中國生物醫學工程學報雜志
Chinese Journal of Biomedical Engineering ??????????
- 主管單位： 中國科學技術協會
- 主辦單位： 中國生物醫學工程學會
- 影響因子： 0.61
- 審稿時間： 1-3個月
- 國際刊號： 0258-8021
- 國內刊號： 11-2057/R
本刊是全國生物醫學工程工作人才溝通學術思想、交流學術經驗的園地。報道有創造性的最新科研論文和研究簡訊。包括學科有：人工器官和生物醫用材料，生物效應，生物信息與控制；生物力學；生物醫學儀器；中醫工程；臨床工程等。讀者對象是國內外生物醫學工程學工作者、醫務工作者以及其他從事自然科學研究和有關工程技術人員。
1-3個月
1 文稿應為作者創作的首發稿，務求論點明確，論據可靠，數字準確，文字精煉(論文寫作要點見附件1)。文責由作者自負。作者享有文稿的著作權。對于已經退稿的論文，恕不接受重新投稿。
2 通過網絡的投稿經確認后，作者會取得論文編號。特別提示：請特別注意所上傳的投稿論文的要求(示意模板見附件2)。首頁和次頁請附投稿函和作者信息。投稿函內容為對所投稿論文的學術價值和創新性說明;作者信息包括第一作者和通信作者的單位、地址、E-mail和電話等。單位介紹信需說明無一稿多投、無泄密、作者署名無爭議等。論文排版格式按附件2中的示例進行。
3 獲得基金資助的論文在首頁腳注中注明基金類型及編號。
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基于平滑最小方差無失真響應的一致性同步算法研究
腦電信號一致性反映雙通道信號在一定頻率范圍上波動形式的一致程度,反映相應位點大腦之間的聯絡性.將基于最小方差無失真響應的一致性算法與核濾波相結合,提出平滑最小方差無失真響應一致性算法(SMVDR);仿真實驗表明,SMVDR在窄帶信號和寬帶信號中均有較好的準確性和抗噪性能.利用新算法SMVDR,對31例糖尿病患者(遺忘型輕度認知障礙aMCI組18人,認知功能正常對照組13人)的腦電信號在大腦不同區域、不同頻帶(δ,θ,α,β)進行一致性分析,統計分析發現:aMCI組在左右顳間δ頻段的一致性下降而β頻段一致性增加,前額-枕區的θ頻段的一致性增加,右顳-枕區和前額-右顳區域的α頻段一致性下降.一致性值與MOCA得分的相關性分析發現,在特征通道下δ和α頻段的一致性與MOCA得分存在顯著的正相關,θ和β頻段一致性與MOCA分數呈負相關.SMVDR算法可以更好地計算雙通道腦電信號之間的一致程度,對于理解老年期輕度認知障礙的患病機制并進行早期診斷與干預具有重要的意義.
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基于聯合決策卷積神經網絡的光學相干斷層掃描圖像自動分類
光學相干斷層掃描(OCT)技術能實現視網膜的高分辨率三維層析成像,對視網膜疾病類型的診斷和發展階段的分析具有至關重要的作用.臨床基于OCT圖像的視網膜疾病診斷主要依靠眼科醫生對圖像中病變結構的分析,這一人工分析過程不僅耗時而且易產生主觀的誤判.研究視網膜疾病的自動分析和診斷技術將極大減輕眼科醫生的工作量,是實現高效診療的有效途徑.針對視網膜OCT圖像自動分類,構建一種聯合決策的卷積神經網絡分類模型.該模型利用卷積神經網絡從原始輸入OCT圖像中自動地學習不同層級的特征,同時在網絡多個卷積層上設計多個決策層,這些決策層能夠根據網絡中不同尺度的特征圖分別對OCT圖像分類,最后模型融合所有決策層的分類結果做出最終決策.在Duke數據集(3 231張OCT圖像)上的實驗結果表明,基于多層級特征聯合決策的卷積神經網絡分類模型對正常視網膜、視網膜年齡相關性黃斑變性和視網膜黃斑水腫的平均識別準確率達到94.5％,靈敏性達到90.5％,特異性達到95.8％.在HUCM數據集(4 322張OCT圖像)上的實驗結果表明,基于多層級特征聯合決策的卷積神經網絡分類模型的平均識別準確率達到89.6％,靈敏性達到88.8％,特異性達到90.8％.充分利用卷積神經網絡中豐富的多層級特征,能夠有效地對視網膜OCT圖像實現準確的分類,為臨床上視網膜疾病的輔助診斷提供技術支撐.
