摘要:针灸作为中医学的重要组成部分，在全球范围内具有广泛的应用价值。然而，传统针灸疗法因穴位定位依赖医生经验，缺乏标准化，导致疗效再现性较差，阻碍了其推广。针灸机器人作为一种智能化医疗设备，为针灸技术的标准化和普及提供了新契机。本文针对针灸点密集分布、特征不明显等挑战，提出了改进的YOLOv8-Pose模型——YOLO-PointMap。通过引入动态卷积优化C2f模块，并设计基于通道注意力的特征融合模块，模型在多尺度特征提取与融合方面取得了显著提升。实验结果表明，YOLO-PointMap在测试集上的EPE、PCK和mAP50-95（Pose）等指标优于现有方法，数值分别达到了3.27、1和84.9%，尤其在密集关键点识别和弱特征区域定位上表现卓越，为针灸机器人技术的发展提供了有力支持，同时展现了在虚拟现实和智能交互等领域的潜在应用价值。

摘要:柔性内窥镜机器人可用于微创手术,但由于柔性内窥镜具有非线性可变形的特点,导致操作控制难。为了提高内窥镜的操作准确性,提出了一种结合神经动力学优化的柔性内窥镜手术机器人最优遥操作控制方法。通过设计图像空间下的主从运动映射策略,并建立柔性内窥镜运动学模型,获得图像特征速度与驱动速度之间的映射关系。考虑机器人关节运动约束构建基于二次规划(QP)的最优控制问题,设计神经动力学求解器来求解QP最优问题。在输尿管镜机器人系统上开展实验验证方法的有效性和准确性。实验结果表明,最优遥操作能够显著减小人为控制误差和速度振动,对目标点跟踪误差能控制在2.5%以内。同时验证了所提出的方法在输尿管镜碎石术中具有可行性。

摘要:背景：对于锥束计算机断层扫描（CBCT），长期以来人们希望能够调节X射线的强度和分布，以适应患者的解剖结构，尤其是在旋转扫描时。在此过程中，可以减少图像伪影和辐射剂量。然而，目前的滤波装置，如动态bowtie滤波器，可能在临床应用中过于复杂。 目标：旨在探讨一种简化的动态滤波策略，以减少CBCT成像中的图像伪影和辐射剂量。 方法：所设计的动态滤波策略随着CBCT的旋转过程中动态变化，具体而言，将两个不同部分集成在一起：滤片部分和bowtie部分。该动态滤波策略设置有两种工作模式，一种是动态滤片与动态bowtie的组合，称为动态滤片-动态bowtie（Dynamic filter-Dynamic bowtie, DFDB）；另一种是动态滤片与静态bowtie的组合，称为动态滤片-静态bowtie（Dynamic filter- Static bowtie, DFSB）。针对三个人体部位（肩部、胸部和膝部）进行了数值仿真模拟。此外，使用蒙特卡洛模拟平台MC-GPU生成剂量分布图。 结果： 结果显示，使用所提出的DFDB和DFSB动态滤波方案可以显著减少图像伪影，从而改善CBCT图像质量。根据扫描对象的不同，总辐射剂量可能减少30%。 结论： 所提出的简单动态滤波策略，尤其是DFSB方法，可能在未来帮助提高CBCT图像质量，同时减少图像伪影和辐射剂量，期望能够推进动态滤波策略的临床应用。

摘要:电磁脉冲声源（boomer）是海洋地震勘探等领域常用的爆炸声源，此类爆炸声源的深海应用需要解决空化抑制等核心问题。 本文提出了基于压力补偿平衡的深海boomer声源技术方法，研制了最高工作压力达到20MPa的boomer换能器，并开展了在高压消声舱内的实验测试。通过不同能量和不同压力等级下的实测数据分析可知，使用初始压力0.5MPa的气囊来补偿boomer换能器内部压力可以有效平衡其内外压差，解决空化抑制问题，实现宽频脉冲声波的激发，而且波形重复性很好，最小相关系数达到0.986。随着工作压力从0.5MPa提高至20MPa，脉冲声波特性的主要变化是振幅衰减（204.6dB衰减至194.2dB）和宽度压缩（182μs压缩至88μs），以及主频（以2.3kHz为中心）略向高频迁移。同时，高压消声舱升压和降压过程的水听器输出数据比较可知波形重复性较好，且压力越高，波形一致性越好，说明基于压力补偿平衡的boomer换能器在高压环境下性能更加稳定。

摘要:本文介绍了一种基于模块化设计理念,可实现海洋环境综合观测、多设备集成的通用性海洋资浮标数据采集系统。该系统利用ARM芯片定时器和中断控制器,虚拟了多模块并行采集处理电路。全系统依据海洋资料浮标功能分为气象安全、水文生化和通信三个模块,实现了浮标多设备的连续采集和处理,以及实时双向通信等功能；依据不同模块的特点,采用多路复用器和串口扩展芯片,实现了系统的接口扩展,从硬件上提高了系统的搭载能力。通信模块采用DMA技术实现了双路实时数据的转发、补发及远程控制等功能,实现了浮标系统在海上的可靠安全运行,也提高了其人机交互功能。本系统经过实验室测试和海上现场运行实验,验证了系统的稳定性、可靠性、和测量准确性。

