采用变分模态分解与领域自适应的表面肌电信号手势识别

针对传统机器学习在表面肌电信号手势识别领域的适应性和准确性不足,以及新用户因个体生理和行为差异在已有模型上表现不佳的问题,提出一种利用卷积神经网络模型并有效克服肌电数据分布差异的算法,用于提升手势识别的性能。首先对肌电信号进行变分模态分解,构建易于识别的表面肌电图像,并提出了一种卷积神经网络模型进行手势识别,提升用户相关的肌电信号手势识别准确率;同时利用迁移学习中的领域自适应和模型微调技术,提升用户无关的肌电信号手势识别准确率,并将所提算法在NinaPro DB1肌电数据集中进行了3分类、4分类、5分类和12分类共4组评估验证。结果表明:在4组评估验证中,用户相关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了99.28%、99.30%、98.39%和93.40%,用户无关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了94.05%、92.60%、88.38%和70.03%,表明本文提出的算法在表面肌电信号手势识别中具有良好的效果,为实现人机交互中的普适性的肌电设备开发提供了一种可行的方案。

高频超声波系统智能控制技术

为改善高频超声波系统由谐振频率跟踪性能不足导致的低功率传输问题,对系统自适应处理能力加以改进。以一参数已知的超声换能器作为研究对象,围绕其搭建实验平台,建立以超声换能器工作频率、工作电流有效值为输入参数,超声驱动信号频率为输出参数的预测控制模型并嵌入单片机中,与直接数字频率合成器元件共同组成控制核心,实时预测控制供能端驱动信号频率,跟踪输出端谐振频率。实验结果显示,该技术可以有效控制超声驱动信号频率且系统跟踪调谐精度的相对误差在0.82%以内,使得输出功率误差最大为6.51%,平均控制时长为0.96 s,显著提高系统频率跟踪效果。同时,该实验方法提供了一种可以有效建立高频超声波系统预测控制模型的参考,具有较强的适用性。

基于全连接神经网络的颅脑电阻抗成像参考电压预测方法

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网络(FCNN)的参考电压预测方法。通过研究所提方法在不同信噪比情况下的图像重建性能,验证所提方法对参考电压预测的准确性和泛化能力。此外,还研究了头皮、颅骨和脑组织电导率分别发生变化时所提方法的有效性,并通过计算模糊半径和相关系数对图像重建质量进行了定量评价。结果表明,所提方法在一定电导率范围内和不同噪声水平下能够有效预测参考电压。

一种穿戴式心肺监测系统的设计及其试验研究

目的:设计一种穿戴式心肺监测系统,并通过人体初步试验验证该系统的性能。方法:该系统由数据采集器、穿戴胸衣以及信息管理平台组成。其中,数据采集器以EFM32GG330单片机作为主控单元(microcontroller unit,MCU),其内部主要包括呼吸调制模块、心电调制模块、体位调制模块、无线通信模块(含蓝牙模块和Wi-Fi模块)、存储模块、电源管理模块等。穿戴胸衣采用开衫式结构设计,内侧设计有心电传感器和呼吸运动传感器。信息管理平台采用客户端/服务器(Client/Server,C/S)架构,通过Java/JavaScript实现软件编程。通过人体初步试验,将该系统与医院常规使用的迈瑞IPM10多参数监护仪进行对比,验证该系统监测人体心率及呼吸率的有效性。结果:该系统可长时间连续监测人体的心率和呼吸率,且监测结果与迈瑞IPM10多参数监护仪的监测结果具有很好的一致性。结论:该系统可用于训练或运动中的心肺指标医学监测,为健康管理提供精准的生理信息。

机械通气人机不同步自动检测算法综述

该研究总结了患者与呼吸机非同步性(patient-ventilator asynchrony,PVA)自动识别技术在机械通气过程中的应用。在早期阶段,规则及阈值的设定方法依赖于呼吸机参数及波形的人为解析,虽然这类方法直观并易于操作,但在阈值设定和规则选择上相对敏感,不能很好地适应患者状态的微小变动。随后,机器学习和深度学习的技术开始出现并发展。这些技术通过算法自动提炼和学习数据特性,使PVA的检测更具鲁棒性和通用性。其中,逻辑回归、支持向量机、随机森林、隐马尔可夫模型、卷积自编码器、长短期记忆网络、一维卷积神经网络等方法都被成功地用于PVA的识别。尽管深度学习方法在特性提取上取得了显著进步,但是它们对标签数据的需求较大,可能会消耗大量医疗资源。因此,强化学习与自监督学习的结合可能是一个实际可行的解决方案。此外,算法的验证大多基于单一的数据集,未来对于跨数据集验证的需求将是一个重要且充满挑战性的发展方向。