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利用整體經驗模態分解和隨機森林的腦電信號分類研究
癲癇腦電信號的自動監測與分類在臨床醫學上具有重要意義.針對腦電信號的非平穩特點,提出一種基于整體經驗模態分解和隨機森林相結合的腦電信號分類方法.選取波恩大學腦電信號數據集中癲癇發作間期和發作期的200個單通道信號,共819 400個數據作為樣本.首先利用整體模態分解將癲癇腦電信號分解成多個固有模態函數,然后對各階固有模態函數提取有效特征,最后分別用隨機森林和最小二乘支持向量機對腦電信號的特征進行分類.將隨機森林與最小二乘支持向量機分類正確識別率對比,結果表明,隨機森林分類方法對發作期和發作間期的癲癇腦電信號的分類效果比較理想,識別精度為99.60％,高于最小二乘支持向量機的準確性.該方法的提出能有效提高臨床癲癇腦電信號分析的效率.
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基于同軸流技術的肝組織生物3D打印研究
生物三維打印為醫療領域提供全新的技術可能,可廣泛應用于制造人工組織和器官.人工組織的功能和尺寸大小受限于組織的血管化,可利用同軸流擠出系統制造封裝肝細胞的中空細絲,結合生物3D打印系統,疊層制造含微通道網絡的肝組織.首先搭建集成化的同軸流生物3D打印系統,研究材料擠出速率、材料濃度等參數對中空細絲尺寸及出絲速度的影響;然后以肝細胞株C3A為材料,打印含多層管網機構的仿生肝組織;最后,對含微通道的肝組織進行分組培養,利用細胞活死染色法檢測第24、48、72 h肝細胞在灌流組和非灌流組中的細胞存活率.實驗表明,同軸流3D打印的組織,中空細絲之間有效融合,支架內部的立體微通道網絡完整;打印過程對肝細胞損傷較小,中空細絲中的肝細胞存活率達90％以上;灌流組和非灌流組在培養72 h后,細胞存活率有顯著的差異,證明對微通道灌流可以促進組織內部的物質交換,提高微通道周圍肝細胞的存活率.研究提出打印方法和灌流系統,為人工組織的血管化以及培養方式提供全新的思路.
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基于粒子群算法與反向傳播神經網絡的呼吸運動預測研究
在放射治療過程中,呼吸運動會造成某些器官組織如肺、肝的靶區發生變化,從而降低放療的效果,并且加大對正常組織器官的傷害.因此,在放療過程中對靶區進行呼吸運動的實時估計是一項非常必要的工作.由于具備較好的非線性擬合能力,優化反向傳播神經網絡(BP-NN)已經被廣泛應用于呼吸的預測,然而BP-NN容易陷入局部最優值.提出一種應用粒子群算法(PSO)優化BP-NN的方法減少陷入局部最優值的機率,提高呼吸運動預測的精度.首先,應用PSO算法尋找神經網絡的最佳初始權值與閾值;然后,應用最優的初始權值與閾值建立神經網絡(PSO-NN);最后,利用建立的PSO-NN網絡進行呼吸預測.結果表明,11組肺癌病人呼吸運動預測實驗對比結果表明,此算法(PSO-NN)相比單純應用BP-NN算法的平均絕對誤差由0.24減少到0.18 (25％),互相關系數由0.82提高到0.86.所提出的算法可以有效地減少BP-NN陷入局部最優值的機率,提高預測的精度.
