检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：生命科学 2020年第4期50卷 406-426页

作者：杨建民郝慧丽王伟彬石贤爱福州大学生物科学与工程学院药物生物技术与工程研究所福州350116 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116

细胞封装技术是指将细胞包裹在半透膜或者水凝胶组成的封装层内,该封装层能够有效阻挡外界大尺寸物质与封装细胞的直接接触,从而避免免疫细胞、抗体、酶等物质的攻击;同时保证氧气、营养物质、代谢物等一些小尺寸物质的自由交换,从而维... 详细信息

细胞封装技术是指将细胞包裹在半透膜或者水凝胶组成的封装层内,该封装层能够有效阻挡外界大尺寸物质与封装细胞的直接接触,从而避免免疫细胞、抗体、酶等物质的攻击;同时保证氧气、营养物质、代谢物等一些小尺寸物质的自由交换,从而维持细胞各项生物学活动和正常功能.细胞封装技术在生物材料、生物医学以及生命科学等领域具有重要应用前景.单细胞封装技术,即将单个活细胞包裹在半透性的封装层内,是细胞封装向高封装效率、低封装层尺寸、高稳定性封装发展的必然趋势.单细胞封装系统在提高氧气、营养物质、代谢物等交换效率,维持细胞活性和各项生物学功能,以及单细胞水平上的细胞生物组学研究等方面具有显著优势.本文就基于哺乳动物细胞的单细胞封装技术进行了系统阐述,重点介绍了单细胞微胶囊封装系统和单细胞纳米封装系统两大单细胞封装制备技术的研究进展,对单细胞封装系统在细胞治疗、组织工程与再生医学、单细胞生物学分析以及全细胞传感器领域的应用现状进行了分析和归纳.最后,对单细胞封装技术所面临的问题和发展前景进行了总结和展望.

关键词：细胞封装单细胞细胞治疗单细胞分析再生医学

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心内传导通信调制方案分析

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生命科学仪器 2023年第4期21卷 57-61页

作者：王汉刘涛魏紫良刘开剑王志炯潘少恒韦孟宇高跃明福州大学物理与信息工程学院福建福州350108 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108 澳门大学科技学院电机及电脑工程系中国澳门999078 澳门大学模拟与混合信号超大规模集成电路国家重点实验室中国澳门999078 珠海澳大科技研究院-珠海凌烟阁芯片科技有限公司联合实验室广东珠海519031

目的:电流耦合心内传导通信(conductive intracardiac communication,CIC)方式已被证明适用于多腔无导线心脏起搏器(Leadless Cardiac Pacemaker,LCP)的同步。本文基于自主设计的电流耦合CIC收发器分析调制方式和信道长度(10mm-110mm)... 详细信息

目的:电流耦合心内传导通信(conductive intracardiac communication,CIC)方式已被证明适用于多腔无导线心脏起搏器(Leadless Cardiac Pacemaker,LCP)的同步。本文基于自主设计的电流耦合CIC收发器分析调制方式和信道长度(10mm-110mm)对收发器性能的影响。方法:以FPGA为平台,结合外围电路设计出可实现OOK和CPFSK两种调制方式的电流耦合CIC收发器。通过离体猪心实验,检测所设计收发器的通信性能,并探究信道长度对收发器性能的影响。结果:实验表明,采用简单的调制技术,在较低的传输功耗下实现LCP是可行的;两种调制方式的传输误码率均处于较低水平(<2.80×10^(-5));在该信道长度内误码率波动明显,最大差值达100倍;OOK方式随信道长度的变化趋势比CPFSK方式更平缓。结论:OOK方式用于心内传导通信时准确性良好并具有更高的稳定性。

关键词：人体通信电流耦合 CIC收发器误码率 OOK CPFSK

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基于深度体素流的模糊视频插帧方法

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计算机应用 2020年第3期40卷 819-824页

作者：林传健邓炜童同高钦泉福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建省医疗器械与医药技术重点实验室(福州大学) 福州350116 福建帝视信息科技有限公司福州350116

