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随着计算技术和生物技术的进步,当前生物医学文献正在以前所 未有的速度增长。这些文献中蕴含着最新的研究进展和丰富的生物医学知识,对于生物医学研究者具有重要意义。然而数以千万计的文献使得研究者追踪和整理自己 需要的知识和信息变得越来越困难。文本挖掘技术可以解决这一问题,帮助生物医学研究者提高从文献中获取知识和信息的效率。因此针对生物医学文献的文本挖掘 研究具有重要的应用价值。判别式模型是一类直接利用特征来预测目标变量的发生概率的机器学习模型,本文中主要用到的判别式模型有最大熵模型和条件随机域模 型。相对于产生式模型,判别式模型降低了特征之间的独立性假设的要求,并且与很多文本挖掘任务的需求相一致,因而更有可能取得好的效果。本文主要研究如何 利用判别式模型来解决生物医学文献挖掘中的问题。具体地,我们研究了生物医学文本挖掘中的三个任务:生物医学名实体识别、生物医学实体规范化以及生物医学 语义关系抽取。在这3任务中,第二个任务是第一个任务在语义处理上的延伸,前两个任务是第三个任务的基础。本文的主要内容包含以下4个方面。生物医学名实 体识别的目标是确定一个给定的文本集合内的某一类型的实体的名字的所有实例,它是进行深层次文本挖掘的必要步骤之一。本文在考察了生物医学领域实体识别的 特点和难点,分析了目前已有的生物医学实体识别方法的优缺点的基础上,提出了利用条件随机域模型结合丰富特征集来进行生物医学实体识别的方法。这些特征包 括:构词法特征、上下文特征和句法特征。其中,浅层句法特征是首次被引入到条件随机域模型中,同时用来进行实体的边界检测和类别判断。实验表明,这一特征 可以有效地提高名实体识别的效果。有监督的机器学习方法需要大规模的标注语料。大量的电子文献使得在生物医学领域获取未标记的语料已相当容易,但是对语料 进行标注仍然是一件昂贵的工作。针对在生物医学名实体识别中有监督学习所需的大规模训练语料比较难以获取的问题,本文提出了基于最大熵模型的协同训练的半 监督学习方法。该方法可以利用大量的未标注语料来提高在较少的标注语料的基础上学习到的分类器的名实体识别性能。为了进一步提高半监督学习的效果,本文将 主动学习引入到半监督学习的过程中。实验表明,基于最大熵模型的协同训练方法可以有效地提高初始分类器的识别性能。灵活的生物医学实体命名方式使得生物医 学实体具有严重的歧义。这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一。生物医学实体规范化的提出就是为了解决这一问题。生物医学实体规范化 就是把生物医学文献中表达同一概念的不同变体映射到统一的概念标识符。本文提出了一种用于生物医学实体规范化的多层歧义消解框架。实体规范化过程中不同阶 段有不同的歧义情形,在本文提出的框架中,针对这些情形采用了有针对性的解决策略,包括:基于词典的实体名字检测,基于机器学习方法的候选选择以及基于知 识的歧义消解。在BioCreAtIvE2006基因名字规范化任务的测试集上的实验表明本文提出的框架可以有效地解决规范化过程中的各种歧义。生物医学 语义关系抽取是生物医学文本挖掘的主要研究内容之一,是从无结构的生物医学文献中抽取出生物医学知识的重要手段。在实际应用中,生物医学语义关系的定义有 宽泛和具体之分。本文将宽泛定义和具体定义的生物医学语义关系抽取分别看作二分类和多分类问题,提出基于最大熵模型的生物医学语义关系抽取的方法。针对不 区分类别的蛋白质相互作用这种宽泛定义的关系抽取,提出了一种基于最大熵的二阶段蛋白质相互作用关系抽取方法。针对多类别的蛋白质相互作用这种具体定义的 关系抽取,提出使用最大熵模型结合词特征的抽取方法,该方法在一个具有10种蛋白质相互作用类别的数据集上取得了的总体精确率。同样的方法应用 到疾病与治疗方式关系抽取任务中,也取得了很好的实验结果。此外,本文还通过理论分析和实验对比,从理论和实践两个方面说明了判别式模型比产生式模型更适 合生物医学语义关系抽取问题。参考文献 [1] 王浩畅,赵铁军. 生物医学文本挖掘技术的研究与进展[J]. 中文信息学报. 2008(03) [2] 于中华,陈蓉,胡俊锋,陈源. 基于加权投票K—近邻法的生物医学缩略语消歧[J]. 中文信息学报. 2008(02) [3] 龙军,殷建平,祝恩,赵文涛. 主动学习研究综述[J]. 计算机研究与发展. 2008(S1)
