癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病和中风等神经系统疾病对全球医疗保健构成重大挑战。包括脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG)、脑磁图 (MEG) 和局部场电位 (LFP) 在内的电生理信号是了解神经功能及其障碍的关键窗口。信号处理技术的最新进展，以及人工智能和可穿戴技术的快速发展，为这些疾病的早期检测、精准诊断和持续监测开辟了新的途径。

基于此，Bioengineering 期刊邀请了香港中文大学 (深圳) 的陈世雄教授创建特刊“Electrophysiological Signal Processing in Neurological Diseases (神经系统疾病中的电生理信号处理)”。本特刊旨在收集有关将先进信号处理技术应用于神经系统健康领域电生理数据的最新研究成果。我们诚邀研究人员提交原创研究论文、综述和简短通讯，探讨信号采集、伪迹去除、特征提取和分类方面的挑战。尤其鼓励关注多模态融合、实时监测系统以及用于临床决策支持的可解释人工智能等方面的稿件。特刊主题包括但不限于：

用于脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、肌电图 (EMG) 和眼动图 (EOG) 的高级信号处理算法；

机器学习和深度学习在神经系统诊断中的应用；

用于长期神经系统监测的可穿戴传感器和系统；

用于康复和辅助的脑机接口 (BCI)；

用于疾病分析的多模态数据融合 (例如，EEG-fMRI、EEG-语音)；

神经退行性疾病 (阿尔茨海默病、帕金森病) 的生物标志物发现；

癫痫发作的检测、预测和定位；

连接性分析和脑网络建模；

用于神经应用的实时处理和低功耗嵌入式系统。

投稿截止日期：2026年9月30日 

• 客座编辑

陈世雄 教授

现任香港中文大学深圳医学院副教授。曾任中国科学院深圳先进技术研究院教授及博士生导师。他的研究方向包括神经肌肉电生理信号的创新传感、智能处理及其在神经康复中的应用。他曾任神经信息学与工程联合实验室主任、深圳市神经康复工程实验室副主任。他曾荣获中国科学院朱李月华优秀导师等称号。

研究兴趣：创新传感技术；可穿戴系统开发及电生理信号 (脑电图和肌电图) 的临床转化；用于神经系统疾病早期诊断的电生理信号处理的数学算法和深度学习模型。

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/si/272406

• Bioengineering 期刊介绍

主编：Anthony Guiseppi-Elie, Texas A&M University, USA

期刊专注于发表生物医学工程及应用，生物分子、细胞和组织工程及其应用，生物工艺和生物系统工程及应用，生物化学工程与应用，生物信号处理与分析，仿生学与生物控制论，生物电子学和转化生物工程等相关的最新科学技术及应用等相关的研究成果。刊载研究论文、综述及短讯，鼓励学者发表详细的实验和理论结果。期刊已被PubMed、Scopus、SCIE (Web of Sciences) 等数据库收录。

2024 Impact Factor：3.7

2024 CiteScore：5.3

Time to First Decision：17 Days

Acceptance to Publication：2.8 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/bioengineering