简介：目的:充分理解辅助概念的广义性和特殊性,阐明辅助技术对人类健康的价值与意义,为辅助技术研究,辅助器械开发和应用提供学科认识;方法:从人的物质属性和精神属性入手展开分析,说明人体物质性的分级表现以及其物质各层级受到各种自然因素或精神因素影响的规律,为物质人体辅助技术研究和器械开发提供思路,提出人的物质性与精神性交集的概念,提示人们在开展辅助技术服务时应充分考虑服务对象的精神因素作用对辅助需求进行综合的合理评级;列举在健康维持、健康促进、健康维护等不同情况下辅助技术实例,说明辅助技术研究需的关注点要明确。结论:我国应大力发展以健康为核心的辅助技术,辅助技术开发要力争做到'充分不过分,有效少失效,关注共性兼顾个性。'的原则。

简介：神经调控技术作为一种不破坏神经组织的可逆性神经外科疗法,在疼痛、帕金森病、癫痫、强迫症等功能性神经疾病和精神疾病的治疗上有显著疗效,应用前景广泛。文中介绍了脊髓刺激器、脑深部刺激器,迷走神经刺激器和骶神经刺激器为代表的神经刺激器技术和应用现状,结合脑深部刺激器,迷走神经器和骶神经刺激器的国产化进程,分析了神经刺激器的未来发展趋势。

简介：本文以空间生命科学涉及的研究领域为背景,对空间生命科学仪器和技术的国际发展状况进行了综合分析和举例说明,详细介绍了空间生命科学仪器和技术的国内发展状况,包括应用于返回式卫星、载人飞船、货运飞船、空间实验室和载人空间站的空间生命科学仪器和技术,以及已取得的研究成果,展望了空间生命科学仪器和技术的发展。

简介：基于造影图像序列的血管减影增强技术能够有效地去除图像中大部分非血管结构、成像噪声以及不同结构运动所造成的运动伪影,对实现血管结构识别,提高血管的对比度,并对后续血管结构的分析和医生对疾病的诊疗具有重要意义;同时,该技术可减少对病人的造影剂注射量,具有重要的临床意义。本文基于单视角血管造影图像序列,从血管造影图像减影技术的基本原理,包括基于图像配准和基于层分解的两类减影方法出发,介绍了每个关键步骤的发展现状。同时对血管减影技术的难点进行分析,并对减影增强技术未来的发展趋势予以展望。

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：目前,超声平面波造影图像空间分辨率和信噪比的提升主要依赖于相干角度复合技术。然而,角度复合次数的增加,势必导致造影成像帧率的下降以及微泡击碎率的提升。为了克服该技术瓶颈,本文将具有更窄主瓣宽度和更强干扰/背景噪声抑制能力的自适应波束形成应用于超声平面波造影成像,力求以较少的角度复合次数达到与常规波束形成方法相当甚至更优的空间分辨率和信噪比。其中,采用前后向空域平滑方法对阵列协方差矩阵进行解相干处理,以抑制多次反射回波和相干杂波,最后引入对角加载技术以提升自适应方法的稳健性。本文使用迈瑞公司的Resona7平台配以L11-3U线阵探头,采集平面波造影通道数据进行MATLAB仿真,验证了所提出方法的有效性和性能优势。基于体模数据的仿真结果显示,在同为17次相干角度复合的条件下,本文方法的横向分辨率优于常规波束形成方法;基于犬肝脏活体数据（注射SonoVue造影,剂量为0.05mL/kg）的仿真结果则表明,本文方法只需9次复合即可达到与常规方法13次复合相当的造影信噪比。

