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正常和特殊力学环境下骨信号转导

医用生物力学 2024年第S1期 10-11页

作者：景达空军军医大学生物医学工程学院

目的骨具有调节自身结构以适应外界应力变化的能力,但是骨力学适应机理尚未阐明。同时骨在特殊应力环境下会产生病理性改变,在应力不足环境下会产生骨量快速流失(常见于病患卧床废用性骨丢失及失重骨流失),骨在过度应力下产生微损伤累...

目的骨具有调节自身结构以适应外界应力变化的能力,但是骨力学适应机理尚未阐明。同时骨在特殊应力环境下会产生病理性改变,在应力不足环境下会产生骨量快速流失(常见于病患卧床废用性骨丢失及失重骨流失),骨在过度应力下产生微损伤累积,诱发应力性骨折(常见于士兵及运动员群体)。方法自行搭建了多尺度骨细胞生物力学软硬件技术平台,以骨细胞(osteocyte)为切入点,深入阐明了不同力学环境骨信号响应和转导机制。结果 (1)骨通过流体剪切力诱导的骨细胞多尖峰钙振荡响应应力刺激,而NFATc3是骨细胞钙振荡的核心解码器,并发现NFATc3激活剂能发挥对骨的力学效应增强作用。(2)骨细胞失重状态下能量代谢模式的特异性变化,导致复载后骨应力响应能力降低,解析了航天员失重返地后骨恢复障碍的机制,该问题通过补充谷氨酰胺得以有效解决。(3)构建成模率达95%的新型应力性骨折动物模型系统,阐明了以骨细胞为核心的应力性骨折发生机制,构建了应力性骨折超前防控技术方案,研制了多物理场便携式防护设备,部队临床研究证实该技术显著降低了应力性骨折发生率。结论本研究深化了骨力学适应性机理的认识,并为骨质疏松干预及特殊力学环境骨伤防治提供了新思路。

关键词：

100 MHz~1 GHz家兔肺组织潮气量变化的介电特性研究

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生物医学工程学杂志 2024年第3期41卷 447-454页

作者：覃杨淳张亮刘亦凡付峰杨滨杨琳刘学超代萌空军军医大学军事生物医学工程学系西安710032 空军军医大学基础医学院西安710032 空军军医大学航空航天医学系西安710032

本文针对在体条件下的肺组织介电特性随潮气量而发生变化展开研究,为微波成像等技术提供可靠有效的先验信息。本研究在100 MHz~1 GHz频段采用开端同轴探头法,对30只家兔肺组织的介电特性进行在体测量,设置6组不同的潮气量(30、40、50、6... 详细信息

本文针对在体条件下的肺组织介电特性随潮气量而发生变化展开研究,为微波成像等技术提供可靠有效的先验信息。本研究在100 MHz~1 GHz频段采用开端同轴探头法,对30只家兔肺组织的介电特性进行在体测量,设置6组不同的潮气量(30、40、50、60、70、80 mL)研究其介电特性变化趋势,并且对2个特定频率点(433、915 MHz)的数据进行统计学分析。结果发现,在100 MHz~1 GHz频率范围内,随着潮气量增大,肺组织的介电系数和电导率均呈现下降的趋势,在2个特定频率点和6组潮气量下,肺组织介电特性差异具有统计学意义。本文研究表明,肺组织的介电特性随潮气量增大呈非线性变化趋势。以此为依据,本文可为微波成像等生物电磁成像技术提供更精确的生物组织介电特性参数,为改进肺部疾病诊断方法和设备提供了科学依据和实验数据支持。

