J Shanghai Jiaotong Univ Sci

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2025 (4): 625-636.
doi: 10.1007/s12204-025-2819-3

摘要 ( 116 )

PDF(3038KB) ( 151 )

在骨组织工程微结构设计中，调整仿生骨支架的结构设计可为支架表面的细胞提供不同的分化刺激。本研究探讨了不同生物仿生微结构对推进骨组织工程支架的生物力学影响。构建了具有恒定 80% 孔隙率的，两种基于泰森多边形算法的不规则骨支架（均质/径向梯度）和八种包括柱状体心立方结构、Vintiles、菱形与立方体的规则晶格支架（均质/径向梯度）。利用机械刺激分化算法、有限元分析和计算流体动力学研究了不同孔隙结构对支架内八面体剪切应变和流体流动剪切应力的影响，阐明了五种结构骨/软骨细胞类型的分化能力。研究结果表明：不规则结构和径向梯度设计可促进成骨细胞分化，而规则结构和均质设计可促进软骨分化；在径向梯度不规则支架中观察到的成骨细胞和软骨细胞分化比例最高。这项研究有助于深入了解骨组织工程植入物的微结构设计。

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基于调频连续波雷达的全方位人体行为识别方法

2025 (4): 637-645.
doi: 10.1007/s12204-024-2580-z

摘要 ( 99 )

PDF(1094KB) ( 100 )

调频连续波雷达可以在非接触且保护隐私的前提下实现人体行为特征识别，但人体姿态与雷达的空间位置关系直接影响识别精度。为了解决人体在非正面面对雷达时行为识别准确率低的问题, 提出了一种局部离群因子与多普勒信息相结合的方法,应用于多分类器识别结果的修正。首先通过快速傅里叶变换和梯度方向直方图-支持向量机方法得到目标的距离、速度、微多普勒图等信息并进行初步识别，然后利用普拉特缩放将识别结果转化为置信度，最后使用多普勒-局部离群因子方法对置信度进行校正，以置信度最高的分类器结果作为识别结果。实验结果表明，该方法对人体行为全方位的平均识别准确率可以达到96.23%。

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具有自动测量磁矩功能的磁跟踪系统

2025 (4): 646-657.
doi: 10.1007/s12204-024-2720-5

摘要 ( 65 )

PDF(4401KB) ( 86 )

磁跟踪技术在检测胶囊内窥镜的实时位置和姿态方面有着广阔的应用前景。然而，它们大多需要提前精确测量嵌入胶囊中的永磁体的磁矩，这会给实际应用带来不便。为了解决这个问题，提出了一种能够自动测量永磁体磁矩的磁跟踪系统。该系统以4×4的磁传感器阵列为基础，参照磁偶极子模型分析其传感数据来确定磁矩。利用确定的磁矩，提出了一种融合线性计算和 Levenberg-Marquardt算法的方法，以确定永磁体的三维位置和二维姿态。实验证明，对于距离磁传感器阵列垂直高度分别为 5 cm、10 cm和 15 cm的永磁体（Ø10 mm × 10 mm），所提出的系统可实现的定位误差分别为0.48 mm、0.42 mm和 0.83 mm，定向误差分别为0.66°、0.64°和 0.87°。

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适用于机器人辅助微创手术的六自由度主手设计

2025 (4): 658-667.
doi: 10.1007/s12204-024-2773-5

摘要 ( 58 )

PDF(1866KB) ( 84 )

主手是机器人辅助微创手术遥操作系统的重要组成部分。基于并联机构的六自由度主手具有惯量低和反馈力高的优点；然而，复杂的运动学和奇异性限制了并联型主手的设计及应用。基于6-RUS机构设计了一款主手，用于构建主从遥操作系统。首先简要介绍了主手的临床背景，并采用具有代表性的手术机器人对主从映射关系进行了分析。随后推导了主手的正逆运动学、雅可比矩阵、平移和姿态工作空间，作为主手操作的基础，并采用全局传递指数对结构参数进行优化，以获得更好的运动/力传递性。在此基础上，制作了主手样机，设计了主从控制系统，进行了主从远程操作实验和模型实验，试验结果表明所设计的主手能够满足机器人辅助微创手术的基本需求。

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CT-MFENet：基于全局-局部特征融合的用于视网膜血管分割的上下文Transformer和多尺度特征提取网络

2025 (4): 668-682.
doi: 10.1007/s12204-024-2748-6

摘要 ( 56 )

PDF(4077KB) ( 92 )

