生物医学技术范文

生物医学技术范文第1篇

(一)背景及意义

二十一世纪我国将面临人口众多、交通拥挤、医院容量有限,以及由于独生子政策导致的日益严重的人口老龄化等一系列严重的社会问题,远程医疗技术的发展可望为我们提供一个缓解上述问题的有效途径。最简单的远程医疗形式是通过PSTN(公共电话网络)进行心电(ECGs)的远程解释,但目前的远程医疗技术研究与试验则是伴随当前IT技术的发展而发展的一个范围更加广泛,意义更加深远的新兴领域。它是现代通讯技术和计算机与现代医学相结合的产物,它利用电子通讯及多媒体技术实现远距离医学检测,监护,咨询,急救,保健,诊断,治疗,以及远距离教育和管理等等。远程医疗旨在通过提供一种管理良好、高效和跨越时空障碍的全新医疗保健服务模式,最终达到共享医疗保健资源,降低医疗保健费用,提高医疗效率和质量的目的。另外,在战场救护,交通等意外事故危重病人的紧急处理等方面,远程医疗技术也有很大的应用价值!广义地讲,远程医疗是指医护人员利用通讯和电子技术来跨越时空障碍、向人们提供医疗保健服务。根据不同的应用,远程医疗又可分类为远程监护,远程治疗,远程会诊和远程教育等等。

(二)发展过程

最早的远程医疗雏形可以追溯到1905年Einthoven等人利用电话线进行的心电图数据传输实验。但真正具有一定实用价值的远程医疗系统在50年代才开始出现,该系统可以通过电话线和专用线传送简单的医学数据。而在70~80年代远程医疗开始利用电视系统传输医学图像,即以远程放射医学(Tele-radiology)为主。随着现代微电子学、通讯技术、计算机及网络技术的发展,在90年代人们开始实践与评估该系统在远程医疗咨询、远程教育、远程专家会诊等多方面的应用。近几年来,随着医用数字影象设备如CT、MRI、B超以及DSA等的迅速普及,促使越来越多的医院采用数字图像存储通讯系统(PACS,PictureArchivingandCommunicationSystem),逐步实现医院的无胶片管理,为普及远程医疗奠定了良好基础。当前,远程医疗系统技术的技术支持有:交互视频影像设备(interactivevideo),高分辨监视器(high-resolutionmonitors),计算机网络(computernetworks),蜂窝电话(cellulartelephones),高速开关系统(high-speedswitchsystems),以及以光纤和卫星通信为核心的信息高速公路等。需要说明的是,在目前的中国,由于网络的普及面仍然十分有限,在一些中小县城市,既缺少高水平的医疗专家又缺少足够带宽的信息网络,患者的经济能力也十分有限。在这种背景下,基于电话线的远程医疗服务在一定程度上满足了当前的需求,显示出了一定的发展空间,值得国内的医疗电子企业重视。

(三)适宜范围和初步的临床效果

远程医疗技术(Tele-medicine)最大的作用在于它对农村和不发达国家的那些得不到良好服务的人群提供健康护理服务。在这些地方,合格医生的缺乏是一个很大的问题。其他需要远程医疗的地方包括:边远的兵站,需要保密的地方,出院后病人的监护,家庭监护,病人教育,医学教育等。有些医学部门,如放射学(radiology),病理学(pathology)和心脏病学(cardiology),他们需要高保真的电子医务数据和图像为诊断服务,因而特别适合于采用远程医疗。随着远程医疗技术的成熟,它能够提供服务的医学部门和范围也会随之相应地增加。比如,以下这些领域的远程医疗实践正在逐步增多:矫形外科学(orthopedics),皮肤病学(dermatology),精神病学(psychiatry),肿瘤学(oncology),神经病学(neurology),儿科学(pediatrics),产科学(obstetrics),风湿病学(rheumatology),血液学(hematology),耳咽喉科学(otolaryngology),眼科学(ophthalmol-ogy),泌尿科学(urology),外科(surgery)等。总的来说,有关报告显示,远程医疗提供了医生与远端之间的可靠的高质量的数据和音频视频通信。通过将远程医疗和直接的医生诊断相比较发现,二者没有大的差异。这些初步的结果说明,远程医疗提供了与医院相当的服务质量。目前,远程医疗已被成功地用于直接的病人监护,它明显地改进了医生的诊断能力和对病人的处理选择。远程医疗在临床医学中的作用已被完全证实,它的使用情况已经超过了立法和行政部门的步伐。因此,在未来健康监护工业的发展策略中,远程医疗应是一个不可忽略的因素。一个重要的目标是实现两个“所有”:方便地实现所有的医学服务和面向所有的地方。

(四)远程医疗系统与信息技术

很显然,远程医疗(Tele-medicine)应当有许多不同的系统和技术要求(分级的)。但大致可分为两类:实时的(RealTime,RT)和先收集后处理的(store-and-forward,SAF)。对于RT交互模式,病人与现场医生或护理人员一起在远处,专家在医学中心。对于SAF模式,所有相关的信息(数据、图形、图像等)用电子方式传到专家处,在这里,专家的反应不必是立即的。在大多数情况下,几小时或几天后才能收到专家的报告。一种理想的远程医疗系统当然是同时具备RT和SAF两种模式,但显然这种复合模式意味着显著增加的费用。例如,一个理想的RT-SAF组合,需要在急诊室内或附近有一个基站,并在远处有多个对病人实施治疗计划的地方,那里带有诊断室或移动的监护单元。基站需要有控制系统或工作站、在线的医学数据库、视频相机和监护仪、微型耳机和话筒以及图形图像输入设备。在远端,需要有完全可移动的视频相机和监护仪、各种诊断设备、图形图像输入设备、PC或工作站等。如上所述,当前的技术可以使得远程医疗系统具有可靠的高质量的数据和视频-音频通信(在医学中心的医生和远端病人之间),能够提供与到医院就诊相当的服务。随着远程医疗的范围和广度的扩展,需要进一步关注的技术和临床问题包括:传输的图像、视频信息的知觉质量以及其他临床完善性所要求的程序;当前技术能够提供的检查的透彻性,以及远程医疗服务和当前临床常规检查的有机结合问题等。远程医疗当中的一个重要技术成份是通信系统,它的基本的传输介质是铜质电缆、光导纤维,微波中继,卫星转发。一个混合的网络可能是,卫星传送用于很远距离的情况,光纤用于视频图像,铜电缆传数据、信号和控制信息。RT、SAF两种模式的通信要求都可以预测。RT模式要求短时间内传送大量的信息,它强调的重点是传输、交换和交互的时间。它的决定性因素是容许能力(传输速率和带宽)。而SAF模式则对传输速率和带宽的要求不大。只要能将整块的数据传送就行。一般的多媒体远程医疗系统应具有获取、传输、处理和显示图像、图形、语音、文字和生理信息的功能。按照远程医疗系统的组成划分,它一般由三个部分构成:用户终端设备,医疗中心终端设备和联系中心与用户的通讯信息网络。不同的远程医疗应用,对通讯系统和系统终端设计又有不同的要求。相应的设备费用也依要求的不同而变动较大。

