翁鑠子，劉虔鋮，張剛平，劉文平，賴勝圣*

（1.廣東食品藥品職業(yè)學院 醫(yī)療器械學院，廣東廣州 510520；2.廣東醫(yī)科大學 生物醫(yī)學工程學院，廣東東莞 523808）

科學知識圖譜是一種通過對大量文獻的整合分析，進而繪制出的與作者、研究機構(gòu)和關(guān)鍵詞等相關(guān)信息的圖譜，是近年來新興的文獻研究方式之一。CiteSpace軟件是將文獻信息數(shù)據(jù)可視化的一種工具，不僅可輔助分析科研領(lǐng)域的基本知識、研究熱點及前沿，還可預測主題演變趨勢以指導科學研究[1]?！吨袊镝t(yī)學工程學報》和《生物醫(yī)學工程學雜志》是我國生物醫(yī)學工程領(lǐng)域的兩本中文核心期刊（北京大學圖書館2020年版）[2]，承載了我國生物醫(yī)學工程學科領(lǐng)域高度創(chuàng)造性的研究論文，在學科界受到廣泛認可，是我國生物醫(yī)學工程發(fā)展的“記錄者”和“風向標”。本文運用CiteSpace 5.7.R2軟件對《中國生物醫(yī)學工程學報》和《生物醫(yī)學工程學雜志》兩本生物醫(yī)學工程領(lǐng)域核心期刊中的文獻進行可視化分析，客觀把握國內(nèi)生物醫(yī)學工程領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及研究熱點，對生物醫(yī)學工程領(lǐng)域未來發(fā)展方向做出一定的預測，以供學者們參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與收集

（1）在中國知網(wǎng)（CNKI）檢索界面中選擇“高級檢索”，直接在“文獻來源”中輸入期刊名稱——《中國生物醫(yī)學工程學報》《生物醫(yī)學工程學雜志》，分兩次進行檢索，每次檢索一本雜志，檢索時間為2010年1月1日至2021年5月1日，一年一分析。經(jīng)過兩位生物醫(yī)學工程副教授人工篩選，剔除通知、廣告、新聞、期刊目錄、會議、綜述類文章、英文期刊等與本研究無關(guān)的文獻。

（2）將所選文獻以“Refworks”格式導出，并以“download（x）”命名，保存在自命名文件夾“input”中。

1.2 方法

（1）將“input”文件夾中的數(shù)據(jù)導入CiteSpace 5.7.R2，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，調(diào)整時間、關(guān)鍵詞、作者、機構(gòu)等相關(guān)參數(shù)，選定范圍后進行可視化分析。

（2）通過調(diào)節(jié)可視化圖像的節(jié)點、線條、字體等參數(shù)，使圖像內(nèi)容更加清晰明了，便于對圖像進行進一步分析。以關(guān)鍵詞為例，圖譜中一個節(jié)點代表一個關(guān)鍵詞，節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞頻數(shù)大小，關(guān)鍵詞之間的連線代表它們在同一篇文獻中出現(xiàn)過，線條與圖上方的年份相對應，用于標志每一年都有哪些關(guān)鍵詞。

2 結(jié)果與分析

2.1 檢索概述

共檢索出4 120篇文獻，經(jīng)人工篩選后剔除753篇不符合要求的文獻，最終納入中文文獻3 367篇。

從圖1可以看出，2010年到2018年，兩本期刊總發(fā)文量呈下降趨勢，而2018年到2020年，則進入平穩(wěn)期。從國內(nèi)生物醫(yī)學工程發(fā)展史看，2010年處于國內(nèi)生物醫(yī)學工程學科發(fā)展的繁榮時期，此時期由于醫(yī)療衛(wèi)生體系的需求及生物醫(yī)學工程學科的迅猛發(fā)展，國內(nèi)各大高校與機構(gòu)紛紛致力于生物醫(yī)學工程學科的研究，使得2010年兩大核心期刊的發(fā)文量達到近十年發(fā)文量的高峰[3]。此后，隨著生物醫(yī)學工程學科研究的逐步深入，研究內(nèi)容趨向更尖端、更高質(zhì)量，研究難度加大、發(fā)文周期延長，導致發(fā)文量有所下降。

