In order to enhance the accuracy of attention detection using EEG(Electroencephalogram) signals, this paper proposes a method based on multi-feature fusion. Due to the complexity of EEG signals, single-feature extraction methods often lack the necessary flexibility and adaptability, making it challenging to comprehensively express the information contained within the signals. To address this issue, the paper presents a multi-feature fusion algorithm based on PE(Permutation Entropy), FE(Fuzzy Entropy), and ME(Mean Energy). Experimental results demonstrate that by utilizing the fused features, the recognition accuracy of two types of signals corresponding to focused attention and relaxation is increased to 90.53%. The ablation experiments and comparisons with existing literature are presented.
光固化三维(three dimension,3D)打印技术在组织器官构建等生物医学领域有广泛应用,水凝胶是常用的生物 3D打印材料,其力学性能是影响 3D打印生物制品质量的重要因素之一.本文从水凝胶网络结构、制备工艺条件及 3D打印结构等方面综述了改善光固化 3D打印水凝胶力学性能的方法,简述了目前光固化 3D打印水凝胶在力学性能研究方面所面临的挑战,为进一步改善光固化 3D打印水凝胶的力学性能提供参考.
维持性血液透析患者由于内瘘所致的高血流量或中心静脉导管等因素,常出现中心静脉闭塞或狭窄等中心静脉疾病(central venous disease,CVD),导致血透通路功能障碍.经皮球囊扩张血管成形术(percutaneous transluminal angioplasty,PTA)和经皮血管支架植入血管成形术(percutaneous transluminal angioplasty with stent placement,PTS)是透析相关CVD的主要治疗手段.本文首先阐述了透析相关CVD的临床背景,指出使用支架治疗CVD的有效性;再从不可降解和可降解材料两个方面分别回顾了血管支架的发展;最后指出用于静脉和动脉疾病治疗支架的区别,介绍了目前临床上专门用于静脉的血管支架,并对未来静脉用支架的发展进行展望.
情绪是对一系列主观认知经验的高度概括,对人类的发展意义重大.而在人机交互领域,情绪识别是实现机器智能化的关键一步.随着信息技术的发展,目前针对该领域的研究主要集中在基于神经生理模态、基于外在行为表现模态以及基于多模态的情绪识别.本文从以上角度出发,分别梳理了近年来情绪识别领域的发展进程和研究现状,并对未来的研究方向进行了展望.
为研究组织纤维化的病理机制,建立适用于抗纤维化药物筛选的体外模型,本研究在微弦力学传感器上构建了基于NIH/3T3 细胞的纤维化微组织模型,并通过原位实时成像分析微组织纤维化过程中的形态和力学变化.结果显示,在无外源转化生长因子β(TGF-β)刺激条件下,该微组织模型在培养 72h后,自发开始发生纤维化,表现为α-平滑肌肌动蛋白表达及纤连蛋白的沉积;微组织纤维化过程中的力学变化表明,组织收缩力是评测纤维化进程的理想量化指标.通过测量上皮细胞和前列腺素E2 对纤维化组织收缩力的抑制作用,验证了该模型作为抗纤维化药物筛选工具的可行性.该研究有望为抗纤维化药物评估和筛选平台的开发提供参考.
为实现射频消融的快速精准控制,并适应不同组织的射频消融.本研究基于移相全桥控制的基本原理,利用DAC控制相移,调整射频电压输出,并结合全桥D类功率放大器,设计了 435 kHz频率的射频消融信号发生系统.对系统移相控制、控制响应速率、实际射频输出功率、功率负载特性曲线进行测试,结果表明,系统可通过相移控制射频输出电压,具有微秒级的快速控制响应,额定阻抗下的输出功率误差小于 3%,在 20～2 000 Ω的负载下的最大输出功率大于 40 W,具有较强的带载工作能力.
为探究入射角度与哮喘药物颗粒局部沉积之间的相关性,本研究采用计算流体动力学方法对入射角度进行数值分析.首先,基于哮喘患者的CT数据,重建气雾剂吸入过程时近生理的瞬态计算力学模型;然后,运用计算流体动力学-离散相模型定量化分析入射角度对药物颗粒在呼吸道局部沉积率的影响.结果表明,哮喘药物颗粒在口腔及肺部沉积较多,在咽腔、喉腔及G0-G5 支气管沉积较少;随着入射角度的增大,颗粒在口腔的沉积率呈先降低后升高趋势,在咽腔、喉腔、支气管及肺部的沉积率则呈先升高后降低趋势.本研究可为下气道靶向给药策略提供重要的理论依据,从而选择最佳给药策略.