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生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
据学术堂了解，医学科研论文可以写调查研究、临床试验、实验研究这三个方面：1、调查研究：研究者为了解人群的健康状况(疾病的分布、患病率、发病率、病死率和死亡率的水平和消长)，研究环境因素的致病或保护作用，必须结合专业进行周密的调查设计。调查设计是调查研究工作的先导和依据，也是调查结果准确可靠的保证。调查设计的特点即研究因素是客观存在的，如职业、地域、民族等;不能用随机化分组来平衡混杂因素对调查结果的影响，故重点是调查表、分析表与抽样方法设计。2、临床试验：临床医学研究的内容很广泛，包括了病因学、诊断学、疗效和预后诸领域的研究。限于篇幅现仅就其中疗效观察予以阐述。疗效研究内容即有药物、手术、理化因素的效应，也有营养、护理等辅助措施与预防措施的作用，也可以是对完整的一组治疗方案或一种特定形式的治疗措施的研究。疗效研究的指标，根据不同的目的可以是：生存或死亡，痊愈或未愈，有效或无效，症状或体征的存在或消失，生理、生化指标的变化及副作用等等。如何评价临床疗效的优劣，应注意试验设计的类型，被试因素(药物、手术、理化因素等)的科学性，受试对象的代表性及其诊断的正确性，疗效指标的统一性和可靠性。3、实验研究：将若干随机抽取的实验对象随机分配到两个或多个处理组，观察比较不同处理因素的效应，这种研究称为实验研究。实验研究的特点是：研究者能人为设置处理因素;研究对象接受处理因素的种类或水平是由随机分配决定的。因此，实验研究能够更有效地控制误差，使多种实验因素包括在较少次数的实验之中。广义的实验研究包括动物实验、临床试验和社区干预试验。
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[生物医学工程]脑神经网络重建仪——单片机控制系统软硬件设计单片机控制系统软硬件设计
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随着计算技术和生物技术的进步,当前生物医学文献正在以前所 未有的速度增长。这些文献中蕴含着最新的研究进展和丰富的生物医学知识,对于生物医学研究者具有重要意义。然而数以千万计的文献使得研究者追踪和整理自己 需要的知识和信息变得越来越困难。文本挖掘技术可以解决这一问题,帮助生物医学研究者提高从文献中获取知识和信息的效率。因此针对生物医学文献的文本挖掘 研究具有重要的应用价值。判别式模型是一类直接利用特征来预测目标变量的发生概率的机器学习模型,本文中主要用到的判别式模型有最大熵模型和条件随机域模 型。相对于产生式模型,判别式模型降低了特征之间的独立性假设的要求,并且与很多文本挖掘任务的需求相一致,因而更有可能取得好的效果。本文主要研究如何 利用判别式模型来解决生物医学文献挖掘中的问题。具体地,我们研究了生物医学文本挖掘中的三个任务:生物医学名实体识别、生物医学实体规范化以及生物医学 语义关系抽取。在这3任务中,第二个任务是第一个任务在语义处理上的延伸,前两个任务是第三个任务的基础。本文的主要内容包含以下4个方面。生物医学名实 体识别的目标是确定一个给定的文本集合内的某一类型的实体的名字的所有实例,它是进行深层次文本挖掘的必要步骤之一。本文在考察了生物医学领域实体识别的 特点和难点,分析了目前已有的生物医学实体识别方法的优缺点的基础上,提出了利用条件随机域模型结合丰富特征集来进行生物医学实体识别的方法。这些特征包 括:构词法特征、上下文特征和句法特征。其中,浅层句法特征是首次被引入到条件随机域模型中,同时用来进行实体的边界检测和类别判断。实验表明,这一特征 可以有效地提高名实体识别的效果。有监督的机器学习方法需要大规模的标注语料。大量的电子文献使得在生物医学领域获取未标记的语料已相当容易,但是对语料 进行标注仍然是一件昂贵的工作。