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 论文待编稿致作者信 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） 更多>>     友情链接 北京玛格泰克科技发展有限公司 更多>>

2020年 39卷 6期 刊出日期：2020-12-20 论著 综述 简讯 目录 索引        目录 0 目录 2020 Vol. 39 (6): 0-0 [摘要] ( 167 ) HTML (1 KB)  PDF (272 KB)  ( 42 )        论著 641 基于长短时程突触互补网络的边缘检测方法 余翔, 范影乐, 房涛, 武薇 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.001 边缘检测的准确性对于提升人工视觉感知系统的性能具有重要意义。构建一种具有长短时程突触互补特性的神经元网络:首先引入视锥细胞群的主导颜色拮抗特性,对待测图像的颜色拮抗通道进行加权编码,获得待测图像的初级边缘感知;然后模拟神经元群同步放电特性,定义突触动态连接的神经元作用窗口,实现对初级边缘感知的群放电时间编码;接着构建长短时程突触互补模块,基于短时程内神经元群同步放电特性和长时程内神经元放电活动时序空间依赖性,实现长短时程突触可塑性编码及互补融合;最后通过对时间信息流的编码,得到边缘响应。以根据常规微生物实验需求而采集的20幅菌落图像为实验材料,并以重构相似度MSSIM、边缘置信度BIdx及综合性指标EIdx作为评价指标。结果表明,相对于VSC、NIS和MSP等3种主流方法,该研究算法的检测结果边缘准确且漏检率较低,与人工主观观测结果较为一致;同时MSSIM、BIdx、EIdx等3个指标的均值和标准差分别为0.909 6±0.037 7、0.671 5±0.105 7、0.804 8±0.052 1,整体性能优于上述3种主流方法。通过模拟神经元群体的长短时程突触互补特性,为实现视觉感知计算模型的构建以及在图像处理中的应用提供一种新的思路。 2020 Vol. 39 (6): 641-651 [摘要] ( 352 ) HTML (1 KB)  PDF (20133 KB)  ( 433 ) 652 基于DenseMedic网络的脑皮层下结构的语义分割 杨斌斌, 刘霖雯, 张唯唯 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.002 脑皮层下结构分割问题是神经科及其他相关疾病计算机辅助诊断和治疗的基础。通过分割和分析核磁共振图像中的脑结构,可以对自闭症谱系障碍、脑卒中、脑肿瘤等疾病进行早期诊断和治疗。为解决精准脑结构分割的问题,基于深度学习基本理论,提出一种DenseMedic网络的核磁共振图像脑皮层下结构的分割算法。首先,OreoDown方法通过较早地增大卷积核的步长增大特征感受野的增长速度,并使用不变尺寸的卷积层夹心式地恢复网络深度,使速度的增加带来有效的感受野增加;其次,DenseMedic使用DenseNet的思想实例化OreoDown框架,通过密集连接的特征提取操作来获取多尺度的上下文信息;最后,在各层中使用混合空洞卷积进一步扩大感受野,解决特征感知过于粗糙的问题。采用Dice相似度系数(DSC)、交并比(IoU)、95% Hausdorff表面距离(HSD95)和平均表面距离(ASD) 4个指标,评价神经网络的分割性能。在公开的IBSR数据集的18例图像上进行实验,算法的4个指标分别达到89.2%、80.7%、1.982和0.882;在公开的MBBrainS18数据集的7例图像上的实验显示,算法的4个指标分别达到88.7%、79.8%、1.249和0.570。实验表明,所提出的算法使脑结构的分割结果与真实结构在区域上有更多的重叠, 在轮廓上更加相似,可以更好地完成各个脑皮层下结构的分割。在临床应用中,对脑皮层下结构的精准分割将有助于准确测量相关疾病诊断的关键指标,并实现快速的计算机辅助治疗。 2020 Vol. 39 (6): 652-666 [摘要] ( 402 ) HTML (1 KB)  PDF (14862 KB)  ( 123 ) 667 非小细胞肺癌影像学特征与基因表达间相关性的探索性研究 王婷, 龚敬, 段辉宏, 王丽嘉, 聂生东 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.003 影像基因组学通过挖掘肿瘤的影像和基因组学间的关联性,将两者的优势互补,以此指导不同患者个体化治疗方案的制定、预后评估、疗效检测等。