为探讨脑磁图在抑郁症诊断及治疗中的作用,本研究首先使用詹森香农分叉算法和多尺度詹森香农分叉算法在负性、正性和中性情绪刺激下,对抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号进行分析,并采用SPSS软件对实验结果进行独立样本t检验,计算三种情绪刺激下区分度最好的通道和多尺度因子;最后,采用误差棒图分析三种情绪刺激下,抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号.结果表明,詹森香农分叉算法和多尺度詹森香农分叉算法均可区分抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号,两者脑磁图信号存在一定差异.在三种情绪刺激下,抑郁症组在大多数通道的统计复杂度比健康对照组高,且在中性情绪刺激下,区分度最高.该算法可为抑郁症的辅助诊断和治疗提供帮助.
为探究组织力学微环境,尤其是力学约束产生的张力如何影响细胞外基质非均一结构的形成,本研究制备了一种正方形聚二甲基硅氧烷(polydimethylsiloxane,PDMS)微弦,并将由成纤维细胞和胶原构成的微组织培养在微弦上.研究表明,微组织在微弦直角区域受到的力学约束高于中央区域.通过对不同力学约束区域中细胞和细胞外基质进行表征和对比发现,高力学约束内的细胞呈各向同性分布,并表达出更高水平的纤连蛋白,导致其硬度增大,证明正方形力学约束可诱导非均一致密微组织的形成.此外,4 kDa葡聚糖在高力学约束区域的扩散速度明显低于低力学约束区域,该结果将有助于进一步了解大分子药物在组织内部的传递.
本研究针对现有无创血压监测设备采集前端无法实现低灌注信号准确监测的情况,提出一种基于恒定容积法的低灌注血压精确监测的指尖前端采集方案,并基于动物实验,研究了低灌注情况下光电脉搏波及压力脉搏波信号精确采集对血压准确检测的关键影响.6 个动物(猪)实验样本的数据分析结果显示,本研究设计的采集前端在低灌注状态下,连续无创血压监测精度可控制在±10 mmHg内,且血压波动追踪相关性大于 80%.基于本研究进行低灌注下的无创血压监测在重灾现场、重症临床监护、慢病监护等方面具有重要意义.
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是一种以持续性气流受限为主要特征的常见慢性呼吸疾病,近年来给社会带来严重负担.数字疗法是一种新兴的医学治疗方法,利用获取的疾病大数据,结合人工智能技术,可有效提高疾病的治疗效果.本文简述了数字疗法在COPD预防、管理以及治疗中的应用研究进展,包括数据获取、分析及管理,并对比分析了常规疗法与数字疗法在COPD诊疗过程中的优缺点,总结了数字疗法在COPD预防、管理及治疗过程中的有效性,并对其发展前景进行了展望.
为探究椎基底动脉抽吸取栓的血流动力学机制,本研究结合临床数据和计算流体力学,对血管模型进行抽吸取栓的流固耦合数值仿真,观察抽吸取栓效果.通过设定不同的入口压力,仿真不同抽吸压力下,抽吸取栓对血管的影响.结果显示,随着抽吸压力增大,等效应力、血管壁面剪切应力(wall shear stress,WSS)和形变量均呈增大趋势.结果表明,抽吸取栓对血管的损伤和其压力呈正相关.本研究可为抽吸取栓的压力设计提供血流动力学理论依据.
为提高生物医学设备表面涂层的抑菌稳定性,本研究使用层层自组装技术将呋喃结构的咪唑盐聚离子液体作为聚阳离子电解质层和抗菌剂,与作为聚阴离子电解质层的聚丙烯酸接枝糠胺沉积在不锈钢表面,并通过Diels-Alder环化反应,使用双马来酰亚胺聚乙二醇交联剂将聚合物层交联起来,以提高涂层的稳定性.该多层涂层性能稳定、具有自愈性,还对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌具有持久的抗菌活性.此外,涂层成骨细胞(MC3T3-E1)具有较低的细胞毒性.该方法可对生物医疗器械表面抗感染防护提供有效策略.
为实现人体异常步态的自动识别,本研究提出一种基于高效时空图卷积神经网络的异常步态识别算法,使用两个Kinect深度相机传感器提取人体三维骨架数据,基于时空图卷积采用早期多分支融合策略,生成关节、运动和骨骼三类特征.经特征融合后,使用两个时空图卷积块作为主流网络进行训练,结合时空关节注意力机制增强模型鉴别能力.在两个公开数据集上测试分别取得了 99.37%和 96.10%的平均准确率,实验结果高于其他基于骨架的图卷积神经网络方法.本研究提出的高效时空图卷积网络能有效鉴别异常步态,有助于异常步态的早发现、早诊断和早治疗.