眼底视网膜血管的分割对于诊断眼部疾病至关重要。视网膜血管图像分割通常受到类别不平衡和血管尺度变化大的影响。这最终导致分割血管的不完整和连续性较差。本研究中，提出了CT-MFENet来解决上述问题。首先，使用上下文Transformer（CT）来整合上下文特征信息，这有助于像素间的远程建模，从而解决了血管连续性不完整的问题。其次，使用多尺度密集残差模块代替传统的CNN，以解决模型遇到多尺度血管时局部特征提取能力不足的问题。在解码阶段，引入的局部-全局融合模块增强了局部血管信息，并减小了高低级别特征之间的语义间隙。为了解决视网膜图像中的类别不平衡问题，提出一种混合损失函数，增强了模型对拓扑结构的分割能力。在公开的DRIVE、CHASEDB1、STARE和IOSTAR数据集上进行了实验。实验结果表明，提出的CT-MFENet在性能上优于大多数现有方法，包括基模型U-Net。

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基于短时长毫米波雷达回波序列的心率感知方法

2025 (4): 683-692.
doi: 10.1007/s12204-024-2708-1

摘要 ( 48 )

PDF(791KB) ( 69 )

针对基于毫米波雷达的心率检测方法性能较低、数据信噪比要求较高、实时性不高等问题，设计了针对低信噪比和带有数据缺失的生命体征微弱信号的心率感知方法。首先对变长回波序列设计信号掩膜，在此基础上针对干扰噪声设计基于回波形态的信号映射方法，并添加可学习的位置编码以表征信号时序特征，然后通过transformer编码器模块匹配计算，最终构建了基于深度学习框架的时间序列全局回归模型。完成数据集制备及模型训练后，经过性能分析实验、抗干扰能力实验、对比实验验证，上述方法可在2~5 s的较短信号时间段内达到96.30%的准确率，同时适用于数据缺失及噪声干扰场景，能有效地实现短时雷达回波信号的心率体征参数精确感知。

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基于深度网络和自适应阈值的脑电信号分类和伪影消除

2025 (4): 693-701.
doi: 10.1007/s12204-023-2609-8

摘要 ( 46 )

PDF(967KB) ( 75 )

脑电信号等生理信号在采集和处理过程中经常受到伪影干扰。其中一些伪影可能会恶化与有意义信息相关的信号的基本属性。这些伪影大多是由于人们在获取过程中不自觉的运动或动作而产生的。因此，建议使用信号处理的方法消除这些伪影。本文提出了两种伪影的分类和消除机制。第一阶段使用定制的深度网络对干净的脑电信号和伪影信号进行分类。分类是在特征层上进行的，使用卷积层提取公共空间模式特征，然后使用支持向量机分类器对这些特征进行分类。在第二阶段，对伪影信号进行经验模态分解，并提出自适应阈值消除机制。在该迭代机制中，每个固有模态分解的阈值都会发生改变。

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迷走神经束内电刺激对降低血压作用的探索

2025 (4): 702-708.
doi: 10.1007/s12204-024-2767-3

摘要 ( 50 )

PDF(865KB) ( 69 )

迷走神经在调节血压中起着关键作用，使迷走神经刺激成为治疗难治性高血压的一种很有前景的治疗方法。目前关于迷走神经刺激调节高血压的研究大多采用神经束外的刚性电极，对电刺激范式的探索有限。本研究采用柔性电极碳纳米管纤维电极植入大鼠左侧迷走神经，比较了占空比和脉宽刺激范式对血压的调节作用。此外，使用优化的占空比范式进行了定量电刺激实验。结果表明：低频刺激对血压的调节效果较好，而高频刺激导致呼吸暂停。与脉宽模式相比，束内迷走神经刺激在降低血压方面表现出更好的效果，最佳占空比为20%。这些发现为优化迷走神经刺激治疗高血压的方案提供了有价值的见解。

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通过融合多重相似性网络的非负矩阵分解预测circRNA和疾病的关联

2025 (4): 709-719.
doi: 10.1007/s12204-024-2575-9

摘要 ( 36 )

PDF(869KB) ( 77 )

CircRNA广泛存在于人体内，在调控各种生物过程中发挥着重要作用，并与复杂的人类疾病密切相关。研究circRNAs与疾病之间的潜在关联可以加深我们对疾病的理解，并为疾病的早期诊断、治疗和预防提供新的策略和工具。然而，现有模型在准确捕捉相似性、处理关联网络的稀疏和噪声属性以及从多个角度充分利用生物信息学方面存在局限性。为了解决这些问题，本研究引入了一种新的基于非负矩阵分解的框架，称为NMFMSN。首先，结合 circRNA 序列数据和疾病语义信息，分别计算circRNA和疾病的相似性。鉴于已知 circRNA和疾病之间的关联稀疏，根据相邻 circRNA 和疾病之间的交互作用，通过填补缺失链接来重建网络，以完成更多关联。最后，将这两个相似性网络整合到非负矩阵分解框架中，以确定潜在的circRNA与疾病的关联。在进行5折交叉验证和留一交叉验证后，NMFMSN的AUC值分别达到0.9712和0.9768，优于目前最先进的模型。有关肺癌和肝细胞癌的案例研究表明，NMFMSN 是预测 circRNA 与疾病之间新关联的有效方法。