摘要:基于芯粒(Chiplet)的多芯片集成设计为超越传统System on Chip(SoC)单片集成提供了灵活且可扩展的解决方案。然而,Chiplet间的通信已成为影响整体性能的关键瓶颈。在这一背景下,Network on Interposer(NoI)在多芯片系统中扮演着至关重要的作用,直接影响着系统的性能和开发成本。本文回顾了Chiplet的NoI通信拓扑结构,深入探讨了当前Chiplet间通信架构的设计与实现方法。本文涵盖了从协议层、接口层到应用层的完整通信过程,并基于互连拓扑的形状进行分类,对每个类别进行详细分析和交叉比较。此外,本文还探讨了未来芯片间通信技术的发展方向,强调了技术挑战和潜在解决方案,并提出了可重用中介层与拓扑的建模方法。本文旨在为研究人员提供对NoI技术现状梳理及未来趋势的展望。

摘要:氯胺酮是一种N-甲基-d-天冬氨酸受体(NMDARs)拮抗剂,在临床上被用于镇静、麻醉以及治疗难治性抑郁,但是氯胺酮的成瘾性限制了其临床应用。0.5 mg/kg 剂量是临床常用的氯胺酮抗抑郁剂量,而15 mg/kg是氯胺酮滥用人群的暴露剂量[1]。目前有关不同剂量氯胺酮对脑网络的激活情况仍不清楚。本实验选择0.5 mg/kg 及15 mg/kg 两个有代表性的氯胺酮剂量,腹腔连续注射7天,通过脑即刻早期基因蛋白(cFos)表达量来表征氯胺酮对小鼠脑网络的激活情况。结果显示,与生理盐水组相比,0.5 mg/kg 氯胺酮能显著增加内侧前额叶、中间外侧隔核、导水管周围灰质脑区 cFos 数量；而15 mg/kg 氯胺酮能显著增加伏隔核、外侧缰核、 海马CA3、杏仁核、腹侧被盖区 cFos 表达数量。这说明氯胺酮对脑网络的激活呈剂量依赖性,0.5 mg/kg和15 mg/kg的氯胺酮激活的脑区存在差异。该研究为探索不同剂量氯胺酮的神经药理作用奠定基础,为寻找氯胺酮抗抑郁和成瘾差异脑区提供参考。

摘要:使用毫米波雷达进行非接触式生命特征监测能够进行持续且不被察觉的身份验证，由于心脏运动受各种复杂因素影响，而调频连续波毫米波雷达在用户睡眠时能更好地对心脏数据进行监测和捕获。本文提出了一种基于心脏运动一维时序雷达信号的深度卷积神经网络身份识别的方法，并与LSTM、InceptionTime、LSTformer三种深度学习算法进行了性能对比与分析。在实验室采集到的人体静卧状态下心脏信号数据集上，各模型最终都能达到90%左右的分类精度。其中深度卷积神经网络InceptionTime准确率最高，但耗时最长，长短期记忆网络模型LSTM及LSTformer准确率较低，但耗时较短，本文提出的卷积神经网络模型准确率与InceptionTime相当，但计算耗时较短，在准确率和计算效率之间取得了平衡。

摘要:LOGO是一种新的分布式计算框架，与流行的MapReduce计算框架不同，LOGO框架下的大数据分布式计算由两步操作完成，即LO操作在节点虚拟机内运行串行算法完成一个随机样本块的独立计算，产生局部计算结果；GO操作将所有局部结果上传到主节点，在主节点内对局部结果做集成，得到大数据的近似计算结果。LOGO计算框架执行迭代算法时，消除了节点间的数据通信，极大地提高了分布式计算的效率，降低了内存需求，提高了数据扩展性。本文介绍基于LOGO计算框架自主研发的一种新型分布式机器学习算法库RSP-LOGOML。新型分布式计算由LO操作执行的串行算法和GO操作执行的集成算法两部分组成，LO操作直接执行已有的机器学习串行算法，不需按MapReduce编程模型对算法重写，GO操作对串行计算结果进行集成。本文阐述LOGO分布式计算的原理、算法库架构、串行算法封装和GO操作集成策略，展示Spark实现、App应用开发和多种算法测试结果。

摘要:通过制造支架来模拟人体微环境是生物医学领域的一大成就。然而，寻找理想生物支架的工作仍处于起步阶段，仍需要克服重大挑战。目前，天然物质对科学界有更大的吸引力，因为它们具有超强的生物能力、低成本、可生物降解性，并且比合成实验室制造的产品毒性更小。壳聚糖 （CS） 是一种著名的多糖，最近因其生物活性而备受关注，尤其是在 3D 骨组织工程 （BTE） 中。壳聚糖与天然组织非常相似，因此是生物打印的热门候选。本文重点综述了基于CS支架发展的潜力以及骨治疗的缺点。壳聚糖纳米复合材料具有较强的机械强度、吸水能力、细胞相互作用和生物降解特性。壳聚糖衍生物还提供了不同的治疗途径，并且具有较强的生物活性。 3D 定制生物打印为设计和制造具有生物、机械和地形特性的支架打开了新的大门。