针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成:去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络(CNN),提取并... 详细信息

针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成:去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络(CNN),提取并学习深度模糊特征以实现两帧输入图像的运动模糊去除;插帧模块用于估计帧间的体素流,所得体素流将用于指导像素进行三线性插值以合成中间帧。其次,制作了大型模糊视频仿真数据集,并提出一种先分后合、由粗略至细致的训练策略,实验结果表明该策略促进了多任务网络有效收敛。最后,对比前沿的去模糊和插帧算法组合,实验指标显示所提方法合成中间帧时峰值信噪比最少提高1.41 dB,结构相似性提升0.020,插值误差降低1.99。视觉对比及重制序列展示表明,所提模型对于模糊视频有着显著的帧率上转换效果,即能够将两帧模糊视频帧端对端重制为清晰且视觉连贯的三帧视频帧。

关键词：深度学习卷积神经网络去模糊体素流视频插帧

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基于极限学习机的阿尔兹海默病辅助诊断

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中国生物医学工程学报 2020年第3期39卷 288-294页

作者：林伟铭袁江南冯陈伟杜民厦门理工学院光电与通信工程学院福建厦门361024 福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建省医疗器械与医药技术重点实验室福州350108 福建省生态产业绿色技术重点实验室福建南平354300

阿尔兹海默病是一种渐进发展式的痴呆疾病,其脑部随着病情发展逐渐出现萎缩。利用磁共振脑图像解剖学特征的变化,提出一种使用极限学习机来诊断阿尔兹海默病以及轻度认知障碍的方法。采用Free Surfer软件,分析从ADNI数据库的818份磁共... 详细信息

阿尔兹海默病是一种渐进发展式的痴呆疾病,其脑部随着病情发展逐渐出现萎缩。利用磁共振脑图像解剖学特征的变化,提出一种使用极限学习机来诊断阿尔兹海默病以及轻度认知障碍的方法。采用Free Surfer软件,分析从ADNI数据库的818份磁共振图像中得到的脑部解剖学特征。首先对这些特征使用线性回归模型来估计正常衰老引起的萎缩因素,并将其从特征中去除;随后采用极限学习机作为分类器,使用处理后的特征来诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。在实验过程中,通过十折交叉验证来测试该方法的诊断准确率、敏感度、特异度和曲线下面积。通过100次实验求平均的方式计算得出,该方法诊断阿尔兹海默病的准确率达到87.62%,曲线下面积达到94.25%;诊断轻度认知障碍的准确率达到73.38%,敏感度达到83.88%,其中年龄矫正能有效提高轻度认知障碍诊断的准确率。实验结果表明,该方法能有效诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。

关键词：阿尔兹海默病极限学习机轻度认知障碍年龄矫正计算机辅助诊断

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基于峰值匹配分布式估计算法的光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的波长解调

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光子学报 2019年第4期48卷 79-86页

作者：陈静林雅婷周清旭江灏福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福州大学电力系统与装置产业研究院福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108

针对有限光源带宽条件下光纤布拉格光栅传感网络重叠复用的解调瓶颈,提出基于峰值匹配分布式估计算法的波长解调方法,将光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的解调问题转化为函数优化问题,利用理论光谱与重叠光谱之间的差异构建优化模型,通... 详细信息

针对有限光源带宽条件下光纤布拉格光栅传感网络重叠复用的解调瓶颈,提出基于峰值匹配分布式估计算法的波长解调方法,将光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的解调问题转化为函数优化问题,利用理论光谱与重叠光谱之间的差异构建优化模型,通过峰值匹配分布式估计算法对该优化模型进行求解得到各光纤布拉格光栅的传感值.分布式估计算法采用高斯混合模型构建描述光纤布拉格光栅传感网络的解空间概率分布,由概率模型采样产生新的种群个体,并引入峰值匹配算子消除光纤布拉格光栅峰值错配,通过反复进化最终得到最优解.采用该方法对不同规模数量的光纤布拉格光栅传感网络进行解调实验,结果表明该方法在大规模光纤布拉格光栅光谱完全重叠的情况下,平均误差可控制在10pm以内;与现有其他解调技术相比,其具有更高的解调精度,能够解决光纤布拉格光栅传感网络光谱在部分重叠甚至完全重叠情况下的波长解调问题,为提升光纤布拉格光栅传感网络复用数量提供了新的解调途径.

