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2026年 45卷 3期 刊出日期：2026-06-20 论著 综述 0 第45卷3期目次 2026 Vol. 45 (3): 0-0 [摘要] ( 6 ) HTML (1 KB)  PDF (272 KB)  ( 2 )        论著 257 手部运动下核心肌肉功能网络分析方法研究 杜义浩, 孙梦雨, 李菁金, 王孝冉, 汪丰, 林世国, 吴晓光 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.001 本研究旨在剖析手部运动中肌肉功能网络的连接性以及与任务的关联性,以揭示肌肉协同作用及其神经调节机制。设计手部运动实验范式(G&L实验和G实验),借助ELONXI超声信号仪和自主开发的手部压力采集系统获取A型超声信号和压力信号,选取12名身体健康的受试者为研究对象,计算肌肉功能网络参数(加权节点度、加权聚类系数、全局效率),并运用基于自适应梯度下降法的非负张量分解(AGDSNTF)模型分析手部运动下肌肉功能网络的连接情况,进一步通过手部压力分析与筛选得到手部运动下关键作用点的功能网络拓扑结构和动态特性,分析肌肉形态变化以及关键作用点的压力分布差异,探究手部运动中肌肉协同与任务的关联性。实验结果表明,不同实验范式下肌肉功能网络的连接特性存在显著差异,且G&L实验范式下肌肉连接更紧密、协同作用更明显;手部压力和关键作用点功能网络分析显示,大拇指[作用点(1,1)、(1,3)]和中指[作用点(3,1)、(3,3)]在手部抓握和提升运动中起关键作用[压力值分别达(7.0±0.8)N、(6.0±0.9)N],而无名指[作用点(4,2)]在手部抓握运动中提供额外的稳定性;G&L 实验范式下需要肌肉产生更大幅度的形态调整(FDS 18.2 %±2.3 %、FCU 16.5 %±2.1 %)以适应抗重力需求以及通过增强多肌肉协同实现精细控制;G实验范式下关键作用点的压力分布更均匀,协同模式相对简单。 2026 Vol. 45 (3): 257-266 [摘要] ( 18 ) HTML (1 KB)  PDF (6952 KB)  ( 15 ) 267 基于形状注意力级联的CMR cine序列左心室运动估计方法 王宇, 孙峥, 张楠 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.002 心脏磁共振电影成像(CMR cine)是评估心脏运动的关键无创技术,但其图像常因运动伪影和成像参数不当而出现模糊,使得现有左心室运动估计的边界定位精度不足,影响心功能测量可靠性。为此,本研究提出一种形状注意力级联结构,由基础模块与序列模块级联而成。基础模块通过形状流层强化边界特征感知,实现对初始预测的逐像素误差校正;序列模块利用双向运动注意力层保证运动估计的连贯性。此外,本研究提出面向边界噪声的新型数据增强方法,并设计融合像素可信度与帧可信度的加权Dice损失函数。实验结果表明,所提方法可显著提升左心室运动估计精度。在ACDC数据库上,所提方法的豪斯多夫距离为3.83 mm,优于基准模型的7.51 mm;在私有数据库上,所提方法为4.39 mm,优于基准模型的8.68 mm;在EchoNet-Dynamic上,所提方法为4.86 mm,优于基准方法的5.87 mm。经Kruskal-Wallis检验,上述差异均具有统计学意义(P<0.05)。本研究可为心脏运动精确估计提供有效方法,对推动自动化心功能评估的临床转化具有积极意义。 2026 Vol. 45 (3): 267-275 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (6414 KB)  ( 4 ) 276 考虑多域特征的改进Transformer模型用于结缔组织相关间质性肺病CT图像识别 高静, 李蕾, 朱凌妍, 钱天鹤, 王永福 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.003 结缔组织相关间质性肺病(CTD-ILD)属于一种慢性呼吸系统疾病,且发病人数逐渐增加,早期发现和诊断该疾病能有效提高患者的治疗效果和生存率,肺部影像是早期诊断的主要手段。