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　　1. 《中國生物醫學工程學報》期刊簡介：

　　宗旨

　　中國生物醫學工程學報在于反映國內外該領域具有創造性的研究成果，促進國內外學術交流。

　　報道

　　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

　　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。

　　欄目

　　中國生物醫學工程學報設有：生物力學、生物醫用材料、人工器官、生物效應等欄目。

　　2. 投稿須知

　　《中國生物醫學工程學報》是中國生物醫學工程學會主辦的專業性學術期刊，辦刊宗旨在于反映國內外該領域具有創造性的研究成果，促進國內外學術交流。本刊文字以中文為主，附英文文題及摘要，在國內外公開發行。歡迎廣大作者踴躍投稿。

　　刊載欄目

　　1.1 論文：字數不超過8000字為宜。除正文外，包括中英文的文題、作者和單位、摘要及關鍵詞(3～5個)。

　　1.2 研究簡訊：字數不超過3000字為宜。報道具有原始性、創造性，但工作量不大或階段性的成果。不需要英文摘要，但要附有中文摘要，中英文的文題、作者和單位及關鍵詞(3～5個)。

　　1.3 綜述：字數不超過6000字為宜。

　　欲投綜述者請將電子版發至編輯部郵箱預審，其他形式的論文不需預審，請按2.2辦理投稿手續。

　　來稿要求

　　2.1 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。文責由作者自負。作者享有文稿的著作權。(論文寫作要點請見附件1)

　　2.2 暫不接受網上投稿。投稿時請郵寄打印稿一份并附單位介紹信(證明無一稿多投、無泄密、作者署名無爭議)，再附另頁，提供作者信息和推薦審稿人(示意模板見附件2)。投稿時需交納審稿費150元(郵局匯款,收到后會向作者提供發票)。編輯部收到紙質投稿后，會通過Email給作者回執，告知論文編號并通知作者按論文編號寄論文電子版。

　　2.3 論文采用通欄排版的格式， 1.5倍行距。

　　2.4 獲得基金資助的論文在首頁腳注中注明基金類型及編號。

　　2.5 來稿需標明通訊作者，并在首頁腳注中提供通訊作者的E-mail地址。

　　2.6 要求字跡清楚，圖表清晰，文字精煉，使用法定計量單位及其書寫規則。外文需注明文種、大小寫和正斜體。

　　2.7 論文摘要應包括研究的目的、方法(過程)、結果和結論。字數300字左右。英文摘要內容須與中文摘要一致。(對摘要的寫作要求請見附件1)

　　2.8 文中作者單位的英文部分要求提供標準譯名，作者姓名的英文部分采用漢語拼音。

　　2.9 論文插圖應為清晰的激光照排圖，圖題需中英文標注;照片應具有高清晰度和適當地反差效果，照片題目需中英文標注。圖和照片的尺寸要求規范化，雙欄圖和照片寬度以6～7 cm為宜，不超過7 cm;通欄圖和照片寬度以13～14 cm為宜，不超過15 cm。同時應標明圖和照片的確切位置。插圖和照片圖稿，請作者自留底稿。

　　2.10 論文中表一律采用三線表格式，并標明在文中的確切位置。表題需中英文標注。

　　2.11 名詞、術語請用統一正規的學術語言，如系新的術語名詞，應在譯名后附外文原名。

　　2.12 文中引用他人文獻，只擇最主要的列入，未公開發表的資料請勿引用。文獻按文中出現的先后為序編排，并在文中相應位置用方括號標出(格式要求見附件3)

　　《中國生物醫學工程學報》論文發表目錄：

　　骨內微管中流動電位的實驗研究…………………………………………王軼涵 徐蓮云 富東慧 侯振德

　　基于體模和反卷積算法的 PET 呼吸運動模糊校正………………………………孟祥宏 陳仰純 鄭冬琴

　　一種基于改進經驗模態分解的癲癇腦電識別新方法………………………………龐春穎 王小甜 孫曉琳

　　基于咬合力中心重建力學模型的種植定向設計方法研究…………………戴 寧 趙 巍 湯春波 劉思玉

　　軸流式左心輔助泵的出口管道流場 PIV 實驗研究……柳光茂 周建業 胡盛壽 孫寒松 陳海波 張 巖

　　駕駛人背部肌肉負荷定量研究………………………………………張非若 陶 鑫 王 波 王文軍 成 波

　　鳴網鄭重承諾：

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　　中國生物醫學工程學報最新期刊目錄

基于微弱空間調制視覺誘發電位的混合誘發范式研究————作者：周曉宇;肖曉琳;許敏鵬;明東;

摘要：視覺誘發電位(VEPs)的空間調制特性為設計用戶友好、實用型腦機接口系統提供了一種有效途徑。然而，空間調制的VEPs信號幅值小、信噪比低，研究如何高效誘發、精準識別微弱空間調制VEPs至關重要。針對上述問題，本研究采用半徑小于0.5°視角的微小視覺刺激，設計了“瞬態串行誘發范式”和“穩態瞬態并行誘發范式”兩種空間調制混合誘發范式，并招募12名健康受試者參與試驗。通過計算空間調制信噪比(sm-SNR...