针对在生物医学名实体识别中有监督学习所需的大规模训练语料比较难以获取的问题,本文提出了基于最大熵模型的协同训练的半 监督学习方法。该方法可以利用大量的未标注语料来提高在较少的标注语料的基础上学习到的分类器的名实体识别性能。为了进一步提高半监督学习的效果,本文将 主动学习引入到半监督学习的过程中。实验表明,基于最大熵模型的协同训练方法可以有效地提高初始分类器的识别性能。灵活的生物医学实体命名方式使得生物医 学实体具有严重的歧义。这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一。生物医学实体规范化的提出就是为了解决这一问题。生物医学实体规范化 就是把生物医学文献中表达同一概念的不同变体映射到统一的概念标识符。本文提出了一种用于生物医学实体规范化的多层歧义消解框架。实体规范化过程中不同阶 段有不同的歧义情形,在本文提出的框架中,针对这些情形采用了有针对性的解决策略,包括:基于词典的实体名字检测,基于机器学习方法的候选选择以及基于知 识的歧义消解。在BioCreAtIvE2006基因名字规范化任务的测试集上的实验表明本文提出的框架可以有效地解决规范化过程中的各种歧义。生物医学 语义关系抽取是生物医学文本挖掘的主要研究内容之一,是从无结构的生物医学文献中抽取出生物医学知识的重要手段。在实际应用中,生物医学语义关系的定义有 宽泛和具体之分。本文将宽泛定义和具体定义的生物医学语义关系抽取分别看作二分类和多分类问题,提出基于最大熵模型的生物医学语义关系抽取的方法。针对不 区分类别的蛋白质相互作用这种宽泛定义的关系抽取,提出了一种基于最大熵的二阶段蛋白质相互作用关系抽取方法。针对多类别的蛋白质相互作用这种具体定义的 关系抽取,提出使用最大熵模型结合词特征的抽取方法,该方法在一个具有10种蛋白质相互作用类别的数据集上取得了的总体精确率。同样的方法应用 到疾病与治疗方式关系抽取任务中,也取得了很好的实验结果。此外,本文还通过理论分析和实验对比,从理论和实践两个方面说明了判别式模型比产生式模型更适 合生物医学语义关系抽取问题。参考文献 [1] 王浩畅,赵铁军. 生物医学文本挖掘技术的研究与进展[J]. 中文信息学报. 2008(03) [2] 于中华,陈蓉,胡俊锋,陈源. 基于加权投票K—近邻法的生物医学缩略语消歧[J]. 中文信息学报. 2008(02) [3] 龙军,殷建平,祝恩,赵文涛. 主动学习研究综述[J]. 计算机研究与发展. 2008(S1)
生物医学工程回顾与展望生物医学工程(Biomedical Engineering,BME)是一门生物、医学和工程多学 科交叉的边缘科学，它是用现代科学技术的理论和方法，研究新材料、新技术、新仪器设备 ，用于防病、治病、保护人民健康，提高医学水平的一门新兴学科。 生物医学工程在国际上做为一个学科出现，始于20世纪50年代，特别是随着宇航技术的进步 、人类实现了登月计划以来，生物医学工程有了快速的发展。在我国，生物医学工程做为一 个专门学科起步于20世纪70年代，中国医学科学院、中国协和医科大学原院校长、我国著名 的医学家黄家驷院士是我国生物医学工程学科最早的倡导者。1977年中国协和医科大学生物 医学工程专业的创建、1980年中国生物医学工程学会的成立，有力地推进了我国生物医学工 程的发展。目前，我国许多高校科研单位均设有生物医学工程机构，从事着生物医学的科研 教学工作，在我国生物医学工程科学事业的发展中发挥着重要作用。 显微镜的发明 “解剖”一词由希腊语“Anatomia”转译而来，其意思是用 刀剖割，肉眼观察研究人体结构。17世纪Lee Wenhock发明了光学显微镜，推动了解剖学向 微观层次发展，使人们不但可以了解人体大体解剖的变化，而且可以进一步观察研究其细胞 形态结构的变化。随着光学显微镜的出现，医学领域相继诞生了细胞学、组织学、细胞病理 学，从而将医学研究提高到细胞形态学水平。 普通光学显微镜的分辨能力只能达到微米(μm)级水平，难以分辨病毒及细胞的超微细结构 、核结构、DNA等大分子结构。而20世纪60年代出现的电子显微镜，使人们能观察到纳米(nm )级的微小个体，研究细胞的超微结构。