关键词：信息光学光纤传感器分布式估计算法光纤布拉格光栅波分复用波长解调

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畸变光谱下光纤布拉格光栅传感网络波长检测优化方法

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光学学报 2019年第10期39卷 84-93页

作者：江灏周清旭陈静缪希仁福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学电力系统与装置产业研究院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络畸变光谱难以解调的问题,在超高斯光谱函数的基础上构造畸变光谱的理论函数,将畸变FBG传感网络光谱的解调问题转化为函数优化问题,提出了基于分布式估计算法的波长解调技术,并对已发生畸变的FBG传感网... 详细信息

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络畸变光谱难以解调的问题,在超高斯光谱函数的基础上构造畸变光谱的理论函数,将畸变FBG传感网络光谱的解调问题转化为函数优化问题,提出了基于分布式估计算法的波长解调技术,并对已发生畸变的FBG传感网络进行解调实验。结果表明:分布式估计算法解调算法不仅能够在光谱畸变情况下保持较高的解调精度,其平均误差控制在1 pm以内,而且能够对光谱畸变的程度作出定量估计。与传统峰值检测解调技术相比,该方法解决了FBG传感网络畸变光谱波长难以解调的问题,为延长FBG传感网络使用寿命提供了新的途径,对提升FBG传感网络可靠性具有重要意义。

关键词：光纤光学光纤布拉格光栅畸变光谱波长解调分布式估计算法

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基于肌肉机械功的异常步态分析

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北京生物医学工程 2020年第1期39卷 21-28页

作者：黄美兰熊保平史武翔陈婷婷杜民福州大学物理与信息工程学院福州350116 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116

目的通过量化背屈肌和跖屈肌之间的协同作用分析不同行走速度下偏瘫受试者踝关节角度的异常,以深层次地分析患者的运动功能。方法将从肌电(electromyograph,EMG)驱动的人体肌肉骨骼模型中获得的肌力、力臂和关节角度参数进行预处理,利... 详细信息

目的通过量化背屈肌和跖屈肌之间的协同作用分析不同行走速度下偏瘫受试者踝关节角度的异常,以深层次地分析患者的运动功能。方法将从肌电(electromyograph,EMG)驱动的人体肌肉骨骼模型中获得的肌力、力臂和关节角度参数进行预处理,利用肌力和力臂差计算患侧跖屈肌群和背屈肌群做功情况,以此分析由踝关节角度曲线反映出的步态异常。结果跖屈肌群(主要是比目鱼肌和腓肠肌)过度活跃做正功,保持高强度向心收缩,背屈肌群(主要是胫骨前肌)无力几乎不做功导致肌肉协同失衡,从而引起步态异常。结论本文提出的量化肌肉机械功方法可以深层次地分析肌肉之间的协同作用,对于偏瘫患者异常步态的分析具有重要的意义。

关键词：肌肉机械功量化分析肌肉协同神经肌肉骨骼模型肌电偏瘫

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基于MEMS的步态信号采集实验教学装置

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电气电子教学学报 2020年第4期42卷 143-148页

作者：陈东毅陈建国李玉榕段小华福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

本文设计了一个stm32平台下的微电子机械系统(MEMS)传感器步态信号采集实验教学装置,通过软件滤波与仪器标定的方法消除了该装置的测量误差。对8例志愿者步态信号分析得到对比滤波前后步态信号角度、角速度及角加速度的均方根误差,它们... 详细信息