主被动一体式模拟肺设计与测试

人工模拟肺是呼吸机设计开发和性能测试不可或缺的关键仪器设备.当前国内外模拟肺多数为被动模式,即仅能模拟人体无自主呼吸意识下的被动呼吸功能,且呼吸力学参数固定.针对以上问题,设计了一种呼吸力学参数连续可调的主被动一体式人工模拟肺模型.首先,设计并加工了人工模拟肺的外形结构,开发了基于步进电机的模拟肺驱动系统.其次,设计了基于LabVIEW的上位机控制软件,实现对步进电机的驱动控制和压力、流量信号的反馈处理.最后,搭建整体实验平台,实现了主动呼吸模式下快速呼吸、平静呼吸、深度呼吸这三种人体基本呼吸模式的模拟,测量潮气量与目标潮气量误差在±0.05%以内;设计了基于PID控制的模拟肺顺应性控制方法,实现了被动呼吸模式下不同顺应性时的跟随控制,维持目标顺应性误差在±15%以内.

抗线圈偏移与倾斜的人工肛门括约肌经皮能量传输系统

传统的经皮能量传输系统大多采用开环系统,充电过程中患者要尽量保持不动,否则会导致线圈错位或翻转,影响接收功率导致不能正常充电。针对上述问题,本文首先采用LCC-S拓扑结构实现了接收端恒压特征,然后基于互感估计和原边功率补偿的方法实时调节发射端发射功率对接收端电压进行控制。仿真和体外实验结果显示,该系统可以使得接收端输出电压在锂电池整个充电过程中恒定不变;该系统可以允许接收线圈在轴向偏移25 mm内、横向偏移22 mm内、翻转角度80°内进行有限姿态变化,使得患者可以在充电过程中适量运动,大大提高了经皮能量传输系统的稳定性与可靠性,对人工肛门括约肌系统的进一步应用有重要意义。

物联网背景下医疗设备数据采集器的研制分析

在高新技术全面发展和应用的背景下,物联网技术在各个领域的应用均体现出了明显优势。尤其是医疗设备数据的采集工作完善效果,在物联网的支持下发生了较大转变。因此,为了能够更好地强化医疗设备数据采集效果,为医疗工作提供有力的支撑,需要对医疗设备数据采集器的具体设计进行分析,了解数据采集器的研制和应用意义。通过设计出符合医院实际要求,能够为医疗工作提供支持的数据采集器,进一步提升医疗设备数据采集效率和质量。

基于数字微镜元件的ADB灯光系统的光学设计

汽车远光灯模式光线耀眼,在夜间会车时强光刺激会造成驾驶员生理和心理上的不适,由于炫目的影响,很容易发生意外。ADB(Adaptive Driving Beam)灯光系统可以通过摄像头、传感器判断前方来车的距离和位置,改变灯光照射的距离、强度和角度,避免对方车辆驾驶员产生炫目,提高驾驶安全性。针对现有前照灯照明方案不够灵活的问题,在现有光学方案的基础上,提出一种基于数字微镜元件的前照灯光学方案,该方案以数字微镜元件为核心,利用光学仿真软件Tracepro进行整个光学系统的搭建和仿真。仿真结果表明:此光学系统可以实现满足不同道路情况的多种照明要求,具有广泛的市场前景。

