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The torsion model of soft tissue in virtual surgery

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High Technology Letters 2018年第2期24卷 169-179页

作者： Zhang Xiaorui wang pengpai Wei Sun Liu jia Zhu Lifeng Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring Nanjing University of Information Science ＆ Technology Nanjing 210044 P. R. China Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospherie Environment and Equipment Technology （ CICAEET） Nanjing University of Information Science ＆ Technology Nanjing 210044 P. R. China School of Instrument Science and Engineering Southeast University Nanjing 210096 P. R. China

In order to solve the problem of real-time soft tissue torsion simulation in virtual surgeries,a torsion model based on coil spring is proposed to actualize real-time interactions and applications in virtual surgeries. The proposed model is composed of several connected coil springs in series. The sum of torsion deformation on every coil is equivalent to the soft tissue surface deformation. The calculation of the model is simple because the method for calculating the torsion deformation for each coil spring is the same. The virtual surgery simulation system is established on PHANTOM OMNI haptic device based on the Open GL 3 D graphic interface and VC + + software,and it is used to simulate the torsion deformation of virtual legs and arms. Experimental results show that the proposed model can effectively simulate the torsion deformation of soft tissue while being of real-time performance and simplicity,which can well meet requirements of virtual operation simulations.

关键词： virtual surgery soft tissue torsion system simulation coil spring model

Multiband decomposition and spectral discriminative analysis for motor imagery BCI via deep neural network

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Frontiers of Computer Science 2022年第5期16卷 71-83页

作者： pengpai wang Mingliang wang Yueying ZHOU Ziming XU Daoqiang ZHANG College of Computer Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsMIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine IntelligenceNanjing 211106China

Human limb movement imagery,which can be used in limb neural disorders rehabilitation and brain-controlled external devices,has become a significant control paradigm in the domain of brain-computer interface(BCI).Although numerous pioneering studies have been devoted to motor imagery classification based on electroencephalography(EEG)signal,their performance is somewhat limited due to insufficient analysis of key effective frequency bands of EEG *** this paper,we propose a model of multiband decomposition and spectral discriminative analysis for motor imagery classification,which is called variational sample-long short term memory(VS-LSTM)***,we first use a channel fusion operator to reduce the signal channels of the raw EEG ***,we use the variational mode decomposition(VMD)model to decompose the EEG signal into six band-limited intrinsic mode functions(BIMFs)for further signal noise *** order to select discriminative frequency bands,we calculate the sample entropy(SampEn)value of each frequency band and select the maximum ***,to predict the classification of motor imagery,a LSTM model is used to predict the class of frequency band with the largest SampEn *** open-access public data is used to evaluated the effectiveness of the proposed *** the data,15 subjects performed motor imagery tasks with elbow flexion/extension,forearm supination/pronation and hand open/close of right upper *** experiment results show that the average classification result of seven kinds of motor imagery was 76.2%,the average accuracy of motor imagery binary classification is 96.6%(imagery ***),respectively,which outperforms the state-of-the-art deep learning-based *** framework significantly improves the accuracy of motor imagery by selecting effective frequency *** research is very meaningful for BCIs,and it is inspiring for end-to-end learning research.

关键词： brain computer interface EEG long short-term memory VMD sample entropy motor imagery

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基于薄膜比拟和克里金插值的软组织扭转模型

仪器仪表学报 2017年第6期38卷 1398-1404页

作者：张小瑞王澎湃孙伟朱利丰刘佳南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

建模速度快和高精度的软组织模型能提高虚拟手术仿真的真实感,提出一种基于薄膜比拟和克里金插值的虚拟软组织扭转模型。该模型采用薄膜比拟法求出棱线上任意关键样本点的变形量,利用克里金插值计算任意棱线内任意一点的变形量。在PHANT... 详细信息

建模速度快和高精度的软组织模型能提高虚拟手术仿真的真实感,提出一种基于薄膜比拟和克里金插值的虚拟软组织扭转模型。该模型采用薄膜比拟法求出棱线上任意关键样本点的变形量,利用克里金插值计算任意棱线内任意一点的变形量。在PHANTOM OMNI力触觉交互设备上,搭建实验仿真系统,实现了虚拟小肠的扭转变形仿真。实验结果表明,该模型运行速度快、计算精度高、形变逼真、力触觉反馈准确可靠。

