检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第12期50卷 142-150页

作者：严洪立黄林南高跃明 Željka Lučev VASIĆ Mario CIFREK 福州大学物理与信息工程学院/福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108 萨格勒布大学电气工程与计算学院萨格勒布10436

表面肌阻抗图(sEIM)是肌肉失衡与肌肉疾病状态评估中的重要手段。表面电极获取的皮下多层组织阻抗混合信号包含众多冗余成分。为了提升sEIM检测对目标肌肉状态变化的敏感性,文中将sEIM获取的混合信号作为盲信号,肌肉层阻抗值作为源信号... 详细信息

表面肌阻抗图(sEIM)是肌肉失衡与肌肉疾病状态评估中的重要手段。表面电极获取的皮下多层组织阻抗混合信号包含众多冗余成分。为了提升sEIM检测对目标肌肉状态变化的敏感性,文中将sEIM获取的混合信号作为盲信号,肌肉层阻抗值作为源信号,提出了一种基于阻抗等效分析和盲源分离的肌肉层阻抗分离方法。首先,建立肢体多层圆柱体有限元模型,采用灵敏度方法计算各组织层的阻抗贡献,用于排除冗余微弱信号,并将其等效为以肌肉为目标组织的盲源分离问题;然后,通过数值仿真和在体实验,比较了独立成分分析法、主成分分析法和等变化自适应独立分离法(EASI)的分离效果,获得最优方案并验证方法的可行性。结果显示,采用EASI分离肌肉层阻抗的方法,相关系数大于0.98,抗噪性约为0.8,串音误差收敛于0.876,在体实验中分离的肌肉层阻抗值符合人体阻抗特性规律,表明采用EASI的肌肉层阻抗分离方法能够较好地分离sEIM中肌肉层阻抗值,可用于提升检测目标的肌肉状态变化敏感性。

关键词：肌阻抗图生物电阻抗盲源分离有限元法肌肉

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基于智能手机的多通道电化学检测装置

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生命科学仪器 2023年第2期21卷 111-115页

作者：韦漪陈星许少腾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

目的:设计了一款基于智能手机的多通道电化学检测装置,能够极大地简化操作步骤、提高检测效率,满足多种场景下的即时检测需求。方法:开发出多通道电路,各通道均可独立运行、实现多种电化学测试方法;设计出两级放大电路,电流检测灵敏度... 详细信息

目的:设计了一款基于智能手机的多通道电化学检测装置,能够极大地简化操作步骤、提高检测效率,满足多种场景下的即时检测需求。方法:开发出多通道电路,各通道均可独立运行、实现多种电化学测试方法;设计出两级放大电路,电流检测灵敏度提高至10-8A;同时在智能手机APP上实现了各通道检测量程自调节功能。结果:实验表明,多通道电化学检测装置能够准确地进行电化学方法的检测,装置的变异系数小于1.9765%(n=3),证明该装置具有较好的可重复性和稳定性;通道之间的检测差异小于0.745%(n=3),证明该装置的通道间一致性高。装置和电化学工作站的检测差异小于1.671%(n=3),证明该装置的可靠性好。结论:该装置在进行电化学检测时具有较高的灵敏度和准确性,具有极大的应用价值。

关键词：电化学检测多通道量程自调节智能手机

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基于CNN的肌肉收缩超声图像分类

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电视技术 2022年第6期46卷 63-67页

作者：史婧婷马炜刘婷陈旭辉福州大学物理与信息工程学院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

肌肉收缩训练对运动康复的意义重大,为了研究卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在肌肉收缩超声图像分类问题中的可行性并评估效果,采用两种CNN模型(Res Net101和VGG19)对肱二头肌超声图像中肌肉是否收缩进行分类,并开展... 详细信息

肌肉收缩训练对运动康复的意义重大,为了研究卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在肌肉收缩超声图像分类问题中的可行性并评估效果,采用两种CNN模型(Res Net101和VGG19)对肱二头肌超声图像中肌肉是否收缩进行分类,并开展对比分析。实验结果表明,VGG 19模型分类效果较好,在准确度、参数数量及训练效率上均有明显优势,泛化能力强。

关键词：深度学习卷积神经网络(CNN) 超声图像分类肌肉收缩

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基于改进CenterNet的竹条表面缺陷检测方法

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计算机应用 2021年第7期41卷 1933-1938页

