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研究和实践生物医学工程先进教育模式——介绍基于质疑与挑战的教育模式: 本文介绍了美国的工学教育体系,美国心理科学界和教育界集多年研究的积累所建立的学习科学的构架和在此构架下产生的基于质疑与挑战的生物医学工程教育的模式,以及评估工程与技术教育资质的认证机构。; 万遂人; 关键词：生物医学工程; 文献传递

在体检测γ-氨基丁酸的MEGA-PRESS序列优化设计被引量：1: 2018年; γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)含量异常会引发一系列大脑疾病,因此在体检测人脑GABA含量成为一种十分必要的医疗技术.本文基于GABA检测常用的谱编辑方法 MEGA-PRESS,引入性能更好的SLR脉冲代替常用的高斯脉冲,并使用单频带和双频带结合的方法激发特定频率的物质,在联影(United Imaging Healthcare,UIH)的uMR780磁共振系统上实现了一种优化的MEGA-PRESS序列.结果表明:SLR脉冲可以减少大分子(macromolecule,MM)信号对GABA信号的干扰;单频带和双频带结合可以更好地抑制残余水信号对GABA~*信号的影响.水模实验和人体实验结果均证实优化的MEGA-PRESS序列可以更好地实现GABA~*含量在体检测.; 花蕊孙钰温林飞刘慧万遂人

分布式光纤传感信号特征提取方法研究被引量：1: 2009年; 本文分析研究了分布式光纤传感信号的三种特征提取方法:MFCC参数特征提取法、小波包能量特征提取法和小波包Shannon熵特征提取法,并且用RBF神经网络分别进行了实验。实验识别结果表明,相比其他两种特征提取方法,小波包Shannon熵特征提取法能产生较好的识别结果。; 宋培培万遂人; 关键词：特征提取 MEL频率倒谱系数小波包

眼压测量中电磁压力控制系统的设计被引量：1: 2010年; 目的:本文研究眼压自动测量中利用电磁驱动的压力控制系统。压力控制的精度直接影响眼压测量值的正确性,故要求能实现压力精确闭环控制。方法:根据眼压测量的实际需求,通过数值计算和ANSYS仿真相结合的方法,得到电磁驱动系统的结构参数和电磁参数;通过单片机利用I2C总线和模数、数模转换,通过数字量精确控制驱动电流的大小以实现压力的闭环控制。结果:由实验测量结果可知,该电磁压力控制系统的压力范围为0N～0.48982N,精度为0.00058N,驱动电流控制的误差平均在1%左右,且在行程不变时,电磁力和激励电流呈较好的线性关系。结论:该电磁压力控制系统实现了压力的闭环控制,可控压力范围和控制精度都符合Goldmann压平眼压计的标准,为眼压自动测量仪的研制打下了基础。; 杨丽宾陈娟夏翎赵兴群; 关键词：眼压测量电磁力 ANSYS仿真电磁铁设计

基于微处理器和现场可编程门阵列生物芯片数据采集系统的设计: 2010年; 背景:传统将成像装置与计算机相结合的方式制约了生物芯片技术适用的范围。随着生物技术的不断发展,仪器的小型化、集成化、智能化是生物芯片发展的趋势。目的:实现高速高分辨的实时生物芯片检测系统。方法:提出一种基于微处理器与现场可编程门阵列协同工作的生物芯片数据采集系统的设计方法,以满足生物芯片在进行高速高分辨率检测时对系统实时性的较高要求。介绍系统的硬件结构和接口设计,并着重讨论了软件的设计与实现,在生物芯片数据采集系统的设计与实现上提出了新的构建方法。结果与结论:将微处理器和现场可编程门阵列相结合设计,通过接口驱动和现场可编程门阵列数据采集程序的编写,经QuartusII下的时序仿真,该数据采集系统能够在较高分辨率和较快扫描速度下,实时地进行荧光数据采集。且这种设计方式有效解决了以往采集系统中存在的软硬件过于庞大和复杂的问题,提高了系统可靠性。; 郑斌万遂人何农跃; 关键词：生物芯片微处理器现场可编程门阵列数据采集

基于小波包变换的光纤扰动信号模式识别被引量：2: 2011年; 神经网络是一种普遍采用的模式识别方法。当样本数目较大时,神经网络会因输入特征向量矩阵的庞大使结构变得复杂,运行缓慢,性能下降。针对这一问题,本文对光纤扰动信号提出了基于小波包变换的特征提取分类方法,以小波包系数的能量值作为信号的特征向量,用少量的特征向量反映信号的大部分特征信息,减少神经网络的输入和运行时间的同时保证识别的准确率。将现场采集的各类光纤扰动信号经由神经网络进行判别,实验表明,基于小波包变换的特征提取能在较短的时间内以较高的识别准确率分类出各光纤扰动信号的类别。; 丁吉赵杰万遂人孙小菡; 关键词：小波包变换神经网络特征提取能量谱

基于HLSVD和AMARES磁共振波谱数据量化方法的比较被引量：1: 2011年; 背景:磁共振波谱在临床医学诊断上正成为越来越重要的辅助诊断工具,目前应用最广泛的就是人脑的氢质子磁共振波谱,其在脑肿瘤的诊断上有重要的临床价值。目的:基于一定量数据的基础上,通过比较HLSVD和AMARES两种方法在量化结果的准确性和量化过程的时间性上的差异,找到更适用于临床辅助诊断的方法。方法:在分析软件JMRUI中分别运用两种量化方法,得到频率,幅值,相位等物理参数,这些参数即量化结果的表现形式,以此完成对数据信号的解读。结果及结论:HLSVD方法是根据波形的特征情况进行量化;而AMARES方法,由于使用了人工定义的先验知识,在图形的反应上就会出现偏差,导致量化的结果发生偏离。结果提示,HLSVD方法比AMARES方法在准确性和时间性上都更适合于应用到临床诊断上。; 包晨齐静翁得河孙钰万遂人

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东南大学生物科学与医学工程学院医学电子学实验室