(五)相关的有待解决的技术问题

仍然有待解决的,与远程医疗全面、广泛地实施有关的关键技术问题包括:数码医院的建立,目前有些医院己有医院信息系统(HIS)和图像归档与通信系统(PACS—picturearchivingandcommunicationsystem)和DICOM(Digitalimagingandcommuni-cationsinmedicine)。医院现有的这些系统是远程医疗的重要组成部分,它们的扩展是建立远程医疗系统的一个有利条件。此外,还需要建立标准的医学信息库;开发功能可靠、操作方便的终端设备•以及接口技术问题,因为远程医疗系统涉及多种医疗设备与通讯系统的连接,建立通用的标准接口将会减少系统建立时的复杂程度和节省费用;系统加密问题,以确保医疗数据在通讯网络传输中的安全性,维护病人的隐私权;家庭以及偏远地区的宽频通讯问题,初期通讯网络的铺建应考虑到远程医疗的用途。目前,有关研究主要集中在:(1)人-机接口和通讯网络的研究,主要解决各种信息的有效上网和传送;(2)传感器技术的研究,目标在于研制有源、无线和小型的换能器,实现生理信号的方便而可靠、准确而无损的测量;(3)各种先进的数据与图像压缩方法的研究,在尽可能减低有用信息丢失的同时,达到尽可能高的压缩率,最终实现远程医疗数据与图形图像信息的的高效传输;(4)医学信息与数据传输安全问题的研究,为相应的立法等提供技术保证。

二、医学成像技术与三维医学图像处理

(一)医学成像技术

1895年德国物理学家伦琴发现了X射线,并被应用于医学,产生了以X光照片为标志的医学影象学。此后的整个20世纪可以说是医学成像的盛世。面对各种纷纷涌现的众多成像模式,我们不仅要问:这些成像技术各有何特点?它们的发展前景又如何呢?到目前为止出现的所有成像方法,几乎都与核或电磁有关。如果从利用的电磁波的频率高低上对医学成像模式进行分类,在静态场领域有电生理成像,低频领域有阻抗CT,高频领域有微波CT,光领域有光学CT,在更高的频率领域有X线CT。其中X线CT早已进入实用的阶段。此外还有利用磁场相互作用机制的磁共振成像技术(MRI)。加上最近受到重视的一些功能成像方法,如功能磁共振成(fMRI)和正电子发射断层扫描技术(PositronEmissionTomography,PET)等,如此众多的医学影象手段提供了大量的有关病人的各种信息,包括形态的和功能的、静态的和动态的等,被广泛应用于诊断和治疗,成为现代化中必不可少的手段和工具。

1•电阻抗断层成像技术

电阻抗断层成像技术(ElectricalImpedanceTomography,EIT)是近些年来兴起的一项医学成像技术。其基本思想是利用人体组织的电特性差异形成人体内部的图像。它通过体表电极向人体送入一交流电流,在体表不同部位测量产生的电压值,由此重检一幅电极位置平面的人体组织电特性图像。这种图像不仅包含了解剖学信息,更为重要的是,某些组织和器官的电特性随其功能状态而改变,因此图像也包含了功能信息在内。此外加上对人体几乎无创伤、廉价、操作简便等优点,EIT受到了日益广泛的关注。但由于受到数据采集系统和算法等因素的限制,目前该技术并不十分成熟,基本处于实验室阶段。EIT技术根据测量目标的不同可以分为两类:静态EIT和动态EIT。静态EIT以测量对象内部电阻(导)率的分布为成像目标;而动态EIT则是测量对象内部的电阻(导)率的相对变化量的分布为成像目标。由于动态EIT技术只需反映阻抗的相对变化量,相应地,其算法简便、快速,可以实时成像,而且系统对具体目标形状有较高的鲁棒性。虽然由于假设条件难以满足、推导过程不严格等缺点使得动态EIT的成像质量不高,但由于其对人体形状和电极摆放位置的适应性强、能反映变化的信息等优于静态EIT的这些优点,它已被用来进行临床研究。相信随着算法的改进和成像质量的提高,动态EIT有望在临床上发挥更大的作用。

2•电生理成像技术

电生理成像技术指基于体表电磁信号的观测,进行的体内电活动情况成像的技术。具体有心电磁和脑电磁问题两大类。但两类问题在技术上是密切相关的,它们分别是利用测量得到的心电图(Electrocardiogram,ECG)和脑电图(Electroen-cephalogram,EEG)来研究人体的功能。这里以脑电为例,其中又可以分为两个层次,一为脑电源反演,一为成像。在成像方面,人们希望能从头皮上获得的空间分辨率较低的电位分布推算出皮层表面上空间分辨率较高的脑电电位分布,因也称为高分辨率EEG成像。人们相继发展了等效源方法(Sidmanetal,1992;Yao,2000),有限电阻网络法(杨福生等,1999),和球谐谱分析方法(Yao,1995)。脑电源反演就是利用测得的头皮电位,推算颅骨内脑电活动源的空间位置的一项技术。其具体方法有非线性优化算法和子空间分解算法。在这些方法中,大都是以某一时刻的电位观测值为已知信息,唯有子空间分解算法是直接建立在一段观测记录之上,从而较好地同时利用了观测记录中的时间和空间信息,因而受到了广泛的重视(Mosher,1992;尧德中,2000)。电生理成像技术与其它的医学成像技术如CT、MRI等相比,具有其不可替代的独特功能。它检测的是生物体的自发(或诱发)的功能信息,是一种真正的非损伤性的成像技术,且可以进行长期检测,而fMRI等只能检测诱发的间接的功能信息。另外一个优点就是它具有很高的时间分辨率。目前的一个重要发展方向是,电生理成像技术与其它影像技术相结合(如EEG与fMRI结合),实现优势互补,以得到两“高”(高时间分辨率和高空间分辨率)的结果,帮助研究人员进行更精确的分析和判断。