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可吸收支架生物力學性能分析
分析和評估可降解支架在加工和臨床使用時的生物力學性能.基于有限元方法,建立六面體網格模型,假設支架和模擬血管為各向同性的不可壓縮材料,分別賦予彈塑性和超彈性本構模型,根據加工和臨床情況施加邊界條件和接觸條件,使用有限元軟件ABAQUS的隱式求解器,模擬3種規格支架B-2508、B-3018和B-3528在壓握、擴張、后擴張和疲勞工況下的表現.結果表明,壓握時,這3種支架的應力峰值分別為55.47、55.47和50.51 MPa;擴張時,這3種支架的應力峰值分別為64.10、66.09和66.25 MPa;后擴張時,這3種支架的應力峰值為66.10、65.85和67.85 MPa.在疲勞圖中,B-2508和B-3018的平均應力-交變應力坐標均位于疲勞臨界線1以下,而B-3528中少數節點的坐標位于疲勞臨界線1以上.總的來說,壓握安全性方面,B-3528最優;擴張安全性方面,B-2508最優;疲勞安全性方面,B-3018最優.研究結果對可吸收支架提供一種準確的生物力學性能模擬分析方法,為可吸收支架類的產品開發和臨床精確操作提供理論指導.
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基于卷積神經網絡的P300事件相關電位分類識別
針對腦機接口系統中P300電位識別正確率不高的問題,提出一種基于改進卷積神經網絡的P300事件相關電位分類識別方法.通過將傳統卷積神經網絡中第二個串行連接的卷積層改為3個并行連接的卷積層,可加大網絡寬度,提升網絡對P300信號特征提取的能力;將提取的特征經全互連層組合后,采用sigmoid函數構建P300事件相關電位分類器.針對腦機接口競賽數據中靶刺激與非靶刺激數據量不平衡的問題,采用過抽樣方式,對含有P300事件相關電位的腦電數據做部分平均來增加數據量,其訓練集和測試集樣本量分別為25 500和18 000.采用Adam優化方法,有監督地訓練這種改進的卷積神經網絡.結果表明,相比傳統的卷積神經網絡,該方法在實驗次數大于11次時,字符識別正確率均高于95％,這對于腦機接口的應用具有重要的意義.
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支持力反饋的個性化膝關節置換虛擬手術仿真系統的研究與構建
應用傳統外科手術培訓模式發展的醫師隊伍無法滿足當前日益激增的膝關節病患就醫需求,研究構建一套基于虛擬現實和力反饋技術的個性化膝關節置換手術仿真系統.采用醫學影像三維重構技術創建膝關節解剖組織幾何模型,應用正向CAD參數化建模技術建立手術器械的幾何模型,研究三角網格體素化算法,并基于此生成組織和器械的物理體素模型;通過設備接口和虛擬代理點的坐標匹配映射建立手術器械的力觸覺模型,AABB包圍盒層次樹作為碰撞檢測模型,空間重疊相交模擬組織的切割變形,基于單點約束的力觸覺渲染方法建立組織和器械的虛擬操作過程;以力反饋設備Phantom Omni和計算機為硬件平臺,基于觸覺引擎CHAI 3D和OpenGL等軟件接口,開發構建虛擬膝關節置換手術仿真系統;將專業醫學人員體驗系統后實際手術操作訓練時間與對照組的作比較,并采用問卷調查的形式對系統作出等級評估.結果表明,仿真系統可實現個性化膝關節置換手術沿規劃路徑鉆孔和截骨操作的組織形變和力觸覺反饋的仿真模擬,并且系統仿真的實時性能良好,視觸覺刷新頻率維持在60～1 000 Hz左右;統計結果顯示,兩組成員的實際手術操作時間存在顯著性統計學差異(P＜0.04),問卷結果皆在平均優良水平(8分)之上(P＜0.05).仿真系統為個性化膝關節置換手術提供一種安全、可靠、有效的醫學培訓和術前演練方式.
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基于局部圖動態匹配的植物細胞追蹤算法研究
植物細胞追蹤算法的研究對建立細胞的生長發育模型并探索其基因的結構和功能至關重要.由于植物細胞擁有相似的形狀和灰度分布,在空間上具有緊密相連的特殊結構,且在成像過程中存在嚴重的噪聲干擾,細胞圖像可能發生錯位或者旋轉,給植物細胞的追蹤帶來了巨大挑戰.針對以上難點,提出一種基于局部圖動態匹配的細胞追蹤方法,細胞面積、相鄰細胞之間的夾角與距離被用作匹配的基本特征.通過計算相鄰兩幀細胞圖像中細胞上述特征的距離函數,尋找最相似的細胞對作為種子細胞對,然后通過種子細胞逐步匹配其鄰域細胞.在細胞逐步匹配過程中,已匹配的細胞將作為新增加的種子細胞.在動態擴張的已匹配細胞鄰域范圍中,每次優先匹配特征距離最小的細胞對,通過這種動態匹配方法提高細胞匹配的準確率.算法對3組未配準植物頂端分生組織細胞圖像序列及它們的配準圖像序列進行追蹤實驗,結果顯示與之前的植物細胞追蹤算法相比,在配準圖像序列中平均追蹤準確率可提高4％,在未配準圖像序列中平均追蹤準確率可提高30％.實驗結果表明,所提出的算法可有效提高細胞追蹤的準確率,對顯微圖像數據中細胞群的追蹤具有很好的應用價值.