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基于Transformer对比学习的自动睡眠分期方法

2025 (4): 720-732.
doi: 10.1007/s12204-024-2734-z

摘要 ( 55 )

PDF(1520KB) ( 83 )

自动睡眠分期由于其在分析整晚多导睡眠（PSG）信号方面具有高效性，能够有效支持临床专家对睡眠障碍进行诊疗。然而，现有的研究主要集中在与实际临床数据不相同的公共数据集上。为了缩小理论模型与实际临床实践之间的差距，提出了一种新的深度学习模型，将视觉Transformer与监督对比学习相结合，实现有效的睡眠阶段分期。实验结果表明，该模型能够更有效地对多通道PSG信号进行分期。在两个公开的睡眠数据库上该模型平均F1得分分别为79.2%和76.5%，优于之前的研究，表明了该模型强大的能力，在儿童小数据库上的平均准确率也达到了88.6%。提出的模型不仅在公共数据库上进行了验证，而且在提供的临床数据库上进行了验证，以严格评估其在临床实践中的使用情况。

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脑肿瘤切除术中的肿瘤移位预测和增强现实可视化

2025 (4): 733-743.
doi: 10.1007/s12204-024-2576-8

摘要 ( 51 )

PDF(2057KB) ( 74 )

本研究的目的是建立多元非线性回归数学模型预测脑肿瘤切除手术中肿瘤的移位，并与增强现实技术结合实现三维可视化，提高肿瘤全切率和手术成功率。根据患者术前 MRI 影像数据重建 3D 虚拟模型并 3D 打印，以凝胶注塑的方式制作大脑仿生模型。以对术中病变移位影响较大的术中脑脊液流失量和肿瘤囊液流失量 2 个因素为自变量，确定在肿瘤手术体位后的在垂直骨窗方向上的最高点的移位量为因变量。在仿生模型上进行正交实验建立预测模型，并将该预测模型写入增强现实导航系统中。为验证该预测模型，5 名受试者佩戴HoloLens2，将患者 3D 虚拟模型叠加在真实的头部模型上；分别测试真实模型上肿瘤最高点移位后的空间坐标（实测坐标）及虚拟模型上肿瘤最高点移位后的空间坐标（预测坐标），两者的差值即为模型的预测误差。结果显示：肿瘤最高点在 X 轴和 Y 轴上的移位量实测值与预测值误差波动范围分别为−0.6787~0.2957 mm 和−0.4314~0.2253 mm；每组实验的相对误差都在 10%以内，该模型具有较好的拟合程度。这种建立回归模型的方法是为预测特定情况下脑肿瘤移位进行的初步尝试，也提供了一种新的思路。通过结合增强现实可视化，以简单经济的方式满足外科医生对预测肿瘤移位和对大脑解剖结构精确定位的需求。

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SleepyFlyR：一种用于果蝇睡眠和活动分析的R包

2025 (4): 744-750.
doi: 10.1007/s12204-024-2706-3

摘要 ( 43 )

PDF(1747KB) ( 73 )

黑腹果蝇被广泛用于睡眠和节律的研究。在众多研究果蝇睡眠行为的工具中，果蝇活动监测（DAM）系统凭借其简单且高效的特点被全世界的研究人员所认可。基于DAM系统生成的简单数据，研究人员可以从中分析出大量描述睡眠和节律的参数。但是，现有的DAM数据分析软件只覆盖了部分参数，而且无法提供详细的个体数据以便用户使用其他绘图软件进行分析。因此我们开发了SleepyFlyR，其特点包括：（1）简单易用并且附带UI文本，方便用户进行操作；（2）提供全面的果蝇睡眠与活动分析，涵盖多种参数；（3）生成睡眠和活动的活动度图；（4）绘制多天平均或者单天的睡眠与活动曲线；（5）给定实验组天数与对照组天数，计算睡眠与活动参数的变化量；（6）分析结果同时包括总结数据和详细的个体数据，且结果文件会根据用户的设置自适应命名。

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探索基于智能手机的酒精使用数字干预小程序在解决中国本土饮酒者戒酒困难中的作用：一项混合方法研究

