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3D打印技术在口腔医学、颌面外科修复重建中的作用与优势

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中国组织工程研究 2025年第22期29卷 4823-4831页

作者：宋雨菲程焕芝范海霞侯萌济宁医学院口腔医学院山东省济宁市272067

背景:3D打印技术独特的优势为口腔医学的发展开拓了新的思路。目的:总结3D打印技术在口腔医学中的应用进展。方法:利用计算机检索中国知网和PubMed数据库,以“3D打印,口腔科学”为中文检索词进行分类检索,以“Three-Dimensional printin... 详细信息

背景:3D打印技术独特的优势为口腔医学的发展开拓了新的思路。目的:总结3D打印技术在口腔医学中的应用进展。方法:利用计算机检索中国知网和PubMed数据库,以“3D打印,口腔科学”为中文检索词进行分类检索,以“Three-Dimensional printing,stomatology,Dentistry,prosthodontics,oral implant,orthodontics,oral and maxillofacial surgery,dental pulp disease,periodontitis”为英文检索词进行关键词检索,经阅读初步排除与文章主题不相符的文献,根据纳入标准和排除标准,最终纳入54篇文献进行汇总。结果与结论:在口腔医学领域,3D打印技术的应用范围正迅速拓展,逐步取代传统的临床诊断和治疗方式,通过结合数字化技术和先进的材料科学,3D打印可以精确地创建三维模型,为口腔疾病治疗提供了个性化解决方案,确保医师能够在手术前进行详尽的规划和预览,提高手术的安全性。3D打印技术在定制化义齿制作、个性化种植、无托槽隐形矫治等多方面呈现出了显著优势,基于此项技术,医师可以根据患者口腔结构和需求实行精准设计与制作,为患者带来良好的治疗体验和预后效果。3D打印技术在微创牙髓治疗及牙周组织再生方面也展现出了巨大潜力,3D打印的支架和植入物可为干细胞提供适宜环境,促进牙周组织的再生和修复,但目前3D打印在再生治疗仍处于发展阶段,还需更多的研究和实践来验证其临床应用的效果和安全性。

关键词： 3D打印技术口腔医学口腔临床口腔修复口腔种植口腔正畸口腔颌面外科牙体牙髓病学牙周组织再生术

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基于改进DGCNN的树木点云分割方法

南京农业大学学报 2025年第1期48卷 240-248页

作者：刘超卜鑫荣刘慧杨官学沈跃徐婕江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212000

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比... 详细信息

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比,点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小,因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境作业的农业机械。[方法]本文基于DGCNN提出了一种分割精度准确、参数量小的树木点云分割网络——TSNet,它可以很容易被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点:1)该网络是基于DGCNN改进的,可以更好实现点云分割任务;2)网络引入了连续递归门控卷积模块(gnConv),可以提高树木分割的准确率;3)为避免全局信息损失并增加信息传递效率,我们设计了权重通道用于特征传递。[结果]TSNet分割树木的mIoU达到90.08%,模型大小为0.72 M,优于PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++等常用的点云分割算法。[结论]TSNet能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确的感知信息。

关键词：点云树木分割深度学习精准喷雾果园喷雾机

宽带Farrow架构分数时延滤波器优化设计及实现

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电子测量技术 2025年

作者：叶霞美李鹏冯姣张治中郭晓旭南京信息工程大学电子与信息工程学院

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变... 详细信息

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变分数时延滤波器性能的方法，并完成了FPGA仿真验证。该方法通过调整窗函数的宽度因子来精确控制窗形状，进而优化不同阶数下滤波器的时频特性，提供了比传统方法更精确的频率选择能力。此外，本文采用正交三角分解最小二乘矩阵方法求解滤波器系数，所设计的滤波器在保证群延时精度的条件下，仅需要一次矩阵求逆，有效避免了偏导数和二重积分等复杂数学运算。仿真结果表明，本文提出的方法在保持同等延迟精度条件下，与现有方法相比，计算复杂度降低了一个数量级，最大幅度误差达到-104dB，最大群延时误差达到2.34×10-4。FPGA验证结果表明，该设计方法硬件计算资源消耗低，极大提高了Farrow滤波器的设计效率。

关键词：可变分数时延高斯窗函数 Farrow架构 FPGA

基于逐次变分模态分解和小波阈值的车载雷达抗干扰方法

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雷达科学与技术 2025年

作者：李家强刘浩波汪星宇姚昌华陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院

车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全，针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition，SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algor... 详细信息

车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全，针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition，SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorithm，PSA) 对SVMD的最大正则化参数进行优化选择，然后利用SVMD将受扰雷达信号分解为一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function， IMF)。接着对每个IMF依次进行小波阈值化处理以滤除各模态中的干扰，最后将各模态叠加完成信号重构，获得干扰抑制后的毫米波雷达信号。本文在PSA中加入陷进避免算子以增加探索范围和避免局部最优，在小波阈值处理中改进了硬阈值函数以解决函数连续性差的问题。多目标场景下的仿真实验和实测实验结果表明，该方法干扰抑制效果显著，能够提高雷达的检测性能。

关键词：毫米波雷达逐次变分模态分解 PID搜索算法小波阈值

融合双通道注意力和时间编码的图神经网络推荐算法

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北京航空航天大学学报 2025年

作者：白鹤李钰郝明徐婷婷辽宁理工学院信息工程学院

针对多数图神经网络推荐算法未结合时间信息导致信息浪费和推荐结果不准确的问题，本文提出融合双通道注意力和时间编码的图神经网络推荐算法（GUITRec）。该模型充分利用数据集中信息，将用户自身特征、物品信息及用户与物品交互行为... 详细信息