光学显微镜和电子显微镜的发明都是医学工程研究 的成果，它们对推动医学的发展起了重要作用。 影像学诊断飞跃进步 影像学诊断是20世纪医学诊断最重要发展最快的领域 之一。50年代X光透视和摄片是临床最常用的影像学诊断方法，而今天由于X线CT技术的出现 和应用，使影像学诊断水平发生了飞跃，从而极大地提高了临床诊断水平。即计算机体断层 摄影(computed tomography CT),即是利用计算机技术处理人体组织器官的切面显像。X线CT 片提供给医生的信息量，远远大于普通X线照片观察所得的信息。目前，螺旋CT(spiral CT 或helicalet CT)已经问世，能快速扫描和重建图像，在临床应用中取代了多数传统的CT， 提高了诊断准确率〔1〕。医学工程研究利用生物组织中氢、磷等原子的核磁共振(nu clear magnetic resonance)原理。研制成功了核磁共振计算机断层成像系统(MRI)，它不仅 可分辨病理解剖结构形态的变化，还能做到早期识别组织生化功能变化的信息，显示某些疾 病在早期价段的改变，有利于临床早期诊断。可以认为MRI工程的进步，促进了医学诊断学 向功能与形态相结合的方向发展，向超快速成像、准实时动态MRI、MRA、FMRI、MRS发展。 根据核医学示踪，利用正电子发射核素(18F，11C，13N)的原理，创造 的正电子发射体层摄影(PET)，是目前最先进的影像诊断技术。美国新闻媒体把PET列为十大 医学生物技术的榜首。PET问世不过30年历史，但它已显示出对肿瘤学、心脏病学、神经病 学、器官移植，新药开发等研究领域的重要价值〔2〕。影像学诊断水平的不断提高 ，与20世纪生物医学工程技术的发展密切相关。 介入医学问世 介入医学是一种微创伤的诊疗技术。Dotter和Judkin(1964 年)是最早使用介入技术治疗疾病的创始人，他们用导管对下肢动脉阻塞性病变进行扩张治 疗取得成功。1967年Margulis首先使用过介入放射学(Interventional Radiology)，这是医 学文献出现“介入”一词的最早记载。1977年 Gruenzing成功地进行了首例冠状动脉球囊扩 张术获得成功以后，介入性诊疗技术由于其创伤小、患者痛苦少，安全有效而倍受临床欢迎 。20世纪80年代随着生物医学工程的发展，高精度计算机化影像诊查仪器、数字减影血管造 影(DSA)、射频消融技术以及高分子(high-polymer)新材料制成的介入技术用的各种导管相 继问世，使介入性诊疗技术发生了飞速进步，临床应用范围不断扩大，从心血管、脑血管、 非血管管腔器官到某些恶性肿瘤等都具有使用介入诊疗的适应证，并使诊疗效果明显提高，患者可减免许多大手术之苦。有人把介入诊疗技术视 为与药物诊疗、手术诊疗并列的临床三大诊疗技术之一，也有人把介入诊疗技术称之为20世 纪发展起来的临床医学新领域--介入医学〔3，4〕。 人工器官的应用 当人体器官因病伤已不能用常规方法救治时，现代临床医疗技术有可能使用一种人工制造的装置来替代病损器官或补偿其生理功能，人们称这种装置 为人工器官(artificial organ)。如20世纪50年代以前，风湿性心脏瓣膜病的治疗，除了应 用抗风湿药物、强心药物对症治疗外，对病损的瓣膜很难修复改善，不少患者因心功能衰竭 死亡。而今天可以应用人工心肺机体外循环技术，在心脏停跳状态下切开心脏，进行更换人 工瓣膜或进行房、室间隔缺损的修补，使心脏瓣膜病、先天性心脏病患者恢复健康。心外科 之所以能达到今天这样的水平，主要是由于人工心肺机的问世和使用了人工心脏瓣膜、人工 血管等新材料、新技术的结果〔5〕。 肾功能衰竭、尿毒症患者愈后不良，而人工肾血液透析技术已挽救了大量肾病晚期患者的生 命，肾病治疗学也因此有了很大进步。 现代生物医学工程中人工器官的发展也非常迅速，除上述人工器官外，人工关节、人工心脏 起搏器、人工心脏、人工肝、人工肺等在临床都得到应用，使千千万万的患者恢复了健康。 可以说，人体各种器官除大脑不能用人工器官代替外，其余各器官都存在用人工器官替代的 可能性。 