基于生理網絡腦心交互的視覺誘發情緒效價評估————作者：蔡志鵬;高鴻祥;李建清;劉澄玉;

摘要：近10年來，情緒加工中大腦與心臟的復雜生理交互成為研究熱點。本研究采用網絡生理學方法，分析Dreamer數據庫中414條視覺情緒誘發期間的腦電和心電信號間的時間延遲穩定性(TDS)量化指標，探究視覺情緒刺激下的腦心交互。研究揭示了情緒處理時大腦半球間的不對稱連接，特別是大腦右半球在交互中的主導地位。腦電分析強調了低頻段(δ、θ、α)在情緒信息傳輸中的核心作用，其中額葉區域的δ-θ耦合對情緒調節尤為...

基于近紅外腦成像的認知評估腦連接特征研究————作者：田一竹;張曄;覃天;毛珍芳;李德玉;夏美云;

摘要：阿爾茨海默癥(AD)認知衰退具有性別差異，這種性別差異是否在AD前期，甚至更早階段已出現是未知的。本研究利用近紅外腦成像(fNIRS)技術，通過對比健康群體和輕度認知障礙(MCI)群體在言語流暢性測試(VFT)任務下的全腦活動性別差異，旨在發現與性別和行為顯著相關的fNIRS功能連接特征，進而找到基于功能連接的認知評估指標，為開展性別特異性AD早期篩查奠定基礎。研究發現，健康受試者和MCI受試者性...

基于改進YOLO模型的輕量化腦電圖肌電偽影檢測方法————作者：孫鴿;林衛紅;婁洪偉;韓金波;

摘要：腦電圖(EEG)已經成為神經科學領域的重要工具，基于人工智能的腦電圖分析在腦神經疾病、運動想象和情緒識別方面有廣泛應用。然而，EEG的應用受到低信噪比的限制，特別是癲癇診斷中肌電(EMG)偽影降低了異常放電特征波形的識別準確率，且現有算法難以實現快速且準確的偽影檢測。本研究對YOLO算法進行改進，以深度可分離卷積作為骨干網絡，對網絡的輸入數據、結果矩陣和損失函數進行調整，以適應多導聯的EEG數據，...

基于深度卷積和多層尺度特征融合的冠脈造影圖像血管分割————作者：許洋;翟楠楠;倪維臻;譚強;王金甲;

摘要：冠狀動脈造影是診療冠心病等心血管疾病的一種重要手段，快速而準確的血管分割對診療心血管疾病具有十分重要的意義。針對現有冠狀動脈造影血管分割算法對細微血管的分割能力不強、分割血管的連通性較差、抗噪聲及偽影能力弱等問題，本研究吸取了Transformer結構長距離依賴與跨域跳轉連接的優點，分別采用上下文分層聚合和多尺度特征融合的方法，對U型分割網絡進行改進，稱HAM-UNet。首先，采取必要的圖像預處理...

基于多尺度注意力的冠脈造影圖像血管增強CNN模型————作者：周鵬;汪光普;高慧;秦澤偉;王碩;余輝;

摘要：冠狀動脈造影記錄著血管隨血液流動顯影的動態過程。受心臟運動干擾，可能導致顯影圖像質量差，嚴重影響醫生的診斷，同時不利于冠心病智能輔助診斷。本研究提出了一種基于卷積神經網絡(CNN)的多尺度注意力冠脈造影圖像血管增強網絡。它由多尺度注意力模塊(MAB)和尾部大核注意力模塊(LKAT)組成。MAB由多尺度大核注意力塊(MLKA)和門控空間注意力塊(GSAB)兩部分組成，模塊不僅能夠提取更多局部和全局的...

