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2025年 44卷 6期 刊出日期：2025-12-20 论著 综述 目录 索引        目录 0 第44卷6期目次 2025 Vol. 44 (6): 0-0 [摘要] ( 27 ) HTML (1 KB)  PDF (257 KB)  ( 6 )        论著 641 基于注意力机制和长短时记忆网络增强的阿尔茨海默症早期预测 杨泽霖, 杨凯, 任小梅, 徐军, 曾娴, 万卓, 黄韫栀 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.001 阿尔茨海默症(AD)是一种不可逆转的神经退行性疾病,而轻度认知障碍是从正常发展为AD的中间过渡状态,因而是对AD实现早期干预治疗的关键监测状态。为此,本研究基于纵向电子健康记录(EHR)构建了一个能够预测单时间点认知状态及其未来变化的深度学习模型。该模型采用多层感知器作为基础模型,考虑到EHR数据包含的纵向变化,引入注意力模块和长短时记忆网络模块,使模型能够捕捉多时间点特征在空间以及时间上的关联。基于 ADNI 数据集的1 313例病例和 NACC 数据集的5 209例病例数据(包括基线时间记录以及之后每隔6个月的记录)开展了两组实验,一为利用多时间点记录预测未来单时间点的认知状态;二为利用单时间点记录预测未来多时间点的认知状态。结果表明,使用患者前2、3、5、6次数据进行训练,在预测未来下一次就诊的转变时,平均F2分数分别可以达到0.87、0.88、0.91、0.91;在预测未来第2次、第3次、第4次状态变化时,平均F2分数分别可以达到0.84、0.86、0.88、0.89。相较于门控循环单元(GRU),在预测未来下一次就诊的转变时,平均F2分数分别提升了0.03、0.01、0.03、0.02;在预测未来第2次、第3次、第4次状态变化时,平均F2分数分别提升了0.04、0.05、0.02、0.02。所提出的方法与现有的方法(如 :多层感知机、门控循环单元以及传统机器学习分类器)相比,在预测认知状态方面表现更为出色,可为AD患者的提前干预治疗提供帮助。 2025 Vol. 44 (6): 641-653 [摘要] ( 75 ) HTML (1 KB)  PDF (11993 KB)  ( 51 ) 654 基于鸟类视觉特征的复杂图像轮廓提取模型研究 武薇, 楼凯文, 范影乐, 房涛 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.002 本研究基于仿生学借鉴了鸟类视觉系统在图像信息处理方面优越的机制,解决传统轮廓检测方法在复杂图像目标中提取轮廓信息的视觉任务中存在的局限性。首先,基于鸟类首选方向机制,确定感受野的最佳方向选择,突出轮廓响应并减少噪声干扰;其次,模拟鸟类油滴结构的特定光线波长筛选机制,构建图像颜色预划分模型,增大目标与背景的色差突出主体目标,同时依据鸟类光受体对光谱的响应特性,提出基于鸟类视觉的色差计算模型,避免图像各颜色通道互相割裂;最后,借鉴鸟类视顶盖(TeO)对目标的兴奋性输入机制和鸟类丘脑核团对背景的抑制性投射机制,实现对复杂图像目标轮廓提取的精细化和对图像纹理的抑制。在NYUD数据集的1 449张图像和BSDS500数据集的500张图像上进行对比实验,ODS、OIS和AP值分别为0.68、0.69和0.68,性能较主流对比方法更优。本研究将鸟类优秀的视觉信息处理机制应用在在轮廓检测任务中,实现了对现有计算模型改进的同时,还为视觉任务提供了新的思路与方法。该研究成果对于推动生物仿生视觉模型的发展具有重要意义。 