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2025年 44卷 4期 刊出日期：2025-08-20 论文 论著 综述        论文 0 第44卷4期目次 2025 Vol. 44 (4): 0- [摘要] ( 8 ) HTML (1 KB)  PDF (235 KB)  ( 2 )        论著 385 基于双流孪生对比网络的脑电情绪识别 马玉良, 谢昀臻, 孟明, 高云园, 佘青山 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.001 近年来基于脑电信号的情绪识别研究取得了显著的进展,然而标签的标注需要大量的人力,实际应用中难以快速获取大量带标签的数据。高效利用有限的标签进行情绪识别研究逐渐成为了一个新的应用瓶颈。为了解决这个问题,本研究提出了一种基于双流孪生网络的模型架构,由两个相互作用、相互学习的卷积神经网络分支组成。首先,将模型进行预训练,将输入信号的扩增视图分别输入到孪生网络的两个分支,在分别经过分支中的卷积模块和全连接模块提取特征后进行对比学习,使模型在过程中学习到脑电信号的通用表征;然后,保留训练分支的编码器部分,对模型进行微调,得到分类结果。使用公开数据集SEED和SEED-IV中的数据样本进行模型分类效果的验证评估,在全标签数据下,分别实现了93.92% 和89.71% 的分类准确率。在50% 的标签使用率下,实现了三分类92.68%的平均准确率,比使用全部标签只减少了1.24% 准确率。所提出的模型能够有效提取脑电数据的通用表征,并在使用少量标签的情况下达到较高的识别准确率。 2025 Vol. 44 (4): 385-392 [摘要] ( 17 ) HTML (1 KB)  PDF (2295 KB)  ( 8 ) 393 基于图注意力机制的脑电情绪识别方法 卢未坤, 周颖玥, 武桥, 廖祥, 刘琦, 黄润夏, 杨波 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.002 情绪识别在人机交互中发挥着至关重要的作用,而脑电信号在反映人类情绪状态方面具有优势。基于脑电空间拓扑建模脑区之间的复杂交互关系,可以为情绪识别的特征提取提供重要信息。然而,仅使用空间拓扑构建单一的图结构进行图卷积,存在信息聚合方式单一的问题,难以描述脑电通道之间的复杂关系。针对这一问题,本研究提出了一种基于图注意力机制的脑电情绪识别模型,其核心思想在于使用多头图注意力机制,动态地为节点连接分配权重,从而能够自适应地捕捉脑电通道之间的关系,以解决现有方法在信息聚合和动态模式捕捉方面的不足。使用DEAP数据集中7 424个脑电样本对所提模型进行了验证,其在效价、唤醒和支配3个情绪维度上的分类准确率达到了96.06%、96.54%和96.84%。与同样基于图神经网络的ELGCNN模型相比,在效价和唤醒两个维度上的准确率提高了6.20%和6.56%,证明了所提模型的有效性。另外,还使用DREAMER数据集中4 630个脑电样本对模型性能进行了验证,在效价、唤醒和支配3个情绪维度上的分类准确率为87.87%,83.47%,79.96%。实验结果表明,使用图注意力机制能有效提取与情绪相关的脑电特征,提升脑电情绪识别的准确率。 2025 Vol. 44 (4): 393-405 [摘要] ( 18 ) HTML (1 KB)  PDF (3500 KB)  ( 5 ) 406 基于单通道脑电的跨域自动睡眠分期 朱梦圆, 全若梦, 强宁, 胡静, 凤飞龙, 李锦 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.003 睡眠分期对诊断和治疗睡眠问题具有重要意义。目前已有的深度睡眠分期网络存在数据效率低下和数据分布差异的问题,导致在训练集上训练的模型在实际数据上的性能下降。针对此问题,本研究提出了使用单通道脑电进行跨域自动睡眠分期的新型对抗域适应网络。该网络使用特征提取器提取脑电特征,同时利用非共享的注意力机制保留特定领域的关键信息,结合域鉴别器对齐源域和目标域,并通过基于迭代自训练的双重段级分类器解决类级对齐问题。为了验证所提网络的可靠性,在3个公开数据集Sleep-EDF-20、SHHS1、SHHS2中分别随机选取39、42和44条记录,在生成的6个跨域场景上进行实验。结果表明,所提网络的平均准确率为 74.29%,平均 MF1 值为 61.95%。与其他基线模型的性能相比,平均准确率上比已有基线模型至少提高了2.01%,在平均MF1分数上,至少提高了2.22%,为睡眠分期任务中域偏移问题提供了新的思路。 