在生物医学信号检测与处理综合实验课中培养学生综合能力

第四军医大学生物医学工程专业在生物医学工程实验课的教学改革中 ,增设一门生物医学信号检测与处理综合实验课程 ,要求学生针对某一实验题目 ,进行检测硬件设备及相应信号采集处理软件系统的设计与制作。经对 6届学生教学实践 ,效果良好。在教学中应明确实验目的要求 ,精心设计实验题目 ,备足所需材料 ,严格管理及考核。

生物医学信号检测与处理教学的实践和探索

生物医学信号检测与处理是生物医学工程专业一门重要的综合实验课程。针对该课程的特点,结合新乡医学院教学实际情况,进行了调整课程体系、优化教学内容、丰富教学手段、软硬件相结合等一系列课程改革,使学生更好地掌握医学信号的采集和处理,提高学生的实践能力和专业素质。

新形势下《生物医学信号处理》实践教学探讨

作为生物医学工程的重要课程之一,《生物医学信号处理》的教学内容多、难度大。多年以来,其一直沿袭传统教学模式,教学效率有待提高。由于该课程的综合性、实用性和实验性质很强,因此普通的教学手段通常无法很好地兼顾教学内容。为此,本研究从《生物医学信号处理》的大背景入手,对实践教学策略和网络平台的应用进行针对性讨论,分别从课程特点、课程进度以及思想政治教育三个方面入手进行教学策略建设,并重点关注网络平台在混合型课堂中的应用价值,以课前、课中、课后三个节点引入网络平台建设的重要价值和具体应用方法,希望以此提升《生物医学信号处理》课程的教学效率。

“生物医学信号处理”教学模式改革与实践

“生物医学信号处理”作为生物医学工程专业的重要基础课程,培养了学生应用信号处理理论与技术解决具体生物医学问题的能力。但是,现行“生物医学信号处理”课程教学模式存在的问题,导致该课程的教学效果不佳。针对该门课程教学中存在的问题,进行了教学模式的改革与探索,通过改革教学模式、优化实验教学方法及改革考核模式等措施,提升了学生学习的主动性与参与度,着重培养深厚理论功底、善于灵活运用知识解决实际问题的专业人才。

生物医学信号处理一体化实验平台设计与实践

为了满足人工智能医疗对生物医学工程人才实践的需求,开发了一套集教学、科研、创新实践为一体的生物医学信号智能处理一体化实验平台。该平台包含生物医学信号采集硬件系统、层次递进式实验教学内容和立体化教学资源,集生物医学信号采集、处理和特征识别于一体,串联起生物医学工程核心知识点。该平台还提供基于心电信号的睡眠呼吸暂停综合征检测的教学案例,并用于教学实践。教学实践表明,该平台提高了学生实践和创新能力,加深了专业认知度,提升了科研素养,从而能更好地适应目前生物医疗产业升级的需求。

生物医学信号处理技术在医疗检测中的应用研究

生物医学信号处理技术在医疗检测中的应用十分广泛。它能够通过处理和分析心电图、脑电图、生物图像和生物传感器数据等生物信号,提取有用的信息,帮助医生进行疾病诊断、病情监测和治疗方案制定。这些技术的发展将进一步推动医学领域的进步,提高疾病的早期诊断率和治疗效果,改善患者的生活质量。本文系统分析了生物医学信号处理技术在医疗检测中的应用及应对措施,以期提高应用效果。

生物医学信号处理在线课程混合式教学探索

主要介绍了生物医学信号处理在线课程的混合式教学方法,利用腾讯会议进行在线课程的理论教学和实验教学,同时学生利用在智慧树平台建立的网络课程进行课后自主学习。采用这种混合式教学模式,培养学生的自主学习能力和实践能力,有效提高了课程教学质量。

研究生专业技术课程科教融合的创新实践探索--以微弱信号检测与处理课程为例

研究生教育是我国高等教育体系的重要组成部分,肩负着培养具备创新能力的科技领域人才的神圣使命。在新工科背景下,如何实现课堂教学与科学研究融合、达到学术素养和工程能力共同提升的培养目标,已成为高校教育教学改革面临的新课题。该文选取北京航空航天大学仪器科学与技术和光学工程两个一级学科开设的专业技术课微弱信号检测与处理,阐述在研究生专业技术课程教学中,通过融入本学科在国内具有影响力和技术优势的光纤陀螺、光纤电流互感器、空芯光纤微弱散射光检测三个典型科研实例,进行科教融合、提高教学质量的创新实践探索。

虚拟仪器和LabVIEW在生物医学信号检测处理中的应用

介绍采用虚拟仪器和LabVIEW来检测、分析、处理生物医学信号的方法和技术，并提出了虚拟医学仪器的概念。给出了利用虚拟仪器和LabVIEW来研究麻醉深度检测的应用实例。