针对非小细胞肺癌(NSCLC),建立其CT影像定量特征与基因表达之间的映射。首先,将对应的CT影像中肿瘤区域进行分割和特征提取,选用66种三维定量特征作为肿瘤区域影像特征集;然后,利用基因组学数据分析流程,在原始基因数据经过预处理、聚类后,获取其第一主成分作为具有相似表达谱基因聚类结果的代表;最后,运用基因芯片显著性分析算法探寻两者之间的相关性,并进行基因集的富集分析和预测模型的建立。对癌症图像归档数据库(TCIA)中的26例NSCLC影像数据和基因表达综合数据库(GEO)中相对应的基因数据进行分析,共得到126组成对的显著关联(q<0.05)。将所得结果中的29组元基因建立预测模型,并通过TCIA中更新的211组数据,对其中10组预测准确率大于70%且预测的元基因有生物学意义的预测模型进行验证,最终预测准确率为35.48%～80.85%,10个预测模型中有6个的准确率在70%以上。实验结果表明,特定的影像特征或其组合可以作为基因表达的影像标记物。 2020 Vol. 39 (6): 667-675 [摘要] ( 415 ) HTML (1 KB)  PDF (1438 KB)  ( 418 ) 676 静息态功能磁共振成像功能连接特异性指数模型在评估健康老年人认知分数中的应用 郭志彤, 葛曼玲, 张夫一, 宋子博, 谢冲, 杨泽坤 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.004 与传统量表法和任务态功能磁共振成像(fMRI)相比,静息态功能磁共振(rfMRI)在认知功能检测上有很大优势(特别是针对老年人),但脑老化功能影像学标记尚在探索中。提出功能连接特异性指数模型,试图与健康壮年人对照,分析健康老年人脑功能特异性,寻求区分认知分数的功能影像学指标,探索其分类认知分数优差的可能性,为替代提供研究基础。实验数据来自98名健康老年人和90名健康壮年人,前者来源于葡萄牙健康老年人认知功能的队列研究,在rfMRI扫描前,在认知量表测试分数最优和最差中,分别选出55名和43名作为实验组;后者数据来自哈佛医学院GSP影像组学,年龄在18～35岁之间,在rfMRI扫描前的认知功能评价分数居中,作为对照组。首先,对rfMRI预处理后,计算每人全脑功能连接,构建以脑区为单位的功能连接特异性指数模型,分析老年人脑功能连接与壮年人的偏移程度,统计、对比获得对优、差分数敏感的标志性脑区;然后,以其特异性指数值形成特征向量;最后,应用概率神经网络(PNN)模型对优、差分数组进行分类和N折交叉验证以检验所建指数模型的分类能力。健康老年人脑功能连接特异性指数模型可定位于健康老年人认知分数敏感的标志性脑区,分别处于额叶、颞叶、顶叶中的5个脑区;以这些脑区的指数为特征向量,可有效地区分优、差认知分数,准确度可达81.7%。通过对评价指数的建模并联合机器学习方法,可为rfMRI评估健康老年人认知分数提供有效的评价指标和新方法。 2020 Vol. 39 (6): 676-684 [摘要] ( 377 ) HTML (1 KB)  PDF (3481 KB)  ( 316 ) 685 不同视觉辅助刺激下运动想象大脑皮层因果连接网络特性分析 边琰, 赵丽, 傅星, 綦宏志 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.005 基于运动想象(MI)的脑-机接口系统(BCI)被认为是一种很有潜力的运动功能康复方法,但是经典MI-BCI使用时存在个体差异性大、识别率较低的问题。采用视觉辅助刺激范式可以增强MI特征,并能有效提高BCI识别的准确率。然而在不同的视觉辅助刺激范式下,MI任务期的大脑皮层因果连接响应特征及其面向运动功能康复的神经生理学意义却鲜有报道。设计4种不同类型的视觉辅助刺激范式,包括不同的动态/非动态视觉刺激及简单/复杂想象任务范式,选取MI任务期大脑运动感觉相关皮层7个感兴趣区域,利用孤立有效相干法(iCoh),对11名被试beta频段4种实验范式构建单尾单样本t检验(P<0.01)平均因果脑网络,并分析网络的平均度分布、聚类系数、全局效率、中介中心度参数。结果表明,相比于简单想象任务非动态视觉刺激范式,复杂想象任务动态视觉刺激范式平均度分布由2.143提高为2.429,聚类系数由0.634提高为0.767,全局效率由0.393提高为0.417。复杂想象任务动态刺激范式下,辅助运动皮层和顶上小叶、顶下小叶存在因果连接关系,辅助运动皮层成为脑网络中的关键节点。 