3•微波CT

微波CT可以说是一种比较新的成像模式,它是1978年才被提出来的。它的基本原理是:利用电磁波的传输特性,通过测定透过身体的电磁波来重建体内图像。微波CT大体可以分为两大类:被动测定型和主动测定型。被动测定型也可以称为无源型,利用的是由生物体发出的属于微波范围的那一部分电磁波,如人体热辐射等,最终获得热图像(因此,类似的还有红外成像);主动测定型也叫有源型,是用外部入射微波照射生物体,然后利用透过微波和反射微波重构图像,获得的是形态图像。微波CT作为一种医学成像模式,它的主要特点是,同X-CT相比更容易查出癌变组织;与超声相比更有利于肺的诊断;不存在电离辐射的危险性。微波CT需要解决的最大问题是如何提高空间分辨率。要想提高分辨率,必须缩短波长,提高频率,但波长愈短其在体内的衰减愈大。同时,微波在介质中传播时产生的衍射和散射会造成重建图像的模糊。所以提高微波CT的图像分辨率是一件极为困难的工作。随着技术的进步和图像分辨率的提高,微波CT将很有希望成为新一代的医学成像手段。

4•光学CT

光学CT也将是21世纪的重要研究领域。其基本思路是将光输入待测组织,测量其输出,重建该组织。由于人体对可见光是屏蔽的,但对红外或红外波段的光有一定的穿透能力,利用它进行断层成像。光学CT大致可以分为内禀(Intrinsic)光学成像、光学相干层析成像、光子迁移技术成像等几种。内禀信号指的是,由组织活动(如神经元活动)引起的有关物质成分、运动状态的改变而导致起光学特性发生变化,而这种变化在与某些特定波长的光量子相互作用后得到的包含了这些特性的光信号。通过成像仪器探测到这些光信号的某一时间间隔内的空间分布,进而重建组织图像。无损伤内禀光学成像方法近年来正加紧研究,以期用于人脑功能的研究。光学相干层析成像,即将光学相干剖析术(OCT)用于成像,它是采用低相干的近红外光作为光源,采用特制干涉仪完成光的相干选通,这样接收到的信号就只包含尺度相应于相干长度的一薄层生物组织的信息。若同时加以扫描,就能得到三维剖析图像。OCT技术从提出至今虽然只有短短几年的时间,但已表现出极为诱人的应用前景。目前它已在视网膜及黄斑疾病的早期诊断,皮肤、肠、胚胎检测等领域发挥出巨大的作用。这种技术已成为国内外在生物光学方面的一个活跃点。利用灵敏的探测器和适当的重检算法,就可以确定测量组织的光学特性。通过检测组织的光学特性,可用于肿瘤诊断、代谢状态动态监护、药物分析及光动力学治疗等场合。光子迁移技术成像(PhotonMigrationImaging,PMI)利用的是在红光和近红外光谱区,生物组织的某些不同成分对于光的散射和吸收表现出不同特性,而且在不同生理状态下的组织光学参数也不大相同。高频调控的正弦入射光经组织传播后,由于吸收和散射延迟了光子行程时间,引起了相位和光子能量密度的变化,显著和精确的相位变化体现了吸收的变化。光学方法正处于迅速发展之中,一方面,与XCT、MRI等其它成像方法相比,光学CT具有价格低廉、运行安全,另一方面,它体积小重量轻,特征信号容易获得,技术发展成熟。光学CT还有一个吸引人的优势是,它在空间分辨力和时间分辨力这两个基本的成像性能上可以说是首屈一指,目前已达约5mm的物方象素和每秒25帧以上的视频速度。因而可以预料,光学CT会在医学研究和临床等方面发挥越来越大的作用。

5•正电子发射断层扫描技术

正电子发射断层扫描技术(PositronEmissionTomography,PET)作为一种传统的核医学成像技术,它的历史可以追溯到1932年,在那一年CarlAnderson在研究宇宙射线所拍的云室照片时发现了β+的存在;此后不久ErnestLawrence发明了可发射β+核素的回旋加速器,这些是实施PET的两个不可缺少的前提条件。PET的成像原理是,将由发射正电子β+的核素标记的药物由静脉注入人体,随血液循环至全身。正电子与人体内的电子相遇并湮灭产生两个背对背的γ光子,这对具有确定能量的光子可以穿透人体,被体外的探测器接收,从而得到正电子在体内的三维密度分布及这种分布随时间变化的信息。PET的标记药物很丰富,且这些核素的半衰期都很短,病人所受到的辐射剂量可以说是微乎其微,并可在短期内进行重复测量。尽管PET具有近乎无损的测量、三维动态成像、定量检测化学物质分布及实现真正的功能成像等独特的优点,但早期由于对短寿命核素认识的不足及探测技术缺乏等原因,直到1976年第一台全身(whole-body)PET才正式投入市场并应用于临床。此后PET才真正开始进入了一个蓬勃发展的时期。目前全世界已有上百家的PET中心,利用PET进行临床医学、基础医学、脑科学等方面的研究。在临床方面,主要用于诊断神经类疾病、心脏疾病、癌症等,也可辅助设计治疗方案和评估药物疗效,并可用于探讨一些神经类疾病的发病机制。因为各种精神类疾病,如癫痫、精神分裂症、痴呆等,以及脑肿瘤、脑血管病等,都将引起血流、葡萄糖和氧代谢的异常,PET即可通过测量这些生理参数来诊断疾病。同时,PET的独特优点也给神经科学提供了观测手段,被越来越多地用来研究人类的学习、思维、记忆等的生理机制,帮助人类进一步了解自身。因为给正常人不同的刺激(如光、语言等)或让其进行不同的活动(如记忆、学习、喜怒哀乐等),也将引起不同脑区域的血流和代谢的变化,进而帮助研究脑的功能。相信在不远的将来,随着PET技术的进一步成熟,PET将会成为诊断和研究上不可缺少的工具。

