基于仿真方法的《医学电生理》教学

为扩展学生的专业知识面和促进学生以工程手段解决医学问题的能力,＂医学电生理＂课程急需在工科院校生物医学工程专业得到广泛地开展。本文提出基于仿真方法的＂医学电生理＂教学,将仿真动画、仿真模型和仿真信号方法引入到＂医学电生理＂课程的教学当中,加强学生对生理电现象本质过程的理解,能在一定程度上缓解工科院校难以进行相关生理实验的困难,从而可以促进＂医学电生理＂课程在工科院校生物医学工程专业得到广泛地开展。

多孔碳化硅涂覆生物活性钽新型生物医用材料的影响因素及生物学性能

背景:多孔碳化硅具有出色的物理和化学特性,可用于修复复杂形状和较长的负重骨缺损,但其不具有生物活性,无法促进骨骼重塑与整合。目的:在多孔碳化硅支架表面沉积钽涂层,评估其生物活性。方法:运用化学气相沉积技术在多孔碳化硅支架表面沉积钽涂层,制作过程中通过设置不同的气体反应流量与温度筛选最佳的制作条件。以最佳的条件制备钽涂层试件,测试其力学性能;将人成骨细胞接种于钽涂层试件表面,培养3,7 d后进行扫描电镜观察。结果与结论:①经过实验参数优化将最佳实验条件控制为:沉积温度1 050℃,氢气流量180 mL/min,氯气流量100 mL/min;②钽涂层试件的抗压强度为(61.4±3.2) MPa,屈服强度为(45.8±2.9) MPa,弹性模量为4.8 GPa;③扫描电镜显示培养3 d时,大量细胞黏附在钽涂层试件表面和多孔结构中,黏附的细胞充分铺展并伸出伪足,相互连接;培养7 d时,细胞覆盖在试件表面,在多孔结构中的细胞伸出伪足,互相交联跨过孔隙,并分泌基质包被微粒结构,逐步铺满孔隙;④结果表明,多孔碳化硅支架表面的钽涂层具有良好的力学性能与生物活性。

计算机专业课程教学平台构建——以《计算机操作系统》为例

计算机专业课程平台在专业教学过程中占用重要的角色,如何构建让师生共享的课程平台是新工科背景下值得研究的课题。本文以安徽省教学示范课《计算机操作系统》为例,结合软件工程的思想,开发设计了计算机专业课程教学平台,通过作者教学过程中对的使用情况及学生的反馈情况验证了该平台的实用价值和有效性。

带血管蒂髂骨瓣移植治疗股骨头缺血性坏死填充位置的有限元分析

背景:带血管蒂髂骨瓣移植治疗股骨头缺血性坏死过程中如何正确地将移植骨(膜)瓣嵌入坏死区域是目前需要解决的问题。目的:应用有限元分析法评价带血管蒂髂骨瓣修复股骨头坏死放置位置的最佳力学效果。方法:将股骨头坏死患者的薄层CT数据导入医学建模软件Mimics建立股骨模型。在模型上确定股骨头坏死的区域,坏死区域赋予骨瓣的材质特性,模拟带血管蒂骨瓣放置于坏死区域不同位置设定不同模型修复股骨头坏死的过程。应用有限元分析软件ANSYS 17.0对骨瓣在股骨头坏死区域不同位置进行力学计算分析,向股骨头上方关节面予以轴向应力,平均作用于股骨头与髋臼接触面,沿轴向向下,运行分析,得到应力、位移云图。结果:根据正常人体股骨头和坏死时股骨头的应力云图对比可知,股骨头坏死应力(60.72 MPa)在坏死部位更加集中,且比正常股骨头应力(53.40 MPa)高出约7.00 MPa。而正常股骨头应力(53.40 MPa)高于经过骨瓣移植后的股骨头应力(51.10±0.10)MPa,但与坏死模型比较骨瓣移植后的股骨头与正常股骨头应力接近。骨瓣移植后的骨瓣应力:模型4应力峰值为11.38 MPa,小于其他模型;骨瓣移植后的骨瓣位移没有显著差异。结论:带血管蒂髂骨瓣移植能够消除缺血性坏死区域应力集中,改善并恢复股骨头内生物力学状况。髂骨瓣修复股骨头坏死放置最佳位置为骨瓣位于股骨头内部与冠状面向前成20°的位置。

