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　　1. 《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》期刊簡(jiǎn)介：

　　宗旨

　　中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)在于反映國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域具有創(chuàng)造性的研究成果，促進(jìn)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。

　　報(bào)道

　　報(bào)道有創(chuàng)造性的最新科研論文和研究簡(jiǎn)訊。包括學(xué)科有：人工器官和生物醫(yī)用材料，生物效應(yīng)，生物信息與控制;生物力學(xué);生物醫(yī)學(xué)儀器;中醫(yī)工程;臨床工程等。

　　讀者

　　是國(guó)內(nèi)外生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)工作者、醫(yī)務(wù)工作者以及其他從事自然科學(xué)研究和有關(guān)工程技術(shù)人員。

　　欄目

　　中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)設(shè)有：生物力學(xué)、生物醫(yī)用材料、人工器官、生物效應(yīng)等欄目。

　　2. 投稿須知

　　《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》是中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)主辦的專業(yè)性學(xué)術(shù)期刊，辦刊宗旨在于反映國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域具有創(chuàng)造性的研究成果，促進(jìn)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。本刊文字以中文為主，附英文文題及摘要，在國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行。歡迎廣大作者踴躍投稿。

　　刊載欄目

　　1.1 論文：字?jǐn)?shù)不超過8000字為宜。除正文外，包括中英文的文題、作者和單位、摘要及關(guān)鍵詞(3～5個(gè))。

　　1.2 研究簡(jiǎn)訊：字?jǐn)?shù)不超過3000字為宜。報(bào)道具有原始性、創(chuàng)造性，但工作量不大或階段性的成果。不需要英文摘要，但要附有中文摘要，中英文的文題、作者和單位及關(guān)鍵詞(3～5個(gè))。

　　1.3 綜述：字?jǐn)?shù)不超過6000字為宜。

　　欲投綜述者請(qǐng)將電子版發(fā)至編輯部郵箱預(yù)審，其他形式的論文不需預(yù)審，請(qǐng)按2.2辦理投稿手續(xù)。

　　來稿要求

　　2.1 文稿應(yīng)為作者創(chuàng)作的首發(fā)稿，務(wù)求論點(diǎn)明確，論據(jù)可靠，數(shù)字準(zhǔn)確，文字精煉。文責(zé)由作者自負(fù)。作者享有文稿的著作權(quán)。(論文寫作要點(diǎn)請(qǐng)見附件1)

　　2.2 暫不接受網(wǎng)上投稿。投稿時(shí)請(qǐng)郵寄打印稿一份并附單位介紹信(證明無一稿多投、無泄密、作者署名無爭(zhēng)議)，再附另頁(yè)，提供作者信息和推薦審稿人(示意模板見附件2)。投稿時(shí)需交納審稿費(fèi)150元(郵局匯款,收到后會(huì)向作者提供發(fā)票)。編輯部收到紙質(zhì)投稿后，會(huì)通過Email給作者回執(zhí)，告知論文編號(hào)并通知作者按論文編號(hào)寄論文電子版。

　　2.3 論文采用通欄排版的格式， 1.5倍行距。

　　2.4 獲得基金資助的論文在首頁(yè)腳注中注明基金類型及編號(hào)。

　　2.5 來稿需標(biāo)明通訊作者，并在首頁(yè)腳注中提供通訊作者的E-mail地址。

　　2.6 要求字跡清楚，圖表清晰，文字精煉，使用法定計(jì)量單位及其書寫規(guī)則。外文需注明文種、大小寫和正斜體。

　　2.7 論文摘要應(yīng)包括研究的目的、方法(過程)、結(jié)果和結(jié)論。字?jǐn)?shù)300字左右。英文摘要內(nèi)容須與中文摘要一致。(對(duì)摘要的寫作要求請(qǐng)見附件1)