简介：重症监护室(IntensiveCareUnit,ICU)的监护种类繁多,然而许多监测大多都是有创监测,研究表明有创监测可能会增加患者出现并发症(如出血、感染)的风险,因此在重症监护病房(ICU)发展非侵入性的、连续的智能监控技术势在必行。深静脉血栓形成(DeepVeinThrombosis,DVT)可能引起严重发病率,常见于住院患者,尤其是术后人群。休克可能导致急性血流量减少,代谢异常,无氧代谢,细胞和器官功能障碍,如果时间延长,可能导致不可逆转的损害和死亡。ICU的患者基本都是危急重症,生命体体征不稳定,随时都可能会出现生命危险,需要医护人员24小时全天候监护,因此对ICU中医护人员进行疲劳监测很有必要。我们采用近红外光谱(Near-InfraredSpectroscopy,NIRS)这种非侵入性的、有效的、以及非电离测量的实时技术开发了一系列设备对DVT、休克、疲劳以及水分、深部组织温度和血流动力学参数的监测。与此同时,心电(EEG)、光学体积描记术(PPG)、压力脉搏波(PPW)等参数也是ICU监护中必不可少的,我们设计了一种无创、低成本监测系统,对系统中信号的稳定性进行了测试并验证了设备的可靠性。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：目的研究颅内电极脑电图监测技术在病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态应用价值并予以分析。方法选取2015年4月~2017年10月于我院接受治疗的病毒性脑炎患者110例为研究对象。分别对所有患者进行常规脑电图监测、颅内电极脑电图监测以及脑脊液检查。分别比较两组脑电图异常率情况以及癫痫样放电现象发生率情况。此外,根据患者是否为非惊厥性癫痫持续状态分非惊厥性癫痫持续状态40例,惊厥性癫痫持续状态70例。以脑脊液检查为金标准：分析两种检测方式诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的敏感度、特异性以及准确度。结果颅内电极脑电图监测病毒性脑炎的脑电图轻度异常率为0.00%（0/110）,明显低于常规脑电图组的10.91%（12/110）,而脑电图重度异常率与癫痫样放电现象发生率分别为46.36%（51/110）、56.36%（62/110）,均明显高于常规电脑组的25.45%（28/110）、16.36%（18/110）,组间对比差异有统计学意义（均P〈0.05）。常规脑电图监测诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的真阳性以及真阴性人数占比均明显低于颅内电极脑电图监测,组间对比差异均有统计学意义（均P〈0.05）。以脑脊液检查为金标准,常规脑电图诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的灵敏度、特异性以及准确性分别为57.50%、60.00%、59.09%,均明显低于颅内电极脑电图监测的85.00%、84.29%、84.55%,组间对比差异有统计学意义（均P〈0.05）。结论颅内电极脑电图监测技术应用于病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态诊断中具有较高的价值,有利于为临床治疗方案的制定提供参考依据,同时可作为临床治疗预后的指标,值得临床应用。

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：目的探索Cookgas和Fastrach插管型喉罩联合光索在预测重度困难气道管理中的应用,为临床处理重度困难气道管理的问题提供依据。方法本院选择于2016年1月至2016年12月接受治疗的预测重度困难气道患者104例作为观察对象,按数字表法分为Cookgas插管型喉罩联合光索组(CILA组)和Fastrach插管型喉罩联合光索组(FT-LMA组),每组52例,并对两组患者的临床资料、手术之前的困难气道评估及声门的暴露情况进行分析。结果两组一般临床资料(年龄、性别、体重及身高)相比的差异没有统计学意义(t=1.562,P=0.092;χ^2=1.448,P=0.104;t=1.520,P=0.081;t=1.604,P=0.095)。CILA组的张口度明显小于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(t=3.935,P=0.002);CILA组的Mallampti分级Ⅲ级之上的例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.852,P=0.004);CILA组的预测困难面罩通气例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.276,P=0.001)。CILA组4级声门的暴露例数显著低于FT-LMA组,且差异有统计学意义(χ^2=4.921,p=0.003)。结论应用CILA和FT-LMA在预测重度困难气道管理中具有高效安全的功效,CILA插管的成功率更高,操作更为便捷,具有较高的临床应用价值。