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采用犧牲層技術的電容式微機械超聲傳感器的仿真與分析
電容式超聲傳感器有可能取代壓電式超聲傳感器,在超聲成像領域受到極大的關注.目前,對采用犧牲層釋放技術加工而成的電容式微機械超聲傳感器(CMUT)的分析,均較少將釋放工藝對其結構參數的影響進行詳細的分析,故擬將犧牲層釋放工藝對CMUT參數的影響進行分析.采用大型工程有限元分析軟件ANSYS進行有限元分析的方法,分析釋放方法對CMUT性能的影響.采用激光測振儀對超聲傳感器的共振頻率為2.5 MHz的結構進行初步測試,實驗結果和仿真結果的誤差為3.9％.由仿真分析可知,CMUT振動膜的長寬比對4種CMUT的分析誤差變動較大,一般情況下,當振動薄膜的長寬比大于4時,CMUT的振動頻率變化不大,且4種模型的相對誤差變化趨于平緩.此外,CMUT薄膜的厚度越薄,百分比差異越小.由此得知,犧牲層釋放工藝對CMUT的性能有較大的影響,CMUT中支撐振動薄膜的側墻和犧牲層的釋放孔及釋放通道對模型仿真有較大的影響.對采用犧牲層技術制造的CMUT,在設計和構建CMUT結構時,應考慮犧牲層釋放工藝對CMUT性能的影響.實驗結果和仿真結果具有很好的一致性,驗證所提模型的有效性.
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基于自回歸模型表面肌電信號檢測肌肉疲勞研究
針對表面肌電信號的非平穩特性,采用自回歸模型對表面肌電信號進行分析,對短時間內的表面肌電信號肌肉疲勞迅速做出判定.應用非平穩時間序列的時變系統建模方法對10例受試者疲勞前、疲勞后表面肌電信號進行特征提取.建立時變參數自回歸模型,通過引入Legendre基函數將線性非平穩過程參數辨識轉化為線性時不變系統參數辨識,結合相關指數可以獲得時變系統參數估計的最優Legendre基函數維數,進而可以獲得最佳模型擬合效果,并采用最小二乘法解出時不變參數.用疲勞前、后的自回歸模型的第一個時變參數(ARCl)的變化率作為檢測肌肉疲勞敏感性指標,并采用雙尾t檢驗,分別與平均功率頻率(MPF)和中值頻率(MF)的變化率進行統計學對比分析.結果表明,ARC1、MPF和MF疲勞前后的變化率分別為34.33％±2.41％、25.68％±2.03％、22.80％±2.19％,且ACR1的變化率分別顯著高于MPF和MF(P ＜0.05).所提出的方法通過表面肌電信號對肌肉疲勞檢測時,具有時間短和敏感性高等優點,可用于在線實時分析肌肉疲勞程度,為肢肌肉勞損的評估、康復治療及人體工效學的研究提供一個潛在的分析工具.
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不同孔徑微孔濾膜富集腫瘤細胞的方法
對不同孔徑微孔濾膜富集腫瘤細胞進行研究.分別測定活性K562細胞、固定的K562細胞及血液樣本通過孔徑為1、3、5、8、10 μm濾膜的濾過率.將固定染色后的K562細胞作為目標細胞,測定不同濃度目標細胞通過1μm及3 μm的時間;選取1～10個目標細胞,分別在未混入細胞、混入5×105個活性K562細胞、混入1×106個活性K562細胞、混入1 mL血液后,通過3μm濾膜過濾測得回收率及陽性率.結果顯示:固定的K562細胞不可通過1和3 μm濾膜,1 mL血液樣本不可通過1μm濾膜;目標細胞在未混入細胞時回收率為60％ ～70％,混入5×105個活性K562細胞、混入1×106個活性K562細胞及混入1 mL血液后回收率在40％ ～65％之間,當目標細胞數為6個及以上時陽性率為100％.研究表明,對直徑大于或與固定K562細胞相差不大的腫瘤細胞的富集,可采用孔徑為3μm的聚碳酸酯濾膜.
