首都医科大学2018年考研专业介绍：医学信号处理及应用
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医学信号处理及应用
本课程主要介绍以计算机为工具的现代数字信号处理技术在医学信号处理中的应用。医学信号处理的根本任务在于:有效地获取和分析来自人体系统的信号；有效地提取信号的特征 , 寻求信号特征与系统状态( 正常或病态 )的关系；根据分析出的信号特征确定系统的状态,以便作出医学决策。本课程的特点是简明地介绍信号处理基本原理和实用技术,突出医学信号处理中的特殊问题。重点不在理论的推论,而在于介绍应用并结合实例介绍该技术在医学领域中的最新应用成果。
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All Rights Reserved 粤ICP备号-3生物医学信号处理综述；生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是；1生物医学信号的特点；生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响,因而有着；2生物医学信号的分类；生物信号如从电的性质来讲,可以分成电信号和非电信；3生物医学信号的检测方法；生物医学信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、；（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检；的生物体检测、处于
生物医学信号处理综述
生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,从信号本身特征、检测方式到处理技术,都不同于一般的信号。
1 生物医学信号的特点
生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点。(1)信号弱。例如从母体腹部取到的胎儿心电信号10~50μV，脑干听觉诱发响应信号小于1μV。(2)噪声强。由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。如胎儿心电混有很强噪声,它一方面来自肌电、工频等干扰；另一方面,在胎儿心电中不可避免地含有母亲心电,母亲心电相对我们要提取的胎儿心电则变成了噪声。(3)频率范围一般较低。除心音信号频谱成份稍高外,其他电生理信号频谱一般较低。(4)随机性强。生物医学信号不但是随机的,而且是非平稳的。正是因为生物医学信号的这些特点,使得生物医学信号处理成为当代信号处理技术最可发挥其威力的一个重要领域。
2 生物医学信号的分类
生物信号如从电的性质来讲,可以分成电信号和非电信号。如心电、肌电、脑电等属于电信号;其它如体温、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等属于非电信号,非电信号又可分为:(1)机械量,如振动(心音、脉搏、心冲击、血管音等)、压力(血压、气压和消化道内压等)、力(心肌张力等);(2)热学量,如体温;(3)光学量,如光透射性(光电脉波、血氧饱和度等);(4)化学量,如血液的pH值、呼吸气体等。如从处理的维数来看,可以分成一维信号和二维信号,如体温、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等属于一维信号;而脑电图、心电图、肌电图、X光片、超声图片、CT图片、核磁共振(MRI)图像等则属于二维信号。
3 生物医学信号的检测方法
生物医学信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、性质、变量和成份等信息的信号进行检测和量化的技术。生物医学信号处理的研究,是根据生物医学信号的特点,对所采集到的生物医学信号进行分析、解释、分类、显示、存贮和传输,其研究目的一是对生物体结构与功能的研究,二是协助对疾病进行诊断和治疗。生物医学信号检测技术是生物医学工程学科研究中的一个先导技术,由于研究者所站的立场、目的以及采用的检测方法不同,使生物医学信号的检测技术的分类呈现多样化,具体介绍如下:（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）一次量检测、二次量分析检测;（11）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
4 生物医学信号的处理技术
自然界中广泛的生物医学信号是连续的,人们处理生物医学信号的程序一般是先经A/D转换,将其转换成数字信号,然后送到计算机中进行处理。