关键词：虚拟手术软组织扭转薄膜比拟克里金插值

基于卷积神经网络和领域泛化的跨操作员认知负荷识别

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 2796-2805页

作者：周月莹公沛良王澎湃温旭云张道强南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工信部重点实验室南京211106 南京航空航天大学脑机智能技术教育部重点实验室南京211106

基于脑电信号(EEG)的操作员认知负荷识别(CWR)在人机交互系统和被动式脑机接口中有重要价值,然而EEG的非稳态性和被试差异性极大阻碍了跨操作员CWR这一现实场景的快速应用。该文针对跨操作员CWR精度低等问题,提出一种基于卷积神经网络(C... 详细信息

基于脑电信号(EEG)的操作员认知负荷识别(CWR)在人机交互系统和被动式脑机接口中有重要价值,然而EEG的非稳态性和被试差异性极大阻碍了跨操作员CWR这一现实场景的快速应用。该文针对跨操作员CWR精度低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和领域泛化(DG)的联合共享特征优化方法(CNN_DG)。该方法通过使用已有操作员(源域)的数据提高未知操作员(目标域)的CWR性能,其主要包括3个模块:深度特征提取器、标签分类器和领域泛化器。深度特征提取器学习可迁移的源域之间的共享知识表征;标签分类器进一步学习深层表征并预测负荷级别;领域泛化器通过与特征提取器进行对抗训练来减少源域间的数据分布差异,从而保证学习特征的共享性。该文在多属性任务组(MATB II)模拟飞行任务竞赛数据集1和2上进行两个三分类的跨操作员CWR实验,并采用留一被试交叉验证策略验证模型识别性能。实验结果表明所提CNN_DG方法显著优于比较方法,验证了其在跨操作员CWR领域的有效性和泛化性。

关键词：人机交互认知负荷跨操作员卷积神经网络领域泛化

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基于脑电的虚拟现实诱发下情绪状态分类

数据采集与处理 2021年第6期36卷 1226-1236页

作者：张进许子明周月莹王澎湃张道强南京航空航天大学艺术学院南京211106 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

情绪在歌唱活动中发挥着重要作用,但现阶段高校声乐课程缺乏对情绪调动的有效训练。由于虚拟现实技术具有真实性、沉浸性的特征,本文提出将其应用于声乐教学过程中的情绪诱发阶段。为了验证虚拟现实技术对情绪诱发的有效性,本文提取了... 详细信息

情绪在歌唱活动中发挥着重要作用,但现阶段高校声乐课程缺乏对情绪调动的有效训练。由于虚拟现实技术具有真实性、沉浸性的特征,本文提出将其应用于声乐教学过程中的情绪诱发阶段。为了验证虚拟现实技术对情绪诱发的有效性,本文提取了不同类型的脑电特征,对情绪自我想象和虚拟现实情绪诱发两种场景下的情绪状态进行分类,并对比了情绪分类准确率、情绪自评分数和声乐自评分数,从主观和客观两方面探究虚拟现实技术对参与者情绪调动的影响。实验结果表明,相比于传统自我想象,虚拟现实技术可以极大地诱发参与者情绪,提升演唱效果,从而为声乐演唱教学提供一种新的辅助手段。

关键词：脑电虚拟现实自我想象情绪分类声乐教学

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虚拟手术中软组织切割模型研究进展

计算机应用研究 2017年第9期34卷 2561-2569页

作者：张小瑞王澎湃孙伟刘佳朱利丰南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

软组织切割是虚拟手术仿真训练系统中的重要组成部分,也是手术中最常见的操作。软组织切割模型建立的质量如何,直接决定了虚拟手术仿真的精确度和仿真度。为更好地对软组织切割模型进行深入探索,分析了虚拟手术仿真中软组织切割的研究... 详细信息

