一睹为快！BMC Biomedical Engineering首批文章上线啦

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BMC Biomedical Engineering 建刊以来的首批论文已正式推出啦！文章涉及自动化的胰腺手术、肢体康复服的研究和角膜成像技术等等。还包括了一篇关于BMC Biomedical Engineering是如何对研究界给予支持的社论文章。快来一睹为快吧！

社论文章

BMC Biomedical Engineering: a home for all biomedical engineering research

BMC Biomedical Engineering：生物工程领域开放获取新归宿

Alexandros Houssein et al.

Doi: s42490-019-0004-1

这篇社论与BMC Biomedical Engineering一起推出，这本刊是BMC系列中的一本新的开放获取、同行评议期刊，旨在发表有关生物医学工程各个方面的文章。作为BMC系列中第一批工程学期刊之一，这本刊将支持和补充现有的生物医学研究领域。原始研究论文、方法学论文、数据库研究文章、软件研究文章和评论文章均可向本刊投稿。作为一个生物医学工程领域的高质量研究传播平台，BMC Biomedical Engineering将为进一步了解人类疾病以及改善人类健康做出自己的贡献。

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BMC Biomedical Engineering: a home for all biomedical engineering research

综述文章

Robotic and laparoscopic surgery of the pancreas: an historical review

自动化的胰腺和腹腔镜手术：一篇历史回顾综述

Alan Kawarai Lefor

Doi: s42490-019-0001-4

“能吃就吃吧，有空就睡吧，别弄坏胰脏！”—— 这些简洁的“三大手术规则”代表了胰腺手术与普通手术的区别，以及几代外科医生对该器官的尊重（和恐惧）。胰腺外科是一个相对较新的领域，手术仅在过去50年才出现。因此，胰腺手术（开放式、腹腔镜或自动化）更是一项技术活儿。本文旨在探讨自动化手术在胰腺病变管理中的作用。在本文中，Alan Kawarai Lefor教授以历史为指导，从各个层级的手术一一开始介绍，帮助我们进一步了解了这些技术的发展历程。

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Robotic and laparoscopic surgery of the pancreas: an historical review

编辑

Alexandros Houssein 博士

点评：

“从我为BMC Cancer工作以来，我便认识了Alan Lefor教授。作为一名肿瘤外科医生，他为BMC Biomedical Engineering带来了很多临床方向的专业知识。我很荣幸地宣布，Alan Lefor教授将他的一篇关于‘自动化胰腺和腹腔镜手术’的评论文章委托在我们期刊发表了！”

研究文章

An upper body garment with integrated sensors for people with neurological disorders – early development and evaluation

一种带有集成传感器的上半身服装，适用于神经疾病患者——早期发展和评估

Margit Alt Murphy et,al.

Doi:s42490-019-0002-3

在神经病学的康复中，使用可穿戴设备的主要目的是在医院环境中补充传统的患者评估和监测结果，并在家中和社区环境中持续地进行数据收集。Margit等人的研究目的是开发一种新型的可穿戴服装，该服装带有集成传感器，用于持续监测生理指标和运动等相关变量。从而能够评估病情的进展情况，制定更切合的治疗方案，以提高癫痫、帕金森病和中风的诊断疗效。

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An upper body garment with integrated sensors for people with neurological disorders – early development and evaluation

方法类文章

Fully convolutional architecture vs sliding-window CNN for corneal endothelium cell segmentation

Juan P. Vigueras-Guillén et al.

Doi: s42490-019-0003-2

角膜内皮（CE）图像为角膜健康状况提供了有价值的临床信息。计算临床形态学参数需要对内皮细胞图像进行分割。目前的活体内皮图像处理技术处理后图像质量差，使得自动分割成为一项复杂的任务。在本论文中，Juan P. Vigueras-Guillén等人提出了两种用于分割CE图像的卷积神经网络（CNN）：一种基于U-NET的全局全卷积方法和一种局部滑动窗网络（sw-net）方法。

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Fully convolutional architecture vs sliding-window CNN for corneal endothelium cell segmentation

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