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【中文期刊】 《生物医学工程学杂志》 2009年26卷5期 1101-1105页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 为了能够在单通道采样率高达2 kHz的128路心外膜标测系统中,实现实时采集和以100 mm/s的速度无抖动的滚动,我们用DirectDraw~(R)结合多线程技术和多点抽取的方法,设计了一个采集界面,在动物实验中证明了该方法的可行性.
- 概要:
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【中文期刊】 周润 吕阳 等 《医用生物力学》 2025年40卷2期 307-315页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨健康人和膝上截肢患肢者健侧下肢与残肢在不同步态时肌肉协同的差异,为假肢的肌电控制提供依据.方法 采集 7 位健康人和 3 位下肢截肢患者在平地行走、上下坡和上下楼梯时 7 块肌肉(4 块大腿肌肉、3 块小腿肌肉)的表面肌电信号,通...
- 概要:
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【中文期刊】 Bilal M.El-Masri Christina M.Andreasen 等 《骨研究(英文版)》 2024年12卷4期 912-932页SCIMEDLINECSCDCA
【摘要】 Denosumab is a monoclonal anti-RANKL antibody that inhibits bone resorption,increases bone mass,and reduces fracture ris...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 蓝培钦 龚强 《现代仪器与医疗》 2023年29卷6期 33-38页ISTICCA
【摘要】 目的 探讨基于LightGlue匹配算法的体表感兴趣区域识别方法,在实时体表图像中快速精准识别三维ROI是临床实践中的应用效果.方法 本文提出了一种基于LightGlue图像匹配的三维体表轮廓ROI的自动识别方法.该方法通过在CT扫描室和加...
- 概要:
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【中文期刊】 《世界胃肠病学杂志(英文版)》 2006年12卷33期 5368-5374页SCIMEDLINEISTIC
【摘要】 AIM: To investigate the reactivity of a panel of 8 mouse anti-hepatitis B surface antigen (HBsAg) monoclonal antibodies ...
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- 结论:
【中文期刊】 胡小刚 李心雅 等 《中国生物医学工程学报》 2016年35卷3期 310-316页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 基于自行构建的全心脏电生理模型,利用体表电位标测图(BSPM),进行心室异位起搏点定位之分辨率以及导联密度影响的仿真研究.在蒲肯野纤维网中选择24个心室异位起搏点,二维横向范围内(12.5 mm×16 mm)选取18个异位起搏点,在长度为7...
【关键词】 体表电位标测图(BSPM);心室异位起搏点;空间分辨率;
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【中文期刊】 王德玺 杨翠微 《仪器仪表学报》 2016年37卷10期 2359-2365页
【摘要】 体表标测是一种无创的心电标测技术,在房颤的相关研究中得到了越来越多的应用。房颤病人的体表标测信号可以看做是心室信号、心房信号以及噪声信号三路统计独立的源信号瞬时线性混合而成。为了提取体表标测信号的心房活动(f 波),利用独立成分分析(ICA...
- 概要:
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【中文期刊】 Karl-Heinz Kuck 魏毅东(审校)王东芝(译) 《江苏实用心电学杂志》 2014年5期 305-318页
【摘要】 为及时反映海外心脏病学领域的最新进展,努力缩短国内外心电学研究的差距,自本期起,本刊推出“海外论坛”栏目。本栏目主要刊发国内外心脏病学研究领域前沿成果的专题述评、综述和重要学术会议快报等,形式不拘。欢迎海内外学者惠赐大作!开栏之初,我们有幸...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 何磊 王瑶 等 《兰州大学学报(自然科学版)》 2013年4期 504-510页
【摘要】 使用涡度相关蒸散数据验证表明SEBS-METRIC方法可以用来估算黑河流域中游地区作物农田蒸散.结果显示:黑河流域中游地区作物生长季内ET 总量空间差异大(398~709 mm,平均567 mm).在作物不同生长阶段, ET 在时间和空间上...
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 Ali Nasr Sydney Bell 等 《仿生工程学报(英文版)》 2024年21卷1期 270-287页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 A machine learning model for regression of interrupted Surface Electromyography(sEMG)signals to future control-oriented ...
【关键词】 Myoelectric-based control;Surface electromyography;Machine learning;
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