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2026年 45卷 1期
刊出日期:2026-02-20
论著
综述
简讯
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第45卷1期目次
2026 Vol. 45 (1): 0- [
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论著
1
融合脑电与眼动数据的多模态超维计算模型用于孤独症谱系障碍儿童识别
王莎, 江国乾, 韩俊霞, 谢平, 李小俚
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.001
孤独症谱系障碍(ASD)是一类以社会交往障碍和重复刻板行为为核心特征的神经发育障碍,其高度异质性使得早期识别与诊断面临重大挑战。传统方法多依赖单一模态数据,且受限于样本规模小和泛化能力弱等问题,难以满足临床辅助诊断的实际需求。为此,本研究提出一种基于超维计算的多模态融合识别框架(MMHDC)。该框架利用来自40名ASD儿童和50名正常发育儿童的多模态数据,将脑电图与眼动追踪数据编码为超维向量,并通过融合建模神经生理与行为信号间的互补信息,从而提升识别准确性与模型鲁棒性。结果显示,在仅使用5%训练数据的情况下,MMHDC模型即可实现86.82%的识别准确率,显著优于支持向量机、朴素贝叶斯、极端梯度提升树和多模态堆叠去噪自编码器等主流方法。进一步消融实验表明,融合脑电与眼动特征能够有效增强判别能力,充分体现多模态策略的优势。本研究结合小样本学习与超维编码理论,为ASD儿童的早期识别提供了一种轻量化、高效的新技术路径,具有良好的实际推广潜力与临床应用前景。
2026 Vol. 45 (1): 1-10 [
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11
基于多尺度双时融合提取和全局分组注意力的视网膜分割方法
刘学鹏, 徐鹤, 季一木, 李鹏
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.002
视网膜血管分割在视网膜血管疾病的诊断中发挥着重要的作用。基于UNet的视网膜血管分割近期取得不俗的表现。但由于视网膜血管较细且对比度较低,在某时刻容易出现丢失空间信息问题,对此,本研究提出一种全新的网络结构 (BFM-GGCA-UNet)。不同时刻对特征图分别使用不同卷积核进行卷积处理,并通过多尺度卷积捕捉不同尺度的特征,形成多尺度特征图,从而得到更加全面的文本信息。同时,引入多分辨率卷积交互机制,在保持完整图像分辨率的情况下,使其水平和垂直方向进行扩展。此外,针对水平和垂直方向扩展问题,提出全局分组注意力机制,通过共享卷积层和注意力机制,生成高度和宽度方向的注意力图,对输入特征图进行加权,增强重要特征的表达,以获得更高精度的预测图。模型在DRIVE、STARE、CHASE_DB1、HRF和ARIA这5个数据集进行评估。结果显示,AUC分别为98.89%, 99.50%, 99.13%, 98.87%和98.72%,准确率分别为97.25%,98.06%,97.49%,97.96%,96.81%,BFM-GGCA-UNet模型性能优于文献中的大多数方法。BFM-GGCA-UNet网络结构有效地提升分割精度,在DRIVE、STARE、CHASE_DB1、HRF和ARIA这5个常用眼底血管分割基础数据集中取得良好性能。
2026 Vol. 45 (1): 11-24 [
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25
基于血管骨架特征约束的CT图像肝脏血管分割方法研究
陶思雨, 季续, 刘且根, 陈阳, 唐慧
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.003
计算机断层扫描(CT)常用于肝脏消融手术的术前规划阶段辅助医生制定手术方案,其中医生比较关注的血管信息是从腹部CT图像中分割出肝脏血管。由于肝脏血管结构复杂,血管与周围组织对比度低,从CT图像中准确分割出肝脏血管难度大,而目前多数分割方法只关注血管像素分布,忽略了血管结构信息,分割结果常存在断裂和孔洞。针对以上问题,本研究提出一种基于血管骨架特征约束的肝脏血管分割方法,具体方法为:1)在数据预处理中加入血管增强步骤,并将增强后图像与原始图像联合作为网络输入,从而在分割网络的输入端引入血管空间注意力;2)在分割网络后加入基于欧拉特征的骨架化模块,将该模块提取的骨架特征加入损失函数中,设计了包含Dice损失和形态学骨架损失(MS_Loss)的联合损失函数(Dice_MS_Loss),以提高分割网络的拓扑保持能力。本研究分别从公共数据集IRCAD中挑选了9例、数据集MSD8中挑选了29例,共38例数据用于算法实验评估。五折交叉实验结果表明,本研究方法在量化评价指标上优于其他SOTA方法,Dice系数达到了0.749、中心线Dice(clDice)达到了0.79、灵敏度(Sen)达到了0.754。实验的视觉效果表明,所提出方法分割出的血管结构断裂和缺失更少。