基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割————作者：林嘉雯;陳蘇蘇;林智明;李笠;翁謙;

摘要：瞼板腺成像技術廣泛應用于干眼癥的分型診斷、管理與個性化治療中，但僅靠眼科醫生進行直接觀察和定性評估，評價主觀且可重復性低。為提高眼科醫生的診斷效率，研究者們提出了一系列基于U-Net的紅外瞼板腺圖像腺體分割方法，但在圖像邊緣、出現反光點以及腺體密集區域，分割結果仍不理想。考慮到紅外瞼板腺圖像成像與腺體分布的特點，提出基于形狀流和多尺度特征融合的腺體分割模型SS-UNet,引入空洞卷積模塊以增強模型...

基于輕量網絡的白細胞快速檢測算法————作者：陳亮;郭慧慧;尹濤;

摘要：白細胞由于種類繁多、形態差異性大，且在血液鏡檢時常存在重疊、粘連、細胞邊界模糊及色變等問題，傳統基于圖像檢測的系統特征提取困難，檢測精度較差，穩定性不足。針對上述問題，本研究提出一種基于輕量網絡結構的白細胞快速檢測算法。首先采用MobileNetv3為特征提取網絡，并提出了一種雙通道金字塔特征融合結構TCPF-Net完成特征融合，提升了算法對模糊、色變、形態各異的白細胞圖像特征提取能力；然后，針對...

細胞外囊泡微流控分選技術研究進展————作者：曹昌銘;李震;田艷紅;安榮;任天令;

摘要：細胞外囊泡(EVs)是細胞向外部環境釋放的膜結構顆粒，廣泛存在于血液、尿液和唾液等體液中，包含蛋白質及核酸等多種生物分子，可作為多種疾病的生物標記物，其提取與分析對疾病的快速診斷與治療至關重要。傳統的EVs分選技術，如差速超速離心，存在樣本需求量大且儀器設備昂貴等局限，而微流控分選技術因其微型化、高回收率和集成化等優勢，更適合于醫療機構的實際應用。文中將微流控分選方法分類為無標記被動分選、無標記主...

深度學習在循環腫瘤細胞檢測中的應用及進展————作者：朱帥;劉明;陽劍波;何德峰;趙明;

摘要：循環腫瘤細胞作為液體活檢中的典型生物標志物，在腫瘤早期診斷、預后評估以及療效監測等方面具有廣泛的應用潛力。然而，循環腫瘤細胞在外周血中含量很低、種類繁多且異質性強，其檢測任務面臨著準確率低和特異性差的挑戰。近年來，深度學習已廣泛地應用于生物醫學研究及臨床應用，也為循環腫瘤細胞的高效精確地自動化檢測提供了新途徑，成為研究新熱點。綜述了近年來深度學習應用于循環腫瘤細胞檢測相關研究的最新進展。從樣本制備...

面向脊柱內植物的聚氨酯及其改性材料的應用及研究進展————作者：肖汝欣;廖立瓊;宋劍;

摘要：聚氨酯(PU)及其改性材料，因其出色的理化性質和良好的生物相容性，正作為新興的骨生物材料日益受到臨床應用的青睞。在臨床實踐中，PU的組成和加工方式影響其機械性能，進而直接影響脊柱內植物的穩定性。概述了不同PU材料的合成與加工方式對其機械性能的影響，分析了這些材料在脊柱內植物應用中的生物力學表現和臨床試驗效果，總結了PU在脊柱內植物中的應用成果及其局限性，并展望了其未來發展趨勢，以期為該領域的持續進...

中國生物醫學工程學報2024年度審稿專家名單

摘要：<正>~

基于層級化分數階語譜圖的帕金森病構音障礙分類————作者：薛在發;盧輝斌;林麗琴;張濤;

摘要：構音障礙是帕金森病的早期癥狀之一。現有的基于深度學習的帕金森病構音障礙分類大多根據語譜圖和卷積神經網絡分析，但兩者分別存在角度單一和感受野受限等不足，導致信息提取不充分。本研究提出了一種基于層級化分數階語譜圖的帕金森病分類方法。首先，通過增加角度旋轉因子，將構音信號轉化為分數階語譜圖以增強從不同角度提取能量信息的能力；其次，將Swin Transformer網絡在ImageNet上預訓練的參數進行...

基于聚類的多實例學習全視野數字切片分類————作者：鐘海勤;趙程;雷柏英;汪天富;

摘要：病理圖像是檢驗癌癥的金標準，對病理圖像，尤其是全視野數字切片（WSI），進行快速、準確地分類有助于輔助醫生對患者進行個性化治療和預后評估。近年來，多實例學習（MIL）在WSI分類中發揮著越來越重要的作用。然而，由于WSI的數量有限，且陽性區域占比較低，現有的基于注意力機制的MIL方法可能會導致過擬合，從而影響分類的性能。為了解決這個問題，本研究提出一種新的基于聚類的MIL分類方法。具體地說，為了增...