圖1 發(fā)文量變化趨勢圖

2.2 被引文獻分析

從高被引文獻表（表1）中可知，被引頻次最多的文獻是2011年發(fā)表的“電子病歷中命名實體的智能識別”，文中采用條件隨機場模型（CRF）機器學習的方法,對疾病、臨床癥狀、手術(shù)操作3類中文病歷中常見的命名實體進行了智能識別，取得了不錯效果[4]；其次是“基于光電容積脈搏波描記法的無創(chuàng)連續(xù)血壓測量”[5]，作者通過分析當時無創(chuàng)連續(xù)血壓測量的三種技術(shù)的基本測量原理、測量精度及優(yōu)缺點，闡述了光電容積脈搏波描記法的特點，實現(xiàn)了無創(chuàng)、連續(xù)血壓監(jiān)測。再次是“基于心率變異性的精神疲勞的研究”，文中以心率變異性指標對精神疲勞程度進行了客觀評估，取得了令人信服的效果[6]。這些文獻在生物醫(yī)學工程領(lǐng)域有較高的影響力。

表1 高被引文獻

2.3 作者分析

2.3.1 突變分析

本研究包括的3 367篇文獻中共涉及532位作者，其中近十年來兩本核心期刊中發(fā)文量排名前10的作者分布如表2所示，作者突變排名前15的作者分布如圖2所示。

表2 作者發(fā)文量前十名

圖2 作者突變前十五名

從表2可以看到，自2010年以來，楊志剛、李昕、劉小菁、明東、徐佳芝等學者發(fā)文較多；從圖2和表2可知，在2010年到2021年早期，四川大學楊志剛、大連理工大學邱天爽等學者發(fā)文量大，研究領(lǐng)域集中于新技術(shù)在心臟影像的應用及生理信號處理、圖像處理等；在2010年到2021年中段，燕山大學洪文學學者在信息融合、可視化模式識別和中醫(yī)工程學等領(lǐng)域發(fā)文量大；電子科技大學堯德中學者在腦電、MRI信息提取技術(shù)及其在腦機交互領(lǐng)域頗有建樹。近幾年，河北工業(yè)大學徐桂芝學者突變強度達到5.35，且突變持續(xù)時間較長，是新崛起的有影響力的作者，在生物電磁技術(shù)、腦認知與神經(jīng)工程方面取得了不俗的成就。另外，天津大學明東學者突變強度雖不是最大的，但在近十年內(nèi)突變持續(xù)時間最長，研究成果保持著較強的“生命力”，在腦信號分析、處理及智能化方面給生物醫(yī)學工程學科注入了新的活力。以上數(shù)據(jù)表明，國內(nèi)生物醫(yī)學工程學科研究人員不斷交替，新生代已經(jīng)站穩(wěn)腳步，成為國內(nèi)生物醫(yī)學工程學科主力軍。

2.3.2 合作網(wǎng)絡分析

設置參數(shù)“Time Slicing” 為“From 2010 JAN.to 2021 MAY. ”,“Year Per Slice” 為“1”，“Node Types”為 “Author”，“Pruning”為“Pathfinder”和“Pruning slices networks”，其余參數(shù)均采用默認值，生成如圖3所示結(jié)果。

圖3 作者合作網(wǎng)絡知識圖譜

圖譜共包含531個節(jié)點、485條連線，網(wǎng)絡密度為0.0034。明東、楊志剛、余建群、洪文學等學者節(jié)點較大，連線較多，表明這些學者都有較為穩(wěn)定的研究團隊。

2.4 刊文機構(gòu)分析

2.4.1 發(fā)文量分析

近十年來，在兩本核心期刊中發(fā)文量排名前10的機構(gòu)分布如表3所示。發(fā)文量多、中心性強的機構(gòu)是上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院，其發(fā)文量高達115篇，同時與其他發(fā)文機構(gòu)合作交流密切。

表3 機構(gòu)發(fā)文量前十名

發(fā)文量較大的機構(gòu)還有南方醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院、重慶大學生物工程學院、四川大學華西醫(yī)院放射科等。通過文獻[3]數(shù)據(jù)對比，在2006年以前清華大學、中國醫(yī)學科學院等機構(gòu)發(fā)文量較大，但從表3中并沒有發(fā)現(xiàn)清華大學、北京大學、上海交通大學等頂尖綜合性大學，這可能與新一代學者更傾向于在國際雜志發(fā)表其研究成果有關(guān)。