为了快速从大量医学图像中提取有价值的信息,并判断患者是否患病及其严重程度,提出了考虑多域特征的改进Transformer模型。该模型以多域特征协同学习为基础,融合ResNet与改进后的Vision Transformer(ViT),模型在病灶复杂区域使用自注意力机制、非病灶的简单区域使用深度可分离卷积进行特征提取。实验样本为2 752张经专业医师标注的CTD-ILD肺部CT图像,通过对比实验、消融实验及抗噪声实验来验证模型有效性。在自建数据集上,模型准确率、精确率、召回率与F1分数分别达96.71 %、96.74 %、96.71 %和96.69 %,较ResNet50的准确率提升了5.83 %,优于9种经典的图像识别模型,并且平均单次训练周期时长为17 min,较未改进的模型缩短了5 min训练时间,训练单张图像平均只需28.7 s。模型通过多域特征融合与ViT结构优化,在CTD-ILD医学图像识别任务上展现出了良好的性能,实现了图像识别性能与训练效率的双重提升,有望辅助临床医生诊断,提高诊断效率。 2026 Vol. 45 (3): 276-287 [摘要] ( 14 ) HTML (1 KB)  PDF (4140 KB)  ( 7 ) 288 基于深度学习的APL相关嗜天青颗粒阳性显微图像自动判别方法 林峙渊, 刘欣, 丘金铭, 麦秀蕖, 张复华, 徐嘉愉 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.004 构建一种用于急性早幼粒细胞白血病(APL)相关嗜天青颗粒阳性显微图像自动判别的深度学习方法,提高形态学初筛效率,为临床急诊情境下APL的早期辅助诊断提供技术支持。以佛山市南海区人民医院采集的450张白血病细胞显微图像为研究对象,建立“有无典型嗜天青颗粒”图像级二分类数据集,其中阴性图像230张、阳性图像220张;采用分层随机抽样按8∶2划分训练集和测试集。提出端到端网络EADF-Net:以EfficientNet-B4为主干提取1/4、1/8和1/16尺度特征;在1/16尺度特征上引入特征金字塔注意模块,通过7×7、5×5和3×3卷积分支建模多尺度上下文;利用多尺度特征融合模块将高层语义特征逐级上采样并与1/8、1/4尺度浅层特征融合,以增强细粒度颗粒及边界信息表达;在网络末端设置上下文增强模块,结合深度可分离卷积与多次池化操作聚合局部与全局上下文。训练阶段采用二元交叉熵损失、基于Sobel梯度构造的边界增强正则项和监督对比学习损失的联合优化策略,并在统一数据增强、Adam优化器、初始学习率1×10-4、训练400轮的条件下,与ResNet-50、DenseNet-121、EfficientNet系列及Swin Transformer等模型进行对比。结果表明,在测试集上,EADF-Net的AUC、准确率、灵敏度、特异性和F1-Score分别为92.2%、90.0%、84.1%、95.7%和89.1%,与ResNet-50、EfficientNet-B4、 EfficientNetV2-S、Swin Transformer相比,在指标提升的同时,模型的参数量减少。消融实验显示,FPA、MSFF和CEM的协同设计能够有效增强模型对APL细粒度形态特征的判别能力。EADF-Net在有限样本的条件下仍可实现对APL相关嗜天青颗粒阳性显微图像的稳定判别,在性能提升的同时控制了模型规模,具有作为APL早期辅助筛查工具的应用潜力。 2026 Vol. 45 (3): 288-298 [摘要] ( 12 ) HTML (1 KB)  PDF (5699 KB)  ( 4 ) 299 基于MC-TANet的运动想象脑电信号分类研究 张学军, 宋仲晨 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.005 针对运动想象脑电信号(MI-EEG)信噪比低、非平稳性及个体差异显著导致的分类难题,本研究提出一种基于多分支卷积和时间序列注意力网络(MC-TANet)的分类模型。