此外，放射医学、超声医学、激光医学、核医学、医用电子技术、计算机远程医疗技术等先 进的医疗技术和仪器设备都是现代医学工程研究开发的成果，综上可见，20世纪生物医学工 程的发展，显著提高了医学诊断和治疗水平，有力地推动着医学科学的进步。 21世纪生物医学工程展望 纵观医学新技术诞生和发展的 历史，从伦琴发现X线到今天X射线诊疗技术的发展，从朗兹万发现超声波到今天B超诊断的 广泛应用，从布洛赫和伯塞尔发现核磁共振到今天MRI的问世，从赫斯费尔德发明CT到今天C T成像系统的应用，都是以物理学工程技术为基础、医学需求为前提发展起来的医学新技术 。循着20世纪医学发展的轨迹，我们有理由预测21世纪新的医学诊疗技术可能在以下10个方 面有重大突破和创新： (1)各种诊疗仪器、实验装置趋向计算机化、智能化，远程医疗信 息网络化，诊疗用机器人将被广泛应用。〔6〕 (2)介入性微创，无创诊疗技术在临床医疗中占有越来越重要的地位。激光技术，纳米技术 和植入型超微机器人将在医疗各领域里发挥重要作用。 (3)医疗实践发现单一形态影像诊查仪器不能满足疾病早期诊断的需要。随着PET的问世和应 用，形态和功能相结合的新型检测系统将有大发展。非影像增显剂型心血管、脑血管影像诊 查系统将在21世纪问世。 (4)生物材料和组织工程将有较大发展，生物机械结合型、生物型人工器官将有新突破，人 工器官将在临床医疗中广泛应用。 (5)材料和药物相结合的新型给药技术和装置将有很大发展，植入型药物长效缓释材料，药 物贴覆透入材料，促上皮、组织生长可降解材料，可逆抗生育绝育材料、生物止血材料将有 新突破。 (6)未来医疗将由治疗型为主向预防保健型医疗模式转变。为此，用于社区、家庭、个人医 疗保健诊疗仪器，康复保健装置，以及微型健康自我监测医疗器械和用品将有广泛需求和应 用。 (7)除继续努力加强生物源性疾病防治外，对精神、心理、社会源性疾病的防治诊疗技术和 相应仪器设备的研制受到越来越多的重视与开发，研制精神分析、心理安抚、生物反馈型诊 疗技术和设备将是生物医学工程的新起点。 (8)创伤是造成青年人群死亡的主要原因，研制新型创伤防护装置、生命急救系统是未来生 物医学工程的重要课题。 (9)即将迎来的21世纪是分子生物学时代，有关分子生物学的诊疗新技术将快速发展，遗传 、疾病基因诊疗技术，生物技术和微电子技术相结合的DNA芯片、雪白芯片和诊疗系统将被 广泛应用。 (10)空气污染、环境污染严重危害着人类健康，研究和开发劳动保护、家庭保健、个人防护 用的人工气候微环境是未来不能忽视的问题。 1997年我国发布了关于卫生工作改革与发展的决定，提出了奋斗目标：“到2000年，基本实 现人人享有初级卫生保健”，到2010年国民健康的主要指标在经济发达地区达到或接近世界 中等发达国家水平，在欠发达地区达到发展中国家的先进水平。1999年国家科技部召开了“ 发展生物医学工程技术战略研讨会”，国家工程院开展了有关发展我国医疗器械工业战略研 究等，对推动生物医学工程产业发展、落实创新工程战略布置起着重要作用。20世纪人类与 疾病做斗争，在医学诊疗技术上取得了重大成就；但面向21世纪的巨大挑战，我们要动员起 来，调整政策，制定规划，改革医学研究教学的旧模式，发挥现代科学多学科交叉合作的优势，创建全新的生物医学，为人民造福。
首先，可以去问下学长学姐或者导师，其次也是可以看下（生物医学）这本刊物上的文献
1、 [生物医学工程]脑神经网络重建仪——单片机控制系统软硬件设计单片机控制系统软硬件设计 2、 [生物医学工程]基于USB接口的视觉电生理仪控制器设计 3、 [生物医学工程]第二心音幅值变化及其意义的研究 4、 [生物医学工程]基于磁场检测的微型诊疗装置体内定位研究 5、 [生物医学工程]微型工程药丸中的微型单向阀仿真设计 6、 [生物医学工程]便携式自动疲劳检测仪——便携心电信号采集器 7、 [生物医学工程]基于Delphi的心肌缺血治疗仪软件系统的研究及实现(开题报告+论文+程序+答辩ppt) 8、 [生物医学工程]基于CF卡的海量生理信号存储装置的研究 9、 [生物医学工程]基于FPGA的便携式仪器键盘输入及液晶显示模块的设计
1、《医学库》
这是一款非常简单并且好用的医学工具，它能够为大家提供医学会议和医学培训，同时拥有海量的专业医学资讯供大家去学习和了解。