关键词：在体肺组织潮气量终端开路同轴探头介电特性

基于全连接神经网络的颅脑电阻抗成像参考电压预测方法

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4317-4327页

作者：施艳艳李玉珠王萌郑硕付峰河南师范大学电子与电气工程学院新乡453007 中国人民解放军第四军医大学生物医学工程系西安710032

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网... 详细信息

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网络(FCNN)的参考电压预测方法。通过研究所提方法在不同信噪比情况下的图像重建性能,验证所提方法对参考电压预测的准确性和泛化能力。此外,还研究了头皮、颅骨和脑组织电导率分别发生变化时所提方法的有效性,并通过计算模糊半径和相关系数对图像重建质量进行了定量评价。结果表明,所提方法在一定电导率范围内和不同噪声水平下能够有效预测参考电压。

关键词：电阻抗成像图像重建参考电压神经网络

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极化和湿度对叶簇杂波统计特性影响的分析

电波科学学报 2024年第1期39卷 108-118页

作者：刘炳文平钦文李永祯何密陆军军医大学生物医学工程与影像医学系重庆400038 国防科技大学电子科学学院长沙400073

为更好地探测丛林中隐蔽的人体目标,本文对极化和湿度条件对地基超宽带(ultrawide band,UWB)雷达叶簇杂波统计特性的影响进行研究。针对两种常见叶簇杂波环境,利用UHF波段步进频率连续波(stepped frequency continuous wave, SFCW) UWB... 详细信息

为更好地探测丛林中隐蔽的人体目标,本文对极化和湿度条件对地基超宽带(ultrawide band,UWB)雷达叶簇杂波统计特性的影响进行研究。针对两种常见叶簇杂波环境,利用UHF波段步进频率连续波(stepped frequency continuous wave, SFCW) UWB雷达测量水平、垂直极化以及干湿条件下的多组回波数据,对回波进行校准和预处理,得到实际杂波幅度的直方图;采用5种分布拟合叶簇环境杂波统计分布特性,并利用拟合分布和实际分布之间的均方根误差(root mean square error, RMSE)来定量评估模型的拟合精度。分析结果表明:极化不会改变灌木杂波最优拟合Weibull分布,仅改变其形参取值范围,当极化由水平变为垂直时,形参取值范围由1.647 7~1.865 5变成1.839 6~1.910 7,但乔木杂波极化由水平变为垂直时,最优拟合分布由Log-logistic分布变为Weibull分布;湿度条件并不改变叶簇杂波最优拟合分布类型,但湿度越大最优拟合分布的形参取值越大,直方图更宽、拖尾更长。本文针对不同极化和湿度条件下得到的地基UWB雷达的两种典型叶簇杂波最优分布模型及相关估计参数范围,对于叶簇杂波建模和叶簇环境下目标探测等研究具有指导意义。

关键词：超宽带雷达叶簇杂波杂波统计特性极化湿度

基于模态交互学习的多源心脏图像分割方法研究

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磁共振成像 2024年第4期15卷 145-152页

作者：钟乔鑫赵毅忠张飞燕陆雪松中南民族大学生物医学工程学院武汉430074

目的通过研究和搭建人工智能深度学习网络,实现多模态心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)图像分割,并提升Dice系数。材料与方法回顾性分析来自2019年多序列CMR分割挑战赛的公开数据集,它包含了45例患者平衡稳态自由进动(balanc... 详细信息