2020 Vol. 39 (6): 685-692 [摘要] ( 402 ) HTML (1 KB)  PDF (7174 KB)  ( 119 ) 693 基于混合范式的脑-机接口异步控制方法研究 徐伟, 赵雅薇, 綦宏志 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.006 自动判别使用者是否处于操作状态的异步控制问题,是脑-机接口(BCI)领域的研究热点之一。由于BCI范式主要针对区分思维指令来诱发脑电特征,导致在区分操作态上信息含量有限,难以获得较理想的异步识别结果。针对上述问题,研究一种结合事件相关电位(ERP)与稳态视觉诱发电位(SSVEP)的混合范式方法,以提升异步控制效果。采集10名被试3种状态下的19导联脑电信号,包括在正常使用BCI时的控制状态和被试目光不在BCI界面以及在睁眼静息状态下的2种空闲状态。通过提取不同状态下ERP的幅值特征与SSVEP的相关系数,区分不同的使用状态,进一步采用贝叶斯方法分别对ERP和SSVEP特征的控制态后验概率进行估计,然后将两者综合并采用阈值法对控制态和空闲态进行二分类识别。结果表明,所发展的混合范式方法在不同状态下两种特征差异同时存在,控制态下会产生更高的P300幅值与SSVEP相关系数,并且与空闲态下的特征之间存在统计学差异。对控制状态和空闲状态的总体平均识别正确率达到92.1%,AUC达到0.98。研究结果表明,混合范式方法在异步识别问题上有很好的潜力,值得进一步研究和发展。 2020 Vol. 39 (6): 693-699 [摘要] ( 323 ) HTML (1 KB)  PDF (3651 KB)  ( 280 ) 700 基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法 沈雷, 耿馨佚, 王守岩 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.007 癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22 例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5 组,每组100 个片段,每段23.6 s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8％、96.1％、96.4％;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。 2020 Vol. 39 (6): 700-710 [摘要] ( 449 ) HTML (1 KB)  PDF (3335 KB)  ( 540 ) 711 精确抓握力量控制的脑动力学研究 张娜, 李可, 侯莹, 张冬梅, 魏娜 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.008 精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG), 并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指: r=0.624, P<0.001;食指: r=0.721, P<0.001);拇指和食指在30% MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45)mm2,显著大于在10% MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02)mm2)和20% MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63)mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30% MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40)mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69)mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10% MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75)mm/s)显著高于20% MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63)mm/s)和30% MVC((2.95±0.94)、(3.54±0.82)mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。 