6•X-线成像技术

X-线成像技术可以说是在医院当中应用的最传统、最广泛的一种医学影象技术。X-线图像建立在当X-线透过人体时,各种脏器与组织对X-线的不同吸收程度的基础上,因而接收端将得到不同强度的射线,传统的做法是将之记录在胶片上得到X胶片。随着电子技术的发展,这种传统方法的弊端日趋突显出来。当X-线图像一旦形成,其图像质量便不能做进一步改善;不便于计算机处理,也不便于存储、传输和共享等。在评价20世纪X成像技术时,多数资深专家均认为影像的数字化是最新、最热门及最重要的进展。数字化成像可以利用大容量磁、光盘存储技术,以数字化的电子方式存储、管理、传送、处理、显示医学影象及相关信息,使临床医学彻底摆脱对传统硬拷贝技术的依赖,真正实现X-摄影的无胶片化。目前采用的直接数字化X-线影象的方法主要有两种:直接X-线影象探测仪(DirectRadiographyDetector,DRD)和平板探测仪(FlatPanelDetector,FPD)。DRD最早由Sterling公司申请专利,现已进入商品化阶段。FPD由Trexell公司研制成功。这两项技术的发展方向均是设法进一步提高分辨率和实时性。数字影像可以说是伴随着计算机技术的发展应运而生。1981年第15届国际放射医学会议上首次展出了数字放射新产品。进入90年代中后期,国外已经推出了多种新型的数字化X-线影象装置;传统X-线装置中的X-线乳腺影像设备也已数字化。到目前为止,市场上的数字化的X-线影像设备已占70%以上。可以预期,数字化的X-线影像设备将逐步成为市场的主宰,并将使21世纪的X-线诊断发生令人瞩目的变化。

7•磁共振成像(MRI)

在磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)领域,自从1946年哈佛大学的E•M•Purcell和斯坦福大学的F•Bloch发现了核磁共振现象并因此获得1952年诺贝尔物理奖起,直到70年代初,它一直沿着高分辨核磁共振波谱学的方向发展,成为化学、生物学等领域研究分子结构不可缺少的分析工具。1972年R•Damadian注册了第一个关于核磁共振成像的专利,提出了磁共振成像的思想,并指出可以用磁共振成像仪扫描人体检查疾病。1982年MRI扫描仪开始应用于临床。由于质子(1H)结构简单,磁性较强,是构成水、脂肪和碳水化合物的基本成分,所以目前医学上主要利用质子(1H)进行MRI成像。其成像主要利用磁共振原理,以一定宽度的射频脉冲磁场使具有磁性核的原子产生共振激发;被激发的原子核的退激时间的长短反映了磁性核周围的环境情况。通过测量生物组织退激过程中磁化强度的变化,即可获取反映内部结构的图像。磁共振成像由于其空间分辨率高、对人体危害性小、又能提供大量的解剖结构信息等优点而被广泛应用于临床诊断。随着技术的发展和需求的提高,动态成像或功能成像是未来世纪MRI的研究方向(functionalMRI,fMRI)。一个成功的应用是用外面的造影剂或内生的血氧度相关效应(BOLD)描述视觉皮层的活动。BOLD的成像原理是基于血红蛋白的磁化率随脱氧过程而急剧变化。在静脉血管内脱氧血红蛋白浓度发生变化时,会在血管周围引起磁场畸变,而这种变化可以被探测记录下来。在功能神经科学研究领域中,BOLD成像有很多优点。这类研究完全非侵入性,产生的图像数据与解剖结构的数据是完全配准的。BOLD技术已经发展得比较好,它在解释大脑在正常和病理状态的功能方面很有前途。迄今为止,fMRI虽然只有短短几年的历史,但理论与实验都已取得了许多有重要意义的结果。它的最大优点是无损伤(不用外源介质),可以直接进行反复的非侵入性的功能测量。与同样属于功能成像的PET相比,fMRI则是更新的技术,成像速度比PET快,而且提供了更好的空间分辨率。fMRI未来的发展方向是,一要进一步加强对fMRI信号的实质的认识和理解,这是基本的前提。另一方面,从实验设备的硬件和软件的结合上进一步提高灵敏度和分辨率(包括时间分辨率和空间分辨率),这是核磁共振现象的本质决定的一个永恒的研究主题。除了以上与电磁或射线相关的成像技术外,还有基于超声波的多种结构、组织和功能的成像技术,这里不再详述。

(二)三维医学图像处理

医学图像处理是指对已获得的图像作进一步的处理,其目的或者是使不够清晰的图像复原,或者是为了突出图像中的某些特征信息,或者是对图像做模式分类等。随着技术的发展,医学图像的处理已开始从二维转向了三维,以求从中获得更多的有用信息。三维医学图像分析所包含的研究问题很广,目前主要有:图像的分割、边缘检测、多模式图像和数据的配准(Registration)和融合(Fusion)、虚拟现实技术、图像的快速重建和显示、图像处理算法性能评估、信息集成(Informationintegration)和传输技术等。所有这些的研究都可以集中到如下两个方面:

1•图像的融合和可视化

医学影象技术的发展为临床诊断和治疗提供了包括解剖图像和功能图像在内的多种图像模式。临床上通常需要将同一个病人的多种成像结果结合起来进行分析,以提高医学诊断和治疗水平。比如在放射治疗中,CT扫描可以用于计算放射剂量的分布,而MRI可以很好地定位病灶区域的轮廓。常规的方法(如将几张图像胶片挂在灯箱上)使医生很难对几幅不同的图像进行定量分析,首先要解决的这几幅图像的严格对准问题。所谓医学图像配准与融合,就是通过寻找某种空间变换,用计算机图像处理技术使各种影象模式统一在一个公共坐标系里,融合成一个新的影象模式显示在计算机屏幕上,使多幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致,并突出显示病灶或感兴趣部位,帮助医生进行临床诊断,制定放射治疗计划和评价等。近年来医学图像配准和融合技术的研究和应用日趋受到医学界和工程界的重视。对医学图像匹配方法的分类可以有多种不同的标准。1993年,VandenElsen等人对医学图像匹配的方法进行了分类,归纳出了多达七种分类标准。一般的匹配方法的实现步骤为:特征提取;特征配对;选取图象之间的几何变换、确定参数;执行变换。基于特征点选取的不同,匹配算法可以分为两种:基于外部特征的图像配准方法和基于内部特征的图像配准方法。基于外部特征的图像配准通常是在研究对象上设置一些标志点(如采用螺丝植入骨头方法固定立体定位框架等),使这些标志点在不同的影象模式中均有显示,然后以这些共同的标准点为标准对图像进行配准。这种配准方法因为不受图像畸变等因素的影响,所以精度很高,可达1~2mm,可以作为评估基于内部特征的图像配准方法的标准。但其植入式的特点会给患者带来一定的痛苦,一般仅限于手术室使用。目前的研究集中在基于内部特征的图像配准方法上,这种方法一般是用图像分割方法提取医学图像中相对运动较小的解剖结构,如点(血管分叉点等)、2D轮廓线、3D曲面等。用这些提取出来的特征对之间的位置变化和变形来确定图像之间的变换和配准。配准的精度取决于图像分割的准确性。这种方法优点之一就是其回溯性,即以前获取的图像(没有外标记点)也可以用内部特征点进行匹配。目前,基于内部特征的图像配准方法比较成熟并已广泛应用于临床。但目前大多数模糊动态图像的精确分割和特征提取仍是一个尚未完全解决的问题。最近又发展了一种直接利用所谓的基于体素相似性的配准方法,又称为相关性方法,它是直接利用不同成像模式的灰度信息的统计特性进行全局最优化匹配,不需要进行分割和特征提取。因此这种方法一般都较为稳定,并能获得相当准确的结果。但是它的缺点是对图像中的噪声信号敏感,计算量巨大。在目前出现的各种相关性算法,如互相关法(correlation)、联合熵法(jointentropy)、相对熵法(relativeentropy)等算法当中,临床评估的结果是相对熵法(又称为互信息法,mutualinformation)是最精确的。医学影像的三维重建和可视化也是一个值得关注的问题。常规影像如CT、MRI等得到的均为组织的二维切片,医生很难直接利用它们进行分析、诊断和治疗。三维医学图像的重建将有助于观察复杂结构的立体形态;有利于医生制定放射治疗计划;有助于神经外科手术的实施;有助于对不同治疗方案进行评估等。对三维图像重建算法的研究,近几年来国内外学者进行了许多探讨。目前通用的做法是,先从切片图像中提取出物体轮廓信息,重建三维结构,再由计算机图形学中的光线跟踪法(RayTracing),根据一定的光照模型和给定的观察角度、光源强度和方位来模拟自然景物光照效果,计算物体表面各点的灰度值,最终构成一幅近似自然景物的三维组织或器官图像。目前各种各样的图像所涉及的数据量越来越大,各种算法也越来越复杂,所以处理时间也较长,而用户则希望实时、快速地得到图像处理结果,及时用于诊断与治疗。因此,医学图像处理的加速也是一个主要的研究方向。为了提高系统的运行速度,当然有许多方法可以考虑。除了算法上的改进外,应用多处理器进行医学图像处理与分析的加速是一种不错的方法。在有些情况下可以直接利用DSP进行加速。

2•基于影象的计算机辅助治疗方法及系统

发展各种医学影象的最终目的就是为了更细致的了解人体的结构和功能,辅助医生对病人做出诊断和治疗,提高人类的生活质量。目前以此为目标的研究主要有:基于影象的三维放疗计划系统、立体外科手术仿真系统、医学中的虚拟现实系统等。在过去的放射治疗时,先有医生根据CT或MRI胶片上的定位标志点来计算病灶的三维坐标,然后根据病灶位置和形状布置焦点,经计算机计算出等剂量线,在灯箱上用打印输出的剂量线与胶片上的病灶进行对比,如不吻合则重新规划焦点。反复重复直到满意为止。最后计算出每个焦点的治疗时间。总的说来这个过程很不方便,而且可能会引起很大的误差。目前临床上开始采用的三维放射治疗计划系统则大大方便了肿瘤医师的工作。在整个治疗计划的计算机化过程中,可以说是涉及到了三维医学图像处理的各个环节,如图像配准与融合、轮廓提取、三维重建等。三维放疗计划系统的推出不仅提高了医生的工作效率,而且精度大大提高,是以后肿瘤治疗中心制定放疗计划的常规工具。今后放射治疗的方向是适形放射治疗(ConformalRadiotherapy,CR)。该方法通过旋转照射或静态多射野照射,使得高剂量区剂量分布的形状在三维上与靶区(病灶)的实际形状一致,同时尽可能地降低靶区周围的健康组织和重要器官(如脊髓)的照射量,从而大大提高治疗效果。CR由于能够调整射野内的射线强度分布,故又称为调强放疗(Intensity-modulationRadiotherapy,IMRT)。调强算法根据医生指定的限制因素计算每个射野的最接近医生要求的强度分布,是一个典型的多参数优化问题。1989年,英国科学家S•Webb首次提出采用模拟退火法求解最佳强度分布。此后各种调强算法可以说是层出不穷,成为当今放疗中的一个热点。随着多叶准直器技术(Multiple-LeafCollimator,MLC)的发展,医生可望给出单次肿瘤致死剂量,起到外科手术的效果。虚拟现实(VirtualReality,VR)就是力求部分或全部地用一个计算机合成的人工环境代替一个现实世界的真实环境,让使用者在这个三维环境中实时漫游和交互操作。VR是综合人机界面、图形学、传感技术、高性能计算机和网络等的一门新兴学科,涉及学科面广且发展十分迅速。VR在医学领域的应用前景非常广泛,Rosen认为,VR将构成最终实用的手术模拟器。随着医学成像可视化和虚拟现实技术的发展,科学家们已经有可能建立起一个具有部分人体特性的虚拟人体。由美国国家医学图书馆(NLM)发起的可视人计划(VisibleHumanProjects,VHP)正是基于这样的目的。虚拟人体可以提供模拟的诊断、治疗、计算机成像、内窥镜手术等等。例如在内窥镜手术中,外科医生通过观察电视屏幕来操作插入病人体内的手术器械。虚拟环境技术可大大改善这种手术过程。事实上,虚拟内窥镜系统(Virtualendoscopy)是目前发展比较快的一个方面。

三、网络化医学仪器人才的培养

生物医学工程专业的范畴很广,各高校的侧重点各不相同。我校本学科专业与其它高校相比具有明显的时代特色。我们一向以电子学、计算机科学为支撑平台,强调与生物医学、医疗仪器相结合,在医疗仪器的智能控制、管理方面有很强的优势。随着以上医学信息技术的发展,我们提出了依拓本校的优势专业如通信、计算机、自动控制、仪器测试等,在我校生物医学工程学科培养网络化、智能化医学仪器方向人才的设想。