目的通过研究和搭建人工智能深度学习网络,实现多模态心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)图像分割,并提升Dice系数。材料与方法回顾性分析来自2019年多序列CMR分割挑战赛的公开数据集,它包含了45例患者平衡稳态自由进动(balanced-steady state free precession,bSSFP)模态,晚期钆增强(late gadolinium enhancement,LGE)模态与T2WI模态的CMR图像数据。本文构建了一种新的双流U型网络框架,实现bSSFP与LGE两种模态以及bSSFP与T2WI两种模态的CMR图像分割。在编码阶段,未配准各模态图像被交替地送入各自分支进行特征学习,所获取的特征图接着都流入共享层,实现多模态信息的交互补充,最终共享特征分开流出到各自分支进行解码输出。通过在45例患者的CMR图像数据集上进行五折交叉验证实验,分别对bSSFP与LGE模态、bSSFP与T2WI模态进行了分割,以Dice系数对提出的模型进行性能评估,Wilcoxon符号秩检验被用来检验模型差异性。结果在bSSFP与LGE模态的分割实验中,本文方法在bSSFP模态的平均Dice系数相较于传统UNet模型和最新的Swin-Unet模型都有显著提升(P<0.001);在LGE模态的平均Dice系数较传统UNet模型(P<0.001)、Swin-Unet模型(P=0.001)、双流UNet(P=0.021)均有显著提升。在bSSFP与T2WI模态的分割实验中,本文方法在bSSFP模态的平均Dice系数较UNet模型、Swin-Unet模型与双流UNet均有显著提升(P<0.001);在T2WI模态的平均Dice系数较UNet模型有显著提升(P<0.001),较Swin-Unet模型有提升(P=0.025)。结论本研究提出的双流U型网络框架为CMR图像多模态分割提供有效方法,且该网络提高了CMR图像bSSFP模态与LGE模态及bSSFP模态与T2WI模态的Dice系数,很好地解决了多模态CMR图像个体解剖学差异大和图像间存在灰度不一致问题,提升了模型的泛化能力。

关键词：心肌梗死心肌病心血管疾病多源心脏图像分割深度神经网络模态交互学习磁共振成像

微波心纹:基于超宽谱生物雷达检测心脏微动的非接触身份识别新技术

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生物医学工程学杂志 2024年第2期41卷 272-280页

作者：黄玮任伟王可涵李钊王健琪路国华祁富贵第四军医大学基础医学院西安710032 香港理工大学电子计算学系中国香港999077 第四军医大学生物医学工程系西安710032

现有一次性身份认证技术无法持续保证整个人-机交互会话过程中的用户身份合法性,且往往需要用户主动配合而严重限制可用性。本研究首次提出一种基于超宽谱(UWB)生物雷达检测心脏微动的非接触身份识别新技术,通过生物雷达连续检测心脏体... 详细信息

现有一次性身份认证技术无法持续保证整个人-机交互会话过程中的用户身份合法性,且往往需要用户主动配合而严重限制可用性。本研究首次提出一种基于超宽谱(UWB)生物雷达检测心脏微动的非接触身份识别新技术,通过生物雷达连续检测心脏体表区域距离维多点微动回波,在心拍分割的基础上利用二维主成分分析(2D-PCA)压缩提取心拍周期内距离通道-采样点二维图像的矩阵特征用于身份识别。实测实验中,以多距离单元&2D-PCA特征方案为基础结合两种常规的参考特征方案,选取三种典型分类器为代表在正常呼吸和屏息两种状态下进行心拍身份识别。结果表明,本文所提多距离单元&2D-PCA特征方案表现出最优的识别效果(识别率最高可达90%以上),相对最佳距离单元&整条心拍特征方案识别准确率总体平均提高6.16%(正常呼吸6.84%、屏息5.48%),相对多距离单元&整条心拍特征方案总体平均提高27.42%(正常呼吸28.63%、屏息26.21%)。本研究有望为未来社会用户信息安全防护提供一种无扰式、全天候、非接触、连续性身份识别新方法。

关键词：微波心纹生物雷达心脏微动非接触身份识别

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联合图像配准的脑卒中病灶自动分割方法研究

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期36卷 729-737页

作者：李欣蔚许炜鑫陈勇秦对张冰玉李章勇王伟重庆邮电大学生物医学工程研究中心重庆400065 陆军军医大学第一附属医院医学工程科重庆400038

针对目前慢性脑卒中的病灶分割准确性相对较低的问题,提出了一种联合深度图像配准的慢性脑卒中自动分割方法。采用深度拉普拉斯金字塔图像配准网络,在微分同胚映射的空间内以从粗到细的方式获得大脑分区,以得到病灶位置的解剖先验信息;... 详细信息