2025 Vol. 44 (6): 654-665 [摘要] ( 41 ) HTML (1 KB)  PDF (8915 KB)  ( 17 ) 666 基于知识蒸馏和标签相关性的多标签心电图分类 周景皓, 王星尧, 张铄, 赵璐璐, 李建清, 刘澄玉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.003 心电图信号分类中,患者往往同时患有多种疾病,多标签分类更具挑战性和实际意义。深度学习中,训练集标签数目差异大,标签样本不均衡,导致模型易忽视样本数目少的类别。标签相关性有利于解决标签类别不均衡问题,本研究利用Student Model压缩Teacher Model,Student Model的损失函数基于真实标签及Teacher Model各层输出。基于知识蒸馏模型,提出了一种标签相关性矩阵构建方法,利用余弦相似度寻找标签间关联,对预测概率进行修正。合肥-天池数据集包含18 232条原始心电记录,其中,包含38条左束支传导阻滞数据。PTB_XL数据集包含21 836条原始心电数据,包含51条左束支传导阻滞原始心电数据。新的模型改善了标签类别不均衡问题,对于合肥-天池数据集,左束支传导阻滞的F1分数由0.799提升至0.837;起搏心律,由0.862提升至0.876;一度房室传导阻滞,F1分数由0.861提升至0.879,高于ECGNet的0.535和Acharya卷积神经网络的0.810。对于PTB_XL数据集,左束支传导阻滞的F1分数由0.679提升到0.857;右心室肥厚,由0.698提升至0.745;完全性左束支传导阻滞,由0.649提升至0.887。同时,合肥-天池数据集上Student Model的F1分数为0.816,Teacher Model的F1分数为0.824。PTB_XL上Student Model的F1分数为0.876,Teacher Model的F1分数为0.873。Student Model在模型大小上仅为Teacher Model的0.62倍。模型改善了模型改善了长尾分布问题,提升了对少样本标签的预测能力,同时简化参数量,节约计算资源。 2025 Vol. 44 (6): 666-673 [摘要] ( 37 ) HTML (1 KB)  PDF (2420 KB)  ( 33 ) 674 基于约束优化方法的COPD呼吸力学多模型参数辨识及对比验证 许丽嫱, 乔惠婷, 张弛, 夏金根, 李德玉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.004 智能通气闭环控制中的呼吸系统生理模型必须符合患者的实际情况,且模型的参数估计必须实时、有效。利用约束优化的参数估计方法,筛选既反映慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)患者病理条件,同时又能用于实时估计的模型。本研究利用数值模拟方法和临床数据,对不同复杂程度的呼吸力学模型进行参数估计,并利用估计结果对口端压力进行重建,利用估计结果对比和重建结果对比的规律,找到适用于机械通气慢阻肺呼吸力学问题的数学描述。针对4种不同复杂程度的模型,建立了相应的参数估计方法;并利用模拟数据和临床数据,获得不同模型应用参数估计方法的结果。其中利用阻力和弹性的估计参数重建的口端压力与输入的口端压力对比,对于模拟数据,弹性非线性和阻力非线性模型相较于其他模型,均方根误差最小;对于6例临床病例的12个呼吸周期数据,阻力非线性模型的均方根误差(均值=1.55 cmH2O,标准差=0.69 cmH2O)最小;重复测量方差分析的多重比较结果显示,阻力非线性模型在统计上显著优于其他模型(P < 0.05)。综合所有结果显示,阻力随容积变化的非线性模型是慢阻肺机械通气下更为合适的表达模型备选。在应用约束优化方法进行机械通气实时参数估计的基础上,阻力非线性模型更能够反映慢阻肺的呼吸力学特性。研究结果不但能用于慢阻肺的呼吸力学监测,还可以为呼吸机的智能化参数设置和调节研究提供基础。 