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生物医学信息检索论文
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是生物医学信息检索论文，请参考！
生物医学信息检索课程中双语教学研究
摘要: 本文探讨了双语教学在生物医学信息检索课程中的应用，小结了医学信息检索课程双语教学的方法和技巧，并基于教学实践，对潜在的问题提出了相应的解决方案。
关键词: 生物医学信息检索;双语教学;高等教育
0前言
21世纪全球经济一体化，科学技术飞速发展，英语作为国际上的全球化通用语言，其重要性不言而喻，它发挥的马太效应已经愈来愈明显。而我国传统的英语教育更侧重于理论知识的学习，对更为实际的语言应用能力则有所忽视，尤其是专业英语的教育存在较大的空白，导致相当多的学生在专业领域内英语的实际运用能力有限。但是现如今，无论是各类型企业还是科研机构，对同时具备良好的专业知识和高水平的英语应用能力的人才的需求非常大。可以说，作为高层次的人才，仅仅具备专业知识，而英语应用能力存在短板会极大地限制专业水平的进一步提高，降低国际交流与协作的效率，对职业生涯造成无法低估的伤害。高等教育应从多方面入手，努力培养有国际视野的“专业+英语”复合型人才，满足这一需求。双语教学作为一种与国际接轨的教学模式，一方面有利于提高学生的英语学习能力，另一方面可以更快速更全面地获取专业相关的科技进展，有利于提升学生的专业水平。而生物医学信息检索是一门关于信息获取、知识更新的课程，只有当学生具备良好的英语能力，才能更高效更全面地获取最前沿的信息，学习最先进的知识，更好地服务于生物医学行业。将双语教学应用于生物医学信息检索，是一个事半功倍的方法。①②笔者在生物医学信息检索的双语教学实践中，总结了一些方法与技巧，并对其潜在的问题提供相应的解决方案。
1方法与技巧
精选教材且及时调整课程难度
“工欲善其事，必先利其器”，双语教学的首要问题便是双语教材的选择，教材选择的好与坏，直接影响着教学效果的好坏。教育部高等教育司曾提出：“在有条件的高等学校的某些信息科学和技术课程中推动使用国外优秀教材的影印版进行英语或双语教学，以缩短我国与国际先进水平的差距，同时也有助于强化我国大学生的英语水平。”原版外文教材在内容上更具有前瞻性、专业的前沿知识也更加规范和优越，更利于学生接触到新知识，选择原版外文教材也是营造全英文环境的一个有利措施，可以高效率地学习专业词汇的使用、专业内容的表达。但是，到目前为止，我国的生物医学信息检索的双语教材选择比较少。而直接采用美国等发达国家的生物医学信息检索原版教材，其课程内容并不一致，而且由于国外教材是按照英文的思维方式编写的，对于学生来讲难度较大，会对学生造成很大的学习压力。综合以上原因，我们在授课中参考了国外的一部分原版教材以后，自编了适合学生全英文的教材和练习。该教材兼顾学生按教学大纲要求掌握专业知识和基本技能,重点强调与现行的生物医学前沿进展的联系。最后在教学实践过程中，根据学生的学习和掌握情况随时进行修改和调整。
多媒体教学结合上机实践
现代计算机和网络的普及大大减轻了双语教学中的困难。随着网络技术的发展和网络信息资源的大幅度增长，生物医学信息检索也更多地在网络上进行。为了配合这一现实的应用现状，我们在教学中采用了教师多媒体讲授和学生上机实践相结合的方式，旨在让学生们能摆脱纸上谈兵的桎梏，充分地将字面的知识固化为自己掌握的本领，能利用网络进行生物医学信息的检索。教师在教学中利用课件控制，对临场情况做出及时的响应调整教学策略和学习内容，以适应动态教学环境所带来的变化。在多媒体演示教学环境中，老师可将操作过程和所得到的结果展现在学生面前，让学生亲自动手操作，以使学生对知识的理解更加具体透彻。上机实践使得整个教学环境由静态向动态转变。这个方式一则是充分发挥学生的积极主动性，从老师“教”转化为学生“学”，二则有利于学生将理论学习和技能提升有机地结合在一起。这一方式在没有增加学时的情况下，本科生的生物医学信息检索课程的教学质量有了比较大的提升，得到学生的普遍好评。
小班教学增强师生交流