從發(fā)文量前10機構(gòu)所在地區(qū)發(fā)現(xiàn)，這些機構(gòu)分布在長三角、珠三角、環(huán)渤海、成渝一帶，恰恰是國內(nèi)醫(yī)療器械行業(yè)最發(fā)達的地區(qū)，說明行業(yè)發(fā)展和科研進步是相互成就的。

2.4.2 合作網(wǎng)絡分析

設置“Node Types”為“Institution”，其余設置同2.3.2，生成如圖4所示結(jié)果，圖譜共包含443個節(jié)點、266條連線，網(wǎng)絡密度為0.0027。

圖4 發(fā)文機構(gòu)合作圖譜

從圖4可知，除上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院外，近十年來我國生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究中機構(gòu)間的合作相對較少。結(jié)合目前國際較新的生物醫(yī)學工程的文章分析[7-8]，不但要加強不同生物醫(yī)學工程機構(gòu)之間的聯(lián)系，更要強調(diào)“醫(yī)+工”結(jié)合，即醫(yī)學和生物醫(yī)學工程跨學科之間的聯(lián)系，由“醫(yī)”提出問題，繼而由“工”解決問題，這樣聯(lián)合研究的方式更能推動生物醫(yī)學工程學科蓬勃發(fā)展[9]。

2.5 關(guān)鍵詞分析

詞頻分析方法是在文獻信息中提取能夠表達文獻核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞或主題詞頻次的高低分布，研究該領(lǐng)域發(fā)展動向和研究熱點的方法。對3 367篇文章進行關(guān)鍵詞分析，結(jié)果如下。

2.5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜

如圖5所示，共包含462個節(jié)點、680條連線，網(wǎng)絡密度為0.0064，圖中圓圈大小代表的是關(guān)鍵詞頻次，頻次越大，圓圈越大。排名前五的關(guān)鍵詞分別為支持向量機（64次）、腦電（50次）、有限元分析（50次）、腦電圖（47次）和特征提?。?6次），其中出現(xiàn)頻次高、連線中心性高的是支持向量機。

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

為了進一步呈現(xiàn)我國生物醫(yī)學工程領(lǐng)域近十年的研究主旨，本文選取出現(xiàn)頻率最多的關(guān)鍵詞，如表4所示。綜合關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜及高頻關(guān)鍵詞頻表，近10年內(nèi)我國生物醫(yī)學工程研究的主要包括：

表4 高頻關(guān)鍵詞情況表

（1）醫(yī)學物理方向（關(guān)鍵詞：支持向量機、小波變換、心電圖、磁共振成像等，包括生物信號和醫(yī)學圖像兩個方面）。從結(jié)果獲悉，兩本雜志在這一方面的刊文量是明顯較多的，生物信號領(lǐng)域集中在腦電、心電、肌電、語言、血壓等人體生理信號的后處理、提取、智能識別等。醫(yī)學圖像領(lǐng)域集中在電子計算機斷層掃描（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、X射線、超聲、病理等圖像的融合、分割、特征提取及智能識別等。

（2）生物力學方向（關(guān)鍵詞：有限元分析、生物力學、支架等）。這一方向是根據(jù)醫(yī)學圖像，利用三維建模軟件建立模型，采用有限元分析軟件對各類情況進行模擬及分析、測試，得到臨床所需的數(shù)據(jù)。從文獻[10-12]得知，目前生物力學主要研究領(lǐng)域集中在骨骼—關(guān)節(jié)力學、細胞分析力學、血液動力學。

（3）生物材料方向（聚類詞：傷口敷料、分化、無創(chuàng)；關(guān)鍵詞：組織工程、干細胞、分化、水凝膠、再生、組織等）。生物材料是制作各種人工器官的物質(zhì)基礎，其主要研究生物相容性和生物活性等問題，其中高分子材料是重點研究領(lǐng)域[3]。在本研究中發(fā)現(xiàn)，兩本雜志關(guān)于納米生物醫(yī)學方面的發(fā)文量不大，與喬新歌等[13]關(guān)于生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究前沿主題的分析結(jié)果有一定的偏差，其研究表明在全球范圍內(nèi)納米顆粒藥物遞送、光動力療法、3D組織器官打印、生物傳感器與生物監(jiān)測等是目前全球生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究熱點。對比之下，近十年隨著海歸醫(yī)學工程科研人員增多及國內(nèi)新一代醫(yī)學工程科研人員的成長，從事上述幾個亞領(lǐng)域研究的科研人員更偏向在國際期刊上發(fā)表相關(guān)科研成果[14-16]。