(一)培养网络化医学仪器人才的依据

计算机及网络技术飞速发展,世界正进入一个数字化的时代。在医疗领域,数字诊断设备也逐渐成为一种新标准,被越来越多的医院和用户所接受。各大厂商相继推出数字X光机、CT、B超等,在一些发达国家,已经取代常规设备成为临床诊断的主流。医疗设备已经到了一个更新换代的时期。而DICOM标准的制订,则使医疗信息实现了网络模式的资源共享和远程传输。无疑,数字化、网络化将是21世纪医学发展的主流。而远程医疗系统则以其迅猛的发展势头为人们勾画出了一幅“让每一位医生都成为专家,让每一位患者都能请得到专家”的美好前景。社会的需求为高等院校的人才培养提出了新的要求,同时具有医学知识和网络技能的复合型人才将会受到社会的广泛青睐。“网络化医学仪器”作为本学科领域出现的新方向,在国内外没有现成的模式可以借鉴,为此我们提出了以下建设计划。

(二)网络化医学仪器人才培养基地建设

生物医学技术范文第2篇

[关键词]生物医学工程；影像技术学；教学体系；实践教学

生物医学工程专业是一门现代医学和医学工程技术相互结合的学科，主要在理工科院校开展，作为一所以医学教育为主的高校，在生物医学工程专业培养中，注意与医学临床实践紧密结合，侧重医疗器械实践培养。该校生物工程专业前身为医学影像学（工程方向），自1999年开办至今，根据实际情况，不断修正培养培养，重视理论与实践相结合，不断提高学生的实践能力，以“工程素质高、实践能力强”的应用型专业人才培养，为培养目标。

1该校发展历程

牡丹江医学院自1958年创立以来，目前已经拥有近60年的教学历史，1997年6月,学院通过了原国家教委本科教学评价,成为全国首批本科教学评价合格院校。从最初的名不见经传到现如今的发展壮大，牡丹江医学院在学科建设、师资力量及科研投入上均下足了功夫。尤其重视实践教学环节，在教学、科研、实习和就业方面均走在了同级别院校的前列。

2生物工程及影像技术的发展背景

生物医学工程（BiomedicalEngineering，BME）是结合物理、化学、数学和计算机与工程学原理，从事生物学、医学、行为学或卫生学的研究；提出基本概念，产生从分子水平到器官水平的知识，开发创新的生物学制品、材料、加工方法、植入物、器械和信息学方法，用于疾病预防、诊断和治疗，患者康复，改善卫生状况等目的[1]。近几年来，我国的医疗体制变革正处在快速时期，理工类科学技术在医学领域，尤其是生物医学中的应用范围也越来越广，因此对于具有较高专业素养和应用能力的人才需求就更加急迫。“卓越工程师教育培养计划”（简称“卓越计划”）是国家教育部贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》的重点大力项目[2]，同时也是促进我国由工程教育大国迈向工程教育强国的一项重要措施，该政策旨在培养造就一大批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量各类型工程技术人才，为国家走新型工业化发展道路、建设创新型国家和人才强国战略服务，对促进高等教育面向社会需求培养人才，全面提高工程教育人才培养质量具有十分重要的示范和引导。医学影像技术是医学专业其中一门[3]。我国在2006年时出台了改革政策，将医学影像学专业区分为两种学制不同的专业进行教育，此教育模式早在上世纪西方某些发达国家就已经出现，并取得了较好的教育结果。4年制医学影像技术是专门从事影像技术与操作方面的工作的一类高精尖技术人才，在仪器操作及治疗剂量控制方面的能力水平要明显优于五年制的医学影像学专业学生[4]。

3该校学科建设情况

该校拥有较高规格的影像实践基地，该基地初建于2003年，现拥有6个实验区，47间实验室，建筑面积达3000㎡；配备X线机（常规X线机、程控X线机、高频X线机）、CT（螺旋CT、往复式CT）、MRI（超导MRI、小型MRI教学仪）、ECT、DSA、超声（彩超、黑白超、数字超声教学仪）、直线加速器、模拟定位机、麻醉剂、体外碎石机、血液透析机、激光相机、洗片机、高压注射器等50余台设备，总价值达1000余万元。可满足生物医学工程、医学影像技术专业的专业课的实验课、实验室开放等教学活动，可以为学生提供大量的实践动手机会。亦可带领学生参与医院大型设备的拆卸、搬运、安装、维修等工作，让学生得到“实战”的机会。该校于2013年在医学影像学院增设4年制生物医学工程专业、医学影像技术专业，培养方案与原医学影像学专业（工程方向）（5年制）不同，《医学影像设备学》作为重要的专业课之一，教学大纲亦作调整。根据医学生物工程专业、医学影像技术专业的特点，进行教学改革。理论课删减部分陈旧设备相关知识，如压缩常规X射线机结构、功能、工作原理及电路分析的讲解，由学生课余时间自行学习讨论。在实验课改革方面，删减部分陈旧实验项目，让学生多多地参与实验课教学互动中，增加学生实践动手机会，锻炼学生独立分析问题、解决问题的能力。同时针对医学生物工程专业、医学影像技术专业每学期均进行实验室开放，由老师指导学生进行DSA设备的安装，X射线机设备的局部改进设计等。积极组织指导生物医学工程专业、医学影像技术专业学生进行大学生科研立项，近几年该教研室共指导黑龙江省大学生创新创业训练计划项目、牡丹江医学院大学生科研项目共6项，例如：“常规X线机灯丝加热电路改进”。该校积极开展校企合作联合培养学生，2016年1月，医学影像学院经实地考察，与北京威格瑞技术服务有限公司等8家医疗器械公司达成合作。2016年7月，首届2013级医学生物工程专业、医学影像技术专业学生进入公司进行生产实习。2017年7月，经调查反馈，一年来各家医疗器械公司均能按学校要求培养学生，实习效果非常理想，多位学生实习表现优秀，被实习公司正式录用。校企合作模式将继续开展。医学影像学院于2013—2014年编写的高等学校改革创新教材、医学影像专业特色系列教材中，影像设备教研室针对生物医学工程专业、医学影像技术专业编写了《医学影像设备学实验指导》《医用常规检验仪器》《医用传感器》《临床设备学》4本理论及实验教材，并已投入使用。该校现已将生物医学工程专业、医学影像技术专业培养方案的修订已提上日程。