双语教学要考虑到学生之间的水平差异，采用小班教学的模式。我们在教学中发现双语教学的最大困难在于学生之间存在专业英语水平的差异，尤其是对于生源来源广泛的民族院校，这种情况尤其突出，教师如何平衡这种差异、并且及时调整教学的进度和难度是重中之重。而小班教学的方式能够保证信息的充分交流和师生的顺畅沟通，有利于增进学生对专业知识的理解和应用，也可以给授课老师及时反馈。小班教学可以营造一个良好的每个人都可以参与其中的双语氛围，获得更好的教学效果。
2问题与对策
加强专业英语学习
笔者在双语教学实践中发现，教学效果的好坏很大程度取决于学生自身的英文水平，尤其是专业英文水平。当学生的专业英文水平有限的'时候，会出现不能理解关键词的准确含义、无法阅读摘要的主要内容，进而不能获得所需要的信息。在这种情形之下，无论老师如何讲授信息检索的原理，介绍信息检索的方法，对于学生来讲，都会出现茫然不知所措的状态。比如说指定检索癌症相关信息，部分同学只知道cancer可以表示癌症，不知道还有tumor、carcinoma也可以表示癌症，并且词义在医学领域存在差异。再比如，在表述胃癌的时候，可以用stomachcancer，也可以用gastricCancer。针对这一情况，笔者在授课之初会详细讲解MeSH（MedicalSubjectHeadings），即由美国国家医学图书馆建立的一套完整详细的生物医学领域的主题词库。同时，笔者也建议先导课的专业课老师在授课的过程中，尽量采用全英文幻灯片展示，中英文对照学习的方式。上述措施可以有意识地帮助学生扩大专业词汇量和帮助学生理解专业描述，进而帮助学生克服双语教学中的最大障碍。这是从根本上解决双语教学对于学生来说较为困难的方式，也唯有真正具备良好的专业英语水平才可以从本质上掌握生物医学信息检索的方法，才能够满足今后的学习和工作的需求。另一方面，对于生物医学数据库的英文界面不熟悉才会增加学生学习的难度。笔者比较困惑的是，在上课之初，一部分同学不太理解starmenu的含义，对于全英文界面的数据库NCBI（NationalCenterforBiotechnologyInformation），ScienceDirect，Highwire，以及软件Endnote初次接触的时候更是如同看天书。这本身并不困难，但是会极大地增加学生的心理压力，所以这需要授课老师对界面进行详细的讲解和介绍，并给予学生足够的时间去熟悉界面，达到能够熟练掌握的水平，消除学生的畏难心理。
循序渐进
为了避免在学习过程中，学生出现习得性无助的情况，双语教学一定要采用循序渐进的方式进行。切忌一开始就加重学习任务加大学习难度，这样的结果是多数同学会跟不上老师的进度，产生严重的厌学心理，进而会完全放弃这门课程的学习。教师授课以前需要对学生的英文水平和专业覆盖面有一个大概的了解，和学生沟通交流他们的学习兴趣、需求和困难所在，并根据获取的信息结合教学大纲及时调整授课的内容、重点和难点。当学生第一次接触到该门课程的双语学习时，教师需利用其最初的新奇感和参与意识激发同学们的学习兴趣，从简到难的学习进度中，让同学们自主地参与到课程的学习中来，收获到成功的喜悦是进一步深入学习的强大动力。教师在课堂讲授中要循序渐进地增加英语表达的比例，在遇到部分专业词汇时需要做详尽的中文解释；在遇到英文表意较为复杂的情况也需要辅以中文指导，全场和学生保持沟通顺畅，把握教学难点和内容。双语授课不能单纯为了英文表达而表达，忽视了学生在课堂上专业水平的提升。同时也可以让学生自发组成学习小组，让英语基础比较好的同学带动其他同学的学习，同学之间互相促进互相合作，形成一个良好的互动氛围，从教师的“教”彻底转变为学生的“学”，让所有的同学参与到这个过程中来，避免个别同学落后于集体学习进度的情况。
3结语
双语医学信息检索这门课程既有利于学生英语应用能力的提高，同时也有利于学生专业知识的扩展和深化，可以极大地增强学生在今后的深造和就业中的竞争力。虽然这门课中还存在很多问题有待我们做进一步思考与改进，但是只要我们勇于拓新，这门课一定会发挥其作用、展现其价值。随着高等教育中教育理念的更新，双语教学在医学信息检索教学课中的运用会真正服务于学生，服务于社会。
丁香客