基于被动听觉ERP范式的慢性意识障碍患者个体评估研究

近年来,大脑功能检测技术逐渐应用于意识障碍(DoC)患者的意识水平评估,以期降低仅依靠临床主观行为量表评估的误诊率。其中,被动听觉事件相关电位(ERPs)范式下诱发的N1和失匹配负波(MMN)成分被认为是反应DoC患者意识水平的关键脑功能指标,但目前仍局限于组别层面的统计分析结果,其在DoC患者个体水平的评估效能尚待挖掘。根据N1和MMN成分的特性,提出了一种适用于被动听觉ERPs范式下DoC患者个体评估的深度学习算法。该方法引入了特征融合的数据扩增策略,即在单被试数据中随机抽取不同类型的试次进行空间级联形成新的融合样本,并结合EEGNET深度学习算法实现自动化特征提取和分类识别。在包含132名被试的单试次数据集上进行测试。对健康被试(38名),微意识状态(40名)和植物状态(54名)患者进行三分类评估。统计分析结果表明,该样本融合策略可显著提升模型分类表现,并在单被试融合样本数量扩增至1 000时模型取得样本水平75.14%的平均分类准确率,以及被试水平83.00%的平均分类准确率,83.79%的精确率和84.02%的召回率。所提出的深度学习框架可有效克服传统方法中存在的个体评估能力不强的问题,为DoC患者个体评估提供新的研究思路。

改进的卷积神经网络实现端到端的水下目标自动识别

由于水声信号的高度复杂性,基于特征工程的传统水下目标识别方法表现欠佳。基于深度学习模型的水下目标识别方法可有效减少由于特征提取过程带来的水声信号信息损失,进而提高水下目标识别效果。本文提出一种适用于水下目标识别场景的卷积神经网络结构,即在卷积模块化设计中引入卷积核为1的卷积层,更大程度地保留水声信号局部特征,且降低模型的复杂程度;同时,以全局平均池化层替代全连接层的方式构造基于特征图对应的特征向量主导分类结果的网络结构,使结果更具可解释性,且减少训练参数降低过拟合风险。实验结果表明该方法得到的水下目标识别准确率(91.7%)要优于基于传统卷积神经网络(69.8%)和基于高阶统计量特征的传统方法识别表现(85%)。这说明本文提出的模型能更好保留水声信号的时域结构,进而提高分类识别效果。

芯帽纳米颗粒的光热性质

贵金属纳米结构中的光热效应在肿瘤光热治疗、光热成像、纳米药物等领域具有重要的应用价值.各向异性的芯帽纳米结构以其丰富的可调结构参数和对激发光偏振态敏感的特性,可灵活地在近红外波段获得理想的光学吸收性质,从而可以实现温度的高效调节.本文基于有限元方法研究了颗粒物纳米结构参数对其光热效果的作用规律,数值结果表明:通过对结构参数的微量改变(包括金壳厚度、芯壳比、芯径、金属表面覆盖率等)可实现温度的显著调整;在偏振态的旋转范围(30?—70?)内可快速地产生大温变光热的准线性调整.其不弱于纳米芯壳和纳米棒结构的光热性能可为纳米光热生医研究提供一种新的选择.

一种高通量测量单细胞弹性模量的微流控芯片

目的设计微流控芯片以便高效简便地捕获大量单细胞并测量其弹性模量。方法根据流体力学原理,设计微流控阵列及其单细胞捕获单元的通道结构和几何尺寸。培养海拉细胞,制作微流控芯片实物,并采用该芯片进行单细胞捕获实验。采用COMSOL软件对作用在被捕获细胞上的剪切力和压差进行有限元仿真。根据作用在被捕获细胞两侧的压差值和细胞在捕获通道中的伸长长度,计算出细胞的弹性模量。结果所设计的微流控芯片能有效地捕获大量单细胞;计算的单细胞弹性模量为780.7Pa±100.5Pa,与文献中报道的763Pa±93Pa接近。结论本文所提出的微流控芯片可高效捕获单细胞并测量单细胞力学特性。