本文设计了一个stm32平台下的微电子机械系统(MEMS)传感器步态信号采集实验教学装置,通过软件滤波与仪器标定的方法消除了该装置的测量误差。对8例志愿者步态信号分析得到对比滤波前后步态信号角度、角速度及角加速度的均方根误差,它们分别降到0.5o、0.02o/s、0.006o/s2以内,信噪比分别提高到44dB、55dB、5.9dB以上。该装置具有一定的通用性与可扩展性,为创新实验课程建设做出了积极的探索与实践。

关键词：微电子机械系统步态信号软件滤波测量误差

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基于Hill肌肉模型的人体关节力矩智能预测

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北京生物医学工程 2021年第1期40卷 11-23页

作者：熊保平史武翔林昱黄美兰杜民福建工程学院数理学院福州350116 福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建中医药大学附属人民医院福州350004 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116

目的人体关节力矩是康复评估和人机交互中非常关键的因素之一。它可以通过人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型以肌电等信号作为输入进行预测,但是由于人体结构的复杂性导致缺乏有效方法确定ANN模型的输入变量。为此本文... 详细信息

目的人体关节力矩是康复评估和人机交互中非常关键的因素之一。它可以通过人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型以肌电等信号作为输入进行预测,但是由于人体结构的复杂性导致缺乏有效方法确定ANN模型的输入变量。为此本文提出了一种基于Hill肌肉模型获取关节力矩神经网络预测最优输入变量的方法。方法采用Hill肌肉模型结合人体几何学知识建立关节力矩,智能预测输入输出关系的数学模型,把Hill肌肉模型中肌肉纤维长度和收缩速度,以及以关节自由度为支点的肌肉力臂等不可活体测量的输入变量,转换成关节自由度所关联肌肉的肌电信号(electromyography,EMG)以及这些肌肉所驱动关节自由度角度和角速度等可在线测量的变量。实验中以本文获取的变量作为极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入,对由1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者所获的数据进行测试。为了评估本文所提方法智能预测的泛化能力,实验在两个不同的泛化水平下进行,它们分别是只把3个低速数据(0.4、0.5和0.6 m/s)和全部5个速度的数据用于神经网络的训练并预测所有速度下的关节力矩值。实验通过预测值与反向动力学计算值之间的归一化绝对误差和互相关系数评估。结果本文获取的输入变量与其他关节角和角速度作为输入的方法相比,预测关节力矩值更精准。除右踝关节内外翻外,其他关节力矩预测结果的最大归一化绝对误差为12.93%,最小平均互相关系数为0.89。结论该方法比目前通用多体反向动力学的输入变量少,且可实现关节力矩值的在线预测,为运动康复中实时步态分析和外骨骼机器人控制提供技术支持。

关键词：关节力矩预测人工神经网络极限学习机 Hill肌肉模型输入变量

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可实时调整刺激参数的功能性电刺激仪的研制

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福州大学学报（自然科学版） 2019年第6期47卷 759-764页

作者：丁建华陈子晗李玉榕福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室

基于STM32微处理器设计并实现了可实时调整刺激强度的功能性电刺激仪.通过上位机设定刺激参数值;通过数字电位器或DAC转换器控制恒压源的电压实现设定的恒流输出;通过改变H桥开关管的导通时间控制脉冲的频率和脉宽实现设定的频率和脉宽... 详细信息

基于STM32微处理器设计并实现了可实时调整刺激强度的功能性电刺激仪.通过上位机设定刺激参数值;通过数字电位器或DAC转换器控制恒压源的电压实现设定的恒流输出;通过改变H桥开关管的导通时间控制脉冲的频率和脉宽实现设定的频率和脉宽,分别进行电阻和人体实验测试.结果表明,功能性电刺激器的电流幅度、频率和脉冲宽度分别在0~50 mA,0~100 Hz和0~1000μs范围内连续可调.该电刺激仪可以实时调整刺激参数,为闭环FES的应用提供基础.

关键词：功能性电刺激刺激强度实时调整

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