针对多数图神经网络推荐算法未结合时间信息导致信息浪费和推荐结果不准确的问题，本文提出融合双通道注意力和时间编码的图神经网络推荐算法（GUITRec）。该模型充分利用数据集中信息，将用户自身特征、物品信息及用户与物品交互行为建为图结构，通过图神经网络进行数据聚合以形成用户和物品表征行为，从而更全面地捕捉两者特征及关系。其次，引入双通道注意力机制（CBAM）为用户和物品表征行为赋予不同权重，使模型依据权重进行深度学习，更关注重要特征信息。最后，引入时间编码器模型对用户与物品交互时间及用户位置编码，新增日、周、月周期编码和位置编码，充分挖掘时间和位置信息，为推荐提供更丰富上下文。在Ciao数据集上进行实验，在MAE、MSE和RMSE 三个评价指标上，GUITRec 均优于基线模型。

关键词：图神经网络推荐算法双通道注意力机制时间编码

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面向多模数据的引导-对齐情绪推理方法

东南大学学报(自然科学版) 2025年

作者：张艳夏雨琪丁凯刘阳炀王年安徽大学电子信息工程学院

表情和声音等微观情绪需近距离交互采集，为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体，提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取，进行帧图像二级筛选；首先提取出... 详细信息

表情和声音等微观情绪需近距离交互采集，为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体，提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取，进行帧图像二级筛选；首先提取出同时包含面部关键点和人体姿态的帧图像，通过每对帧图像的欧氏度量筛选保留符合要求的人体姿态帧图像，实现面部特征引导姿态特征的提取；通过特征对数归一化实现姿态对齐模块，与面部特征、环境特征共同构成视觉特征，视觉特征、文本特征和语音特征进行多模态特征融合。该方法在MEmoR数据集上的Micro-F1达到48.86%，实验结果表明，该方法一定程度提升了多模态情绪推理能力。

关键词：情绪推理多模态特征对数对齐引导特征

基于李群不确定映射的冗余IMU鲁棒CI融合姿态估计

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控制与决策 2025年第1期40卷 345-352页

作者：仇翔石水萌胡中尧陈博浙江工业大学信息工程学院

针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对... 详细信息

针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对数映射将李群不确定性映射到向量空间,进而构造依赖于局部姿态估计器参数的分布式融合问题,从而设计基于李群的鲁棒协方差交叉融合准则.特别地,为解决局部估计器之间互协方差未知的问题,通过引入先验容差来约束未知互协方差,从而提供低保守性的协方差上界以提高融合估计性能,形成一种具有双层结构的冗余IMU姿态估计方法.最后在下肢外骨骼康复机器人平台上验证所提出算法的有效性.

关键词：姿态估计冗余IMU 不变卡尔曼滤波矩阵李群协方差交叉

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面向复杂自由空间光网络环境的可靠路由算法

光学学报 2025年

作者：吴铭鸿郑耿鑫瞿韶明甘园园熊永康韩一石广东工业大学信息工程学院

自由空间光网络易受到大气湍流、天气状态和节点死亡等各种不可控因素的影响，这些因素会导致网络的传输业务中断，降低网络的整体性能。针对复杂自由空间光网络环境的特性，提出一种基于深度强化学习的可靠路由算法，算法通过动作掩码... 详细信息

自由空间光网络易受到大气湍流、天气状态和节点死亡等各种不可控因素的影响，这些因素会导致网络的传输业务中断，降低网络的整体性能。针对复杂自由空间光网络环境的特性，提出一种基于深度强化学习的可靠路由算法，算法通过动作掩码机制将算法的动作空间约束在当前位置下的有效动作，能够使算法的训练效率和收敛速度提升58.3%。同时，算法可以根据自由空间光网络大气环境和节点状态的变化调整路由，提高数据传输的可靠性，改善路由的数据交付率并减少能量消耗和时延。雨、雪、雾天情况下，所提算法的数据交付率达到96.9%、91.3%和84.5%，与DQN (Deep Q Network,DQN)算法相比提高了2.9%、5.3%和6.9%；当网络中存在死亡节点时，所提算法的数据交付率可达88.2%，与DQN和蚁群算法相比分别提高了3.9%和9.2%。此外，研究结果表明，所提算法的能量消耗和传输时延相比DQN算法均有一定改善。

关键词：自由空间光网络深度强化学习可靠路由链路余量动作掩码

基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：陈立伟彭逸飞余仁萍孙源呈郑州大学电气与信息工程学院

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triple... 详细信息

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triplet Attention模块的同时调整了网络的层深;其次,使用相邻切片组成的三通道2.5D图像代替传统的单切片输入;最后,构建了一个体积融合网络代替传统的众数投票机制。在ADNI-HarP数据集上通过交叉验证的方式对网络进行了实验验证。实验结果表明:所提的模型在海马体分割任务上的平均Dice系数和豪斯多夫距离分别为90.2%和3.02,准确率和稳定性优于传统的U-Net模型和对比算法,同时适用于资源受限的环境。证明所提出的模型能够更有效地实现磁共振影像上的海马体分割。

关键词：海马体分割卷积神经网络 U-Net Triplet Attention 注意力机制体积融合网络