针对目前慢性脑卒中的病灶分割准确性相对较低的问题,提出了一种联合深度图像配准的慢性脑卒中自动分割方法。采用深度拉普拉斯金字塔图像配准网络,在微分同胚映射的空间内以从粗到细的方式获得大脑分区,以得到病灶位置的解剖先验信息;将原始磁共振图像和配准阶段的分区结果联合,输入到加入了通道和空间注意力模块的U-Net进行病灶分割。在公开的数据集ATLAS上进行测试表明,提出的方法有效提高了慢性脑卒中病灶分割的准确性,比经典的2D U-Net提升了4.4百分点,证明了基于深度图像配准的大脑分区先验可有效增强模型对病灶的分割性能,更好的组织分割能提高病灶分割准确性。

关键词：慢性脑卒中图像配准病灶分割

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基于文本挖掘的监护仪故障诊断研究

生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 168-176页

作者：贺祥飞张和华黄靖赵德春李洋聂瑞刘相花重庆邮电大学自动化学院重庆400065 陆军军医大学大坪医院医学工程科重庆400042 重庆邮电大学生物信息学院重庆400065

传统监护仪故障诊断多依赖人工经验,诊断效率较低且故障维修文本数据未得到有效利用。针对以上问题,本文提出一种基于多特征文本表示以及改进的双向门控循环神经元网络(BiGRU)和注意力机制的监护仪故障智能诊断方法。首先,对文本进行预... 详细信息

传统监护仪故障诊断多依赖人工经验,诊断效率较低且故障维修文本数据未得到有效利用。针对以上问题,本文提出一种基于多特征文本表示以及改进的双向门控循环神经元网络(BiGRU)和注意力机制的监护仪故障智能诊断方法。首先,对文本进行预处理,采用基于转换器(Transformer)的语言激励双向编码器表示生成含有多种语言学特征的词向量;然后,通过改进的BiGRU和注意力机制对双向故障特征分别进行提取并加权;最后,使用加权损失函数降低类别不平衡对模型的影响。为证实所提方法的有效性,本文使用监护仪故障数据集进行验证,总体宏F1值达到91.11%。该结果表明,本文所建模型可实现故障文本的自动分类,或可为今后监护仪故障智能诊断提供辅助决策支持。

关键词：监护仪故障诊断文本挖掘预训练语言模型注意力机制

基于单电极激励模式的颅脑电阻抗图像重建方法研究

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 89-95,F0002页

作者：王萌郑硕施艳艳廖娟娟河南师范大学电子与电气工程学院河南新乡453007 第四军医大学生物医学工程学院西安710032

作为一种新兴的可视化技术,电阻抗层析成像(EIT)能够根据人体组织病理变化对其电导率分布进行图像重建,为疾病检测提供了一种选择.在基于EIT的脑部疾病检测中,为了改善被测区域的灵敏度分布并解决电阻抗成像中典型的不适定问题,在单电... 详细信息

作为一种新兴的可视化技术,电阻抗层析成像(EIT)能够根据人体组织病理变化对其电导率分布进行图像重建,为疾病检测提供了一种选择.在基于EIT的脑部疾病检测中,为了改善被测区域的灵敏度分布并解决电阻抗成像中典型的不适定问题,在单电极激励数据采集模式下,提出了k阶有限差分L1正则化目标函数,并采用增广拉格朗日和交替方向算法对目标函数进行求解,实现电导率分布的重构.研究了单电极激励模式下,外接电阻对敏感场的影响;针对脑出血和脑缺血两种病情,对比了Landweber方法、Newton-Raphson方法、Tikhonov方法、广义总变分方法(TGV)和本文方法的图像重建性能.结果表明,在脑出血和脑缺血的图像重建中,采用单电极激励模式的ALAD-LR方法可有效提高图像重建质量,并具有较强的鲁棒性.

关键词：电阻抗成像图像重建单电极激励正则化方法