　　2.8 文中作者單位的英文部分要求提供標(biāo)準(zhǔn)譯名，作者姓名的英文部分采用漢語(yǔ)拼音。

　　2.9 論文插圖應(yīng)為清晰的激光照排圖，圖題需中英文標(biāo)注;照片應(yīng)具有高清晰度和適當(dāng)?shù)胤床钚Ч�，照片題目需中英文標(biāo)注。圖和照片的尺寸要求規(guī)范化，雙欄圖和照片寬度以6～7 cm為宜，不超過7 cm;通欄圖和照片寬度以13～14 cm為宜，不超過15 cm。同時(shí)應(yīng)標(biāo)明圖和照片的確切位置。插圖和照片圖稿，請(qǐng)作者自留底稿。

　　2.10 論文中表一律采用三線表格式，并標(biāo)明在文中的確切位置。表題需中英文標(biāo)注。

　　2.11 名詞、術(shù)語(yǔ)請(qǐng)用統(tǒng)一正規(guī)的學(xué)術(shù)語(yǔ)言，如系新的術(shù)語(yǔ)名詞，應(yīng)在譯名后附外文原名。

　　2.12 文中引用他人文獻(xiàn)，只擇最主要的列入，未公開發(fā)表的資料請(qǐng)勿引用。文獻(xiàn)按文中出現(xiàn)的先后為序編排，并在文中相應(yīng)位置用方括號(hào)標(biāo)出(格式要求見附件3)

　　《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》論文發(fā)表目錄：

　　骨內(nèi)微管中流動(dòng)電位的實(shí)驗(yàn)研究…………………………………………王軼涵 徐蓮云 富東慧 侯振德

　　基于體模和反卷積算法的 PET 呼吸運(yùn)動(dòng)模糊校正………………………………孟祥宏 陳仰純 鄭冬琴

　　一種基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解的癲癇腦電識(shí)別新方法………………………………龐春穎 王小甜 孫曉琳

　　基于咬合力中心重建力學(xué)模型的種植定向設(shè)計(jì)方法研究…………………戴 寧 趙 巍 湯春波 劉思玉

　　軸流式左心輔助泵的出口管道流場(chǎng) PIV 實(shí)驗(yàn)研究……柳光茂 周建業(yè) 胡盛壽 孫寒松 陳海波 張 巖

　　駕駛?cè)吮巢考∪庳?fù)荷定量研究………………………………………張非若 陶 鑫 王 波 王文軍 成 波

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　　中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)最新期刊目錄

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的誘導(dǎo)神經(jīng)細(xì)胞分化階段分析————作者：黃星燁;韋國(guó)超;郭云霞;沈嘉豪;畢昆;張澤群;黃炎;趙祥偉;

摘要：隨著神經(jīng)系統(tǒng)疾病的高發(fā)，神經(jīng)干細(xì)胞治療成為研究熱點(diǎn)。然而，目前的技術(shù)在神經(jīng)干細(xì)胞誘導(dǎo)分化過程評(píng)估方面存在挑戰(zhàn)。本研究旨在開發(fā)一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的方法來對(duì)非標(biāo)記神經(jīng)細(xì)胞分化階段圖像高效分類，并利用單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)更精確地檢測(cè)細(xì)胞分化階段，以及驗(yàn)證方法的有效性。在明場(chǎng)中采集1 026張不同分化階段的PC12細(xì)胞圖像，合并公開數(shù)據(jù)集中的HEK-293A細(xì)胞、HT1080細(xì)胞圖...

基于時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電情緒識(shí)別方法————作者：彭磊;魏國(guó)輝;馬志慶;馮今瑀;李延軍;

摘要：基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別在人機(jī)交互領(lǐng)域有著重要的作用，但由于腦電信號(hào)的時(shí)變性(不同時(shí)間段的特征可能會(huì)顯著不同)和多尺度特性(不同時(shí)間尺度和空間尺度上展現(xiàn)出不同的特征),現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法往往難以全面捕捉和提取腦電信號(hào)中與情緒相關(guān)的各種特征。為了提取腦電信號(hào)的時(shí)間-頻率-空間特征所蘊(yùn)藏的豐富情緒信息，提出一個(gè)融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TCN)和Transformer注意力機(jī)制的腦電情...