2026 Vol. 45 (1): 25-37 [
摘要
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38
基于多尺度残差时空模型的乳腺肿瘤预测
张亮亮, 郑航, 刘家伟, 王朕朕, 毕科健
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.004
从动态对比增强磁共振成像 (DCE-MRI)获得的空间特征和时间特征均有助于乳腺肿瘤的精准诊断。以往的研究主要集中在浅层时空特征上,深层时空特征的有效性尚不清晰。针对上述问题,本研究基于ResNet (2+1)D,提出了一种多尺度残差时空模型 (MRSM) 来预测乳腺肿瘤的良恶性。本研究包括了台州中心医院的232例患者,其中良性病例85例,恶性病例147例。DCE-MRI数据包括1张增强前的图像和8张增强后的图像。与原始的ResNet (2+1)D相比,MRSM方法设计了多尺度模块和残差模块。特别地,多尺度模块依次采用两个独立的双路径空间卷积和双路径时间卷积来有效地捕捉乳腺肿瘤的时空特征。采用受试者工作特征曲线 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 来评估MRSM方法的诊断性能。结果表明,与ResNet (2+1)D方法(AUC=0.974 0)或现有方法(最佳AUC=0.960 8)相比,MRSM方法获得了更高的AUC=0.987 0。所提出的MRSM方法是一种有效的乳腺肿瘤诊断方法。
2026 Vol. 45 (1): 38-46 [
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47
基于多参数磁共振影像的多民族病理信息预测研究
刘家保, 范明, 厉力华
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.005
磁共振成像(MRI)在乳腺癌的诊疗中发挥了重要作用,其中动态增强磁共振成像(DCE-MRI)和表观扩散系数成像(ADC)、T2加权成像(T2WI)等影像为乳腺癌提供了丰富的影像学信息,可为乳腺癌的病理信息预测提供重要依据。本研究联合DCE-MRI、ADC、T2、DCE-MRI子区域的影像组学特征以及DCE-MRI肿瘤动力学和背景实质增强(BPE)量化特征,构建模型进行多民族分类和Ki-67表达诊断研究。采集781例多民族乳腺癌病例,预处理得到多参数影像肿瘤及DCE-MRI的纤维腺体(FGT),基于增强模式对DCE-MRI肿瘤分区,并提取肿瘤和FGT区域的影像组学特征、DCE-MRI肿瘤动力学特征、乳房区域内FGT体积占比特征(%BPEF/B)、纤维腺体内达到不同信号阈值的增强区域的体积占比特征(%BPEF/F),用于分析或建模。通过无监督筛选方式剔除冗余或无关特征,采用遗传算法和交叉验证选择最优特征子集,以此建立基于随机森林的预测模型,并计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)、特异度、敏感度及绘制受试者工作特征曲线评估模型的预测性能。将多参数影像特征、动力学特征以及BPE量化特征进行融合,构建多参数影像融合模型,从而提升模型的判别能力。对于多民族分类(汉族691,藏族70,彝族20例),ADC影像在汉族,藏族,彝族分类中达到0.841±0.024、0.819±0.031、0.775±0.092的最佳AUC;对于Ki-67表达诊断任务(低表达103,高表达498例),fast flow区域达到0.756的最佳AUC,其中灵敏度和特异度分别为0.845、0.684。经过多参数影像特征融合,对多民族分类,融合多参数影像与BPE特征的预测模型, (汉族,藏族,彝族) AUC提高到0.909±0.027、0.890±0.031、0.863±0.070,相比单参数最佳预测模型分别提升了8.1%,8.7%,11.3%;对Ki-67表达诊断任务,在融合ADC+DCE-MRI +BPE影像特征模型中,AUC提高到0.770,其中灵敏度和特异度提升到0.866和0.728。综上,通过融合多参数MRI影像特征并提取BPE量化特征,对不同增强子区域进行分析,可以更全面地获得乳腺癌的影像学特征及生物学信息,有助于提高诊断精度,对多民族乳腺癌患者的精准治疗具有一定的指导意义。
2026 Vol. 45 (1): 47-60 [
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61
低频超声透皮给药过程中的生物组织温度场研究
赵可, 何冰冰, 张榆锋
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.006