该模型通过多分支卷积模块,采用不同尺度卷积核并行提取时域特征,将深度空间卷积与时空卷积融合时空信息相结合;经滑动窗口处理后,利用多头自注意力层聚焦关键特征,时序卷积网络挖掘深层时空依赖关系,并通过特征平均融合后馈送至分类器,最终由全连接层和SoftMax执行MI分类任务的概率预测。在BCI-2a和BCI-2b数据集上的实验结果显示,模型在被试依赖实验中平均准确率分别达87.9%和90.8%,Kappa系数为0.838和0.816;在跨被试实验中,准确率分别为69.6%和80.3%,Kappa系数为0.602和0.606。实验分析结果证实,该模型可针对性捕获μ/β节律特征,增强类间可分性。 2026 Vol. 45 (3): 299-311 [摘要] ( 10 ) HTML (1 KB)  PDF (14569 KB)  ( 3 ) 312 基于sEMG-GDSNTF的个性化FES调控研究 杜义浩, 王孝冉, 孙梦雨, 李菁金, 吴晓光 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.006 功能性电刺激(FES)广泛应用于运动恢复和神经康复领域,为进一步提升康复效率和实现个性化康复,寻求通过人体肌肉协同信息调控FES刺激参数,并同时解决FES调控存在的实时性和稳定性问题,提出一种基于梯度下降算法优化L1/2范数-非负张量分解(GDSNTF)模型。该模型能够同时获取时域、空域和频域这3个维度上的肌肉协同信息,全面深入挖掘人体运动中的肌肉协同特性;将GDSNTF模型用于FES刺激参数调控,通过引入主要运动模式的权重优化算法,提高FES调控的实时性和稳定性;利用加权肌肉协同作用以提升FES刺激的个性化。以10名健康成年男性为研究对象,设计手部运动镜像控制实验,选择腕屈、腕伸、握拳和伸掌等4个动作,通过采集健侧手部运动表面肌电信号(sEMG),利用GDSNTF获取肌肉协同信息(时域、空域、频域),用于调控患侧FES刺激参数(电流强度、幅值和频率),并与非负张量分解(NTF)、稀疏非负张量分解(SNTF)等方法进行对比分析。采用单因素方差分析验证基于GDSNTF的个性化FES调控方法的有效性。结果表明,迭代20次后,NTF和SNTF算法相对误差分别为0.30±0.03、0.29±0.02,而GDSNTF算法相对误差为0.20±0.02,组间差异具有极显著统计学差异(F=68.52,P<0.01),说明GDSNTF算法更加准确;同时,GDSNTF算法的运行时间为(2.10±0.15)s,显著短于NTF的(2.67±0.21)s和SNTF的(2.48±0.18)s,组间差异具有极显著统计学差异(F=42.36,P<0.01)。所提出的方法在保证精度的前提下具有更好的实时性。 2026 Vol. 45 (3): 312-320 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (6229 KB)  ( 4 ) 321 基于Transformer的心血管疾病预测模型研究 张培龙, 赵丰, 毕日格格, 司一丹, 张浩力, 图瓦, 李华 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.007 心血管疾病已成为全球主要的公共卫生问题,其预测与早期干预对于降低其发病率和死亡率具有重要意义。本研究旨在提出一种基于Transformer的心血管疾病预测模型,以克服传统模型在处理多特征复杂依赖关系时的局限性。该模型使用13种生理参数(如年龄、血糖、胆固醇、胸痛类型等)进行标准化和编码处理,采用Transformer的自注意力机制对多维临床特征之间的全局依赖关系进行建模,从而提升模型对复杂特征交互信息的提取能力。数据被划分为训练集和测试集,模型在这两部分数据上进行了训练和测试。实验结果显示,所提出的Transformer模型在训练集上的准确率为98.68%,在测试集上的准确率为94.68%,比传统的卷积神经网络和深度神经网络的准确率提高8%以上。Transformer模型在训练集上的损失率逐渐趋向于0,明显优于CNN模型的损失率0.13和DNN模型的损失率0.22;在测试集上的损失率趋向于0.1,也明显优于CNN模型的损失率0.3和DNN模型的损失率0.4。