2025 Vol. 44 (6): 674-684 [摘要] ( 32 ) HTML (1 KB)  PDF (1057 KB)  ( 17 ) 685 融合药理效应的丙泊酚宏观尺度神经计算模型仿真 王迪寰, 梁振虎, 李小俚 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.005 为了研究丙泊酚在宏观尺度的神经作用机制,本研究建立了一种融合药理效应神经群模型(PENMM)的无迹卡尔曼滤波框架。该框架以效应室浓度的最优权重调节神经效应参数(G、b、g),同时跟踪真实脑电(rEEG)并估计模型的神经调控参数(A、B、a),用于拟合仿真脑电(sEEG)。通过计算rEEG和sEEG的累积误差、相关性以及决定系数,说明rEEG和sEEG有很好的相关性,验证该框架能估计PENMM模型参数并生成sEEG的有效性。结果表明,该框架可有效跟踪9名志愿者在丙泊酚作用下的EEG特征,rEEG和sEEG相关性最高为0.91,估计参数B、a曲线在不同状态下(清醒期、麻醉期、恢复期)有显著性差异(P<0.001),可用于区分不同麻醉状态。所建立的方法有望发展为麻醉深度监测工具。 2025 Vol. 44 (6): 685-699 [摘要] ( 33 ) HTML (1 KB)  PDF (4987 KB)  ( 11 ) 700 接触式近红外漫射相关断层成像数据处理及脑血流重建研究 张晓娟, 黎子诚, 卫佳慧, 曹向前, 尚禹 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.006 近红外漫射相关血流层析成像可以为肿瘤的病变趋势提供重要参考信息。本研究针对仿体和临床测试g1(τ)曲线波动较大,斜率异常问题,提出采用连续下降-阈值法先对g1(τ)数据进行筛选,经N阶线性算法拟合出g1(τ)曲线斜率;再针对仿体和临床测试易受环境光影响,血流指数(BFI)图像易出现的“凹面效应”问题,构建调整矩阵对斜率进行校正,最后采用Bregman-TV重建算法实现血流重建;同时剔除底部边缘被少量S-D探测到的体素,以降低方程组的病态性。经仿体实验验证,修正后重建的BFI“凹面效应”消失,类固体“十字型”仿体异质物边缘清晰,第2层(深度10~15 mm)对比度0.77;流速500 mL/h“管状”异质物的两层对比度均在3以上;临床测试结果显示,20位志愿者平躺静息状态与70°头上位倾斜状态BFI差值t-分布的95%置信区间为[1.10 cm2/s,1.44 cm2/s],不包含0;采用Bootstrap重复抽样法获得的对比度中位数为1.42 (95% CI [1.35, 1.50]),远大于1。两者均表明g1(τ)修正后的NL-DCT设备显著提升了活体组织微血流检测的敏感性,可以更加敏锐地检测出因体位变化诱发的BFI变化,具有良好的血流成像和异常检测功能,有望作为一种新型设备用于诊断局部灌注异常相关疾病。 2025 Vol. 44 (6): 700-710 [摘要] ( 33 ) HTML (1 KB)  PDF (6272 KB)  ( 20 ) 711 基于K-Modes聚类与加权K-近邻的脊髓损伤患者适配康复辅具智能决策方法 李素姣, 邵江, 刘淇, 陈世铮, 喻洪流 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.007 脊髓损伤患者的损伤节段、性质以及肢体肌力等特征复杂多变,不恰当的康复辅具适配一直制约着脊髓损伤患者的整个康复进程和疗效。本研究提出一种融合K-Modes聚类与加权K-近邻的康复辅具智能适配决策方法(KKA),旨在提升辅具适配的精准性与高效性。研究收集了来自于不同医院的600例脊髓损伤患者的临床数据,并根据由跨领域、跨专业和一线辅具适配专家等组成的13人专家团队共识度确定包含损伤节段、损伤性质以及肢体肌力等在内的9个特征属性和不同的适配方案。