在低频超声透皮给药治疗过程中,关于超声频率参数对生物组织温度的影响目前尚不明晰。本研究采用有限元分析和生物组织离体实验相结合,研究不同频率的低频超声对生物组织温度分布的影响,以求在达到治疗效果的同时,不会对生物组织的皮肤层造成热损伤。采用COMSOL Multiphysics软件对生物组织中的声压电热耦合过程进行有限元仿真分析,为验证模型的有效性,采用了一种自研的低频超声能量输出设备进行离体猪肉试验,并通过FLIR红外热成像仪对离体组织在低频超声下的温度场分布和时间温度变化进行监测。有限元分析结果表明,在低频超声作用20 min后,在占空比为50 %,超声频率分别为20、40、60、80、100 kHz的参数设置下,生物组织内部的温度随着超声频率的增大呈减小趋势,且脂肪层的温度最高,达40.89℃,域点探针所显示的皮肤层的温度变化符合低频超声透皮给药的安全要求;不同的超声频率参数对低频超声作用下的生物组组织内部的温度变化具有显著影响。相同超声参数设置下的离体实验表明,生物组织中的温度场分布及其最大温度值与仿真实验的域点探针所探测到的值基本一致,温度相差在1℃内,属于合理误差范围。由仿真结果与离体实验结果可知,上述超声参数设置不会对皮肤组织造成热损伤,同时能够达到有效治疗的目的。本研究建立的模型能够对组织内部的温度变化进行预测,可对低频超声透皮给药的作用时间和参数设置提供参考。
2026 Vol. 45 (1): 61-69 [
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70
全踝置换术后不同宽度两组件式假体胫骨组件对踝关节的生物力学影响
刘静, 许阳阳, 卢达, 武勇, 裴葆青
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.007
两组件式全踝关节假体在治疗终末期踝关节炎患者方面具有良好的短期临床表现,但其与胫骨的适配性仍然影响临床效果,本研究旨在探讨两组件式全踝关节假体胫骨组件宽度对踝关节的生物力学影响。基于足踝负重位CT影像数据,构建了5组足踝关节置换三维有限元模型,其中胫骨组件的宽度分别为20、22、24、26、28 mm,并设置步态周期下不同的载荷条件进行有限元分析。通过网格收敛性验证以及踝关节(包括胫骨、腓骨和距骨)应力与文献数据的对比,验证了踝关节模型的有效性。研究结果表明,胫骨组件宽度从20 mm增加至26 mm时,胫骨在步态载荷下的应力峰值逐渐降至最低,最大降幅为32.94%,有助于分散胫骨应力;同时,此宽度下的假体微动整体低于50 μm,模型的初期稳定性最佳。宽度增至28 mm时,应力峰值升高,最高增幅为36.3%,假体稳定性下降。胫骨组件宽度为26 mm时,胫骨远端关节面顶部切线所在横断面的面积比例为71.91%,在选择两组件式全踝关节假体宽度时,应尽可能接近该比例,并匹配相应的假体型号,以提高假体稳定性并确保较好的临床效果。
2026 Vol. 45 (1): 70-78 [
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综述
79
基于深度学习的脑肿瘤MRI图像诊断研究进展
姜良, 马星民, 王华
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.008
脑肿瘤是由脑细胞异常增殖所引起的恶性疾病,严重威胁着患者的生命安全。磁共振成像(MRI)作为一种无创、成像清晰的诊断工具,广泛应用于脑肿瘤诊断。近年来,深度学习技术在医学图像分析领域取得了突破性进展,为脑肿瘤的诊断和病灶定位提供了新途径。综述了深度学习在脑肿瘤MRI图像中的应用进展,主要从多尺度特征提取、病灶分割与定位,以及分类分级这3个维度展开阐述;总结了生成模型在缓解MRI数据稀缺性方面的应用;介绍了联邦协作学习在多机构和多数据融合中的优势。在指出深度学习在脑肿瘤影像分析中仍面临模型可解释性不足和数据稀缺等挑战的同时,展望了其未来发展方向。
2026 Vol. 45 (1): 79-86 [
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87
脑电微状态分析方法及其在认知障碍患者中的应用
李梓澎, 李昕, 屈中杰, 苏芮, 尹博文, 尹立勇
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.009
脑电微状态是通过捕捉全脑电位分布的瞬态稳定模式,表征大脑时空动态网络的重组过程,其核心价值在于解析脑功能状态的非连续跃迁与非稳态转换特性。然而,当前微状态分析面临技术流程异质性与分类不统一等标准化瓶颈,导致跨研究结果的可比性受限。系统梳理了微状态分析的理论框架与提取流程,重点阐述了信号预处理、频段优化和聚类方法数量选择等关键技术环节,总结了传统特征参数与新兴动态语法特征的研究进展;通过聚焦认知障碍领域,深度探讨了目前微状态分析在阿尔茨海默症(AD)与轻度认知障碍(MCI)患者中的特征分析、疾病诊断以及认知评估的应用进展;随后展望了该研究的未来挑战和发展趋势,旨在为该领域相关研究者提供系统性参考框架和前沿方向。
2026 Vol. 45 (1): 87-99 [
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100
纳米医学传感器在肿瘤标志物检测方面的应用
秦玮, 李佳辉, 常春蕊, 赵利军
