竞赛项目介绍
在此次2017年全国大学生生物医学工程创新设计竞赛中，我院共有五只队伍参加此次竞赛，其中荣获二等奖的有两支队伍，荣获三等奖的有三支队伍，下面分别对每支队伍的参赛项目进行简单介绍。
二等奖
1) 基于脉搏波信号中的呼吸波信号提取
呼吸频率是对人体进行健康状况进行监护时的一项重要生理指标，做好呼吸频率的检测对一些相关疾病的及时诊疗有重要意义。此项目是通过实验室高精度硬件平台对脉搏波数据进行采集，同时用呼吸气流的方法采集呼吸波信号作为参考信号，将脉搏波数据经过算法处理等提取出其中的四个参数，分别为间隔参数、包络参数、幅值参数、面积参数四个参数，将四个参数通过三次样条插值拟合得到呼吸波，与采集的呼吸波信号相对比，结果发现间隔参数拟合的呼吸波信号相关性最高，得到的呼吸率的平均偏差也最低，所以我们采用间隔参数的方法来拟合呼吸波信号，该项目实现了脉搏波与呼吸波信号的同步检测，同时可显示出呼吸率与脉率。
2）3d打印具有可控表面纳米形貌的空心管支架用于大段骨修复
大段骨修复依然是临床上的一个挑战，而导致大段骨修复效果不佳的一个主要的问题是大块骨支架内部细胞由于生长空间和营养供给不足，以及表面缺乏纳米仿生结构，而导致的黏附率和存活率低的问题。为了解决这一关键问题，本项目利用自制的壳核3D打印技术结合原位生物矿化的方法制备出结构可控的既含有大孔和空心管结构，又有表面的纳米羟基磷灰石结构的三维空心管支架。该支架的空心管结构可以促进支架内部的营养供给，表面纳米羟基磷灰石结构可以促进干细胞的黏附和成骨分化。采用包括扫描电子显微镜等手段对制备的支架进行表征，并且对支架的力学性能进行了测试。结果表明，我们成功的利用了壳核3D打印技术和原位矿化方法非常高效的制备出了表面涂覆一层均匀的纳米羟基磷灰石的海藻酸钠空心管支架。
三等奖
1）压电式无线电子听诊器
本项目设计的作品是一款结合蓝牙模块的无线电子听诊器，稳定性强，声音拾取性较好，具有实时监测人体心音的功能。通过内置于传统听诊器的微型音频传感器采集被测者的心音信号。将获得的模拟信号经前置级运放模块放大后，于TLV320AIC23B音频编解码器模块中进行A/D转换及滤波处理。利用蓝牙4.0无线传输模块将数据由单片机发送至下位机程序中进行处理，最终由OLED显示屏完成相关数据信息的显示，以及有线耳机的音频播放功能，实现电子听诊器的心音检测。心脏听诊是人体健康信息体表提取的重要方法，尤其针对心脏杂音信息的获取对临床诊断具有重要价值，因此本项目的设计作品可以有效的帮助医生获得更好的听诊效果，提高临床诊断的准确性。
2）基于深度学习和能量谱CT图像的肝癌病灶分割技术
肝癌是指发生于肝脏的恶性肿瘤，早期诊断及早期治疗至关重要。能谱CT能够提供多参数成像信息，故在肝癌的诊断上能给医生提供更多的依据，但同时对影像的解读提出了更高的要求，在一定程度上增加了影像科医生的负担。为了解决这一问题，本项目采用计算机辅助诊断技术，通过深度学习的方法对能谱CT图像的肝癌病灶进行分割。结果表明，我们成功地提出了一种比较精确的肝癌病灶分割方法。该方法能够较好地满足肝癌临床诊疗的需求。
3）基于深度学习和MRI图像的深静脉血栓分割技术
深静脉血栓（DVT）是常见血管性疾病，可导致肺栓塞等严重并发症。增强磁共振（CE-MRI）可明确血栓范围以指导溶栓，但人工处理图像效率低且较多依赖医师经验。为了解决这一问题，本项目拟选择合适的深度学习方法来识别CE-MRA图像的下肢深静脉血栓区域，并设计算法实现对下肢深静脉血栓的自动分割。结果表明，我们成功地提出了一种比较精确的基于深度学习和CE-MRI图像的血栓病灶分割方法。该方法在下肢深静脉血栓的临床实践中表现出较好潜力。
