生物医学信号处理研究综述

生物医学信号处理在生命科学研究、保健、疾病的预防、治疗以及医疗仪器产业中具有重要的意义。由于生物医学信号来自于人体,受生理、心理的影响,信号具有多样性和复杂性的突出特点,加之其特殊的应用目的,因此生物医学信号处理需要多学科的理论。本文较为全面地讨论了生物医学信号处理的主要内容,即生物医学信号的种类、特点和对其处理的主要环节,生物医学信号处理所涉及的理论内容,并以心电和脑电为例介绍了生物医学信号处理的应用。然后介绍了生物医学信号处理的新进展,简要回顾了现代信号处理近十年来的热点内容,即Hilbert-Huang变换、压缩感知及信号的稀疏表达。最后对生物医学信号处理研究方向进行了展望。

DICOM医学图像文件格式解析与应用研究

讨论了DICOM3.0标准的产生及DICOM医学图像文件格式的组成。通过对DICOM图像文件进行剖析,解决了医学影像应用开发中的数据接口问题,便于医学影像处理应用的深层次研究和开发。

整合医学实践的本质及要素

整合医学提出至今,其理论体系已日趋成熟,现阶段困扰或阻碍其推广的最大难题在于如何践行整合医学。整合医学是一项系统工程,其本质就是通过促进学科和专业之间的交流、交易和交融,落实大健康布局、释放分工红利、重塑医学体系。整合医学的实践过程,正好与其整体观、整合观和医学观的内涵相对应。整合医学的效益评估和评价指标体系的建立将是今后研究的重点方向。

用整合医学建设新型全科医生队伍

全科医生是落实分级诊疗的关键队伍。整合医学的兴起为全科医生的转型发展提供了机遇和出路。具备整合医学素质的新型全科医生是整合各种医疗卫生资源的健康管理专家、高级代理人和服务者。新型全科医生的培养应着力在培养体系、培训教材和评价制度上贯穿整合医学的理念。

医学课程思政实施路径探析

课程思政是高等教育过程中提升育人效果的重要措施,明确课程思政的育人价值,发掘特征,厘清其与思政课程的差异,有助于课程思政在具体教学实践中发挥作用。通过深挖课程思政元素、丰富教学形式、完善评价体系等方式,建立医学课程思政实施体系,凸显医学课程思政特质,注重医学课程思政育人实效,提升人才培养水平。

医学图像数据传输与三维可视化系统研究

介绍了医学图像数据传输与三维可视化系统的组成,讨论了与实现系统所具备功能有关的技术细节。借助D ICOM3.0标准解决了医学图像数据传输中图像数据的兼容性问题,实现了医学图像的二维处理和三维可视化功能,有利于提高临床诊断的准确性和效率,并实现远程医疗。

PACS-RIS系统在医学影像学教学科研模块管理中的应用

目的和意义:依托医院PACS安装和实施的契机,充分利用医院的病例特点和中医诊疗优势,通过结合中医辨证论治的要求对医学影像和信息进行计算机智能化处理后,达到摒弃影像诊断传统的肉眼观察和主观判断的目的。借助计算机技术,对影像的像素点进行分析、计算和处理,以得到相关的完整数据,为医学影像诊断提供更客观的信息的同时建立相关不同疾病分类的教学模块,填补国内在中医药大学医学影像学教学和科研计算机评价体系方面的空白,为临床、科研和教学工作提供了更可靠的工具。

浅析科研平台建设如何推动学科发展——以清华大学免疫研究所为例

本文试图从人才汇聚与培养、资源储备和积累以及协同创新三个方面阐述科研平台如何推动学科发展。同时以清华大学免疫研究所为例,分析科研平台在免疫学科发展中起到的积极作用,从而进一步佐证了科研平台对学科发展的良性促进关系。

多源异构医学数据的集成和学习

随着人工智能技术的发展,人工智能技术越来越多地应用在医学任务中。由于医学数据来源和结构上的多样性,导致其具有多源异构的特点。本文将系统性介绍多数据集成和学习方法,包括基于数据仓库、联邦数据库、中间件的数据集成方法,以及联邦学习、噪声数据学习、特征融合学习等对多源异构数据的学习方法。