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.010
癌症的高死亡率凸显早期诊断重要性,而肿瘤标志物检测是关键手段,在日常体检以及针对肿瘤的预防检测、诊断治疗和监测复发等方面发挥重要作用。聚焦纳米医学传感器在肿瘤标志物检测中的应用,通过对肿瘤标志物、医学传感器及纳米材料的简要介绍,详细综述了基于金属纳米颗粒、石墨烯、磁性纳米粒子等多种纳米材料构建的电化学或荧光信号生物传感器的研发进展,及其在检测糖蛋白类抗原、癌胚胎类抗原、酶类标志物、循环肿瘤细胞以及核酸类标志物等方面的应用进展。展示了这些传感器在肿瘤早期诊断、诊断治疗、疾病进展评估和预后随访等不同阶段的应用潜力,可为潜在肿瘤疾病识别提供支持,为医生临床决策提供辅助信息。面向未来,纳米医学传感器有望与人工智能等技术融合,致力于提升检测性能、降低成本和简化操作流程,并进一步优化材料的生物相容性与安全性,以推动肿瘤早期诊疗的进一步发展。
2026 Vol. 45 (1): 100-113 [
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简讯
114
基于MRI图像的中国孕妇BREP面元模型的构建
章浩伟, 孙悦杨, 张添桂, 夏明琛, 刘颖, 路鹤晴
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.011
为了丰富中国虚拟人体计算模型数据库,本研究基于MRI图像,构建了孕期6个月的中国孕妇及胎儿计算模型。该模型采用边界表示(BREP)实体几何构造方法,利用Mimics和Geomagic软件构建多边形网格和NURBS曲面模型,最终装配成一个详细的6个月孕期中国孕妇及胎儿模型。孕妇模型包含30余个器官和组织,而胎儿模型主要包括大脑、骨骼和软组织。该模型可用于辐射剂量估算及影响因素分析。与传统的体素模型相比,该模型不仅易于修改质量、便于调整体积和位置,还具有更高的分辨率和细节、更好的表面光滑度,并且更易于与其他系统兼容。
2026 Vol. 45 (1): 114-118 [
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119
基于多目标追踪实验范式评估飞行人员认知能力研究
田伟, 王雪, 张驰, 何旖婷, 杜长伟, 丛丰裕
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.012
为了探讨影响多目标追踪能力的神经电生理机制,本研究提出了一种基于事件相关电位的飞行人员多目标追踪能力评估方法。研究设计了典型的动态多目标追踪实验,招募了29名飞行人员和29名普通受试者,进行最多追踪5个动态目标的任务。实验过程中,通过记录脑电图并提取P300成分,作为评估多目标追踪能力的指标。研究结果表明,随着目标数量的增加,受试者的表现显著下降。在追踪5个目标时,飞行人员的准确率为0.769±0.131,而普通受试者为0.701±0.110,两组之间存在显著差异(
P
<0.05)。此外,飞行人员的反应时间显著短于普通受试者,尤其在高负荷条件下(追踪5个目标时),表现出更高的任务处理效率。在目标追踪阶段,所有被试的前脑均表现出显著的P300效应。尤其在追踪5个目标时,飞行人员的P300幅值(3.016 μV)显著低于普通受试者(5.357 μV),且具有统计学显著性(
P
<0.05)。这一结果与行为学数据一致,表明P300幅值能够作为飞行人员多目标追踪能力的客观评估指标。综上,飞行人员在多目标追踪任务中表现出较高的准确率、较短的反应时间和更低的认知资源消耗,体现了更高的注意力分配效率和任务处理稳定性。
2026 Vol. 45 (1): 119-123 [
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124
融合可变传动比机构的主被动混驱仿生膝关节假肢设计与性能评估
杜妍辰, 李沅桦, 汪晓铭, 叶应国, 王旭, 喻洪流
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.01.013
膝关节截肢严重影响截肢者的行动能力,传统的被动型和主动型膝关节假肢均存在与截肢者的残肢运动以及具体地形无法完全协调的性能局限。本研究提出了一种基于可变传动比机构的主被动混驱智能膝关节假肢,采用主动电机与被动液压阻尼相结合的驱动方式,并结合创新型变传动比机构,可根据不同运动模式下膝关节所需扭矩与转速的变化特征,为截肢者在不同地形中提供合适的行走辅助。招募1名单侧膝上截肢受试者开展实验,结果显示,该假肢在平地行走时步态对称性指数(SI)为6.96%,优于传统被动假肢的9.13%;越障过程中膝关节最大运动角度达到88.1°,有效减少了髋关节的代偿性运动;在上楼时可提供峰值扭矩约79.8 N·m,实验结果初步表明该假肢在多种地形下均具有良好的功能适应性。
2026 Vol. 45 (1): 124-128 [
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