2025 (4): 751-758.
doi: 10.1007/s12204-023-2685-9

摘要 ( 42 )

PDF(279KB) ( 70 )

中国有着特殊的“酒文化”，影响人们对酒的态度。本研究旨在探索酒精使用数字干预本土化小程序应具备的主要特征，以解决本地饮酒者戒酒的困难，进而为酒精使用障碍患者的长期康复管理提供一种有前景的手段。本研究采用了混合方法进行研究。自评定量问卷招募了三组参与者，89名饮酒者，67名饮酒者亲属和30名成瘾领域医务人员；焦点小组质性访谈调查了36名参与者对两个核心主题的看法，包括21名饮酒者，4名饮酒者亲属，以及成瘾领域医务人员11名。结合定量研究和定性研究的结果表明，本地饮酒者在戒酒过程中最大的困难是：发自内心的强烈渴求；环境的影响；心理健康状况，尤其是情绪状态。相应地，最期望酒精使用数字干预小程序具备的主要功能是：每日跟踪饮酒情况和渴求程度；可以与他人分享的定期反馈报告；情绪改善训练。此外，影响本土饮酒者使用工具意愿的首要因素是：工具是否有效；使用体验是否良好；工具能否补充目前酒精治疗的不足。未来的工作需要平衡患者的需求和外界他人的期望，以便中国文化背景下的潜在用户能更多地从数字干预工具中获益。

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步幅对膝关节接触的影响

2025 (4): 759-767.
doi: 10.1007/s12204-024-2577-7

摘要 ( 47 )

PDF(1920KB) ( 72 )

膝关节的结构复杂，而且影响膝关节运动的因素较多，因此研究步行过程中步幅对膝关节接触的影响对保护膝关节和探究膝关节疾病的产生机理都具有重要意义。本研究中，邀请了一名健康志愿者，通过动作捕捉实验探究了不同步幅下的下肢运动学特性。同时，建立了一个完整精细的膝关节有限元模型，并通过有限元分析研究了步幅对膝关节接触的影响。其中边界条件和载荷是根据动作捕捉实验中获得的符合实际工况的数据设置的。当行走步幅比习惯步幅增加23.08%时，单腿支撑阶段开始时刻的膝关节屈曲角度增加了108.12%，软骨和半月板上的最大von Mises应力值分别从5.888 MPa、5.599MPa增加到16.023 MPa、17.387 MPa，接触面上的高应力区也有显著偏移。当行走步幅比习惯步幅减少12.31%时，单腿支撑阶段结束时刻的膝关节屈曲角度减少了62.22%，软骨和半月板上的最大von Mises应力值分别从5.362 MPa、5.255 MPa减少到2.074 MPa 、1.986 MPa。研究结果表明：通过步行锻炼膝关节和预防、治疗膝关节疾病时，人们应该根据膝关节的健康状况选择合适的步幅进行锻炼，避免过度追求大步幅来提高锻炼效果，而通过较小的步幅进行锻炼则适合大多数人群。

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基于9.4 T磁共振测速的门静脉血流动力学与数值模拟

2025 (4): 768-777.
doi: 10.1007/s12204-024-2764-6

摘要 ( 40 )

PDF(2265KB) ( 70 )

门静脉狭窄是儿童肝移植术后常见的并发症之一。准确的血流动力学评估对肝移植术后的并发症风险预测至关重要。为了预测肝移植术后门静脉血栓的形成位置，使用商业软件MIMICS从CT图像来重建单出口和三出口血管模型并采用9.4 T磁共振成像扫描仪测量速度场。基于磁共振测速仪的实验数据，对计算流体动力学结果进行了验证，研究两个门静脉模型的壁面压力和剪应力。仿真结果可用于门静脉肝移植术后早期血栓形成的临床预测。

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基于深度学习的肺癌病例文本结构化算法

2025 (4): 778-789.
doi: 10.1007/s12204-025-2825-5

摘要 ( 42 )

PDF(634KB) ( 67 )

手术部位感染是肺癌患者中最常见的医疗相关感染。构建肺癌手术部位感染的风险预测模型需要从肺癌病例文本中提取相关风险因素，这涉及两种类型的文本结构化任务：属性判别和属性提取。围绕这两种任务提出了一种联合模型，即Multi BGLC；该模型使用BERT作为编码器，并基于癌症病例数据，对由GCNN+LSTM+CRF组成的解码器进行微调。其中，GCNN用于属性判别，而LSTM和CRF用于属性提取。实验证明，与其他基线模型相比，该模型的有效性和准确性更高。

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基于CatBoost特征选择和Stacking集成学习的磨玻璃肺结节识别