反应堆产医用同位素及药物的创新发展研究

医用同位素及药物是核医疗健康产业的重要组成部分和主要物质基础,系统梳理反应堆产同位素及药物发展现状对于加快我国同位素及药物发展、推动自立自强全链条体系建设具有现实意义。本文采用文献调研、问卷调查、实地调研、行业研讨等方法,分析了国内外反应堆产医用同位素及药物的供需情况、发展现状与趋势。研究发现,目前我国仅实现了131I、177Lu、89Sr等反应堆产医用同位素的自主供给,但供给量尚未完全满足国内需求,多数临床常用的同位素依然依赖进口;反应堆产同位素相关的放射性药物存在药品种类少、研发创新不足、生产规模小等瓶颈,难以满足临床实际需要。研究建议,研判供需现状与趋势,实现反应堆产医用同位素供给与品种的多元化;以临床需求为牵引,带动反应堆产医用同位素的规模化制备,支持放射性药物的研发与应用创新,加快建设反应堆产医用同位素及其放射性药物的自立自强发展体系;丰富发展模式并形成创新观念,为我国核医疗持续发展提供坚实保障。

基于序列注意力和局部相位引导的骨超声图像分割网络

在超声辅助的骨科手术导航中,需要从采集的超声图像序列中精确分割出骨结构,并展示给医生,来辅助医生进行术中决策.但是,图像噪声、成像伪影以及模糊的骨边界导致从超声图像序列中精确分割提取骨结构十分困难.为解决该问题,提出一种新的基于序列注意力与局部相位引导的骨超声图像分割网络.该网络一方面自适应地利用超声序列帧之间的关系即序列注意力来辅助骨结构的语义分割.另一方面,该网络通过引入局部相位引导模块,突出骨边缘信息,进一步提高分割精度.利用包含19050幅图像的骨超声数据集,进行交叉实验、消融实验并与最新的超声骨分割方法进行比较.实验结果表明所提方法对骨结构分割精度高,优于现有的超声骨分割方法.

微RNA在冠状动脉微栓塞后心肌损伤的研究进展

冠状动脉微栓塞(CME)多发生于急性冠脉综合征患者,因手术相关的动脉粥样硬化斑块破裂引发,可导致心律失常、冠状动脉血流储备减少以及心脏收缩功能障碍。CME后常规扩张冠状动脉、抗血小板和直接抽吸血栓的临床疗效不理想。研究发现,微RNA(miRNA)特异结合炎症反应、凋亡、自噬相关信使RNA的3’-UTR,最终影响CME预后。深入研究miRNA在CME发生和发展中的作用,不仅可以进一步了解CME后不良预后机制,还有助于为其药物治疗寻找新的靶点。

基于自主研发ACU&MOX-DATA平台探索腧穴功效特点研究

目的基于ACU&MOX-DATA平台,初步明确不同腧穴、不同靶器官及不同刺灸法对腧穴功效的影响,并可视化展示相关结果是否存在腧穴功效“特性”“共性”的特点。方法以原创组学数据和公共组学数据整合后获得的多源异构数据作为数据源,经标准化处理后,利用ACU&MOX-DATA平台中Batch Search、Stimulation Mode等模块对不同腧穴、不同靶器官、不同刺灸法的数据进行差异基因分析、疾病病理网络分析和富集分析。结果在同一疾病状态、同一干预措施下,不同腧穴间存在效应差异;在同一疾病状态、同一腧穴及干预措施下,不同靶器官产生的应答不完全一致;在同一疾病状态、同一腧穴下,不同干预措施间存在效应差异。结论基于ACU&MOX-DATA平台,初步明确腧穴、靶器官、刺灸法是影响腧穴功效的关键因素,上述结果间存在腧穴功效的特异性或共性调节特点。将ACU&MOX-DATA平台应用于针灸学领域关键科学问题的分析和可视化解读,可为深化腧穴认知、指导临床选穴、提高针灸临床疗效等提供参考。

定制化与通用模型在宫颈癌危及器官勾画准确性中的比较

目的:对比分析定制化自动勾画模型和商品化通用勾画模型在宫颈癌危及器官勾画中的差异,探讨定制化模型的可行性。方法:回顾性选取270例宫颈癌患者,由资深临床医生勾画其膀胱、直肠、小肠、骨盆骨髓、股骨头及肾脏等器官。随机选取病例构建定制化勾画模型,其中202例作为训练集,30例作为验证集,38例作为测试集。在测试集上,使用定制化模型和通用模型进行勾画预测。对比测试集在两种模型下的结果与手动勾画的结果,评估定制化模型的性能。结果:从DSC值上分析,定制化模型/通用模型与手动勾画相近,均表现出良好的勾画效果(DSC值:0.7~0.9)。然而,在质心偏差和95%豪斯多夫距离这两个关键指标上,定制化模型优于通用模型。结论:与通用模型相比,定制化模型能更准确地勾画宫颈癌危及器官的结构。定制化模型根据特定数据集优化,为临床决策提供精准支持,展现其在宫颈癌治疗中的广阔应用前景。