基于生物医学信号处理技术的医疗检测与诊断

该文从生物医学信号处理的角度,分别介绍了生物医学信号的特点及其在医疗检测与诊断方面的重要性,归纳了各种生物医学信号处理技术在医学检测和诊断中的应用和使用价值。

“生物医学信号处理”课程虚实结合实验教学改革

“生物医学信号处理”是生物医学工程及相关专业的核心主干课程,理论学时主要教授信号处理的基本概念与原理,实验学时主要针对生物医学信号处理的典型案例进行综合分析。然而,目前“生物医学信号处理”课程实验教学模式单一,多为验证性实验,综合性与设计性实验较少,导致学生理解不够深入,难以学以致用。针对课程实验教学不足,通过增加虚实结合的实验案例设计与训练,拓展实验教学模式,提升实验教学的高阶性与挑战度,加深学生对知识的理解与灵活运用,提升学生分析复杂问题的综合能力,培养复合型专业人才。

生物医学声信号的检测、处理与应用

近年来，随着传感器、信号处理等技术的迅速发展，国际医学界、生物医学工程界对生物医学声信号的检测处理极为重视，研究工作已取得了很大进展。本文综述了生物医学声信号检测、处理与应用等方面的新进展。

基于生物医学信号处理技术的医疗检测与诊断

二十一世纪是高新技术发达的世纪,许多的领域的引进了高新技术,信号的分析和处理技术在许多学术领域得到大量应用,许多学科都在关注这一技术的发展。而在生物医学领域,生物医学信号处理就是一个非常重要的角色。这些信号一般含有生物系统生理与结构状态相关的信息,因此,这些信号在生物医学领域具有非常重要的价值。这篇文章就从生物医学信号处理的角度,重点探讨生物医学具有的特点、检测方法、以及诊断意义。

生物医学工程跨学科综合实验教学实践

结合生物医学工程专业多学科交叉特点,探讨了通过综合实验教学设计进行融会贯通教学。在实验组织上采用“项目式”实验,在实验内容上实现多元化综合设计。以“导电水凝胶材料在柔性电子及人体中的应用”为主题,设计了导电水凝胶制备、材料性能表征、柔性电极体表电信号检测及基于Python生理信号分析系列综合实验,构建了“医用材料+”实践教学。实验安排跳出章节内容实验设定的局限性,体现了生物医学工程学科的融合交叉,有效拓展了专业教学的深度和广度。

强噪声中检测微弱目标信号特征的量子信号处理算法

随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标信号特征的性质;给出算法步骤以及重要参数的计算方式;将所提算法与奇异值分解、小波阈值降噪算法结合进行了仿真分析和实验验证。结果表明,所提算法保护目标信号特征的能力可以帮助降噪算法检测极低信噪比的微弱信号,与其他方法结合可极大改善信噪比,准确提取信噪比为-30 dB的微弱目标信号,算法性能优越。

多参数水质检测智能传感器信号处理及建模

针对多参数水质检测中智能传感器易受到环境、噪声、光源等干扰因素的影响,提出一种结合递推平均滤波算法和小波变换算法的传感器信号处理方法.该方法利用递推平均滤波算法对传感器输入信号的周期性干扰因素进行预处理,并利用小波变换算法进一步减少传感器信号的噪声.小波变换算法能够通过伸缩和平移来细化采集信号,以此实现对时频的局部化处理,最终达到对高频部分进行时间细化、对低频部分进行频率细化的目的.实验结果显示,在同样的阈值条件下,降低噪声的数量越多,对噪声的抑制作用越显著.由此验证了所提方法的有效性.

生物医学信号的检测与处理

本文简要介绍了数字信号处理的研究现状,以及生物医学信号不同于其他数字信号的特点。并及针对生物医学数字信号的特点介绍了相应的检测处理方法。文章重点以心电信号为例对生物医学信号的检测与处理方法进行了分析。

《北京生物医学工程》稿约

《北京生物医学工程》是由北京市卫生健康委员会主管,北京生物医学工程学会、北京市心肺血管疾病研究所主办的国内外公开发行的综合性学术刊物,主要刊登医学图像处理、生物医学信号检测与处理、生物医学信息与控制、生物材料、人工器官、生物力学、生物医学测量、中医工程、数字化医学中心、计算机在生物医学中的应用、医疗设备和器械等方面的理论研究与最新科技成果。设有论著、综述、研究简讯、临床应用、仪器维修等栏目,适合中高级从事生物医学工程的科研人员、工程人员、临床医生及学生等阅读。

EMD及其在生物医学信号处理中的应用研究

介绍了一种适用于生物医学信号处理与分析的方法——经验模态分解(EMD),结合Hilbert变换对心电(ECG)信号及心跳间期(RRI)信号进行了分析,并重点与小波变换方法进行了比较。

生物医学信号处理研究综述

生物医学信号处理在生命科学研究、保健、疾病的预防、治疗以及医疗仪器产业中具有重要的意义。由于生物医学信号来自于人体,受生理、心理的影响,信号具有多样性和复杂性的突出特点,加之其特殊的应用目的,因此生物医学信号处理需要多学科的理论。本文较为全面地讨论了生物医学信号处理的主要内容,即生物医学信号的种类、特点和对其处理的主要环节,生物医学信号处理所涉及的理论内容,并以心电和脑电为例介绍了生物医学信号处理的应用。然后介绍了生物医学信号处理的新进展,简要回顾了现代信号处理近十年来的热点内容,即Hilbert-Huang变换、压缩感知及信号的稀疏表达。最后对生物医学信号处理研究方向进行了展望。