作者：高钦泉黄炳城刘文哲童同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350001

在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条... 详细信息

在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。

关键词：目标检测缺陷检测注意力机制卷积神经网络深度学习 CenterNet

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脑部PET图像在阿尔茨海默病早期诊断中的应用

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北京生物医学工程 2021年第2期40卷 174-180页

作者：林万云杜民福州大学物理与信息工程学院福州350108 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108

目的本研究使用脑部正电子发射型计算机断层显像(positron emission computed tomography,PET),并且设计了一个3D卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN),以实现对阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期诊断。方法研究数据取自美国国立卫生研究院老年研究所的ADNI(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)数据库,PET图像和磁共振(magnetic resonance,MR)图像均有收集并对数据进行相关预处理。为避免过早的下采样给模型性能带来不利影响,设计了一个3D CNN模型,比较两种不同模态的数据在AD早期诊断中各自的优缺点。结果使用本研究组设计的3D CNN模型在基于PET图像的AD早期诊断实验中,预测准确率、灵敏度、特异度以及曲线下面积(area under curve,AUC)分别达到71.19%、79.29%、61.35%、71.09%。此外,对本研究组的模型与计算机视觉中的经典模型VGG和ResNet使用相同数据进行对比实验,许多评价指标都要更优。结论使用脑部PET图像并结合3D CNN可以更好地利用3D图像的空间位置信息,更有效地提取特征,能对AD早期的病变情况有更准确高效的识别。

关键词：阿尔茨海默病阿尔茨海默病神经影像学倡议数据库正电子发射型计算机断层显像磁共振图像 3D卷积神经网络早期诊断

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按摩对脑卒中后便秘患者疗效的Meta分析

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北京生物医学工程 2022年第1期41卷 54-61页

作者：林晨李明林熊保平李玉榕杜民福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108 福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建省生态产业绿色技术重点实验室福建武夷山市354300

目的采用Meta分析评价按摩对脑卒中后便秘患者的综合疗效,为临床治疗提供参考。方法检索PubMed、Web Of Science、Cochrane、EBSCO、中国知网、万方数据和维普等数据库从建库起至2019年9月研究按摩对脑卒中后便秘患者综合疗效影响的随... 详细信息

目的采用Meta分析评价按摩对脑卒中后便秘患者的综合疗效,为临床治疗提供参考。方法检索PubMed、Web Of Science、Cochrane、EBSCO、中国知网、万方数据和维普等数据库从建库起至2019年9月研究按摩对脑卒中后便秘患者综合疗效影响的随机对照试验,对符合纳入标准的随机对照试验,按照Cochrane协作网推荐的5.1.0版手册进行文献质量的逐一评估,并采用Cochrane协作网提供的软件RevMan 5.3进行分析。结果最终纳入15篇文献,共计1 224例患者。Meta分析结果显示,与常规治疗护理相比,按摩可以改善脑卒中后便秘患者治疗的总有效率[RR=1.41,95%CI(1.22,1.63),P<0.00001]。此外,一些次要指标的结果也优于对照组,包括改良Rankin量表[SMD=-0.53,95%CI(-1.02,-0.04),P=0.03]、抑郁自评量表[SMD=-1.25,95%CI(-1.73,-0.77),P<0.00001]、自拟量表1[RR=1.74,95%CI(1.26,2.40),P=0.0007]、自拟量表2[RR=1.17,95%CI(0.97,1.42),P=0.09]、自拟量表3[RR=1.92,95%CI(1.16,3.19),P=0.01]、自拟量表4[RR=1.22,95%CI(1.09,1.38),P=0.0008]、自拟量表5[RR=1.92,95%CI(1.11,3.30),P=0.02]。并且在"便秘症状及疗效评估问卷"量表的各因素上均有改进,包括排便困难[SMD=-1.75,95%CI(-2.38,-1.11)、P<0.00001]、粪便类型[SMD=-0.79,95%CI(-1.34,-0.23),P=0.006]、排便频率[SMD=2.50,95%CI(1.77,3.22),P<0.00001]、排便时间[SMD=-1.85,95%CI(-2.50,-1.21),P<0.00001]。结论按摩对脑卒中后便秘患者有确切的疗效。

关键词：中医学中医按摩脑卒中便秘 Meta分析

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基于前景语义信息的图像着色算法

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计算机应用 2021年第7期41卷 2048-2053页