2020 Vol. 39 (6): 711-718 [摘要] ( 381 ) HTML (1 KB)  PDF (5762 KB)  ( 291 ) 719 融合CNN和BiLSTM的心律失常心拍分类模型 杨浩, 黄茂林, 蔡志鹏, 姚映佳, 李建清, 刘澄玉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.009 为更加准确地从动态心电中提取异常心拍,设计一种融合卷积神经网络(CNN)和多层双边长短时记忆网络(BiLSTM)的心律失常心拍分类模型。心电信号首先被分割成0.75 s和4 s两种不同尺度大小的心拍信号,然后利用11层CNN网络和3层BiLSTM网络分别对小/大尺度心拍信号进行特征提取与合并,并使用3层全连接网络对合并特征进行降维,最后利用softmax函数实现分类。针对MIT心律失常数据库异常心拍类型分布不均衡的问题,采用添加随机运动噪声和基线漂移噪声的样本扩展方法,降低模型的过拟合。采用基于患者的5折交叉检验进行模型验证。MIT心律失常数据库116 000个心拍的分类结果表明:所建立的模型针对4类心拍(正常、房性早搏、室性早搏、未分类)的识别准确率为90.42%,比单独使用CNN(76.45%)和BiLSTM(83.28%)的模型分别提高13.97%和7.14%。所提出的融合CNN和BiLSTM的心律失常心拍分类模型,相比单一基于CNN模型或者BiLSTM模型的机器学习算法,有更好的异常心拍分类准确率。 2020 Vol. 39 (6): 719-726 [摘要] ( 444 ) HTML (1 KB)  PDF (2718 KB)  ( 362 )        综述 727 经颅磁刺激电场分析研究进展 夏思萍, 徐雅洁, 余颖聪, 顾卫国, 马昌玉, 杨晓冬 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.010 经颅磁刺激是一种利用通电线圈在脑部的诱发电场来调节皮质兴奋性的技术,广泛应用于神经病学、康复学等领域。经颅磁刺激诱发电场分析与安全性、刺激效果密切相关,在优化刺激方案、线圈设计方面具有重要意义,成为相关领域的研究重点。首先介绍经颅磁刺激3种常见的临床副作用,然后阐述经颅磁刺激现有研究中的常规电场分析方法,包括解析法和数值分析法及其应用场景,并讨论与电场分析密切相关的生物模型建模方法。此外,由于磁刺激线圈与组织中电场分布的密切相关性,介绍常规的刺激线圈结构类型,并结合磁刺激线圈的7种典型设计,分析基于有限元分析的球模型下的电场分布特征。最后,展望经颅磁刺激电场分析研究未来的发展趋势。 2020 Vol. 39 (6): 727-735 [摘要] ( 392 ) HTML (1 KB)  PDF (2439 KB)  ( 444 ) 736 大尺度脑网络交互支持内外部指向认知的研究进展 辛斐, 谢超, 王丽君, 雷旭 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.011 大量神经成像研究表明,人脑的高级认知功能不是由单个脑区负责的,而是通过多个与认知活动相关的脑区构成的特异性脑网络的协同活动实现。其中,额顶控制网络动态调控默认网络和背侧注意网络之间的信息交互,在高级认知加工中发挥重要作用。从几个方面综述这一领域的研究进展,包括默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络的神经解剖,以及各个脑网络和网络间交互在内外部注意指向任务中的功能角色。未来研究需要对3个脑网络进行更精确的功能定义,进一步探索网络内部各个亚网络的功能角色,同时借助效应连接的手段,考察网络内部和网络间信息传递的方向性和动态性,从而更深入理解默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络在内外部注意指向的认知活动中信息交互的神经机制。 