2025 Vol. 44 (4): 406-415 [摘要] ( 12 ) HTML (1 KB)  PDF (5081 KB)  ( 10 ) 416 基于3D矩阵特征的多导心音分类方法 房玉, 郭子健, 冷虹霞, 刘星, 王维博, 刘栋博, 邬晓臣 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.004 针对传统心音分类方法大多选择单通道信号的一维特征,可能会丢失不同通道、周期之间的病理关联性的问题,提出了一种基于多导心音信号提取3D矩阵特征进行心脏病分类的方法。首先对各通道的心音信号应用巴特沃斯滤波器去噪,接着定位心电R波峰值完成心音分割,并从中提取包括Welch法功率谱能量在内的15个时频域有效特征。其次将这15个时频特征按通道数×周期数×特征数的方式堆叠成一个3D矩阵特征集,并将此3D矩阵特征作为卷积神经网络(CNN)分类器的输入进行心音分类。该方法对测试数据集的126例正常心音和185例异常心音进行分类,准确率可达到98.9％;对临床采集的4种共126例先心病心音及正常心音进行细化分类,分类准确率可达93.9%。实验结果表明,3D矩阵特征能够有效地提取心音信号中的病理特征,相比于单通道特征,分类准确率提高了2.7%,可为心脏病临床治疗提供辅助参考。 2025 Vol. 44 (4): 416-423 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (3762 KB)  ( 4 ) 424 基于记忆深度图注意力网络的乳腺癌新辅助化疗疗效预测 徐伟朝, 范明, 费思翔, 厉力华 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.005 新辅助化疗在乳腺癌患者的治疗中得到了广泛应用。研究表明,化疗反应良好的患者,尤其是获得病理完全缓解的患者,生存率显著提高。然而,由于个体差异,一些患者可能会出现化疗反应不佳或疾病进展,因此,早期预测新辅助化疗反应尤为重要。传统的卷积神经网络在处理肿瘤区域的空间相关性和异质性方面存在局限,影响了预测精度。为了解决这一问题,本研究提出了一种结合深度图注意力网络模型和记忆层的图网络方法。使用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法对乳腺区域进行分割,并从这些超像素中提取影像组学特征。这些超像素被设定为特征节点,边的定义基于节点特征的加权欧氏距离和皮尔逊相关系数。通过结合节点和边,构建了一个完整的图网络。模型包括一个DeepGAT模块,该模块通过注意力机制动态加权节点特征,捕捉局部和全局信息。此外,还采用了一种基于聚类方法的记忆池化模块,通过捕捉关键性信息和长期依赖性,增强了分类性能。使用了214个样本,其中149个用于训练,65个用于测试。还研究了图稀疏性系数对新辅助化疗反应预测性能的影响,结果表明,在稀疏性系数为0.09时,模型性能最佳。在这一稀疏性水平下,模型在测试集中分别取得了0.822±0.027和0.811±0.041的AUC,显著优于传统的GCN(AUC=0.726±0.045)和GAT(AUC=0.803±0.037)模型。这表明该模型在预测新辅助化疗反应准确性方面的优越性,为未来的研究奠定了坚实的基础。 2025 Vol. 44 (4): 424-434 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (2508 KB)  ( 4 ) 435 基于无监督深度学习光流法的超声图像运动肌肉分割 李扬, 李金, 栾宽 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.006 准确的图像分割是图像引导治疗脑卒中后痉挛肌肉的基础。本研究提出了基于无监督深度学习的光流算法对运动的靶肌进行分割。由于运动肌肉的超声图像数据集并不具备以往静态超声图像数据集的标签,因而构建了一个无监督光流估计框架。通过增强的自我监督从未标记的图像序列中学习光流,同时为了避免视图合成的目标影响增强后数据的精确性,在转换图像中添加另一个前向传递来扭曲基本学习框架,其中监督来自原始图像的转换预测,最后借助高斯滤波,速度阈值过滤,边框检测过滤和凸包分割等技术从光流场中提取分割运动肌肉。在公开数据集MPI Sintel、KITTI2012、KITTI2015、Flying Chairs和CityScapes(共6 000个基本模型的样本和3 600个多帧模型的样本)进行了基本测试、跨数据集泛化测试,在600张超声图像上进行了迁移测试。