KAA方法包含3个关键环节:1)采用熵权法和层次分析法确定特征权重,构建加权特征空间;2)基于K-Modes聚类算法优化案例库结构,有效降低分类偏差;3)结合加权KNN案例检索与规则推理模型,生成个性化适配处方。算法性能在600例静态病历和为期一个月的40例病历动态追踪中进行验证。结果显示,KAA在4类辅具适配中的平均精确率和召回率分别达到0.946~0.979和0.895~0.972患者;在动态临床跟踪评估中,脊髓独立性评定和身心功能障碍(SCIM)与残障分类评分(ICF)改善的最佳阈值分别为24.2%和2.3%,其改善水平的受试者工作特征曲线下面积均大于0.7,表明KAA方法在评估康复辅助产品适配对患者的有效性和适用性方面具有较高的诊断价值,有望为脊髓损伤精准康复提供可靠的技术支持。 2025 Vol. 44 (6): 711-719 [摘要] ( 22 ) HTML (1 KB)  PDF (1363 KB)  ( 17 ) 720 缺损型骨-软骨单元力学和电学特性的实验研究 薛艳茹, 钟浩, 郭丽, 冯皓宇, 武晓刚, 陈维毅 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.008 骨-软骨单元的健康对于保持关节的正常运动和功能至关重要。通过测量和分析骨-软骨单元的力学和电学特性的变化,有可能实现关节疾病的早期诊断,对于开发新的治疗方法以促进软骨修复具有潜在的价值。然而,目前关于骨-软骨单元力学和电学特性的研究较为有限,关于这些特性的变化机制尚不清楚。基于此,本研究对缺损骨-软骨单元力学特性、电学特性和力-电效应进行研究。对成年新西兰兔(36只,分为4组)胫骨平台内侧缺损骨-软骨单元分别采用万能材料试验机进行了压缩松弛试验,采用双电极法测量不同缺损半径(R)的骨-软骨单元的电阻抗,采用Instron 3343万能材料试验机、多通道USB数据采集系统、DH3820N分布式应力应变测试系统以及用于数据采集的计算机测试了骨-软骨单元的力-电效应。结果表明,随着R增大至0.75 mm,骨-软骨单元的最大承载载荷降低至116 N,松弛时间逐渐升高到14.26 s,在6 N/s加载速率下的力-电效应的电压峰值降低至67.57 mV;电阻抗逐渐增大,相位角的绝对值逐渐减小;不同R的骨-软骨单元的峰值电压与施加载荷的峰值、速率呈正比。因此,不同R骨-软骨单元之间的力学特性,电学特性和力-电效应存在显著差异。 2025 Vol. 44 (6): 720-729 [摘要] ( 24 ) HTML (1 KB)  PDF (5241 KB)  ( 17 )        综述 730 基于DCE-MRI的乳腺病灶分割与良恶性分类方法的研究进展 黄凯扬, 李秀娟, 谢元忠, 侯吉学, 韩宝三, 聂生东 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.009 乳腺癌是威胁女性健康最常见的恶性肿瘤之一,早期精准诊断对乳腺癌患者的预后具有重要意义。动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)凭借高分辨率与动态血流分析能力,为乳腺病灶的分割与良恶性判别提供了重要技术支撑。梳理了基于DCE-MRI的乳腺病灶分割及分类技术的研究进展:从非自动化的传统图像分割和基于人工特征提取的机器学习模型,到以卷积神经网络为代表的深度学习技术,再到融合多模态影像数据的分析策略和其他新兴技术,详细阐述了各类方法的技术特点及其临床应用价值;总结了乳腺病灶分割及良恶性分类技术的现状,并展望了未来发展方向:需重点关注多中心数据联合、模型的可解释性、人工智能与临床应用结合的发展策略,以构建安全高效的智能辅助诊断系统,为乳腺癌的精准诊疗提供可靠支撑。 2025 Vol. 44 (6): 730-737 [摘要] ( 22 ) HTML (1 KB)  PDF (3124 KB)  ( 19 ) 738 表面肌电图在卒中康复中的前沿研究与应用进展 留佳威, 葛宣宣, 刘凯, 周平, 鲍天哲, 公维军 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.010 脑卒中后的康复评估与干预是临床研究热点,也是亟待突破的重要挑战。