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肺部CT圖像氣管樹分割技術研究進展
肺部氣管是人體與外界進行氣體交換的唯一通路;其解剖結構信息可用于診斷呼吸系統疾病.計算機斷層掃描技術(CT)是檢測呼吸系統疾病的主要手段,但因就診人數多、圖像數據量大等因素;導致人工閱片費時費力.而肺部氣管樹的自動提取與分割;是實現自動化定量分析與呼吸系統疾病輔助診斷的前提.首先對肺部氣管樹分割技術的背景及意義進行介紹;然后分析對比傳統分割技術、基于管狀結構檢測的分割技術以及基于機器學習的分割技術所運用的研究方法和存在的問題.最后指出提高肺部氣管樹分割效果;依賴于將氣管分割技術與泄漏剔除技術相互結合;需要在盡可能分割出多數氣管樹分枝的基礎上;消除分割結果中存在的偽氣管區域.
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腦-機接口操控效果差異及其預測研究綜述
近年來,腦-機接口(BCI)技術得到廣泛關注并取得顯著進展.然而,腦控效果差異已成為腦機接口發展面臨的重要挑戰之一,即被試間差異以及被試內差異嚴重降低BCI系統的可靠性.為創建更穩定的系統,理解這些問題出現的原因是至關重要的,而預測大腦BCI操控效果有望解決控制表現差異問題.其中被試水平的預測能夠實現對BCI盲篩選,并有望幫助消除被試間差異;而試次水平的預測有望改善用戶的整體控制效果.回顧近年來預測BCI操控效果的研究,詳細闡述BCI盲以及引起BCI表現差異的原因,最后就大腦BCI操控能力預測研究現狀進行論述,并對其研究前景進行展望.
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羥基磷灰石表面蛋白質吸附的研究進展
綜述近30年關于羥基磷灰石(HAP)表面蛋白質吸附研究的主要工作,包括吸附的機制、影響因素及與之相關的應用研究.HAP表面蛋白質吸附的機制主要包括靜電引力、氫鍵和范德華力,影響因素包括HAP的暴露晶面、比表面積、吸附環境中PO43-和Ca2+的濃度、pH和溫度等因素.最后介紹HAP表面蛋白質吸附在藥物緩釋載體及骨組織工程支架領域的應用研究,為探索HAP的生物活性及特殊吸附功能的設計提供全面、準確的借鑒.
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| 2017 | 01 02 03 04 05 06 |
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| 2001 | 01 02 03 04 05 06 |
| 2000 | 01 02 03 04 |
| 1999 | 01 02 |
| 1998 | 01 02 |
| 1994 | 04 |
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未知
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未知
錄用情況： 已投修改后錄用投稿周期： 3個月內
審稿流程很規范，整個審稿周期歷時三個月的時間，審稿返回后，小修被錄用，還是很順利的。編輯排版特別仔細，期間反復和我聯系商討，很是敬業，很感謝。希望期刊可以越來越好。
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未知
錄用情況： 已投修改后錄用投稿周期： 2個月內
中國生物醫學工程學報這本期刊的權威性還是很高的，個人覺得文章創新性強，還是很好中的。我的文章送審了兩個審稿專家，一個專家給出的意見還是很中肯的，一個專家對我所寫的領域不是很熟悉，但是還是給出的有價值的意見，投稿到錄用歷時兩個月的時間，速度還是很快的。
期刊發表服務 
投稿到錄用歷時兩個月的時間，我是4月份投的稿件，6月底被錄用，投給后一個月專家返回了審稿意見，小修后被收錄，整個流程還是很快的，就是見刊周期比較長。第一次文章被收錄，還很開心的，以后還會投稿的。