医疗电子最新文章

脑机接口技术及应用发展的全球趋势

脑机接口（BCI）是指一种通过采集、解码大脑的电信号，并将其转换为指令，直接控制外部设备，从而在大脑与机器之间实现信息交互与功能整合的技术。根据脑信号采集方式，主要可分为侵入式、半侵入式和非侵入式脑机接口技术。

发表于：2026/6/18

三星首获马斯克Neuralink芯片大单 将采用4nm工艺制程

6月16日消息，据媒体报道，三星电子晶圆代工业务首度赢得埃隆·马斯克旗下脑机接口企业Neuralink的芯片制造订单。

发表于：2026/6/17

基于改进小波-VMD的脉搏信号联合去噪方法研究

针对在脉搏信号的实际测量过程中由环境变化、受试者运动、电磁干扰等因素产生大量噪声这一问题，提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和改进的小波阈值联合去噪算法。以皮尔逊相关系数为评价标准，优化k值后对信号进行k层VMD分解；从分解得到的本征模态分量（IMFs）中筛选出低频分量，并对剩余IMFs中包含有效信息的IMFs分量采用改进的小波阈值算法进行去噪；最后，将去噪后的IMFs与低频分量重构，得到降噪后的信号。通过模拟数据进行仿真实验，并对比VMD、VMD-SSA、VMD-SG、ICCEMDAN-WT、MEEMD-WT几个方法和所提方法的去噪效果，仿真实验结果表明，经该算法降噪得到的去噪信号在信噪比、均方误差、归一化互相关度几个指标上的表现最优。在对实测脉搏信号进行验证时，结果表明该算法能够有效去噪，同时保留信号的关键信息特征。

发表于：2026/6/15

基于TQWT-MSPCA-GNN多模态特征的混合神经网络EEG情绪识别

脑电图 （EEG） 信号能客观反映情绪状态，是情绪研究的重要工具。基于EEG信号的情绪识别算法的开发已经取得了显著进展。然而，脑电信号的非平稳、低信噪比特性以及情绪表征的复杂时空依赖性，对模型的识别性能带来了困难。传统方法难以在时间和空间两个维度捕捉到远距离时间序列数据的相关性，从而影响情绪分类的效果。为了解决上述问题，提出了一种通过可调Q因子小波变换（TQWT） 对原始EEG信号进行多尺度分解，并在各尺度上采用多尺度主成分分析（MSPCA）进行去噪和降维。将分解后的多频带信号构建为动态脑功能网络，并引入图神经网络（GNN）来挖掘脑区之间与情绪相关的连接特征。最后，将TQWT提取的时频特征与GNN提取的空间关系特征进行融合捕获时间和空间特征进行分类。在SEED数据集上的实验结果表明，特征重构后的数据在EEG情绪分类任务中是有效的，对3种情绪的识别准确率达到了98.15%±0.63%。

发表于：2026/6/15

MMAAF：一种基于多模态视觉特征与机器学习的气道插管困难评估框架

气道插管困难是临床麻醉中的重要风险之一，提出了一种基于患者张口静态图像的自动化、客观化气道评估框架MMAAF（Multi-Modal Airway Assessment Framework），针对患者数据集的张口图像，运用计算机视觉技术自动提取六项关键解剖学特征，与患者真实插管困难标签结合，构建结构化的多模态预测数据集，进行随机过采样技术处理，集成随机森林与梯度提升树两种机器学习算法进行模型训练与评估。结果表明，梯度提升树与随机森林模型在独立测试集上的预测准确率分别达到92%和93%，评估性能良好。同时，在MMAAF框架内进行逻辑回归模型训练，并依据特征重要性权重对特征进行加权，计算得到患者的个体化插管困难概率评分，为临床决策提供了基于多模态特征的直观量化参考。

发表于：2026/6/15

我国首个血管芯片国家标准批准发布

5 月 29 日消息，据央视新闻报道，市场监管总局批准发布推荐性国家标准《血管芯片通用技术要求》。该标准将于 2027 年 5 月 1 日起正式实施，标志着我国器官芯片标准体系建设取得重要进展。

发表于：2026/5/29

AI大模型与数据集协同驱动脑机接口技术创新及产业发展

脑机接口作为生命科学与信息技术深度融合的颠覆性前沿技术，已成为全球科技竞争的战略制高点。在梳理国内外政策背景及技术演进基础上，首先对脑机接口领域专业数据资源体系以及与AI大模型协同价值进行分析；其次重点围绕关键技术创新、核心设备制造优化、应用场景落地等，分析AI大模型与数据集的深度融合在驱动脑机接口从“基础研究”迈向“技术转化与产业落地”的价值作用，指出数据标准、样本规模、共享机制等方面面临的挑战；最后对我国脑机接口技术的发展前景进行了展望。

发表于：2026/5/25

我国全球首台宽体光子计数CT量产交付

5月19日消息，据媒体报道，东软医疗系统股份有限公司在辽宁省沈阳市举行发机仪式，正式推出全球首台宽体光子计数CT——NeuViz P10。该设备将落地兰州大学第二医院，标志着我国在光子计数CT领域完成了从核心器件突破、整机研发到规模化制造的全流程闭环验证，高端医学影像设备正式进入光子计数时代。

