阴性症状提供潜在的研究手段。
2022 Vol. 41 (1): 108-113 [摘要] ( 68 ) HTML (1 KB)  PDF (725 KB)  ( 79 )
       简讯
114 基于生物信息学的肥厚型心肌病易感基因TNNC1单核苷酸多态性致病表型分析
黎江溪, 张世梅, 王玉鑫, 赵跃
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.013
肥厚型心肌病(HCM)是一种常见的遗传性心脏病,是青少年及年轻运动员心源性猝死的最主要原因之一,其分子遗传学基础为基因突变。TNNC1是HCM的重要致病基因之一,目前仅发现其少量非同义单核苷酸多态性(nsSNPs)位点与HCM发病相关,但该基因其他nsSNPs数量较多,结合临床进行实验遗传检测其基因型与表型的关系,工作量巨大,尚不可行。因此,采用生物信息学方法,从dbSNP数据库中筛选出TNNC1基因全部的nsSNPs,联合4款(Mutation Taster、PolyPhen-2、PhD-SNP和MutPred)专业软件,进行有害性分级筛选和致病关联预测,最后进行突变蛋白三维结构建模及可视化分析。结果显示,首次从TNNC1基因102个nsSNPs位点中预测出疾病相关的18个(G159D、S69R、P52R、D149G、D3V、G140E、N51K、D151V、M47R、G110C、A23D、G140R、K158N、C35Y、R147C、L48P、F74C和V44G)高风险nsSNPs。基于生物信息学方法,以TNNC1基因的nsSNPs为示范,分析其nsSNPs与疾病表型的关系,这为其他遗传疾病致病基因nsSNPs的关联分析打下理论研究基础,具有重要的参考价值。
2022 Vol. 41 (1): 114-118 [摘要] ( 68 ) HTML (1 KB)  PDF (2838 KB)  ( 53 )
119 拟自然牙多根种植体的设计制造及评价
彭伟, 徐良伟, 程康杰, 游嘉, 姚春燕
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.014
随着数字化设计、制造技术的快速发展,个性化定制种植体已经成为可能。本研究实现面向磨牙区即刻种植的拟自然牙多根种植体的设计制造,并通过有限元方法评价其生物力学性能。依据磨牙的形态特征和承担的生物力学性能要求,设计了适用于磨牙区即刻种植的多根种植体,并采用选择性激光熔化技术进行加工制造;同时建立磨牙区的天然牙、单根种植体和多根种植体的有限元分析模型,并通过模拟静态咬合力下颌骨的应力分布情况评价多根种植体的生物力学性能。在模拟咬合力的状态下,拟自然牙多根种植体皮质骨的最大等效应力为25.2 MPa,松质骨的最大等效应力为6.9 MPa;皮质骨的最大剪切应力为3.9 MPa,松质骨的最大剪切应力值为1.5 MPa。应力分析结果表明,拟自然牙多根种植体骨界面应力与天然牙骨界面应力接近,而单根种植体骨界面的应力明显大于天然牙和多根种植体骨界面的应力,面向磨牙区的即刻种植,拟自然牙多根种植体在生物力学性能方面的表现比现有的单根种植体更具有优势。
2022 Vol. 41 (1): 119-123 [摘要] ( 43 ) HTML (1 KB)  PDF (6030 KB)  ( 29 )
124 磁性多孔PLGA微球制备及其功能化研究
顾加雨, 张超, 史乐乐, 夏炎
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.01.015
磁性微球是一种具有磁响应性的复合功能材料。以共沉淀法制备的Fe3O4纳米颗粒为铁磁性原料,通过溶剂挥发法制备Fe3O4/PLGA磁性高分子复合微球。光镜及扫描电镜观察微球形貌并测定元素组成,确定合成了粒径约为15 μm的磁性高分子复合微球;激光共聚焦观察磁性微球孔洞结构;Micro-CT及紫外可见分析碘及罗丹明B的吸附释放行为;并且研究了该磁性微球的磁化性能及交流磁热效应。研究表明,该高分子磁性微球具有超顺磁性,其饱和磁化强度为33.9 emu/g Fe。所制备的磁性多孔PLGA微球,能够通过吸附而负载水溶性CT造影剂、荧光分子等成像或药物试剂,并且具有磁感应加热功能,为发展多功能诊疗微球提供了依据。
2022 Vol. 41 (1): 124-128 [摘要] ( 44 ) HTML (1 KB)  PDF (4251 KB)  ( 60 )
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