耳鳴為非外部刺激產生的主觀聽覺感知,發病率逐年升高,越來越引起重視。經過調查發現,用某些音樂來緩解耳鳴、調節消極情緒、減壓有很好的效果,能打破耳鳴與不良情緒之間的惡性循環鏈,但重復循環的音樂對耳鳴治療效果不大。因此,本文提出了一種基于音樂數字設備接口(MIDI)技術和粉紅噪聲生成耳鳴康復分形聲的方法。試聽實驗結果表明該方法生成的分形片段相似但又不完全重復,沒有音調突變,對用康復聲進行耳鳴治療有借鑒意義。
分形是一個數學概念,用來描述具有自相似性和標度不變性的圖像。研究發現,機體內大腦皮層表面、視網膜血管網絡、心血管、腫瘤血管網絡及輪廓和骨小梁等都具有分形特征;分形理論參數可以反映機體內一些疾病發生發展過程中重要因素的變化。對臨床疾病分形理論的研究,有助于疾病初期的診斷和治療,減輕患者的痛苦。此外,研究證實仿生分形表面可以改善體外培養細胞的三維立體結構。因此,對現有仿生分形表面的制備及其在醫學領域的應用和分形理論在醫學診斷中的價值進行回顧總結頗具意義。本文結合課題組實驗室的研究成果,對分形及其理論在醫學中的應用作一綜述。
目前關于心率變異性（HRV）的時域、頻域及時頻分析等線性分析方法已經取得很多共識，而針對HRV的非線性分析方法也在生物醫學和臨床醫學上有不少的研究報道，尤其是短時HRV分析，但目前仍然存在很多爭議，尚未形成統一的標準和結論。本文就短時HRV非線性分析常用的三種方法（分形維、熵及復雜度）的原理、臨床應用進展及存在問題進行詳細的綜述和討論，以期為準確地將其應用于臨床醫學提供參考。
本文基于多重分形去趨勢波動分析方法（MFDFA）實現了對受試者心理壓力狀態的評估。研究針對不同心理壓力狀態下，腦電信號多重分形去趨勢波動分析中最優分形階數確定問題，重點分析了多重分形去趨勢波動分析方法中的奇異指數、Hurst 指數等參數與階數的關系，進而確定最優分形階數，實現了基于腦電信號多重分形去趨勢波動分析的心理壓力狀態評估。試驗采集了 14 名在校學生有/無心理壓力狀態下的腦電信號，分別比較了奇異指數、奇異維數、Hurst 指數、質量指數與階數關系，確定了最優分形階數范圍為 [—5, 5]，實現了基于腦電信號 β 波多重分形去趨勢波動分析方法的心理壓力狀態評估。研究結果表明，心理壓力狀態下，腦電信號的 Hurst 指數和質量指數大于無壓力狀態下，腦電信號的相應參數，隨著階數的變大，Hurst 指數減小，趨近于定值，而質量指數增大，奇異值隨階數的變化幅度較明顯。本文還比較了有/無心理壓力狀態下，腦電信號的峰值和奇異譜寬度，結果表明，不同心理壓力狀態下腦電信號多重分形譜特性不同，心理壓力狀態下，腦電信號的奇異譜寬度明顯大于無壓力狀態下腦電信號的奇異譜寬度。本文研究結果說明，該方法可以有效地評估心理壓力狀態，為實現心理壓力狀態干預，提高心理健康等提供支持與幫助。
耳鳴是一種常見的臨床癥狀。研究表明，分形音可有效治療耳鳴，但目前的分形音多基于固定的音符庫結合分形算法映射而成，其頻率單一，很難與患者進行個性化適配。臨床研究證實，自然聲為常用的耳鳴匹配聲，對調節消極情緒、減輕耳鳴的煩擾程度有良好的效果。因此，本文提出了一種基于迭代函數系統（IFS）的個性化耳鳴康復自然音合成方法。該方法以個性化構造的自然音音頻庫為基礎，通過 IFS 分形算法映射合成康復音。實驗表明，此方法合成的康復音符合耳鳴治療聲基本要求，且可通過控制音頻庫的生成使康復聲適配患者的耳鳴聲，對耳鳴治療具有一定的參考價值。
目的觀察缺血性腦卒中患者視網膜血管形態特征，初步分析視網膜血管形態特征參數與缺血性腦卒中的相關性。方法回顧性臨床研究。2015年5月至2017年5月于首都醫科大學附屬北京友誼醫院神經內科檢查確診的缺血性腦卒中患者73例（缺血性腦卒中組）納入研究。選取同期就診并經頭顱CT和（或）核磁共振成像檢查排除急性腦卒中的卒中患者146例作為對照組。采用免散瞳眼底照相機采集患者眼底圖像；人工智能眼底圖像分析系統進行視網膜血管參數測量，包括視網膜動脈管徑、視網膜靜脈管徑、血管彎曲度、血管分支夾角、血管分形維數和血管密度。對比觀察兩組患者視網膜血管形態特征。采用二元 logistic 回歸分析視網膜血管參數與缺血性腦卒中的相關性。結果與對照組比較，缺血性腦卒中組患者視網膜動脈管徑更細，視網膜血管分形維數、視網膜血管密度更小，差異均有統計學意義（t=3.232、3.502、3.280，P < 0.05）。相關性分析結果顯示，視網膜血管分形維數［比值比（OR）=0.291，95%可信區間（CI）0.160～0.528］、視網膜動脈管徑（OR=0.924，95%CI 0.870～0.981）與缺血性腦卒中密切相關（P＜0.01）。結論與對照組比較，缺血性腦卒中組患者視網膜動脈管徑更細，視網膜血管分形維數、視網膜血管密度更小；減小的視網膜動脈管徑和血管分形維數與缺血性腦卒中相關。