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基于工业机器人的超声换能器回波自动测量系统设计
1
作者 马琦 罗华 +1 位作者 陈思平 周丹 《计算机测量与控制》 2020年第11期50-53,58,共5页
针对医用超声换能器回波测量中存在的自动化水平低、测试人员主观判断对结果产生很大影响等问题,基于工业机器人设计了一套超声换能器回波自动测量系统;详细阐述了回波自动测量系统设计思路,对系统构建的关键——自动对位功能的实现方... 针对医用超声换能器回波测量中存在的自动化水平低、测试人员主观判断对结果产生很大影响等问题,基于工业机器人设计了一套超声换能器回波自动测量系统;详细阐述了回波自动测量系统设计思路,对系统构建的关键——自动对位功能的实现方案进行了对比分析,在Matlab环境中开发了完整的参数设置、自动对位和回波采集与处理程序,对自动对位算法进行了详细描述;试验结果表明该系统达到了设计指标,灵敏度测量的偏移系数小于0.5%,能够满足日常工作中的测试需要,为医用超声换能器研发、生产全流程的智能制造打下了良好的基础。 展开更多
关键词 超声换能器 回波测量 工业机器人 智能制造
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深度学习算法在脑电信号解码中的应用 被引量：12
2
作者 韦梦莹 李琳玲 +2 位作者 黄淦 唐翡 张治国 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期464-472,共9页
近年来深度学习算法得到飞速发展,在生物医学工程领域的应用也越来越广泛。其中,利用深度学习算法从脑电信号(EEG)中解码生理、心理或病理状态也受到越来越多的关注。综述近年来深度学习算法在EEG解码中的应用,介绍常用算法、典型应用... 近年来深度学习算法得到飞速发展,在生物医学工程领域的应用也越来越广泛。其中,利用深度学习算法从脑电信号(EEG)中解码生理、心理或病理状态也受到越来越多的关注。综述近年来深度学习算法在EEG解码中的应用,介绍常用算法、典型应用场景、重要进展和现存的问题。首先,论述常用于EEG解码的几类深度学习算法的基本原理,包括卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和循环神经网络等。然后,讨论深度学习算法的几个典型EEG解码应用场景,包括脑机接口、情绪与认知识别、疾病辅助诊断。结合应用实例,归纳深度学习算法在EEG解码中的常见问题、解决方案、主要进展和研究趋势。最后,总结深度学习应用于EEG信号解码中仍待解决的一些关键问题,如参数复杂度、训练时间以及泛化能力等。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 脑电 解码 脑机接口
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结构MRI对青少年癫脑皮质厚度的研究进展 被引量：4
3
作者 宾果 汪天富 +3 位作者 秦璟 周煜翔 但果 黄炳升 《国际医学放射学杂志》 2016年第2期123-126,共4页
青少年癫日发病率高,发作形式多样,对病人大脑皮质、认知能力的发育有较大影响。研究青少年癫日大脑皮质厚度的变化对该病的早期诊断和治疗至关重要。大脑皮质厚度是癫日诊断和治疗的重要生物特征指标,可为癫日脑组织形态和病理特征研... 青少年癫日发病率高,发作形式多样,对病人大脑皮质、认知能力的发育有较大影响。研究青少年癫日大脑皮质厚度的变化对该病的早期诊断和治疗至关重要。大脑皮质厚度是癫日诊断和治疗的重要生物特征指标,可为癫日脑组织形态和病理特征研究提供依据。就结构MRI对青少年癫日病人的大脑皮质厚度变化的检测及大脑皮质厚度与病程、临床症状和抗癫日药的关系等方面的研究进展予以综述。 展开更多
关键词 癫日 青少年 磁共振成像 脑皮质厚度
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太赫兹辐照细胞生物学效应研究进展 被引量：9
4
作者 谢鹏飞 刘旭东 孙怡雯 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期161-171,共11页
从成纤维细胞、上皮细胞、神经细胞、干细胞、淋巴细胞及生殖细胞几种常见的细胞系入手,详细阐述了太赫兹辐射对不同细胞的功能、蛋白表达及基因毒性等的影响。围绕辐照条件和响应机制,基于现有的细胞学研究成果,提出了针对太赫兹生物... 从成纤维细胞、上皮细胞、神经细胞、干细胞、淋巴细胞及生殖细胞几种常见的细胞系入手,详细阐述了太赫兹辐射对不同细胞的功能、蛋白表达及基因毒性等的影响。围绕辐照条件和响应机制,基于现有的细胞学研究成果,提出了针对太赫兹生物学研究及具体应用的建议。随着太赫兹理论在生物医学领域的不断发展和成熟,太赫兹技术必将对开创新型诊疗技术具有重要的意义。 展开更多
关键词 太赫兹技术 辐照 细胞学效应 非热效应
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机器学习在注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍的辅助诊断 被引量：9
5
作者 张家宁 张静 +3 位作者 蒋雅丽 汪天富 黄炳升 姚树桥 《中华行为医学与脑科学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期754-759,共6页
儿童青少年精神障碍种类多样，尤其注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍的患病率逐年升高，对儿童青少年的成长有较大影响。神经影像学研究提供的影像生物标志对此类疾病的诊断日益重要。在精神障碍的神经影像学研究中，机器学习在图像处... 儿童青少年精神障碍种类多样，尤其注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍的患病率逐年升高，对儿童青少年的成长有较大影响。神经影像学研究提供的影像生物标志对此类疾病的诊断日益重要。在精神障碍的神经影像学研究中，机器学习在图像处理方面的应用逐渐成为有力工具，基于机器学习和神经影像的计算机辅助诊断研究也成为领域热点。本研究简要介绍了基于机器学习和结构磁共振的儿童青少年精神障碍的辅助诊断方法，并总结了注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍方面的诊断研究进展。结果显示，目前已有多种机器学习方法应用于儿童青少年精神障碍的辅助诊断研究中，但这些方法还无法应用于临床诊断。未来研究需从多方面提高机器学习方法的诊断能力，从而为儿童青少年精神障碍的临床诊断提供客观可靠的辅助工具。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 自闭症谱系障碍 结构磁共振成像 机器学习
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