基于有限元仿真的微針裁剪過程研究————作者：譚心玥;倪常茂;程霖遠(yuǎn);楊鄧飛;童貝;黃玉釗;黃立;

摘要：在高密度陣列型微針植入大腦的過程中，由于尖端覆蓋面積較大，為避免植入時(shí)刺破大血管，需要對(duì)陣列中相應(yīng)位置的微針進(jìn)行裁剪，同時(shí)確保其余微針不受影響。為確定裁剪機(jī)構(gòu)最佳的放置點(diǎn)、推動(dòng)速度等參數(shù)，采用實(shí)驗(yàn)與有限元仿真相結(jié)合的方法對(duì)裁剪過程進(jìn)行研究。首先，設(shè)計(jì)了三點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)，獲取仿真計(jì)算需要的微針力學(xué)參數(shù)；其次，基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在仿真軟件Abaqus 2021中建立簡(jiǎn)化的陣列型微針與裁剪機(jī)構(gòu)模型，探究了裁剪機(jī)...

人手關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)學(xué)與抓握接觸力的生物力學(xué)研究分析————作者：劉曉杰;張緒樹;郭媛;文云鵬;王瑞雪;張明;

摘要：本研究主要進(jìn)行手指關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)學(xué)和抓握接觸力的生物力學(xué)分析，為假肢手的運(yùn)動(dòng)和力反饋控制提供設(shè)計(jì)參考。共招募50名大學(xué)生受試者，設(shè)置人手抓握不同質(zhì)量砝碼、不同盛水體積水杯和不同直徑球體等3種工況，對(duì)受試者進(jìn)行手部運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)采集和抓握接觸力數(shù)據(jù)采集。手部運(yùn)動(dòng)學(xué)實(shí)驗(yàn)使用Vicon運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，采集粘貼于受試者手部各標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，依據(jù)空間向量夾角公式，計(jì)算手指各關(guān)節(jié)角度；手部接觸力實(shí)驗(yàn)采用薄膜壓力傳感器...

基于腦電信號(hào)的任務(wù)誘發(fā)疲勞監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與展望————作者：王韜;何峰;

摘要：隨著腦電信號(hào)采集技術(shù)的突破性進(jìn)展，基于腦電的疲勞監(jiān)測(cè)模型在交通運(yùn)輸、外科手術(shù)和高危作業(yè)等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域已展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力，成為保障安全和提高效率的關(guān)鍵工具。這些模型通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)個(gè)體腦電活動(dòng)特征，能夠客觀評(píng)估疲勞狀態(tài)并早期預(yù)警，有效降低人為錯(cuò)誤和事故風(fēng)險(xiǎn)。然而，將此類模型有效應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景仍存在4個(gè)核心挑戰(zhàn)。其一，現(xiàn)有腦電采集設(shè)備的舒適性和便利性不足，制約了長(zhǎng)期佩戴的可行性；其二，運(yùn)動(dòng)和肌電偽跡等干擾...

水凝膠粘合劑在心臟和血管修復(fù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀————作者：陳詩(shī)翰;凡杰夫;陸清聲;

摘要：水凝膠作為一種高度生物相容性的生物材料，由親水性聚合物的交聯(lián)三維網(wǎng)絡(luò)組成，能通過合理的結(jié)構(gòu)與功能設(shè)計(jì)調(diào)控其物理化學(xué)特性，展現(xiàn)出廣泛的生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用前景。具備黏附能力的水凝膠，憑借模擬生理環(huán)境的特性、出色的生物相容性、優(yōu)良的力學(xué)性能以及與對(duì)組織的強(qiáng)黏附能力，已成為醫(yī)用組織粘合劑的關(guān)鍵材料，廣泛應(yīng)用于皮膚、肌肉、神經(jīng)、骨骼、角膜、臟器以及血管等多種組織修復(fù)中。綜述水凝膠粘合劑的研究進(jìn)展，概述其與組織黏附...

氧化鐵納米顆粒的制備方法及其在腫瘤診療中的應(yīng)用————作者：杜凱;張卓玲;李婷華;饒微;

摘要：盡管腫瘤復(fù)雜的病理機(jī)制為精準(zhǔn)診療帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，但納米科技的快速發(fā)展為此開辟了新的應(yīng)對(duì)策略，其中氧化鐵納米顆粒復(fù)合材料在腫瘤診療中展現(xiàn)出巨大潛力，其在磁共振成像、靶向藥物遞送、磁場(chǎng)激活的機(jī)械治療、磁熱療以及化學(xué)動(dòng)力學(xué)治療等方面均取得了顯著功效。綜述了氧化鐵納米顆粒的制備方法、顆粒包覆技術(shù)及其用于腫瘤診療方面的研究進(jìn)展。通過采用不同合成方法和修飾策略，可制備出尺寸、形狀和表面性質(zhì)各異的氧化鐵納米材料。...