本研究利用新型具有冷却效果的焊接钳口,配合自制的射频能量平台对离体猪小肠进行实验,以探索适用于自冷却焊接钳口的焊接模式及参数.本研究以爆破压和热损伤作为评判依据,通过改变不同输出功率和不同能量输出模式,评估其闭合质量.结果显示,在持续输出模式下,125 W为较优功率参数,爆破压为(44.94±2.93)mmHg,平均热损伤为(2.26±0.16)mm;在断续输出模式下,"输出 1s,暂停 0.5 s,循环 10 次"为较优焊接参数,爆破压为(47.71±4.08)mmHg,平均热损伤为(1.95±0.43)mm.实验结果表明,该射频焊接平台可实现质量良好的闭合,相较于持续输出模式,使用合适参数的断续输出模式在提升爆破压的同时,可以较低的热损伤实现猪小肠闭合.
为提高手术机器人机械臂的刚度,降低结构性颤动,本研究根据其结构特点构建仿真三维模型,并通过有限元分析软件Abaqus对机械臂进行静力学分析,评估其刚度与强度的可靠性;然后,对机械臂进行模态分析和谐响应分析,评估其动态响应;最后,对机械臂的结构进行拓扑优化设计.实验结果显示,优化后的机械臂质量、位移分别减少了 6.26%和 6.05%,应力降低了7.61%.结果表明,该设计有效提高了机械臂的刚度和动力性能.
针对传统基于迭代优化的医学影像配准方法速度慢、泛化性差的问题,本研究提出了一种基于深度学习的膀胱癌磁共振成像(magnetic resonance image,MRI)跨模态无监督配准方法,并采用具有随机块采样的标准互信息(patch normalized mutual information,Patch-NMI)进行无监督训练.相比传统的迭代配准方法,本研究算法在进行膀胱癌动态增强成像(dy-namic contrast-enhanced imaging,DCE)和T2 加权像(T2-weighted imaging,T2WI)配准时,精度提升了 1.3%,速度提高了20.42 倍.实验结果表明,本算法在进行膀胱癌DCE和T2WI配准时,精度更高,速度更快.
为提高完全植入式静脉输液港港针一次性插入的成功率,本研究设计了一款Y-Z型磁性完全植入式静脉输液港.该输液港由磁性港体和磁性定位装置两部分组成,在磁性港体上端硅胶隔膜的外周嵌入靶磁体,磁性定位装置头端为带有缺口的定位环,其内嵌入锚定磁体.靶磁体和锚定磁体为N-S极相互配对且能够准确对位相吸的钕铁硼磁环.采用电子万能试验机测量靶磁体和锚定磁体的磁力-位移曲线,并通过离体实验验证该装置定位穿刺的便捷性.根据磁锚定技术原理,设计并 3D 打印出 Y-Z 型磁性完全植入式静脉输液港样品.磁力测试结果显示,靶磁体与锚定磁体在零距离时吸力为36.87 N,在5mm间距时吸力为2.17 N.通过在离体动物皮肤组织下植入本研究模型,模拟港针插入操作,结果显示,该装置一次穿刺成功率可达 100%.Y-Z型磁性完全植入式静脉输液港设计巧妙、加工简单、成本低、使用便捷,可显著提高穿刺成功率,具有临床应用潜力.
可穿戴设备因其便携、灵活、智能化在人体生命体征监测及康复治疗等领域得到了广泛应用.随着可穿戴设备的不断改进,逐渐成为肺康复监测的可靠工具,然而可穿戴设备在肺康复领域研究较浅,还需进一步深入研究.本文分析并总结了可穿戴设备在生物电信号和生理参数中的技术应用及研究进展.针对肺癌患者肺康复过程,重点介绍了基于可穿戴设备,利用超声成像实现对患者膈肌功能的监测研究,并对其进行了展望,以期为可穿戴设备在肺康复领域的研究提供参考,从而高效、准确地实现对肺癌患者肺康复效果的评定与治疗.
通过监测脉搏信号进行心率监测的腕表设备,存在易受噪声干扰、心率估计结果不够准确的问题.为探究能适应多种动态噪声场景、鲁棒性强的心率估计方法,本研究提出了一种基于卷积神经网络的动态脉搏语义分割与心率估计算法.将卷积神经网络与自注意力机制相结合,搭建深度学习模型进行脉搏信号起始点的分割,通过数据后处理抑制异常分割点的影响,并经过计算脉搏信号间期获得心率估计结果.实验结果具有较强的相关性和一致性,平均误差为 1.29 BPM,明显优于其他模型.本研究可为基于脉搏信号的心率估计提供一种新的解决思路,具有重要研究意义.