结果表明,该光流算法在不借助数据集光流标签的前提下可以有效地提取稠密光流场信息,平均端点误差为5.80,模型参数量降低到2.35 M,且具有较好的跨数据集泛化能力。在迁移测试中,与人工分割结果相比中心点偏移差值均值限制在1 mm以内,交并比评价指标均值高于0.9。实验结果表明该方法可以有效分割超声图像下的运动肌肉。 2025 Vol. 44 (4): 435-446 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (9875 KB)  ( 5 ) 447 基于高效加性注意力的级联式特征融合息肉分割网络 李萌, 张孙杰 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.007 为解决大多数息肉分割方法存在的局部和全局信息交互不足、相邻层不同深度间的特征弱相关性问题,本研究提出了一种基于金字塔视觉Transformer和自注意力机制级联解码器的网络模型(PVT-SMCD)。首先,以PVTv2为骨干网络提取图像特征,通过高效加性注意力获取关键信息,捕捉长距离依赖关系;其次,引入多核卷积增强块定位息肉的高级语义特征,将其输入到级联解码器中实现局部和全局间的信息交互;最后,利用特征融合模块自上而下逐步融合相邻层间的特征以减少高维特征与低维特征间的信息差距。所提出模型在5个息肉分割数据集上与其他8种医学图像分割网络进行对比,其中在Kvasir和CVC-ClinicDB数据集上,mDice分别为92.3%、94.5%,mIoU为87.1%、89.9%,MAE分别为0.021和0.006;在CVC-300上,mDice和mIoU分别达到了90%和83.3%,MAE为0.007;在CVC-ColonDB上mDice为81.5%,mIoU为73.5%,MAE为0.028;在ETIS数据集上,mDice为78.9%,mIoU为71.3%,MAE为0.019。实验结果表明,PVT-SMCD在绝大多数评价指标上均优于对比模型,展现出更优异的学习能力和泛化性能,能够实现更精准的息肉分割效果。 2025 Vol. 44 (4): 447-456 [摘要] ( 10 ) HTML (1 KB)  PDF (2509 KB)  ( 5 ) 457 非均质镍钛合金超弹性三尖瓣成型环的长期动物实验研究 贾六军, 岳广新, 贺婷, 姜昕, 张琪, 范珺莹, 宋江平 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.008 通过长期体内观察实验,验证一种以镍钛合金为基体的3D结构的三尖瓣成型环在植入小尾寒羊体内后能否长时间有效工作以及了解其生物相容性。为实现这一目的,在体外循环辅助下将12枚实验品和9枚对照品植入21只小尾寒羊体内。于术前、术后90和180 d时测量体重评估动物生长情况;采集血液进行血常规、生化和游离血红蛋白检测,监测动物有无感染和观察成型环与血液间的相互作用;采用经胸超声心动图方法评估动物三尖瓣功能、心脏结构改变、及血栓形成情况。按计划完成检查后安乐死动物,采用大体病理、组织病理和显微电镜方法观察实验品和对照品的结构完整性、局部病理学改变,评估成型环假体局部炎症反应水平和表面内皮化程度。成型环假体植入后两组动物体重均持续增长,术后180 d时分别达到(51.7±4.5)kg和(55.5±5.2)kg。血液学结果表明,整个实验过程中两组动物未发生感染,所有成形环假体在与血液长时间接触过程中均未引发溶血,未造成血细胞和肝肾功能发生异常改变。超声发现整个实验过程中两组动物三尖瓣跨瓣压差(TVPG)均低于5 mmHg,三尖瓣能正常工作,瓣膜表面未探及血栓。病理结果表明,在两个观察终点所有成形环假体结构完整,与受体三尖瓣环贴合紧密,未发生折断、开裂和变形,表面均已形成完整的纤维囊,术后180 d时两组动物周围局部炎症反应评分分别为4.7±1.5和5.4±2.2、内皮化率分别为74%±38% 和82%±29%。实验结果提示,该非均质镍钛合金超弹性三尖瓣成型环在植入小尾寒羊体内后能够长时间维持三尖瓣正常结构,三尖瓣可正常发挥作用,具有较好的血液相容性和生物相容性。 2025 Vol. 44 (4): 457-464 [摘要] ( 13 ) HTML (1 KB)  PDF (6267 KB)  ( 5 )        综述 465 面向情绪识别任务的EEG特征提取研究综述 李蒙蒙, 薛文博, 刘云扬, 何雨碟, 岳彩通, 李志辉, 尚志刚 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.009 情绪作为个体对客观环境的主观心理和生理反应体系,在人机交互场景中扮演着关键调节角色。