2020 Vol. 39 (6): 736-746 [摘要] ( 375 ) HTML (1 KB)  PDF (2631 KB)  ( 601 ) 747 面向脑机接口的脑电采集设备硬件系统综述 贺庆, 郝思聪, 司娟宁, 吴迎年, 程杰 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.012 脑机接口技术(BCI)可为人脑和外界建立一种全新的直接的交互方式,具有非常广阔的应用前景。脑电采集设备作为脑机接口采集信号的重要手段和途径,是其技术的关键和基础,已得到广泛关注。近年脑机接口研究呈爆炸式增长,各种脑电采集技术与应用不断涌现。未来,脑电采集设备在科学、医疗、军事、生活等领域具有巨大的应用潜力。为理清目前脑电采集设备硬件系统的发展现状和发展方向,从基本组成结构、性能优化电路以及现有产品等方面进行剖析。归纳脑电采集设备的4个主要组成部分,进一步分类并讨论脑电采集设备性能优化方法;对比现有的主流产品的关键指标,探讨它们的功能特性;分析现有脑电采集设备的不足之处,并对其发展趋势进行展望。 2020 Vol. 39 (6): 747-758 [摘要] ( 977 ) HTML (1 KB)  PDF (5437 KB)  ( 1876 )        简讯 759 基于特征编码和卷积神经网络的注意力状态检测 吴若有, 王德兴, 袁红春, 宫鹏, 秦恩倩 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.013 列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集上下载的5名参与者的脑电图数据,用快速独立成分分析(FastICA)和小波滤波方法进行去噪,从中提取微分熵(DE)特征,并进行最大最小归一化;然后将DE特征编码成对应的矩阵,转化为对应的彩色图,标上对应的状态类别。将数据预处理后的彩色图作为卷积神经网络的输入,通过对模型参数的不断优化,得到分类精度较好的注意力状态检测模型。对提取DE特征和没有提取DE特征的10个样本进行实验,平均检测精度分别为95.10%±2.88%和93.12%±3.38%,高于传统的DNN模型和LeNet-5模型,并且模型更具有稳定性。所提出的FECNN模型,可为注意力状态检测提供一种新的思路,在驾驶员疲劳检测系统的开发方面具有一定的应用价值。 2020 Vol. 39 (6): 759-763 [摘要] ( 310 ) HTML (1 KB)  PDF (3054 KB)  ( 310 ) 764 低频节律源传播方向对近真实头模型表面场电位动态参量的影响 葛曼玲, 杨泽坤, 崔家俊, 郭志彤, 杨明浩, 张夫一 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.06.014 θ振荡(4～8 Hz)是与学习、记忆等高级功能密切相关的低频脑节律,源于脑深处皮质区,头表面以额叶、颞叶最丰富。神经科学实验发现,该节律在脑内以一定方式传播,因成像技术局限和脑组织导电复杂性,其对头表面脑电节律的影响鲜有报告。依据等效偶极子电流源的脑电产生原理,以脑内低频单偶极子电流源(6 Hz正弦)偶极矩来仿真节律源驱动方向(以额叶为例定义指向),改变指向角度(以30°为移动单位),用有限元法计算电场,并对节律动态参量(大于平均值的显著能量、窄带相位)进行全局统计并对比。实验发现:脑内节律源在指向额叶表面传播时,几乎在所有指向角度下各向异性媒质会缩小显著能量空间;相反地,当源平行于额叶表面传播时,在所有指向角度下各向异性媒质会扩展显著能量空间,能量对源指向具有敏感性,而相位稳定性减小, 只与脑内节律源非线性相位时程有关,对该指向不敏感。结果表明,脑内低频节律源传播方向对头表面场电位动态参量作用不同。该研究为理解头表面低频节律动态参量提供电场计算依据,有助于理解脑内电活动、脑组织导电特性和头表面场电位动态参量之间的映射关系。 2020 Vol. 39 (6): 764-768 [摘要] ( 235 ) HTML (1 KB)  PDF (6532 KB)  ( 209 )        索引 768 2020年第39卷总目次索引 2020 Vol. 39 (6): 768-768 [摘要] ( 206 ) HTML (1 KB)  PDF (484 KB)  ( 27 ) 769 2020年第39卷作者索引 2020 Vol. 39 (6): 769-776 [摘要] ( 144 ) HTML (1 KB)  PDF (421 KB)  ( 16 )

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