发表于：2026/5/19

应用于体外诊断仪器的多通道RFID读写系统设计

为实现医疗体外诊断仪器流水线式样本检测数据的实时绑定和患者诊断信息的追踪处理，设计了一种应用于体外诊断免疫检测模块传输轨道及试剂盘检测的多通道RFID（Radio Frequency Identification）读写系统。该系统由5路射频天线多路转换接口及微控制单元（Micro Controller Unit， MCU）组成，上位机采用串口通信，支持射频标签数据读写、发射增益可调、密钥保护、声光报警及远程串口在线升级功能等。解决了金属轨道内部射频通信和传统每个射频天线都需要匹配一套读写控制系统导致检测系统冗余的问题，并能够满足试剂体外诊断模块内部传输轨道和试剂盘检测两种定距天线通信的要求。实验结果表明，在金属轨道内经天线优化后的阻抗匹配为50.718 Ω，驻波比为1.11，并通过程序调整射频芯片发射和接收功率数值，可使得含S50标签样本读取距离达26 mm，读取成功率为100%，可满足体外诊断线体数据读写的要求。

发表于：2026/5/15

DNA分子计算机突破2nm半导体工艺极限

韩国科学技术院工程生物学研究院科学家研制出一种基于DNA的分子计算机，其核心元件尺度远小于传统半导体器件，达到2纳米以下，且首次在同一分子系统内整合了信息存储与运算功能。这一突破为未来生物医学计算，尤其是精准疾病诊断奠定了基础。相关成果发表于最新一期《科学进展》杂志。

发表于：2026/4/29

基于多目标优化的医学影像可解释性增强研究

针对医学影像场景的解释需求，提出一种基于多目标粒子群优化的解释增强方法，通过优化解释生成过程来提升解释质量与临床可读性。该方法在 LIME（局部与模型无关的解释）框架中引入多目标搜索机制，实现了高解释保真性与高区域稀疏性的自适应权衡，并获得了帕累托最优的解释结果。为验证方法有效性，以膝关节X光影像为实验对象，基于公开膝骨关节炎数据集在典型卷积神经网络上进行了实验评估。实验结果显示，保真性最高可提升18%，稀疏性最大可降低22%，展现出更高的聚焦性、稳定性，为基于人工智能的医疗影像可信诊断提供了可行技术路径。

发表于：2026/4/23

摩尔线程全功能GPU加速中国生命科学自主生态

摩尔线程在生命科学领域的一系列探索成功推动了“开源模型—本土软件栈—国产算力—开发者工作流”的全链路闭环。对国内科研机构、药企和医疗技术团队而言，意味着在许可条件、数据合规、供应链安全与长期迭代能力上，拥有更高自主性，加速从验证到落地的全流程。精准医疗与药物研发正被人工智能深刻重塑。

发表于：2026/4/20

基于多尺度特征融合的NeRF三维重建方法

三维重建在计算机视觉与人工智能、医学影像、建筑与城市规划等领域中至关重要。针对传统手工建模效率低下的问题，提出一种基于神经辐射场的多尺度融合和注意力机制的方法。该方法引入了多尺度特征模块，并结合图卷积网络增强了网络对空间结构的理解，从而精确捕捉局部与全局的几何关系。多尺度特征模块能够在不同层次上提取信息，改善细节重建的准确性和全面性，进而提升整体重建质量。此外，为了进一步提高模型的鲁棒性与精度，通过引入特征金字塔网络，确保网络在不同尺度下均能有效捕捉重要信息，尤其是在复杂场景中能够避免细节丢失。结合SE注意力机制，模型能够自适应地对图像中的关键区域进行聚焦，增强重要特征的表现，提升了在复杂环境下的重建效果。实验结果表明，该方法在自建建筑物数据集上的结构相似性、峰值信噪比和感知损失分别为0.784、25.42、0.183，较NeRF模型分别提升了4.39%、3.29%、15.84%，能够更好地处理复杂的重建任务，为各类应用领域中的三维重建提供了一个新思路。

发表于：2026/4/15

清华大学脑机接口研究进入临床应用

“只要心里一动念，瘫痪的手就能应‘念’抬起、稳稳抓握”——这曾是无数截瘫患者深埋心底的奢望。如今，一项突破性技术，让这份奢望真正照进了现实。国家药监局日前批准全球首款侵入式脑机接口医疗器械上市。这标志着，国际首个侵入式脑机接口医疗器械正式进入临床应用阶段。 这个产品，叫NEO系统——植入式脑机接口手部运动功能代偿系统，由清华大学生物医学工程学院洪波教授团队全程自主研发。

发表于：2026/4/13

天马天工屏新升级

2026年3月31日，天马微电子在武汉天马第6代柔性AMOLED生产线，举行“像素级护眼天工好屏”探秘之旅。

发表于：2026/4/1