作者：吴丽丹薛雨阳童同杜民高钦泉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(福州大学) 福州350108 筑波大学计算机科学学院日本筑波3058577 福建帝视信息科技有限公司福州350001

图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心。在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题。针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图... 详细信息

图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心。在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题。针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图像着色效果,达到图像整体颜色自然、内容颜色丰富的目的。首先利用前景子网提取前景部分的低级特征和高级特征;然后将这些特征融合到全景子网训练中,以排除背景颜色信息影响并强调前景颜色信息;最后用生成损失和像素级别的颜色损失来不断优化网络,指导生成高质量图像。实验结果表明,引入前景语义信息后,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和感知相似度(LPIPS)上有所提升,可有效改善视觉中心区域着色中的色泽暗淡、细节丢失、对比度低等问题;相比其他算法,该算法在图像整体上取得了更自然的着色效果,在内容部分上取得了显著的改进。

关键词：图像着色特征融合灰度图像前景语义信息

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基于人体通信的心内信道初步建模与分析

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生命科学仪器 2021年第1期19卷 42-47页

作者：吴嘉辉刘一鸣魏紫良高跃明杜民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

目的:人体通信(intra-body communication,IBC)作为一种低功耗的短距离无线通信方式,适合于心内通信场景。本文以人体通信技术基础,利用场路结合的建模方法分析10kHz-10MHz频段内的心内信道特性。方法:在所构建的人体心脏等效模型上加... 详细信息

目的:人体通信(intra-body communication,IBC)作为一种低功耗的短距离无线通信方式,适合于心内通信场景。本文以人体通信技术基础,利用场路结合的建模方法分析10kHz-10MHz频段内的心内信道特性。方法:在所构建的人体心脏等效模型上加上外部电路,模拟实际的测量过程,并利用电极作为电场与电路的连接点,实现场路结合的心内通信模型。通过离体猪心实验,验证所建模型的准确性,并探究心肌组织的厚度对信号传输的影响。结果:实验表明,外部电路对心内通信的影响不可忽略,应根据实际的测量方案选择合适的输入阻抗;心内信道的仿真结果与测量数据一致性良好,差值小于3dB;在该频段内的心内信道衰减波动很小,衰减几乎与频率无关;心肌层厚度与室间隔厚度的变化对心内信道几乎无影响。结论:该场路结合的建模方法用于心内信道分析研究时具有更高的准确性。

关键词：人体通信电流耦合心内信道衰减

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不同神经肌肉电刺激方法对肌肉疲劳影响的研究

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生命科学仪器 2021年第2期19卷 35-39页

作者：周瑸严洪立黄林科高跃明杜民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

目的:神经肌肉电刺激(Neuromuscular electrical stimulation,NMES)是一种常见的康复技术,广泛应用于医学治疗和运动训练中。为了应对持续刺激引起的快速肌肉疲劳,本文通过检测肌力,评估NMES的不同因素对肌肉疲劳快慢的影响。方法:将最... 详细信息

目的:神经肌肉电刺激(Neuromuscular electrical stimulation,NMES)是一种常见的康复技术,广泛应用于医学治疗和运动训练中。为了应对持续刺激引起的快速肌肉疲劳,本文通过检测肌力,评估NMES的不同因素对肌肉疲劳快慢的影响。方法:将最大自主收缩力的10%作为目标肌力。实时检测诱发肌力,定义疲劳指数来评估肌肉疲劳。探究幅值、频率和脉宽三种刺激参数对于肌肉疲劳的影响。而后在此基础上选取参数组合探究多通道同步刺激和多通道异步刺激对于肌肉疲劳的影响。结果:低频刺激和高频刺激的疲劳指数之间有显著差异(p<0.05),但高幅值小脉宽组和低幅值大脉宽组的疲劳指数没有显著差异。其中使用低频刺激的的组别的疲劳指数呈现出较低水平。此外,单通道、多通道同步刺激与多通道异步刺激的疲劳指数两两之间均有显著差异(p<0.05),异步刺激的疲劳指数最低。结论:在三种刺激参数中,刺激频率对肌肉疲劳速度的影响最大,其中低频展现了更好的效果。此外,增加刺激通道可以减缓肌肉疲劳,异步刺激比同步刺激减缓疲劳的效果更佳。

关键词：神经肌肉电刺激肌肉疲劳肌力检测最大自主收缩力

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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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