基于多源域自适应的跨被试情感脑电识别

在基于脑电信号的情感检测过程中,受被试间脑电信号的差异影响,传统的机器学习和深度学习方法不能很好地针对脑电数据建立通用的分类检测模型。针对此问题,将每个被试看作独立的域,建立针对脑电数据的多源域自适应的跨被试情感脑电识别模型,并在公开数据集上进行验证。验证结果表明,与单源域模型相比,提出的模型有更好的跨被试特征提取及分类能力。

基于sEMG的人体上肢动作特征提取与识别分类的实验研究

本文以人体上肢动作的sEMG信号为例,提出了基于Noraxon无线表面肌电系统采集不同运动范式肌电信号,并对采集的信号进行特征提取和基于支持向量机算法的分类。经过实践测试,支持向量机算法可以很好地适应上肢康复训练所要求的动作分类要求,为上肢自主康复训练系统设计提供了分类算法支撑。

无线多通道肌电信号采集系统设计与应用

基于表面肌电信号(sEMG)非侵入式采集方式设计需求,设计了以STM32单片机为核心处理器,通过WiFi无线传输模块将下位机采集数据传送至PC端。该系统集多通道实时采集、无线传输与存储等功能于一体,可满足临床无损诊断、肢体康复训练以及开展基于表面肌电信号的手势或姿势识别等研究的要求。

不依赖激发光偏振方向的芯帽异构二聚体

各向异性贵金属纳米结构所特有的表面增强电场和近红外性能在纳米光电和生医传感等领域具有重要的应用,但是其最佳光学性能的激发受限于结构姿态与光电场偏振方向的匹配.本文基于芯帽颗粒特有的两个表面等离子体共振模式,提出引入补偿结构,利用二聚体结构间的局部表面等离子体共振耦合作用补偿电场偏转时缺失的近红外性能,实现解除对激发光偏振方向的依赖关系.基于有限元法数值求解了光与三维复杂异构二聚体作用后的电磁场分布,分析了芯帽-芯壳异构二聚体间的作用模式,从理论上明确了补偿结构去除偏振依赖的机理.补偿后,芯帽异构二聚体可在任意姿态下产生稳定的近红外高吸收性能,在传感、成像、药物释放与光热疗法中具有广泛的应用潜力.

动脉内皮血流动力学微环境建模分析和体外模拟方法与技术研究进展

动脉内皮微环境中的血压、壁面剪应力和牵张应力等血流动力学参量在维持内皮的正常生理功能中扮演着至关重要的角色。在体(in vivo)动脉内皮血流动力学微环境的建模分析与体外(in vitro)模拟研究不仅为心脑血管疾病早期诊断与预防、治疗与康复提供重要的生理指标,而且是深入理解心脑血管疾病发生发展机制不可或缺的基础,具有重要的科学意义和临床应用价值。本文综述了在体动脉内皮微环境的血流动力学建模分析、体外评估动脉内皮微环境血流动力学特性的模拟循环系统(Mock Circulatory System,MCS)以及用于细胞力学生物学研究的体外内皮细胞培养模型(Endothelial Cell Culture Model,ECCM)三方面的研究进展。通过对该领域的主要文献进行归纳和系统分析,指出了亟待解决的方法与技术问题,为进一步开展相关研究提供参考。

基于便携式计算设备的传统光学显微镜的AI赋能升级

光学显微镜在生物医学研究和临床医疗中有着广泛的应用。近年来深度学习技术为显微影像的自动分析提供了先进算法支持。然而,目前我国医院和科研单位已安装的显微镜大多没有自带深度神经网络图像分析功能,而设备和软件的升级又需要高额成本。本研究借助便携式计算设备对传统的数字光学显微镜进行人工智能升级,采用Jetson TX2便携式设备运行Faster R-CNN网络对斑马鱼卵显微图像实现了3帧频的分类检测效率,对各类鱼卵的检测敏感度大于0.88,特异性大于0.94,并且所用的便携式设备尺寸小,可以方便地放置在显微镜旁侧。本研究为人工智能赋能传统显微镜提供了一种方便、低廉且具有良好推广性的技术解决方案。