因此,基于Transformer的心血管疾病预测模型能够通过简便易得的临床数据进行快速诊断,具有较高的准确性,能够为早期干预和精准治疗提供有力的技术支持,具有较高的应用前景和实用性。 2026 Vol. 45 (3): 321-331 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (5658 KB)  ( 5 ) 332 腔镜手术机器人位姿精度自动检测系统设计与验证 陈秀, 金路凯, 陈惠铭, 洪伟, 田瑞雪, 张明伟, 张天逸, 张培茗 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.008 腔镜手术机器人位姿精度一般采用人工检测方式,存在离散测量、架构分散以及人工干预频繁等方法学上的缺陷,致使其无法实现主从映射的实时动态跟踪,也难以满足标准化的检测需求。为解决上述局限性,本研究设计一种基于开放架构的腔镜手术机器人位姿精度自动化检测系统,通过构建中央控制核心,深度集成高精度视觉测量与六轴协作机械臂运动控制技术,实现精准运动控制与多靶标同步视觉测量的闭环协同,保障主端和从端同步检测。在测试软件的控制下,该系统能够实现腔镜手术机器人位姿精度的自动测试。测试结果显示,该系统可使主从操作位置准确度与重复性均≤±1.0 mm,姿态准确度≤4.0°、姿态重复性≤±1.0°,均符合其制造商评定标准,且检测效率较人工方式提升50%。所设计的自动检测系统的检测方法具有科学性,能够显著提升检测效率,为腔镜手术机器人安全性与有效性提供可靠保障。 2026 Vol. 45 (3): 332-343 [摘要] ( 14 ) HTML (1 KB)  PDF (6827 KB)  ( 4 ) 344 三周期极小曲面骨植入物拉拔强度及失效形式研究 向志鹏, 曾凯, 李松, 邢保英, 李小虎, 张子豪 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.009 三周期极小曲面(TPMS)骨植入物由于其可控的物理特性在骨支架工程中得到了广泛应用,其用于构件紧固的手术螺钉在TPMS骨植入物中的拉拔强度及失效形式是理论研究和临床应用中关注的重要问题。本研究通过有限元仿真与实验验证相结合的方法,系统研究了螺钉在Primitive和Gyroid两类TPMS结构中的拔出行为。首先,建立不同孔隙率(60%和70%)与晶胞尺寸(5.0和7.5 mm)的Primitive及Gyroid结构有限元模型,模拟螺钉拔出过程,预测其力学响应与失效模式,并采用增材制造技术制备尼龙PA12试样,开展拔出实验对仿真结果进行验证。结果表明,仿真与实验结果高度吻合,验证了模型的可靠性。降低孔隙率可显著提升两类结构的拔出强度,其中Gyroid结构因其具有连续应力分布的特性,抗拔出性能优于Primitive结构,最优参数组合(孔隙率60%、晶胞尺寸7.5 mm)下拔出强度达1 329.2 N。研究进一步揭示了拔出强度与失效模式的联系:结构发生整体块状断裂时,能量吸收值高(>150 mJ),拔出强度大;而局部碎屑化断裂则对应较低的能量吸收(<150 mJ)与拔出强度。失效模式受晶胞尺寸调控,可通过调整该参数引导结构趋于整体断裂,从而提升螺钉稳定性。本研究明确了TPMS结构参数对螺钉稳定性的影响规律,为骨植入物中多孔结构的抗拔出设计与性能优化提供了理论依据与建模方法参考。 2026 Vol. 45 (3): 344-351 [摘要] ( 12 ) HTML (1 KB)  PDF (3895 KB)  ( 5 ) 352 Puerarin@FeS2/Ti3C2纳米平台构建及其骨肿瘤术后治疗功能研究 青优, 李遂焰, 翁杰 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.010 针对现有骨肉瘤治疗策略难以兼顾肿瘤清除与骨修复的临床挑战,本研究设计了一种多功能纳米材料,旨在同步抑制骨肉瘤细胞并保护成骨细胞增殖活性,进而调节稳态平衡以利于骨缺损修复。将具有优异类过氧化物酶活性的FeS2纳米颗粒负载于具备近红外光热响应特性的MXenes材料Ti3C2表面,构建FeS2/Ti3C2复合载体。