4未来学科发展模式

4.1加强实践教学环节

以教学改革为中心，以培养学生的创新实践能力为只要目的，在不断提升实践教学设施基础的同时，坚持理论教学为基础的主要宗旨[5]，让学生在扎实掌握理论基础后，运用先进的实践教学来不断地提升、完善自己的综合技能[6]。使学生在此教学模式下，可以将专业发展为：拥有扎实的理论基础、培养良好的专业素养、形成独特的专业特色的优秀学科[7]。

4.2确立学生在实践教学中的主体地位

无论在学科建设中进行怎样的改革，其宗旨都是培养优秀的毕业生能被社会所用[8]。因此学生在实践教学中的主体地位就显得尤为重要[9]。因此让学生提早进入医院及工厂进行实习，不仅可以开阔学生的视野，而且可以使其在即将进入工作岗位前掌握一定的基本操作技能，在今后的工作中更早上手，从容地应对工作中的一系列问题。在教学中主动聆听学生的意见，根据学生的不同呼声对于教学方案进行及时的调整，尽最大可能地覆盖尽量多学生的特点，提高教学效果[10]。

4.3加强师资队伍建设

学校通过多种途径提高青年教师的学历及教学水平，并在教学实践中不断地提高，逐步培养一支结构合理、理论基础扎实、实践能力过硬、教学效果明显的优秀教师队伍[11]。

4.4建立教学评估及监控体系

完善的一套教学评价及质量监控系统是保证人才培养质量的一项重要措施[12]。建立一套过硬的实践教学基础、完善的实践教学过程、科学的实践教学效果评价、严格的教学质量监控体系，对于加强对整个实践教学工作的宏观调控、保障实践教学体系的落实、高素质应用型创新人才的培养都起到了十分重要的作用[13]。

[参考文献]

[1]李树祥,刘晓勤.医学影像工程专业实验课程改革的探索与实践[J].西北医学教育,2014,8(1):5-7.

[2]王能河,但汉久,张志德.生物医学工程专业(医学影像工程)本科课程体系比较研究[J].现代仪器与医疗,2013,19(2):70-74.

[3]宁旭,金贵,许佳,等.生物医学工程专业电子信息类课程实践教学体系的探索[J].现代医药卫生,2012,27(22):3512-3513.

[4]陈月明,孟雪.基于工程性和实践性的课程设置模式探索与实践—以安徽医科大学生物医学工程专业为例[J].安徽广播电视大学学报,2017(1):87-91.

[5]吴凯,吴效明.生物医学工程专业创新性人才培养的探索与实践[J].医疗卫生装备,2016,28(9):80-81.

[6]王岫鑫,庞宇,冉鹏,等.“三位一体化”创新型数字医疗人才培养模式研究—以生物医学工程专业为例[J].教育教学论坛,2016(15):134-135.

[7]钟娟,郑旋.基于创新型应用人才背景的生物医学工程专业人才培养模式的探析[J].科学与财富,2014(10):151.

[8]张岁霞,杜守洪.生物医学工程(临床工程方向)专业应用型人才培养模式研究[J].新疆医科大学学报,2017(9):147-150.

[9]王洪凯,刘惠,邱天爽.《医学图像处理》课程实践性教学研究与探索[J].教育教学论坛,2017(3):132-133.

[10]陈瑛,龚著琳,苏懿,等.以能力培养为导向的“医学图像处理与分析”研究生课程教学改革初探[J].中国高等医学教育,2010(6):79-80.

[11]李鑫,王爱英,闫洁.以培养学生创新思维能力为导向的实践课程教学改革研究初探[J].教育现代化,2016(26):357-359.

[12]王境生,袁力,袁聿德,等.国内影像医学(技术)教育现状及对策[J].实用放射学杂志,2015,21(9):987-990.

[13]崔艳斌.医学影像设备学临床实验教学模式的改革研究与实践[J].医疗装备,2015,28(2):79-81.

生物医学技术范文第3篇

目前，生物医学图像信息技术主要包括生物医学图像传输、图像管理、图像分析、图像处理几方面。这些技术同以前的图像技术、医学影像技术都有一定的联系，其在涵盖以往图像技术、医学影像技术的同时，也具有自身的特点，与传统的图像和医学影像技术相比，生物医学图像信息技术更加强调在医学图像信息收集、处理等过程中应用计算机信息技术。

1.1图像成像

从本质上来看，生物医学图像成像技术（下文简称“图像成像技术”）与医学影像技术的区别并不大，仅仅是人们更习惯将其表达为医学影像。生物医学图像成像技术的研究内容为：利用染色方法和光学原理，清晰地表达出机体内的相关信息，并将其转变为可视图像。图像成像技术研究的图像对象有：人体的标本摄影图像、观察手绘图像、断层图像（如ECT、CT、B超、红外线、X光）、脏器内窥镜图像、激光共聚焦显微镜图像、活细胞显微镜图像、荧光显微镜图像、组织细胞学光学显微镜图像、基因芯片、核酸、电泳等显色信息图像、纳米原子力显微镜图像、超微结构的电子显微镜图像等等。

图像成像技术主要包括2个部分：现代数字成像和传统摄影成像。通常可采用扫描仪、内窥镜数码相机、采集卡、数字摄像机等进行数字图像采集；显微图像采集则可应用光学显微镜成像设备及超微结构电子显微镜成像设备；特殊光源采集可应用超声成像仪器、核磁共振成像仪器及X光成像设备。目前，各种医学图像技术的发展都十分迅速，特别是MRI、CT、X线、超声图像等技术。在医学图像成像技术方面，如何提高成像分辨力、成像速度、拓展成像功能，尤其是在生理功能及人体化学成分检测方面，已经引起了相关领域的重视。

1.2图像处理

生物医学图像处理技术，是指应用计算机软硬件对医学图像进行数字化处理后，进行数字图像采集、存储、显示、传输、加工等操作的技术。图像处理是对获取的医学图像进行识别、分析、解释、分割、分类、显示、三维重建等处理，以提取或增强特征信息。目前，医学领域所应用的图像处理技术种类较多，统计学知识、成像技术知识、解剖学知识、临床知识等的图像处理均得到了较快的发展。另外，人工神经网络、模糊处理等技术也引起了图像处理研究领域的广泛重视。