情绪识别技术在医学、教育、心理学和军事等多个交叉学科领域具有重要应用价值。相较于面部表情、语音语调和肢体动作等易受主观调控的非生理信号,生理信号具有更高的客观性和真实性。其中,脑电信号(EEG)作为典型的生理信号,在采集便捷性和识别准确性方面具有一定优势,已成为情绪识别领域的重要研究对象。系统综述了基于EEG信号的情绪识别特征提取方法及其研究进展,梳理了包括时域和频域特征、空间域特征、脑网络特征、浅层非线性和流形特征的多维分析框架,重点分析了基于深度学习的自动特征提取方法的技术演进,从多模态融合、个体差异校正以及实时解码等多维度展望了未来技术发展趋势。 2025 Vol. 44 (4): 465-477 [摘要] ( 15 ) HTML (1 KB)  PDF (1167 KB)  ( 5 ) 478 注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用 范姗慧, 梁舒心, 王志文, 魏凯华, 王强, 厉力华 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.010 生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚焦的优势,为提升GAN的医学图像生成性能提供了有效技术路径。近年来,二者的协同融合已成为去噪、重建和跨模态转换等医学图像处理任务的研究热点。系统综述近5年间(2019~2024年)基于注意力增强的GAN技术在医学图像生成中的研究进展。首先概述经典GAN架构与主流注意力模块的理论基础;继而从任务驱动角度,重点回顾和分析注意力机制对GAN在图像生成质量和病理特征保持等方面性能的增强作用;最后剖析当前面临的技术瓶颈及未来的研究方向。通过多维度的分析与讨论,旨在为医学数据集拓展和图像质量提升等技术优化提供理论支持和实践参考。 2025 Vol. 44 (4): 478-493 [摘要] ( 9 ) HTML (1 KB)  PDF (1410 KB)  ( 3 ) 494 3D打印微针生物传感器用于连续血糖监测的应用进展 刘俊, 樊凯, 姚丹语, 干开丰, 苏畅, 王玲, 徐铭恩 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.011 糖尿病是一种以慢性高血糖为特征的代谢性疾病,而连续血糖监测对于强化糖尿病管理以及支持相关研究具有重要意义。基于微针技术的生物传感器是一种新兴的血糖监测手段,具有无痛和可实时持续监测的优势。然而,传统微针制造技术,如微成型技术,存在制造精度低且不可定制等局限。3D打印凭借其高精度、定制化以及可选材料丰富等特点,成为制造微针的新途径。综述3D打印微针的相关应用,包括关键技术、打印原理、打印材料以及应用领域等内容;阐述微针生物传感器在连续血糖监测中的应用进展,包括工作原理、微针制备、电化学性能表征和可穿戴集成技术等要点;探讨3D打印微针面临的研发难题以及展望了微针生物传感器的未来发展方向。 2025 Vol. 44 (4): 494-501 [摘要] ( 9 ) HTML (1 KB)  PDF (1398 KB)  ( 3 ) 502 分子印迹电化学传感器的生物医学检测应用:研究进展与挑战 师帆, 张国军, 李玉桃, 唐丽娜 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.012 分子印迹技术通过模拟生物体免疫系统的抗原-抗体特异性识别机制,设计合成具有预组装识别位点的功能聚合物,实现对目标分子的高选择性识别与捕获。近年来,该技术通过与电化学传感技术交叉融合,展现出在生物医学检测领域的应用潜力,其卓越的检测灵敏性、选择性和稳定性备受关注。本文系统梳理分子印迹电化学传感器构建要素,重点解析了功能单体的类别和选择策略以及高效印迹膜的制备方法,综述了此类传感器在生物、临床标志物检测以及病原体识别等生物医学检测领域的应用进展,探讨了传感器开发所面临的灵敏度、精准性、重复性、复杂生物样本适配性等挑战,展望了该领域在新型智能材料应用、多模态传感集成及标准化检测平台建设等未来发展前景,为推进分子印迹电化学传感器在精准医疗领域的应用提供重要参考。 2025 Vol. 44 (4): 502-512 [摘要] ( 10 ) HTML (1 KB)  PDF (7760 KB)  ( 3 )

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