腰部肌電信號(hào)智能感知與分析：輕量化方法的研究進(jìn)展————作者：馮景輝;余宇;習(xí)佳寧;

摘要：隨著人口老齡化趨勢(shì)的加劇，腰肌健康問題日益受到關(guān)注。腰部肌電信號(hào)作為反映腰肌運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的重要信息源，在腰肌健康狀態(tài)的分析與評(píng)估中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，相關(guān)研究聚焦于腰肌疲勞狀態(tài)的檢測(cè)監(jiān)測(cè)以及腰部疾病的輔助診斷。得益于信號(hào)采集技術(shù)和分析算法的持續(xù)進(jìn)步，已實(shí)現(xiàn)對(duì)腰部肌電數(shù)據(jù)的規(guī)模采集和實(shí)時(shí)傳輸，可運(yùn)用復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行深入解析，應(yīng)用前景可觀。然而，復(fù)雜的采集和分析系統(tǒng)大幅增加了資源消耗，制約了系統(tǒng)的輕量化...

基于多頻段排列熵的腦電信號(hào)復(fù)雜度分析————作者：牛焱;高凱;丁茹男;溫昕;周夢(mèng)妮;相潔;

摘要：復(fù)雜性分析在腦電(EEG)信號(hào)研究中有重要的意義。多元熵方法是有效的信號(hào)復(fù)雜性分析技術(shù)，但已有多元熵研究將變量設(shè)置為多通道時(shí)間序列，從多頻段分析角度對(duì)大腦動(dòng)力學(xué)的復(fù)雜性量化尚未得到廣泛探索。對(duì)多元排列熵(mvPE)算法進(jìn)行改進(jìn)，本研究提出多頻段排列熵(mFPE),從時(shí)頻維度上對(duì)大腦的復(fù)雜性進(jìn)行更為細(xì)致的衡量。研究基于模擬數(shù)據(jù)和3組真實(shí)EEG數(shù)據(jù)對(duì)算法性能進(jìn)行了分析。利用1/f噪聲和高斯白噪聲以及M...

經(jīng)皮無線傳能的柔性可穿戴發(fā)射天線設(shè)計(jì)————作者：徐琦;馮辰語(yǔ);孫源;

摘要：雙向外周神經(jīng)接口有助于截肢患者的感覺功能重建。本研究設(shè)計(jì)的柔性可穿戴發(fā)射天線可為植入式外周神經(jīng)接口進(jìn)行中場(chǎng)聚焦無線供能。采用在尺寸60 mm×60 mm對(duì)稱四饋天線表面開槽得到最優(yōu)表面電流分布的方法，實(shí)現(xiàn)聚焦傳能。仿真結(jié)果表明，天線諧振頻率為1.524 GHz,絕對(duì)帶寬為1.385～1.726 GHz,天線彎曲(曲率半徑60～110 mm)的諧振頻率偏移小于0.2 GHz。采用同相位、時(shí)間反轉(zhuǎn)相位...

乳腺癌瘤床可降解標(biāo)記物在大鼠體內(nèi)的安全性和有效性————作者：謝雪潔;謝欣;駱銀根;孔祥溢;王寧宇;戴建榮;

摘要：評(píng)價(jià)乳腺癌瘤床可降解標(biāo)記物在大鼠體內(nèi)的安全性和有效性。設(shè)置手術(shù)組，鈦夾組和可降解標(biāo)記組，每組30只大鼠，另外對(duì)全程可降解觀察組設(shè)置10只大鼠，共100只實(shí)驗(yàn)大鼠。采用PLA/β-TCP材料制成一種可降解的、帶有圓孔和凹槽的扣狀標(biāo)記，將該標(biāo)記物和鈦夾標(biāo)記分別植入大鼠乳腺組織。利用組織切片與染色(HE)和免疫組織化學(xué)(IHC)分析大鼠乳腺周圍組織的炎癥反應(yīng)。利用計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)和磁共振(MR)圖...