2.5.2 關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡圖譜

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜的基礎上，通過對數(shù)似然率算法（Log-Likelihood Ratio，LLR）對關(guān)鍵詞進行聚類分析，以了解近十年國內(nèi)生物醫(yī)學工程領(lǐng)域的研究熱點。調(diào)節(jié)參數(shù)，使其顯示出前十聚類，得到關(guān)鍵詞聚類圖譜如圖6所示，其中Q值（聚類模塊值）為0.710 2（Q＞0.3），S值（聚類平均輪廓值）為0.897 3（S＞0.7），說明該聚類圖譜結(jié)構(gòu)顯著、聚類合理且令人信服。

圖6 關(guān)鍵詞聚類圖譜

圖6中數(shù)字越小，聚類包含的關(guān)鍵詞越多。結(jié)果顯示，2010年至今，我國生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究主要圍繞支持向量機（聚類0）、有限元分析（聚類1）、深度學習（聚類2）、傷口敷料（聚類3）、小波變換（聚類4）、心電圖（聚類5）、乳腺癌（聚類6）、磁共振成像（聚類7）、分化（聚類8）和無創(chuàng)檢測（聚類9）10個主題展開。

2.5.3 關(guān)鍵詞突變

關(guān)鍵詞突變是指某一時段出現(xiàn)頻次突然爆發(fā)的關(guān)鍵詞，通過對關(guān)鍵詞突變情況的分析在一定程度上可以幫助我們把握近十年來國內(nèi)生物醫(yī)學工程領(lǐng)域在各個時期的研究前沿并對其未來發(fā)展趨勢做出一定預測[17]。

如圖7所示，近五年我國生物醫(yī)學工程領(lǐng)域的研究前沿主要集中在腦網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、腦電信號、精神分裂癥及機器學習等方向。越來越多的算法及算法應用文獻表明，生物醫(yī)學工程領(lǐng)域一個重要的研究方向是人工智能，如醫(yī)學圖像特征提取及輔助診斷、智能化醫(yī)用機器人等。2017年，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中將發(fā)展人工智能列為國家戰(zhàn)略，說明生物醫(yī)學工程學科順應國家發(fā)展潮流，與國家政策相適應[18-19]。同時，可以看到越來越多研究人員將研究方向聚焦在臨床上目前難以攻克的疾病，如帕金森病、精神分裂癥、癌癥等。

圖7 關(guān)鍵詞突變前十名

3 結(jié)論

本研究對《中國生物醫(yī)學工程學報》和《生物醫(yī)學工程學雜志》兩本核心期刊近十年文獻進行可視化分析，結(jié)果表明：發(fā)文量較大的是上海理工大學、南方醫(yī)科大學等機構(gòu)；新一代生物醫(yī)學工程科研人員已逐漸成為主力軍，形成了以核心作者組成的科研團體；生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究的范圍包括生物材料、影像組學、生理電信號、醫(yī)用儀器設備開發(fā)等；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法、深度學習、腦電信號、機器學習等成為目前研究的熱點。

生物醫(yī)學工程領(lǐng)域研究的多樣性及先進性反映了生物醫(yī)學工程這門交叉學科在基礎研究和應用研究中的巨大潛力。隨著我國人口老齡化日益加劇，在消費升級及政府扶持政策密集出臺等諸多因素刺激下，我國醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)將持續(xù)繁榮[20]，這對于生物醫(yī)學工程學科發(fā)展也有一定的促進作用。相信未來在《中國生物醫(yī)學工程學報》、《生物醫(yī)學工程學雜志》及其他雜志上，可以看到更多關(guān)于醫(yī)學影像智能化診斷軟件、智能醫(yī)用機器人、全降解血管支架等醫(yī)用耗材、植入式微機技術(shù)、智能化穿戴器械、智能化遠程診療、生物3D打印等基礎研究及新技術(shù)突破和應用的論文。