皮肤肿瘤早期筛查的快速无创电阻抗检测方法

目的随着环境问题和臭氧层空洞化的加剧,皮肤肿瘤的患病率也大幅增加,但是皮肤肿瘤前期隐蔽性高、症状不明显,导致大部分病例都是在中晚期发现的。因此,本文基于生物阻抗谱(bioimpedance spectroscopy,BIS)技术,提出一种皮肤肿瘤早期筛查的快速无创电阻抗检测方法。方法首先,建立四层皮肤模型,采用数值分析方法研究角质层对BIS测量的阻碍作用。其次,使用去除角质层的皮肤模型研究混有不同半径和浸润深度的皮肤肿瘤组织电学特性。最后,使用凝胶处理后的猪皮组织实验验证肿瘤浸润深度(h)的影响。结果角质层仿真结果表明,去除角质层的皮肤对激励信号的响应更明显。皮肤肿瘤模型仿真表明,当肿瘤半径(R_(tumor))及h>1.5 mm时能够区分肿瘤组织与正常组织。同时根据实验结果中正常组织与肿瘤组织虚部弛豫阻抗(Z_(imag-relax))定义了组织病变度(ε_(worse),为肿瘤组织虚部阻抗相对于正常组织虚部阻抗变化的百分比),并绘制了肿瘤组织浸润深度(Depth)与Z_(imag-relax)的拟合曲线。当ε_(worse)=0.4920时,BIS即可识别微浸润肿瘤组织,且拟合曲线修正决定系数为0.9468,拟合效果良好。结论基于BIS技术的方法具有实时、便捷、无创的优点,有望应用于皮肤肿瘤的检测。

一种智能多参数睡眠诊断与分析系统的研制

睡眠呼吸障碍疾病(sleep disordered breathing,SDB)是常见的睡眠疾病,其患病率逐年上升。目前SDB诊断的金标准为多导睡眠监测(polysomnography,PSG),但现有的PSG监测技术存在人工判读时间长、缺乏数据质控、缺少气体代谢及血流动力学监测等问题。因此,研制具有数据质控、气体代谢及血流动力学监测功能的新型智能PSG是我国睡眠临床应用中迫切需要解决的问题。硬件方面,新系统检测鼻气流、血氧、心电、脑电、肌电、眼电等传统参数,且新增评估气体代谢功能的呼气末CO_(2)、O_(2)浓度及评估血流动力学功能的心阻抗检测模块。软件方面,基于深度学习方法研究智能数据质控、智能疾病诊断技术。目标是输出详细的睡眠质量评价报告,以有效地辅助医生充分评估SDB患者的睡眠质量。

数字心电图机检定注意事项及心率测量结果的不确定度分析

数字心电图机是国家强制检定的医疗卫生类计量器具之一,其通过测量人体心脏活动中所产生的各种生理信号来判断人体心脏存在的问题,因其高可靠性和易操作性,在临床医疗和科研领域中被广泛应用。本文在阐述数字心电图机的工作原理的基础上,从计量检定工作中遇到的实际问题出发,分析整理了数字心电图机检定过程中的注意事项。本文依据JJG 1041-2008《数字心电图机检定规程》中规定的心率检定方法与JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》提供的评定方法,围绕数字心电图机的心率示值测量结果的不确定度做出了分析与评定。

重组C因子法在医疗器械细菌内毒素检测中的应用前景

细菌内毒素是主要的致热原,进入人体血液循环会引起体温升高和炎性反应。临床上偶尔会发生因医疗器械内毒素不合格而引起的不良事件,故对医疗器械进行严格的细菌内毒素检测是保障患者安全的关键。然而,传统的细菌内毒素检测方法存在局限性,因此需要探索更科学有效的检测方法。为了保障医疗器械的安全性,该研究深入探讨了重组C因子法(rFC)在细菌内毒素检测中的优势,分析其在医疗器械检测领域的应用前景,并为该方法的顺利推广和应用提出可行性建议。

电位治疗设备电磁兼容测试问题探讨

随着电位治疗设备在保健理疗行业的推广应用越来越广泛,电位治疗设备的安全性和可靠性十分重要。本文基于电位治疗设备的工作原理,从分类界定、试验模式和试验布置等角度出发对传导发射项目进行分析,并且通过比对试验发现双通坐垫的摆放方式和实验桌的材质对传导发射项目试验结果的影响。最后总结了电位治疗设备传导发射项目的常见整改措施,以期对相关生产企业和医疗器械检验机构等单位的技术人员在实际工作中有所帮助。