多尺度特征融合的輕量化Transformer醫(yī)學(xué)圖像分割研究————作者：王驍崴;邢樹禮;毛國(guó)君;

摘要：UNet網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其編碼器搭配解碼器的U形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已經(jīng)逐漸成為醫(yī)學(xué)圖像分割的主流構(gòu)架之一。然而，傳統(tǒng)UNet屬于純卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其定位準(zhǔn)確性受制于卷積的局部視野，所以缺乏利用全局依賴關(guān)系的能力。Transformer作為目前大模型的核心支撐技術(shù)，具有優(yōu)秀的捕捉全局依賴關(guān)系的能力，可彌補(bǔ)傳統(tǒng)UNet的不足。本研究構(gòu)建一種新的醫(yī)學(xué)圖像分割模型MoFormer。該模型以UN...

基于多尺度注意力的冠脈造影圖像血管增強(qiáng)CNN模型————作者：周鵬;汪光普;高慧;秦澤偉;王碩;余輝;

摘要：冠狀動(dòng)脈造影記錄著血管隨血液流動(dòng)顯影的動(dòng)態(tài)過程。受心臟運(yùn)動(dòng)干擾，可能導(dǎo)致顯影圖像質(zhì)量差，嚴(yán)重影響醫(yī)生的診斷，同時(shí)不利于冠心病智能輔助診斷。本研究提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的多尺度注意力冠脈造影圖像血管增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)。它由多尺度注意力模塊(MAB)和尾部大核注意力模塊(LKAT)組成。MAB由多尺度大核注意力塊(MLKA)和門控空間注意力塊(GSAB)兩部分組成，模塊不僅能夠提取更多局部和全局的...

基于輕量網(wǎng)絡(luò)的白細(xì)胞快速檢測(cè)算法————作者：陳亮;郭慧慧;尹濤;

摘要：白細(xì)胞由于種類繁多、形態(tài)差異性大，且在血液鏡檢時(shí)常存在重疊、粘連、細(xì)胞邊界模糊及色變等問題，傳統(tǒng)基于圖像檢測(cè)的系統(tǒng)特征提取困難，檢測(cè)精度較差，穩(wěn)定性不足。針對(duì)上述問題，本研究提出一種基于輕量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的白細(xì)胞快速檢測(cè)算法。首先采用MobileNetv3為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并提出了一種雙通道金字塔特征融合結(jié)構(gòu)TCPF-Net完成特征融合，提升了算法對(duì)模糊、色變、形態(tài)各異的白細(xì)胞圖像特征提取能力；然后，針對(duì)...

深度學(xué)習(xí)在循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)中的應(yīng)用及進(jìn)展————作者：朱帥;劉明;陽(yáng)劍波;何德峰;趙明;

摘要：循環(huán)腫瘤細(xì)胞作為液體活檢中的典型生物標(biāo)志物，在腫瘤早期診斷、預(yù)后評(píng)估以及療效監(jiān)測(cè)等方面具有廣泛的應(yīng)用潛力。然而，循環(huán)腫瘤細(xì)胞在外周血中含量很低、種類繁多且異質(zhì)性強(qiáng)，其檢測(cè)任務(wù)面臨著準(zhǔn)確率低和特異性差的挑戰(zhàn)。近年來，深度學(xué)習(xí)已廣泛地應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)研究及臨床應(yīng)用，也為循環(huán)腫瘤細(xì)胞的高效精確地自動(dòng)化檢測(cè)提供了新途徑，成為研究新熱點(diǎn)。綜述了近年來深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)相關(guān)研究的最新進(jìn)展。從樣本制備...

