医工简报 | 冷冻消融仪创新产品获批上市；一种高性能脑机接口; 基于 AI 算法的可穿戴式听诊器

星标“医工学人”，第一时间获取医工交叉领域新闻动态~

“

医工简报是由医工学人理事会及学生委员会整理的医工交叉领域一日内最新进展，内容来源为著名期刊、国内外知名媒体等。周一至周五工作日发布！

医工学人已建立各细分领域微信群聊（国内外医工交叉领域顶尖高校、科研院所、医院、企业等专家学者、硕博士、工程师、企业家等），欢迎加入医工学人社群（入群方式请查看文末链接）。

”

行业动态

冷冻消融仪创新产品获批上市

1月20日，国家药品监督管理局批准了心诺普医疗技术（北京）有限公司的冷冻消融仪创新产品注册申请。

https://www.nmpa.gov.cn/zhuanti/cxylqx/cxylqxlm/20250120164301165.html

临床综合

The Lancet | 在健康领域建立残疾包容的领导力

全球有 13 亿残疾人，他们在健康与医疗保健方面面临诸多障碍，导致其预期寿命比非残疾人短 14 年，且许多早逝可通过改善医疗和公共卫生措施避免。亟需领导力推动残疾包容性医疗的变革。1月20日，伦敦卫生与热带医学院的研究人员于在《The Lancet 》上发表以残疾包容性医疗的领导力缺失为题的评论文章。文章探讨了残疾人在健康领域面临的挑战，分析了缺乏领导力的原因，并呼吁个人、组织和政治家在残疾包容性医疗领域发挥领导作用，以推动系统性变革。

https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)00006-6

医学人工智能

IEEE Trans. Med. Imaging | 拼接、微调、再训练：基于 SAM 的半监督 3D 医学图像分割框架

为了在降低标注成本的同时保持分割性能，半监督学习方法成为研究热点。1月20日，由 Shumeng Li 等人组成的研究团队在《IEEE Transactions on Medical Imaging》上提出了一种基于 SAM 的三阶段半监督医学图像分割框架——Stitching, Fine-tuning, and Re-training (SFR)。该框架通过图像拼接策略优化 SAM 的微调过程，并结合 3D 半监督分割模型，显著提升了在有限标注数据下的分割性能。研究还进一步提出了 SFR+ 框架，通过置信度估计实现选择性微调和重训练，进一步增强了模型的鲁棒性。实验结果表明，该框架在多个数据集上均取得了显著的性能提升，特别是在标注数据稀缺的情况下表现尤为突出。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3532084

医学成像技术

IEEE Trans. Biomed. Eng. | 超声心动图中的运动补偿插值：基于李群平流的方法

提升心脏超声图像的时空分辨率对于准确评估心脏结构和功能至关重要。1月16日，来自 GE Healthcare 和奥斯陆大学的研究人员在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》上提出了一种基于流体力学平流方程的新型运动补偿插值算法，通过双向平流能量模型估计最优速度场，实现了心脏超声图像的高质量插值。该算法在 2D 和 3D 心脏超声数据中均表现出色，能够有效减少插值伪影并保持心脏结构的拓扑完整性。研究还通过训练神经网络进一步加速了计算过程，为实时应用提供了可能。

https://doi.org/10.1109/TBME.2024.3440838

康复（神经）工程

Nat. Med. | 一种高性能脑机接口用于瘫痪患者的手指解码与四旋翼游戏控制

脑机接口（BCI）通过解码大脑信号控制外部设备，已在多个领域取得显著进展，但其作为医疗设备的应用仍面临安全性和有效性的挑战。1月20日，斯坦福大学的 Willsey 团队在《Nature Medicine》上发表了一项研究，展示了一名四肢瘫痪患者通过植入式脑机接口控制虚拟无人机的成功案例。研究利用多电极阵列记录运动皮层信号，并通过机器学习算法实时解码手指运动意图，实现了对无人机的三维控制。这一成果不仅展示了脑机接口在娱乐领域的潜力，也为未来开发更直观的控制方式提供了重要参考。

https://doi.org/10.1038/s41591-024-03341-8

可穿戴技术

Engineering | 基于 AI 算法的可穿戴式听诊器，用于实时精准监测肺音及自动喘息检测

开发一种能够实现无线、皮肤贴附、低功耗且实时监测的可穿戴听诊设备，对于呼吸系统疾病的早期诊断和长期管理具有重要意义。1月17日，韩国科学技术研究院（KIST）的 Soo Hyun Lee 团队与多家研究机构合作，提出了一种基于柔性电子技术的可穿戴听诊设备——肺音监测贴片，能够实时监测呼吸音并利用人工智能算法对异常呼吸音进行分类和计数。该设备通过深度学习模型实现了对喘息等异常呼吸音的自动识别，并在哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者中进行了临床验证。

https://doi.org/10.1016/j.eng.2024.12.031

生物材料

Adv. Mater. | 用于呼吸周期监测与非接触式传感应用的超快速湿度传感器

湿度传感器在人机交互和物联网应用中扮演着关键角色，尤其是在非接触式传感和健康监测领域。1月16日，KAUST 的 Suman Mandal 和曼彻斯特大学的 Thomas D. Anthopoulos 等人在《Advanced Materials》上发表了一项突破性研究。他们利用鸡蛋清（蛋清蛋白）作为活性材料，结合纳米间隙电极（NGE）技术，开发出一种超快速、高灵敏度的湿度传感器，创下了生物材料基湿度传感器的最快记录。此外，该传感器成功应用于非接触式皮肤湿度检测和实时呼吸监测，展示了其在医疗健康领域的巨大潜力。

https://doi.org/10.1002/adma.202414005

END

编辑 | 罗虎

审核 | 医工学人理事会

扫码添加医工学人小助手，进入综合及细分领域群聊（国内外医工交叉领域顶尖高校、科研院所、医院、企业等专家学者、硕博士、工程师、企业家等），参与线上线下交流活动