摘要：功能性近红外光谱(fNIRS)具有无创、非电离、适宜的时间/空间分辨率等优点,已逐渐成为传统脑功能成像技术(如核磁共振成像、脑电图等)的重要补充,越来越多地被应用于脑功能临床研究。然而,在实际应用中,生理干扰(心跳、呼吸和低频振荡等)和随机噪声(散弹噪声和环境噪声等)往往会给fNIRS脑功能成像带来明显的伪影,甚至"湮灭"真实的大脑兴奋信号。为解决这一问题,本文提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的滤波模型,采用具有预测和分类功能的复合神经网络分别抑制生理干扰和随机噪声。本文基于fNIRS-扩散光学层析成像方案开展了数值模拟和在体实验,详细描述了网络设计、训练和滤波过程,并将结果与自适应滤波、多周期平均方法进行对比。结果表明,所提LSTM模型可以有效抑制生理干扰和随机噪声,且无需重复测量即可实现较高的重建质量,为基于fNIRS的脑机接口应用提供了一种有效的技术手段。

摘要：目的调查比较全科医学专业和其他专业硕士研究生对全科医学的专业认知和学习效果。方法本研究采用自行设计问卷调查的方式,配对比较和评估2014年9月~2016年7月首都医科大学全科医学研究生(40名)和其他专业(40名)对于全科医学的认知和认可度,学习方式、效果,毕业后到社区卫生服务中心的工作意愿及顾虑,从事慢病管理意愿等。结果调查发现,全科医学专业研究生对于全科医学的认知度以及对分级诊疗、慢病管理的兴趣明显高于其他专业研究生,差异均有统计学意义(均P0.05)。结论通过全科医学硕士研究生教育模式,促进硕士研究生对全科医生职业的认知和准备,学习效果良好,可以为慢性病管理储备人才,应该进一步支持全科医学专业研究生硕士教育。