MSCRHO-Net：一種有效去除皮膚鏡圖像毛發遮擋的深度學習模型————作者：杜紅萱;劉慶一;任延德;王艷;張亞楠;白培瑞;

摘要：基于皮膚鏡圖像的自動分析對早期檢測和診斷皮膚癌具有重要意義，而毛發遮擋對圖像特征提取和皮膚病變診斷性能提出挑戰。本研究提出一種融合拉普拉斯金字塔結構的多尺度級聯深度學習模型（MSCRHO-Net），可以有效應對皮膚鏡圖像不同形式的毛發遮擋問題。首先，利用拉普拉斯金字塔獲得圖像空間不同尺度的關鍵特征。對每個尺度設計一個級聯塊，以由粗到精的方式逐步預測無毛發圖像，實現高精度的毛發提取并更好地保留圖像邊...

基于多路徑特征選擇的發熱待查分層分類輔助診斷方法————作者：杜建超;王燕寧;石磊;陳天艷;梁婧晨;王鑫;連建奇;周云;

摘要：發熱待查病因種類多且特征維度高，令其難以準確診斷。本研究提出一種基于多路徑特征選擇的分層分類輔助診斷方法。首先，該方法根據發熱待查病因的層次分類結構，設計了自頂向下的分層分類模型，在每一中間層擇優選擇可控數量的候選類別，構建多路徑預測模式，并在多條路徑中選擇最終的最優分類；其次，在分層分類過程中采用L_1,2范數正則化約束去除冗余特征，保留最優特征子集，提高預測準確性。此外，本...

基于PSO-BSA啟發式算法對撲熱息痛和抗壞血酸混合溶液的精確預測————作者：郭博瑜;鮑涵陽;饒志康;劉哲;徐瑩;

摘要：本研究構建了同時檢測撲熱息痛（PA）和抗壞血酸（AA）濃度的電化學檢測方法。通過三電極電化學工作站采集實驗數據，利用滴涂法和循環伏安法（CV）制備PBs/cMWCNTs/GCE電化學傳感器，使得PA和AA的峰電位實現基本分離；通過差分脈沖伏安法（DPV）和計時電流法（CA）對不同濃度的PA和AA混合溶液進行電化學檢測，對檢測曲線進行典型電化學特征和圖像特征進行提取。然后，利用改進型粒子群優化-回溯...

關鍵點引導的時序網絡用于超聲心動圖分割————作者：向卓;陳偉玲;田曉雨;趙程;汪天富;雷柏英;

摘要：超聲心動圖分割是先天性心臟病篩查中的一個重要步驟。然而，超聲心動圖圖像質量較低，并且因心臟跳動，超聲心動視頻部分幀中的一些心臟關鍵結構會模糊或消失。對于結構消失的目標幀，通常需要依靠超聲心動視頻中其他結構清晰的幀來推導確定目標幀中關鍵結構的位置。在此基礎上，本研究設計了一個關鍵點引導的時序網絡來完成超聲心動圖的分割。具體來說，對于要分割的目標幀，使用超聲視頻中的其他幀作為輔助幀。首先設計了一個雙向...

基于增強現實技術的側腦室額角穿刺訓練系統研究————作者：朱兆聚;高楚航;施家峰;陳劉晶;何炳蔚;

摘要：針對醫學生在進行側腦室額角穿刺模擬手術時缺乏圖像引導、易遺忘、訓練效果差等問題，本研究提出了一套基于增強現實眼鏡技術的側腦室額角穿刺輔助系統。基于一例側腦室輕度擴大患者的頭部CT及MRI數據，采用醫學建模軟件Minics對顱腦各部分組織結構的灰度特點進行閾值分割，構建三維虛擬模型；其次，使用Vuforia SDK及Unity 3D進行增強現實構建，提出了一種主識別圖搭配開啟圖的定位方法，系統平均配...

基于判別性流形正則和域分布適配的跨被試癲癇發作檢測方法————作者：張艷麗;邱文龍;周衛東;

摘要：癲癇發作自動檢測對于癲癇的診斷、監測和干預治療具有重要意義。針對癲癇發作期腦電（EEG）數據有限以及不同患者EEG分布差異大等問題，提出一種基于判別性流形正則與域分布適配的跨被試癲癇發作檢測方法。首先將待測試患者的EEG和其他患者已標注類別的EEG分別作為目標域和源域數據，并提取EEG小波包分解系數的均值、方差和樣本熵作為特征；然后，采用含有源域樣本類別信息的流形正則和類內間距最小化約束，進行領域...

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