表面肌电图(sEMG)作为非侵入式神经电生理检查技术,能实时采集肌肉电生理信号,为康复评估与干预策略制定提供客观量化依据。系统梳理了sEMG在卒中康复领域的前沿研究与应用进展,探讨了其在检测卒中后神经肌肉状态变化、辅助康复治疗和疗效评估方面的关键作用,为构建卒中后的院内、社区和居家全周期康复管理体系提供新思路。首先,介绍了聚类索引和肌肉协同等分析方法,解析了sEMG在量化神经肌肉变化的技术优势;然后,概述了sEMG在辅助运动治疗、指导肉毒素注射和促进并发症预防与治疗等方面的相关应用,叙述了其在疗效评估和临床量表优化方面的重要进展;最后,剖析了现阶段sEMG研究的局限性和临床应用挑战,对未来研究方向提出了展望。 2025 Vol. 44 (6): 738-747 [摘要] ( 27 ) HTML (1 KB)  PDF (1553 KB)  ( 28 ) 748 生物3D打印技术在乳腺癌研究与治疗中的研究进展 石盼盼, 翟维佳, 王晓峰, 张怡青, 邓黎黎, 汤宁宁, 王云龙 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.011 乳腺癌作为全球女性最高发的恶性肿瘤,高度异质性导致其精准治疗面临重大挑战。生物3D打印技术通过微观尺度精确操控细胞、生物材料以及生物分子的空间分布,可构建复杂组织结构和仿生微环境,为乳腺癌精准治疗开辟了创新路径。系统梳理了生物3D打印在乳腺癌领域的研究及应用进展,重点聚焦其在乳腺癌体外肿瘤模型构建、乳腺癌精准用药指导、乳腺癌个性化手术以及术后乳房重建中的应用,深入剖析了当前的技术瓶颈与未来的发展方向。旨在为乳腺癌精准治疗的研究者和临床医生提供前沿技术参考,促进生物3D打印技术的临床转化,实现乳腺癌个性化治疗的突破进展。 2025 Vol. 44 (6): 748-758 [摘要] ( 29 ) HTML (1 KB)  PDF (2120 KB)  ( 25 ) 759 超声气泡技术对肿瘤微环境的调控与作用机制 许雯淇, 严一斐, 王诗薇, 徐鹤阳, 陈天冬, 杨芳 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2025.06.012 肿瘤血管作为肿瘤微环境的核心组成部分,对肿瘤生长、转移和治疗发挥着重要作用,且能诱导肿瘤对治疗产生抵抗性,是肿瘤转移的关键因素。肿瘤血管复杂多变的异质性导致肿瘤成像及治疗面临重大挑战。超声气泡技术作为新兴治疗手段,基于微纳气泡与超声波协同作用,相对传统治疗方法,具有非侵入和更精准的优点。该技术通过调控肿瘤血管,有效改善肿瘤微环境的病理状态,进而提升肿瘤治疗效果。近年来,随着纳米材料与超声技术的突破,该技术在肿瘤治疗和诊断中展现出巨大潜力,尤其在肿瘤微环境的动态调控方面具有重要临床价值。通过系统梳理超声气泡技术对肿瘤血管的影响机制,深入分析其在肿瘤血管治疗中不同应用策略的技术原理,并对未来使用超声气泡技术调控肿瘤微环境的发展提出展望。 2025 Vol. 44 (6): 759-768 [摘要] ( 32 ) HTML (1 KB)  PDF (984 KB)  ( 25 )        索引 769 总目次索引 2025 Vol. 44 (6): 769-769 [摘要] ( 23 ) HTML (1 KB)  PDF (413 KB)  ( 12 ) 770 作者索引 2025 Vol. 44 (6): 770-770 [摘要] ( 13 ) HTML (1 KB)  PDF (381 KB)  ( 6 )

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