4. 1 时域方法――AEV方法
AEV方法原是通信研究中用于提高信噪比的一种叠加平均法,在医学研究中也叫平均诱发反应法,简称AEV(averaged evoked response)方法。所谓诱发反应就是肌体对某个外加刺激所产生的反应,AEV方法常用来检测那些微弱的生物医学信号,如希氏束电图、脑电图、耳蜗电图等。希氏束电图的信号幅度仅1~10μV,它们在用AEV方法检测之前,几乎或完全淹没在很强的噪声中,这些噪声包括自发反应、外界干扰、仪器噪声。AEV方法要求噪声是随机的,并且其协方差为零,信号是周期或重复产生的,这样经过N平方次叠加,信噪比可提高N倍,使用AEV方法的关键是寻找叠加的时间基准点。
4. 2 频域滤波方法
频域滤波是数字滤波中常用的一种方法,是消除生物医学信号中噪声的另一种有效方法。当信号频谱与噪声频谱很小时,可用频域滤波的方法来消除干扰,频域滤波器可分为两类:FIR(FiniteImpulseResponse)滤波器, FIR滤波器的设计方法主要有:窗函数法,频率采样法; IIR( Infinite ImpulseResponse)滤波器, IIR滤波器的主要设计方法有:冲激响应不变法,双线性变换法。
4. 3 自适应滤波方法
自适应滤波器能够跟踪和适应系统或环境的动态变化,它不需要事先知道信号或噪声的特性,通过采用期望值和负反馈值进行综合判断的方法来改变滤波器的参数。自适应滤波器的设计有两种最优准则,一种准则是使滤波器的输出达到最大的信噪比,称为匹配滤波器;另一种准则是使滤波器的输出均方估计误差为最小,这就是维纳(W iener)滤波器。维纳滤波器是从噪声中提取信号的一种有效的方法,它是根据全部过去和当前的观测数据来估计信号的当前值,维纳滤波器要求解著名的WienerHopf方程,它是期望存在情况下的线性最优滤波
器。卡尔曼(Kalman)从状态空间模型出发,提出了基于状态空间模型的线性最优滤波器即卡尔曼滤波器。Kalman滤波理论是W iener滤波理论的发展,它最早用于随机过程的参数估计,后来很快在各最优滤波和最优控制问题中得到了广泛的应用。值得提出的Kalman滤波
器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架,实际上广泛使用的最小二乘算法即是kalman算法的一个特例。
4. 4 混沌(Chaos)和分形(Fractal)方法
混沌和分形理论是一种非线性动力学课题,混沌系统的最大特点是初值敏感性和参数敏感性,即所谓的蝴蝶效应。混沌学研究的是无序中的有序,许多现象即使遵循严格的确定性规则,但大体上仍是无法预测的,比如大气中的湍流、人心脏的跳动等。混沌事件在不同的时间标度下表现出相似的变化模式,与分形在空间标度下表现十分相象,但混沌主要讨论非线性动力系统的不稳、发散的过程。混沌与分形在脑电信号处理的应用中尤为引人注目。自本世纪二十年代发现脑电信号以来,人们对其已进行了大量的研究,然而由于脑电信号的随机性很强,始终难以找到其规律性,无法使脑电信号成为认识大脑思维以及某些属性的有用信息。究其原因是脑电信号是神经元动作电位的无规则的脑电活动,实际上只由少数独立的动力学变量控制着,因此可以用研究混沌动力学的方法来研究人脑的功能。
4. 5 小波分析(WaveletAnalysis)方法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展。由于小波的多分辨分析(Multi-resolution Analysis)具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域取样步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,从这个意义上讲,它已被人们誉为数学显微镜。目前,在心电数据的压缩、生物医学信号的信噪分离、QRS波的综合检测、脑电图EEG的时频分析、信号的提取与奇异性检测等方面有了广泛的应用。
4. 6 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)分析方法
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,是由大量简单的基本单元(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。生物医学工程工作者采用神经网络的方法来解释许多复杂的生理现象,例如心电和脑电的识别,心电信号的压缩和医学图像的识别和处理。神经网络在微弱生理电信号的检测和处理应用主要集中在对自发脑电EEG的分析和脑干听觉诱发电位的提取。
心电测量举例