软组织切割是虚拟手术仿真训练系统中的重要组成部分,也是手术中最常见的操作。软组织切割模型建立的质量如何,直接决定了虚拟手术仿真的精确度和仿真度。为更好地对软组织切割模型进行深入探索,分析了虚拟手术仿真中软组织切割的研究难点。针对当前14种有代表性的切割模型进行了研究,在此基础上对这些模型的优缺点进行了比较,并对软组织切割模型的发展趋势进行了展望。

关键词：虚拟手术软组织切割模型人机交互

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基于脑电信号的认知负荷评估综述

航天医学与医学工程 2021年第4期34卷 339-348页

作者：许子明牛一帆温旭云周月莹王澎湃邬霞张道强南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工信部重点实验室江苏南京211106 北京师范大学人工智能学院智能技术与教育应用教育部工程研究中心北京100875

过高的认知负荷是导致人因事故的重要原因之一,认知负荷的准确评估十分重要。脑电信号具有时间分辨率高、便携性好等优点,已成为评估认知负荷的重要技术手段。随着机器学习的发展,越来越多的研究采用机器学习方法实现基于脑电的认知负... 详细信息

过高的认知负荷是导致人因事故的重要原因之一,认知负荷的准确评估十分重要。脑电信号具有时间分辨率高、便携性好等优点,已成为评估认知负荷的重要技术手段。随着机器学习的发展,越来越多的研究采用机器学习方法实现基于脑电的认知负荷评估,以获得更稳定和准确的结果。首先介绍常见的认知负荷评估实验范式及脑电预处理流程;其次,详细综述基于脑电认知负荷评估的常用方法,包括脑电特征提取、脑电特征选择、认知负荷分类预测;随后,对现阶段基于脑电的认知负荷评估应用领域进行总结;最后指出当前研究中仍然存在跨个体、跨时间、跨任务以及脑电数据来源等问题,并对发展趋势进行展望。

关键词：认知负荷评估脑电信号评估流程脑电特征

基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究

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天津农林科技 2024年第3期 10-15,32页

作者：杨靖峰王锐竹于澎湃李争天津市农业发展服务中心天津300061

为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站2018—2021年的3年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman... 详细信息

为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站2018—2021年的3年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman神经网络,对土壤墒情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测。结果显示,3个时期土壤墒情平均预测精度分别达到96.64%、90.60%、85.59%,表明Elman神经网络具有稳定性好、精度高的特点,训练出的土壤墒情预测模型准确度高,可为农业生产管理提供依据。

关键词：土壤墒情 Elman神经网络短期预测中长期预测

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二甲基亚砜辅助分离酵母细胞壁中β-葡聚糖的工艺探索

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食品与生物技术学报 2024年第6期43卷 155-163页

作者：曹桦强赵晨晨杨笑天段思佳张彭湃河南大学生命科学学院河南开封475004 河南省应用微生物工程研究中心河南开封475004 河南大学药学院河南开封475004

酵母β-葡聚糖(yeastβ-glucan)是一种难溶于水、酸、碱等常用溶剂的多糖,因传统的制备工艺复杂、烦琐且产品产量低或纯度不高,导致其产业化困难。作者用碱法结合二甲基亚砜(DMSO)辅助分离对酵母β-葡聚糖的生产制备工艺进行了探索和优... 详细信息

酵母β-葡聚糖(yeastβ-glucan)是一种难溶于水、酸、碱等常用溶剂的多糖,因传统的制备工艺复杂、烦琐且产品产量低或纯度不高,导致其产业化困难。作者用碱法结合二甲基亚砜(DMSO)辅助分离对酵母β-葡聚糖的生产制备工艺进行了探索和优化。结果显示:在0.7 g/dL NaOH中80℃处理2.6 h进行碱法除杂,除杂率最大为71.84%;在料液比为30 mg∶1 mL、体积分数80%的DMSO、80℃下分离纯化β-葡聚糖30 min,得到的β-葡聚糖产品纯度达到95.84%。通过薄层色谱和傅里叶红外光谱对产品进行鉴定,表明此产品是由葡萄糖单体聚合而成,呈β构型;抗炎试验表明,此产品具有一定的生物活性。该研究旨在简化生产工艺、扩大生产规模、提高产品质量,以期为工业化生产提供依据。

关键词：酵母β-葡聚糖二甲基亚砜(DMSO) 辅助分离工艺探索