丁香客是丁香园旗下的一款产品。丁香园是面向医生这个群体的网站，据说有270万医生会员（占中国医生数量一半以上），其中超过70%的会员拥有硕士或博士学位，是中国医学网站与论坛的老大。丁香客可以查看动态、发布观点、上传图片、浏览文章、发布信息，是为医生群体提供专业知识交流的社交工具，适合医生及在校医学生使用。
医维度
医维度3d人体解剖app这个软件是一个提供三维画面人体解刨模型的免费软件，这个软件主要是为医学生以及专业的医疗人士提供的帮助服务软件，通过医维度人体解剖app你可以清晰的看到各种人体解刨动画，灵活控制3D模型，可以360度任意角度旋转、放大缩小察看，随时显示、隐藏、透明处理人体结构的任意一部分。这一款APP可以将繁琐的解剖学内容立体呈现，细致而准确，被称作最好的解剖学APP，可谓是学习解剖的神兵利器。
用药助手
用药助手也是丁香园旗下一款面向医生群体的APP，它可以用来查询药品说明书、查看用药指南及进行常用医学计算。它对临床医生及在校大学生（尤其是药学专业大学生）十分大！
杏树林医学文献
医学文献APP是杏树林旗下的一款产品。杏树林医学文献是国内首个个性化的医学专业文献手机应用。它囊括全球影响力最高的50多本医学杂志，包括新英格兰医学杂志（NEJM）、美国医学会杂志（JAMA）、柳叶刀杂志（Lancet）、英国医学杂志（BMJ）和中华医学会各科杂志等，覆盖超过20个专科。它对医务工作者及在校医学生的学习和科研有着巨大的帮助！（阅读专业论文对医学英语的要求非常高，所以医学生们一定要好好学习专业英语）
医景Medscape
Medscape是美国医疗健康服务网站WebMD旗下医景网的一款APP。其内容包括新闻资讯、药物配伍禁忌、治疗指南、医学计算器、医学培训等方面。Medscape是互联网上最大的免费提供临床医学全文文献和继续医学教育资源(CME)的网点。
PubMed On Tap
数据库APP，PubMed提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，其数据库来源包括MEDLINE、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher，核心主题为医学，亦包括其他与医学相关的领域，例如护理学等。是进行生物医学研究的必备神器！
iRadiology
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PubMed是一个提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，并且免费搜寻的数据库。
它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的资源，像是生化学与细胞生物学。
该搜寻引擎是由美国国立医学图书馆提供，作为Entrez资讯检索系统的一部分。PubMed的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
PubMed是因特网上使用最广泛的免费MEDLINE，是美国国家医学图书馆（NLM）所属的国家生物技术信息中心（NCBI）于2000年4月开发的，基于WEB的生物医学信息检索系统，它是NCBIEntrez整个数据库查询系统中的一个。
主要动能：
词汇自动转换功能（automatictermmapping）PubMed主页的检索提问框中键入检索词，系统将按顺序使用如下4种表达或索引，对检索词进行转换后再检索。
MeSH转换表（MeSHTranslationTable）包括MeSH词、参见词、副主题词等。如果系统在该表中发现了与检索词相匹配的词，就会自动将其转换为相应的MeSH词和TextWord词（题名词和文摘词）进行检索。
刊名转换表（JournalTanslationTable）包括刊名全称、MEDLINE形式的缩写和ISSN号。该转换表能把键入的刊名全称转换为“MEDLINE缩写[JournalNanme]”后进行检索。
短语表（Phraselist）该表中的短语来自MeSH、含有同义词或不同英文词汇书写形式的统一医学语言系统（UMLS：UnifiedMedicalLanguageSystem）和补充概念（物质）名称表。