心电图是一种记录心脏产生的生物电流的技术。临床医生可以利用心电图对患者的心脏状况进行评估，并做出进一步诊断。ECG记录是通过对若干电极(导联)感知到的生物电流进行采样获得的。图1中显示了典型的单周期心电图波形。
图1 典型的单周期心电图波形
通常说来，记录的心电信号会被噪声和人为引入的伪影所污染，这些噪声和伪影在我们感兴趣的频段内，并且与心电信号本身有着相似的特性。为了从带有噪声的心电信号中提取出有用的信息，我们需要对原始的心电信号进行处理。
从功能上来说，心电信号的处理可以大致分为两个阶段：预处理和特征提取(如图2所示)。预处理阶段消除和减少原始心电信号中的噪声，而特征提取阶段则从心电信号中提取诊断信息。
图2 典型的心电信号处理流程图
使用LabVIEW和相关工具箱，如高级信号处理工具箱(ASPT)和数字滤波器设计工具箱(DFDT)等，用户可以方便地创建针对两个阶段的信号处理应用，包括消除基线漂移、清除噪声、QRS综合波检测、胎儿心率检测等。本文着重讨论使用LabVIEW进行典型的心电信号处理的方法。
心电信号预处理
心电信号预处理可以帮助用户去除心电信号中的污染。广义上讲，心电信号污染可以分为如下几类：
电源线干扰
电极分离或接触噪声
病人电极移动过程中人为引入的伪影
肌电（EMG）噪声
在这些噪声中，电源线干扰和基准漂移是最为重要的，可以强烈地影响心电信号分析。除了这两种噪声，其它噪声由于可能是宽频带的且复杂的随机过程，也会使心电信号失真。电源线干扰是以60 Hz (或 50 Hz)为中心的窄带噪声，带宽小于1Hz。通常，心电信号的采集硬件可以消除电源线干扰。但是，基准漂移和其它宽带噪声通过硬件设备很难抑制。而软
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2亿学生的选择
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2亿学生的选择
生物医学工程主要学什么说的通俗一点,看了新浪上的介绍,还是不太明白,出来好就业么?就业方向呢?女生学这个怎么样？北航这个专业算不算强的
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2亿学生的选择
说白了 主要是化学 生物科学的知识学的不多 建议你参考一下天津大学相关硕士专业的专业课看看 北航的据我所知并不是他的主打专业 从事本专业的就业形势在近些年来看不太好 毕竟所有化学和生物的理学和工科的本科专业就业形势都不太好,除非选择深造.对口的就业方向一般以实验室、工厂操作人员和教师行业比较多 如果想成为相关领域的技术人员和科研人员一般需要硕士或更高学历且具有工作经验.
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主干学科：生物医学工程
主要课程：
模拟与数字电子技术、生物医学传感器与测量，微型计算机原理及其在医学中的应用、数字信号处理、医学信号处理、医学图像处理、医学成像理论、波动理论、基础医学课程、现代生物学、定量生理学等。
主要实践性教学环节：包括金工实习(3--4周)、电子设计(2-3周)、生产实习(3--4周)、毕业设计(12--16周)。
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电子科技大学
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生物医学信号处理- 课程 - 全民终身学习课程平台
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【课程简介】
生物医学信号处理是生物医学工程专业的核心专业基础课程，旨在培养学生应用信号处理理论或技术解决生物医学问题的能力，是一门涉及生物学、医学、信息科学等多个学科的交叉性课程。电子科技大学自1986年开办生物医学工程本科专业以来一直在开设生物医学信号处理课程，是国内最早开设该课程的高校之一。课程通过几代任课教师二十多年的持续建设和发展，已形成了一支以学术学科带头人、教授和青年骨干教师为主体的师资队伍，拥有现代多媒体网络教学环境，配备有先进和完整的实验设施，建立了一套有效的教学方法与手段。课程组先后承担和完成10余项教学改革项目，出版课程教材2本，发表教学研究论文20余篇，分别获得省级教学成果二等奖和三等奖各1项，教师获各种教学奖励和荣誉称号10余项，发表科技论文数百篇，现已建成为四川省精品课程。课程所属的生物医学工程专业于2007年入选四川省特色专业。
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