可降解高纯度镁金属螺钉固定旋股外侧动脉横支大转子骨瓣治疗中青年股骨头缺血性坏死12例

目的探讨应用可降解高纯度镁金属螺钉固定旋股外侧动脉横支大转子骨瓣治疗中青年股骨头缺血性坏死的疗效。方法 2017年2月-2019年2月, 大连大学附属中山医院骨科共收治12例(15髋)股骨头缺血性坏死患者, 年龄30~53岁, 按国际骨循环研究协会(ARCO)制订的股骨头坏死分期为Ⅱ b 2髋,Ⅱ c 4髋,Ⅲ a 1髋,Ⅲ b 5髋,Ⅲ c 2髋,Ⅳ 1髋。选取旋股外侧动脉横支大转子骨瓣对坏死区域进行填充, 应用可降解高纯度镁金属螺钉对移植骨瓣进行固定。术后3、6、12个月定期来院门诊复诊随访, 之后每年复诊一次, 对比患者术前及术后影像学评价影像学疗效, 术后12和24个月时进行Harris评分及疼痛视觉模拟(VAS)评分。术前、术后评分采用Friedman检验进行比较, P<0.05为差异有统计学意义。结果 12例(15髋)患者随访时间24~36个月。术后12个月及24个月Harris评分分别为87(86,92)分和90(87,92)分, 均较术前[59(52,74)分]显著升高, 差异有统计学意义(分别为Z=-3.743,Z=-4.473,P<0.05);术后12个月与24个月Harris评分比较差异无统计学意义(Z=-0.730,P>0.05)。术后12个月及24个月VAS评分为3(2,3)分及2(1,3)分, 均较术前[6(5,6)分]显著降低, 差异有统计学意义(分别Z=-3.560,Z=-4.656, P<0.05);术后12个月与术后24个月VAS评分比较差异无统计学意义(Z=-1.095,P>0.05)。X线和CT检查示骨瓣愈合良好, 完成了对骨坏死区域的修复,13髋股骨头外形良好,2髋出现进一步塌陷。末次随访时无患者行关节置换手术。结论应用可降解高纯度镁金属螺钉固定旋股外侧动脉橫支大转子骨瓣, 可保证骨瓣在植入部位的愈合, 避免骨瓣移位及脱落。该方法为中青年股骨头缺血性坏死保头治疗的一种新的治疗选择。

旋股外侧动脉升支肌骨膜髂骨支的应用解剖

目的观测旋股外侧动脉(LFCA)升支肌骨膜髂骨支走行和分布,为应用带LFCA升支的肌骨膜髂骨瓣治疗股骨头坏死提供解剖学依据。方法2018年5月至2019年5月,对9具尸体的18个髋部进行解剖。髋部部位以髂前上棘及耻骨联合作为坐标轴的定位点,以耻骨结节为原点,以从耻骨联合到髂前上棘的直线为x轴(以mm为单位),以与身体矢状面平行的直线为y轴(以mm为单位),观测LFCA升支肌骨膜髂骨支的发出点、走行、分支和外径等情况。对所得数据用SPSS 19.0进行统计学分析,P<0.05为差异有统计学意义。结果LFCA升支髂嵴支的肌骨膜髂骨支交叉点坐标为[x,(84.47±7.80)mm;y,(27.60±5.93)mm],从髂前上棘到髂嵴支分叉处距离为(2.85±0.84)(2.0~3.6)cm;骨膜髂骨支直径(0.23±0.06)mm。结论以LFCA升支肌骨膜髂骨支支配的髂骨瓣具有手术应用价值。

基于旋转式左心室辅助装置内在参数的无传感器抽吸检测方法研究

旋转式左心室辅助装置(LVAD)是治疗终末期心衰的一种有效方法。然而当临床上使用LVAD时,患者通常会经历心室塌陷的严重危险,这种现象叫做抽吸,主要是由于为了满足心输出量要求所需的过高LVAD转速导致的。某些抽吸检测算法又因传感器位置偏移和使用寿命短等原因无法长期应用于临床。因此,本研究基于LVAD的内在血泵参数(泵转速)提出了一种新颖的抽吸检测方法,避免了额外传感器的使用。从泵转速提取三种特征指标后作为四种分类器的输入,采用这些分类器对无抽吸和抽吸状态进行分类。基于人体循环系统和LVAD耦合模型的仿真结果表明,该方法可以有效地检测出抽吸现象,具有较高的分类精度、稳定性和鲁棒性。此抽吸检测系统可作为LVAD的重要组成部分,检测并避免抽吸现象的发生,同时使LVAD保证患者的心输出量要求,并为LVAD控制系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。