基于单电极激励模式的颅脑电阻抗图像重建方法研究

作为一种新兴的可视化技术,电阻抗层析成像(EIT)能够根据人体组织病理变化对其电导率分布进行图像重建,为疾病检测提供了一种选择.在基于EIT的脑部疾病检测中,为了改善被测区域的灵敏度分布并解决电阻抗成像中典型的不适定问题,在单电极激励数据采集模式下,提出了k阶有限差分L1正则化目标函数,并采用增广拉格朗日和交替方向算法对目标函数进行求解,实现电导率分布的重构.研究了单电极激励模式下,外接电阻对敏感场的影响;针对脑出血和脑缺血两种病情,对比了Landweber方法、Newton-Raphson方法、Tikhonov方法、广义总变分方法(TGV)和本文方法的图像重建性能.结果表明,在脑出血和脑缺血的图像重建中,采用单电极激励模式的ALAD-LR方法可有效提高图像重建质量,并具有较强的鲁棒性.

多模型调度Smith预估算法的湿化器管路温控方法

医用湿化器的管路温度控制是一个具有滞后性、大惯性且模型参数随流量变化的非线性变结构系统,难以采用单一结构的控制算法来实现高品质的动态性能控制。针对这一难题,提出基于多模型结构调度的Smith预估控制方法,该方法在流量平衡点处采用模型调度的方法进行控制器设计。实验测试证明多模型调度的史密斯预估算法适用于不同设定温度在不同流量模式下的管路温度控制,提升了控制系统的动态性能和鲁棒性。

基于混合3D打印技术的人体监测用嵌入式应变传感器

为提高嵌入式传感器与结构集成工艺的效率,课题组提出了一种从传感器嵌入式设计到混合3D打印的方案,用于快速制造传感集成结构。课题组利用熔融沉积成型(fused deposition modeling, FDM)和直书写(direct ink writing, DIW)相结合的混合3D打印技术打印嵌入式应变传感器;将试验中传感器测得的应变与有限元计算得到的应变进行对比。结果表明:打印的嵌入式应变传感器测得的应变与有限元计算得到的应变吻合良好,从而证明了课题组提出的混合3D打印技术的有效性和高效性。混合3D打印技术为传感器与结构集成工艺提供了一种效率更高、成本较低的方法。

改进的FMCW信号加权补偿校正相位差法

在相位差法的基础上,分析了使用频谱最大值与次大值得到的校正频率结果的内在关系,提出一种改进的加权补偿校正相位差算法,并对校正精度不理想的频段进行了窗函数的改进。仿真结果证明,该算法在测量距离为22.5m,信号信噪比为30dB时,计算结果的平均误差为0.05Hz(0.075mm),均方根误差为0.08Hz(0.12mm),相对误差为0.000532%,本算法运算量平均约为2.5次FFT运算量,能够满足系统实时性的要求。

海伦呼吸机常见故障维修三例

随着医疗技术的不断发展,呼吸机已经成为医疗工作中不可或缺的急救设备之一。呼吸机可维持肺的呼吸功能,主要用于治疗急危重症患者[1-6]。我院目前有18台海伦呼吸机。该呼吸机主要适用于早产儿、新生儿和体质量30 kg以下婴幼儿。该呼吸机集无创、常频、高频于一体,3种模式一键切换,无需更换管路,具有电子门控制技术,最小潮气量0.1 ml,触摸屏中英文操作界面,具有功能强大、操作方便等优点。现将工作中3例海伦呼吸机常见故障的分析、维修,报道如下。

基于双结构模糊PID的无创呼吸机压力控制研究与设计

无创呼吸机是呼吸医疗产品中使用非常广泛的医疗设备,其压力控制是整个设备的基础和核心,关系到通气效果、舒适度甚至患者的呼吸安全。在对控制系统进行算法设计之前对无创呼吸机整体系统进行了分析、研究,根据呼吸机系统配置的电机性能,设计了呼气与吸气阶段模型不一致两种情况下的双结构模糊PID控制,提高了压力控制的稳定性,解决了由产品电机性能所引起的呼气压力不可控问题,对于呼吸机产品的控制效果与实际应用方面有了很大的改进。