基于改進(jìn)YOLO模型的輕量化腦電圖肌電偽影檢測(cè)方法————作者：孫鴿;林衛(wèi)紅;婁洪偉;韓金波;

摘要：腦電圖(EEG)已經(jīng)成為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具，基于人工智能的腦電圖分析在腦神經(jīng)疾病、運(yùn)動(dòng)想象和情緒識(shí)別方面有廣泛應(yīng)用。然而，EEG的應(yīng)用受到低信噪比的限制，特別是癲癇診斷中肌電(EMG)偽影降低了異常放電特征波形的識(shí)別準(zhǔn)確率，且現(xiàn)有算法難以實(shí)現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的偽影檢測(cè)。本研究對(duì)YOLO算法進(jìn)行改進(jìn)，以深度可分離卷積作為骨干網(wǎng)絡(luò)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)、結(jié)果矩陣和損失函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)多導(dǎo)聯(lián)的EEG數(shù)據(jù)，...

基于深度卷積和多層尺度特征融合的冠脈造影圖像血管分割————作者：許洋;翟楠楠;倪維臻;譚強(qiáng);王金甲;

摘要：冠狀動(dòng)脈造影是診療冠心病等心血管疾病的一種重要手段，快速而準(zhǔn)確的血管分割對(duì)診療心血管疾病具有十分重要的意義。針對(duì)現(xiàn)有冠狀動(dòng)脈造影血管分割算法對(duì)細(xì)微血管的分割能力不強(qiáng)、分割血管的連通性較差、抗噪聲及偽影能力弱等問題，本研究吸取了Transformer結(jié)構(gòu)長(zhǎng)距離依賴與跨域跳轉(zhuǎn)連接的優(yōu)點(diǎn)，分別采用上下文分層聚合和多尺度特征融合的方法，對(duì)U型分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，稱HAM-UNet。首先，采取必要的圖像預(yù)處理...

基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割————作者：林嘉雯;陳蘇蘇;林智明;李笠;翁謙;

摘要：瞼板腺成像技術(shù)廣泛應(yīng)用于干眼癥的分型診斷、管理與個(gè)性化治療中，但僅靠眼科醫(yī)生進(jìn)行直接觀察和定性評(píng)估，評(píng)價(jià)主觀且可重復(fù)性低。為提高眼科醫(yī)生的診斷效率，研究者們提出了一系列基于U-Net的紅外瞼板腺圖像腺體分割方法，但在圖像邊緣、出現(xiàn)反光點(diǎn)以及腺體密集區(qū)域，分割結(jié)果仍不理想。考慮到紅外瞼板腺圖像成像與腺體分布的特點(diǎn)，提出基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割模型SS-UNet,引入空洞卷積模塊以增強(qiáng)模型...

基于層級(jí)化分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖的帕金森病構(gòu)音障礙分類————作者：薛在發(fā);盧輝斌;林麗琴;張濤;

摘要：構(gòu)音障礙是帕金森病的早期癥狀之一。現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的帕金森病構(gòu)音障礙分類大多根據(jù)語(yǔ)譜圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，但兩者分別存在角度單一和感受野受限等不足，導(dǎo)致信息提取不充分。本研究提出了一種基于層級(jí)化分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖的帕金森病分類方法。首先，通過增加角度旋轉(zhuǎn)因子，將構(gòu)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖以增強(qiáng)從不同角度提取能量信息的能力；其次，將Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)進(jìn)行...

基于微弱空間調(diào)制視覺誘發(fā)電位的混合誘發(fā)范式研究————作者：周曉宇;肖曉琳;許敏鵬;明東;

摘要：視覺誘發(fā)電位(VEPs)的空間調(diào)制特性為設(shè)計(jì)用戶友好、實(shí)用型腦機(jī)接口系統(tǒng)提供了一種有效途徑。然而，空間調(diào)制的VEPs信號(hào)幅值小、信噪比低，研究如何高效誘發(fā)、精準(zhǔn)識(shí)別微弱空間調(diào)制VEPs至關(guān)重要。針對(duì)上述問題，本研究采用半徑小于0.5°視角的微小視覺刺激，設(shè)計(jì)了“瞬態(tài)串行誘發(fā)范式”和“穩(wěn)態(tài)瞬態(tài)并行誘發(fā)范式”兩種空間調(diào)制混合誘發(fā)范式，并招募12名健康受試者參與試驗(yàn)。通過計(jì)算空間調(diào)制信噪比(sm-SNR...

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