2025 (4): 790-799.
doi: 10.1007/s12204-024-2761-9

摘要 ( 46 )

PDF(510KB) ( 73 )

针对当前磨玻璃肺结节特征维数高、冗余数据多、单一分类器识别准确率较低的问题，提出了一种基于CatBoost特征选择和Stacking集成学习的磨玻璃肺结节识别方法。该方法首先使用特征选择算法进行重要特征筛选，去除作用较少的特征，达到数据降维的效果；其次，将随机森林、决策树、KNN分类、LightGBM作为基分类器，支持向量机作为元分类器进行集成学习模型的融合和搭建，在保持基分类器多样性的同时提升分类模型的准确率。实验结果显示，所提方法的识别准确率达到94.375%。与单分类器中性能最好的随机森林算法相比，该方法的准确率提高了1.875%。与磨玻璃肺结节识别领域最近的深度学习方法ResNet + GBM + Attention和MVCSNet相比，准确率也获得了提升或者性能可比。实验表明，所提出的模型能够对肺结节进行有效的特征选择和分类识别。

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用于半监督医学图像分割的多一致性训练

2025 (4): 800-814.
doi: 10.1007/s12204-024-2733-0

摘要 ( 55 )

PDF(1126KB) ( 72 )

医学图像分割是临床应用中的一项重要任务。然而，获得医学图像的标记数据通常具有挑战性。这就提高了半监督学习（SSL）的吸引力。半监督学习是一种只需要少量标记数据的技术。尽管如此，大多数流行的医学图像SSL分割方法要么依赖于单一的一致性训练方法，要么直接微调为自然图像设计的SSL方法。本文提出了一种创新的半监督方法，称为多一致性训练（MCT），用于医学图像分割。我们的方法超越了现有方法的限制，从两个角度考虑一致性：不同上采样方法的输出一致性，以及对中间特征的各种扰动下，同一网络相同数据的输出一致性。为这两种类型的一致性，设计了不同的半监督损失函数。为了增强MCT模型的应用，还开发了一个专用解码器作为神经网络的核心。在息肉数据集和牙科数据集上进行了彻底的实验，并与其他SSL方法进行了严格的比较。实验结果证明了该方法的优越性，实现了更高的分割精度。此外，全面的消融研究和深入的讨论证实了我们的方法在处理复杂的医学图像分割方面的有效性。

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基于 FTA-AK-SS 的无线传能尿道阀可靠性分析

2025 (4): 815-824.
doi: 10.1007/s12204-024-2704-5

摘要 ( 38 )

PDF(851KB) ( 50 )

针对现有尿道阀可靠性分析计算效率低的问题，提出一种基于主动学习Kriging（active learning Kriging, AK）代理模型与子集模拟（subset simulation, SS）算法并结合故障树分析（fault tree analysis, FTA）的无线传能尿道阀高效可靠性分析方法，即FTA-AK-SS。根据FTA原理，建立无线传能尿道阀故障树模型，确定其最小割集及底事件，进而确定影响其可靠性的随机变量；利用U学习函数选择性添加随机变量样本点更新初始Kriging代理模型；同时结合SS算法，实现无线传能尿道阀的可靠性与可靠性灵敏度分析。仿真结果表明：与传统的蒙特卡罗模拟（MCS）和FTA-Kriging-SS方法相比，所提方法在保证计算精度的前提下，显著提高了无线传能尿道阀可靠性计算效率；橡胶垫老化、接收线圈腐蚀与位置偏移对无线传能尿道阀可靠性影响显著。本研究可为实现尿道阀高效可靠性计算分析提供一种新思路。

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适用于新型胃肠道胶囊机器人的二维矩形螺线管发射线圈设计与实验

2025 (4): 825-832.
doi: 10.1007/s12204-024-2752-x

摘要 ( 44 )

PDF(1309KB) ( 44 )

本文提出了一种二维矩形螺线管发射线圈，以解决三维接收线圈在胶囊机器人体内占用过多空间的问题。发射线圈由两对矩形螺线管线圈组成，沿人体径向分布排列。通过改变发射电流方向，可以产生覆盖整个中心平面的二维磁场。首先介绍了无线能量传输系统的工作机制，然后通过数学计算和有限元模拟分析了发射线圈产生的空间电磁场。最后搭建实验平台，确定系统的最佳谐振频率，并对其能量传输效率和接收线圈的接收功率进行了测试，验证了该系统的有效性。实验结果表明：当接收线圈位于中心处，接收功率为1416 mW，传输效率为3.96%。此外，当接收线圈工作在中心平面时，无论何种姿态均能接收到满足机器人工作需求的能量。

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