非AIDS相关巨细胞病毒脑室脑炎1例报告

巨细胞脑室脑炎是一种由巨细胞疱疹病毒(cytomegalovirus,CMV)感染室管膜与脑实质导致的严重脑炎,好发于免疫功能低下人群,主要见于AIDS患者,而在免疫正常的人群中神经系统感染极为罕见。我们报告1例非AIDS患者的巨细胞病毒脑室脑炎,本例患者以发热伴意识障碍起病,其增强磁共振成像呈现较典型的脑室脑膜的增强信号影,经过脑脊液CMV相关检查确诊,希望以此例非AIDS相关巨细胞病毒脑室脑炎为提高临床医生对于该疾病的认识提供帮助。

多层频时空特征提取的RSVP目标分类算法

由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−空域多个角度出发,通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取,提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法(STAEE)以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中,相较于结构化判别分析(HDCA)、共空域模式(CSP)、滤波器组共空域模式(FBCSP)以及空时判别分析(STDA)4个基准算法,所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积(AUC),这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性,提升识别系统的分类性能.

“体医结合”之太极拳健身效果实时检测的价值研究

文章以“体医结合”为形式,以太极拳运动为载体,利用综合大学多学科的优势条件,将体育、医学和心理学师资进行跨学科联合参与研究,通过调查问卷和试验仪器的实时检测,以直观图像和量化数据形式展示太极拳运动后对于大学生的健身效果,使他们实时了解太极拳运动对身心健康的影响,从而实现太极拳教学中理论知识与实践的相互结合,更好地弘扬太极拳这项民族传统体育运动。

基于三维分析框架的基因治疗药物政策量化分析

目的:分析基因治疗药物政策文本的特征与现状,优化我国基因治疗药物政策体系。方法:采用内容分析法和词频分析法,构建“政策工具—互动主体—政策环节”的三维分析框架,对2009年3月—2024年3月发布的相关政策文件开展多维分类与交叉比较。结果:在纳入的37份国家级政策文本中,政策工具维度共筛选出246个文本条目,供给型(45.9%)、环境型(41.5%)政策工具占比较多,需求型(12.6%)政策工具占比较少,政策工具分布偏倚、内部结构存在差异;互动主体维度共筛选出195个文本条目,药品生产研发企业(36.9%)、药品监管评审机构(22.1%)、患者与受试者(19.0%)、医疗机构与医务人员(11.8%)、其他政府部门(10.2%)等各主体作用发挥不均;政策环节维度方面分为药物研发、生产和使用等三个阶段,部分政策涵盖多环节。结论和建议:组合政策工具,强化需求型政策,优化内部使用;考虑不同互动主体的需求来综合施策,合作促进共赢;环节联动增效,促进产业链协同发展,构建全链条生态。

基于人工智能技术的政务数据运营创新模式探索

针对政务数据建设中存在的政务App满意度低和政务数据资产创新应用少的两大挑战,通过引入生成式AI等人工智能技术,探讨了政务数据平台的用户满意度提升策略及政务数据资产的有效利用方法,推动政务数据运营的升级,使政务App更加智能和便捷。具体则聚焦数据要素驱动的政务数据平台运营机制的智能化改进,系统性地设计了政务数据平台运营创新的理论机制和技术架构,提出了创新且智能化的数据应用,包括政务App评论分析、政务数据支撑报告、智能客服、个性化服务及精准化检索等5大应用,并提出了加速实现政务数据管理现代化的政策建议,旨在促进政务数据共享和开放,培育政务数据要素市场,有助于实现数字中国战略目标。

脑机接口的范式、算法与编解码概念探讨与研究

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是脑科学、信息通信技术与人工智能的交叉领域,可实现大脑与外部设备的直接信息交互。经过数十年的理论研究与工程验证,BCI正逐渐由科学研究走向产业应用。随着创新链与产业链热度的上升,BCI得到了各方交叉领域的广泛关注,但BCI技术在范式编码、算法解码等方面的概念与人工智能、信息通信领域存在一定的差异,因而对多领域的交流合作造成了一定的限制。为进一步促进BCI的跨界交流合作,推动该领域技术链与创新链的协同发展,对BCI的范式、算法及编解码基础概念与原理开展了探讨,进而基于对范式算法的研究思考,设计了一种基于左右视野刺激的稳态视觉诱发电位BCI。