采用氨基-聚乙二醇-羟基(NH2-PEG-OH)对基底进行表面功能化修饰,通过二硫代二乙醇酸桥接技术将中药活性成分葛根素(Puerarin)固载于复合材料载体,最终获得 Puerarin@FeS2/Ti3C2 纳米平台。X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、拉曼光谱(Raman)、傅里叶红外谱图(FT-IR)分析证实了材料的成功制备与复合结构特征。细胞毒性实验表明,该材料对小鼠成纤维细胞(L929)及小鼠单核巨噬细胞白血病细胞(RAW264.7)无显著毒性,长期共培养细胞存活率均>80%。在1 064 nm近红外光照射下,该材料发挥光热-化学动力协同响应,与单一刺激组相比复合材料组抑骨肉瘤细胞增殖效果得到增强(2 d的UMR-106细胞存活率为54.3%)。同时葛根素的引入对BMSCs细胞起到保护作用(7 d增殖率较空白组无明显差异)。本研究结果为开发肿瘤治疗-骨缺损修复一体化纳米平台提供新策略。 2026 Vol. 45 (3): 352-361 [摘要] ( 11 ) HTML (1 KB)  PDF (11107 KB)  ( 3 )        综述 362 基于深度学习的多模态癫痫检测及发作预测研究进展 俞键, 邓漆时超, 吴佳成, 李川涛, 林冬梅闫作剑, 陈扶明 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.011 癫痫是由脑部异常同步放电引起的慢性神经系统疾病,影响全球超过7 000万人,其精准检测与发作预测对降低癫痫猝死风险和改善患者生活质量具有关键的临床意义。当前主流方法多依赖单一脑电图(EEG)信号,难以全面捕捉癫痫发作伴随的多系统病理变化。文中综述了基于深度学习的多模态癫痫检测及发作预测研究进展;梳理了脑电图、心电图、加速度传感器及皮肤电活动等常用生理信号,以及EPILEPSIAE、TUSZ等公开的多模态数据集;对比了早期融合、晚期融合及混合融合3种核心策略的原理、优缺点及适用场景;阐述了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及混合深度学习模型的技术特点与性能表现,明确了以EEG为核心,结合其他多模态生理信号互补的主流技术路线;提出了当前研究仍面临跨患者泛化能力不足、跨模态对齐困难、数据标注不规范及模型可解释性差等核心挑战,从开发强鲁棒性的跨模态特征融合算法、标准化数据建设、临床可解释性增强以及轻量化部署等方向,展望了未来研究趋势。 2026 Vol. 45 (3): 362-371 [摘要] ( 14 ) HTML (1 KB)  PDF (3331 KB)  ( 5 ) 372 自驱动电刺激肿瘤治疗研究进展 梁绮琳, 刘辉, 伍迪, 王瑞雪, 赵超超 DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2026.03.012 恶性肿瘤发病率与致死率居高不下,严重威胁人类健康。常规手术、化疗和放疗等传统治疗手段仍存在创伤性大、毒副作用强、术后易复发等局限性,电刺激肿瘤治疗作为一种新兴物理治疗方式,其安全性和有效性得到了初步临床验证,但长期持续供能受限和系统集成度不足制约其进一步临床转化。随着材料科学、纳米科学和微纳加工技术的快速发展,基于纳米发电机的自驱动技术应运而生,为肿瘤电刺激治疗提供了一种新的解决思路。文中介绍了自驱动技术的工作原理,探讨了自驱动电刺激(ES)在肿瘤治疗中的研究进展,梳理了自驱动电穿孔(EP)治疗、自驱动电化学治疗(ECT)、自驱动摩擦电免疫治疗(TIT)和自驱动动力治疗(DT)4类主流技术的研究现状,随后阐述了该技术在肿瘤实时监测和肿瘤转移抑制方面的前沿应用,总结了当前该领域面临的ES作用机制阐释、治疗参数标准化、器件集成化和临床转化落地等核心挑战,并对未来发展方向进行展望,以期为新型肿瘤电刺激治疗技术的研发与转化提供新的思路和理论参考。 2026 Vol. 45 (3): 372-384 [摘要] ( 10 ) HTML (1 KB)  PDF (1992 KB)  ( 4 )

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