摘要：目的设计一种使用导航机器人实现肝肿瘤热消融的辅助手术系统,利用实时电磁定位来精确的引导针尖进入肝脏肿瘤。方法基于术前CT图片,通过SVD矩阵分解或四元数法完成图像坐标的配准。使用UR机械臂、NDI电磁定位仪等硬件辅助设备,设计相应软件,实现肝肿瘤热消融机器人导航系统。结果在体模实验中,选用5个模拟肿瘤,在导航系统的引导下,手持消融针沿着机械臂末端插槽将消融针插入,针尖可以准确插入肿瘤内部。目标的位置误差均小于1.4 mm。在无导航系统引导时,目标的位置误差均大于3.0 mm。导航系统穿刺的目标位置误差明显小于无导航引导的误差(P<0.05)。结论本文设计的肝肿瘤热消融机器人导航系统能有效地辅助医生进行手术操作。

摘要：目的为从动态心电图中准确、有效、快速地检测阵发性房颤(Paroxysmal Atrial Fibrillation,PAF),降低患者的发病率和死亡率,设计一种基于注意力机制的卷积时序神经网络检测阵发性房颤的混合模型。方法该算法首先通过卷积神经网络提取心电信号特征,然后由注意力机制帮助网络聚焦于重点信息部分,最后输入双向门控循环单元用于上下文信息的联系,从而准确检测PAF。结果该模型使用Physionet 2021数据库作为预训练,在CPSC2021数据库上进行迁移学习,其灵敏度、特异性、准确度分别为96.86%、98.56%、98.54%。结论相较于其他算法,该算法能够有效检测PAF,具有潜在的临床应用价值。

摘要：目的设计一种结合计算机辅助手术路径规划、电磁定位和机器人技术的肝肿瘤热消融机器人定位导航系统,利用机械臂将消融针精准定位在规划的进针路径上。方法将介入热消融治疗的临床需求量化为多项约束条件,使用加权求和方法求解多目标优化问题,实现计算机辅助手术路径规划。导航定位系统中存在多个坐标系,使用基于成对点集配准的奇异值分解算法完成空间坐标转换,将规划的手术路径映射到机器人坐标系下。构建机械臂目标位置和姿态矩阵,利用运动学方法求解各关节角度,从而将机械臂定位在规划的进针路径上。最后以本文设计的导航系统作为穿刺实验组,常规穿刺方法作为对照组,利用腹部体模进行系统精度验证。结果使用本系统进行穿刺的平均进针误差(1.11 mm)、平均进针次数(1次)、平均进针时间(11.4 s)都明显优于常规的穿刺方法(5.38 mm、4.6次、62.2 s)。结论基于图像处理、电磁定位和机器人技术构建的热消融机器人定位导航系统能够降低手术穿刺难度,提高消融治疗效率。

摘要：目的针对肝肿瘤热消融人工手术路径规划耗时耗力、严重依赖医生穿刺经验等不足,设计并实现一种基于CT影像的肝肿瘤热消融手术路径自动规划系统。方法该系统主要包括图像分割及三维重建、手术路径自动规划、图像信息管理三个模块。通过基于CT影像的器官分割、三维重建,获得患者个性化的腹腔空间解剖结构,在此基础上进行手术路径规划。使用基于临床约束条件的加权求和方法和帕累托最优概念求解多目标优化问题,筛选最优进针路径,实现热消融手术路径自动规划。建立图像信息数据库,存储手术路径相关信息。结果由临床医师对本系统生成的手术路径进行评估,超过72%的规划路径能够符合临床治疗要求,且规划时间远少于医生手工规划。结论本系统经完善后可用于肝肿瘤热消融手术路径的规划,具有一定的临床应用价值。

摘要：目的:针对目前心电监护系统在穿戴式、实时性和数据分析上存在的不足之处,设计一种基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统。方法:该系统包括穿戴式智慧衣、Android智能手机App和私有云服务器3个部分。通过穿戴式智慧衣实时采集老年人心电信号。Android智能手机App通过无线蓝牙技术接收心电数据,实时传输心电数据到私有云服务器。私有云服务器接收智能手机传输的心电数据,采用基于机器学习的心电分类算法对心电数据进行房颤检测。云端服务器的云端心电图实时监护平台实时显示心电图和心电分析结果,辅助社区监护人员监护老年人心电。结果:心电分类算法的房颤检测效果较好,该系统的心电数据采集和数据远程传输可靠,监护功能运行正常。结论:该系统可以在社区中对老年人进行心电远程实时监护和房颤检测。

摘要：目的:建设生物医学信号处理网络在线课程,探索在线课程学习和课堂教学相结合的混合式教学模式,提高课程教学效果。方法:根据课程大纲委托专业在线课程制作公司录制教学视频,在中国大学MOOC网上线开课。授课过程分为线上学习和课堂学习两部分。课堂教学之前学生在线进行预习,课堂上教师有针对性地讲解重难点问题,课后学生在线进行复习,完成在线测试,并可在线与教师进行讨论。结果:教学实践表明,该混合式教学模式可有效提高学生的自主学习能力和学习效果,且学生对老师的各项评教指标明显提升。结论:生物医学信号处理网络在线课程结合课堂教学的教学模式可做到优势互补,有效提高该课程的教学效果。

摘要：目的超声零差K分布是最具物理意义的背散射包络统计模型,探讨超声零差K成像评价儿童脂肪肝的可行性。方法改进基于神经网络的零差K分布参数估算方法,采用特征值的理论值训练估算模型,将并行计算引入背散射统计参数成像。利用中心频率3.5 MHz的探头采集儿童的背散射信号,将改进后的背散射统计参数成像应用于儿童脂肪肝的评价,分析Nakagami成像m参数、零差K成像k参数和log10(α)参数诊断儿童脂肪肝的性能,包括3种二分类(G0 vs.G1~G3、G0~G1vs.G2~G3、G0~G2vs.G3)。结果共得到393例儿童脂肪肝超声背散射信号,其中正常G0共165例,轻度G1共33例,中度G2共78例,重度G3共117例。并行计算法的超声Nakagami成像和超声零差K成像的平均运行时间均比滑动窗口法明显缩短,并行计算法的运算速度约是滑动窗口法的3倍。log10(α)参数在3种二分类中,均获得了最高的曲线下面积、特异性和准确度。结论本研究设计基于并行计算的超声背散射统计参数成像方法,可提高成像速度,超声背散射统计参数成像能用于儿童脂肪肝的定量评价,特别是早期检测,研究结果可为儿童脂肪肝的定量超声评价提供新思路和新方法。