1.3图像分析及图像传输

生物医学图像分析技术，是指测量和标定医学图像中的感兴趣目标，以获取感兴趣目标的客观信息，建立相应的数据描述。通过计算测定的图像数据，可揭示机体功能及形态，推断损伤或疾病的性质及其与其他组织的关系，进而为临床诊断、治疗提供可靠依据。生物医学图像传输技术，是指应用网络技术，在互联网上开展医学图像信息的查询与检索。通过网上传输图像，在异地间进行图像信息交流，可实现远程诊断。同时，在院内通过PACS（数字医学系统—医学影像存档与通信系统），也能在医院内部实现医学图像的网络传递。

2总结

医学图像不仅形象、直观，同时信息含量也十分丰富，且易于存储和观察，所以其在现代医学实验研究及临床诊断中所占据的地位也日益重要。生物医学图像信息技术的应用水平也已经成为衡量现代医院医疗设备现代化水平和诊断水平的一个重要标志，由此可见生物医学图像信息技术在生物医学领域的发展前景必将十分乐观。

生物医学技术范文第4篇

关键词：计算机应用；中文信息处理；生物信息学；文本挖掘；信息抽取；机器学习

中图分类号：TP391　文献标识码：A

1　引言

当前，生物医学领域的研究正在飞速发展，大量的生物医学知识以非结构化的形式存在于各种形式的文本文件中。国际上生物医学领域的权威数据库MEDLINE(Medical Literature Analysis and Retrieval System Online)的文献总数目前已达到1600万篇，近年来年均发表文献超过60万篇。如何才能有效地利用这些文本中所蕴含的生物医学知识无疑对分析海量的生物医学数据是非常重要的。常用方法是通过关键词在MEDUNE中或者互联网上进行检索，但是这只能从大量文档集合中找到与用户需求相关的文件列表，而不能从文本中直接获取用户感兴趣的事实信息。因此，提供从大规模生物医学文献中自动获取相关知识的有效工具是一项迫在眉睫的任务。

文本挖掘技术在文本知识自动获取中起到了重要作用。文本挖掘通常包括信息检索、信息抽取、数据挖掘三个步骤。其中信息检索(Information Retrieval，IR)用于识别相关文本，信息抽取(Information Extraction，IE)用于识别实体、关系、事件等信息，数据挖掘(Data Mining，DM)则从结构化信息中识别出相互间的关联。生物医学文本挖掘的研究重点主要由信息抽取和数据挖掘两方面的研究组成。具体来说，包括生物医学领域命名实体识别、同义词和缩写词识别、关系抽取、利用推理进行关系抽取的假设生成、文本分类以及上述工作的集成框架等。该领域研究的主要方法是通用的机器学习方法、领域知识、面向任务的前处理和后处理技术的相互结合。

文本挖掘在生物医学领域中的应用，可以提高生物医学信息建设和管理的效率。生物医学数据库的建设是最早推动生物医学文本挖掘的动力。通过信息抽取技术可以建设以疾病诊断、药物设计为目的的专用蛋白质作用关系数据库。例如建设特定疾病如乳腺癌、老年痴呆症的蛋白质作用关系相关数据库。通过数据库描述的蛋白质作用网络，将极大地有利于疾病诊断、药物设计，促进相关生物医学研究的进展。近年来文本挖掘技术在生物医学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白质及其相互作用的关系，进而对大型生物医学数据库进行自动注释。例如：现有研究成果已经可以对蛋白质数据库加注功能关键词，并利用这项功能发现大分子问的相互作用关系。使用标准词汇对实验数据统一标注，架起了生物医学文献与生物医学实验数据的桥梁。借助生物医学文本挖掘技术进行数据标注的方法，广泛应用在功能基因组学数据上。经过人手工核对，正确的标注信息将赋予实验数据，有效的文献信息也将作为标注依据链接到实验数据。

生物医学文本挖掘的更大意义在于可以通过对文本分析研究帮助人们发现在文本中隐含的知识，从文献中挖掘出来实验假设和实验建议，以便生物学家验证得到新的科学发现，从而提高人们对生物医学现象的认识。例如，运用分子生物学文献的信息抽取技术来分析海量的生物医学数据，可以帮助分子生物医学专业人员理解分子生物学实验数据，研究分析实验结果。

生物医学文本挖掘是生物信息学研究的分支之一，是生物学研究中不可缺少的环节，它汇集着具有不同专业背景研究者的共同努力，推动和促进了生物医学的发展，对实现疾病的辅助诊断、预防和治疗，新药的辅助发现等起到了重要的作用，为人类对生命的探索做出了重要贡献。生物医学为文本挖掘技术提供了大量的验证数据，对文本挖掘技术起到了反推动作用。这是一种跨学科性研究，涉及到自然语言处理、机器学习、生物信息学等方面的技术，非常具有挑战性。目前，该研究领域吸引了来自计算语言学、生物信息学、机器学习等方面研究者的广泛关注，本文侧重介绍生物医学命名实体识别、缩写词和同义词识别、生物医学实体关系抽取、建立相关资源以及技术评测等。

2　命名实体识别

生物医学文本挖掘的基本任务之一是生物医学命名实体识别(Biomedical Named：Entity Recognition，Biomedical NER)，其目的是从生物医学文本集合中识别出指定类型的名称，如蛋白质、基因、核糖核酸、脱氧核糖核酸等。这是进一步抽取关系和其他潜在信息的关键步骤。

生物医学领域的命名实体具有如下特点：新的命名实体不断出现，目前并不存在一个完整的包含各种类型的生物医学领域命名实体的词典，所以简单的文本匹配算法已经失去了作用；很多生物医学命名实体都是多词短语，有些有前置修饰语，例如：activated B cell lines，有些名称很长，例如：47kDa steroI regulatory element binding factor，这些特点给确定命名实体的边界带来了很大的困难；相同的词或者短语可以表示不同类别的生物医学命名实体，要依据上下文才能推断出来，例如：IL－2既表示蛋白质名称，又表示DNA名称；很多生物医学命名实体拥有多个不同的书写形式，例如：N－acetyl－cysreine，N－acetylcysteine，NAcetylCysteine等表示同一命名实体；很多生物医学命名实体是用“and”或者“or”连接的并列结构，它们共享同一个中心名词，例如：91 and 84 kDa proteins，这样的命名实体也很难正确识别；生物医学命名实体还存在着嵌套现象，例如：＜PROTEIN＞＜DNA>kappa 3＜/DNA＞binding factor＜/PROTEIN＞，因此还要解决候选命名实体的重叠问题；缩写词占有较高的比例，例如：IFN，TPA等等。很多缩写词的形成是没有规律可言的，并且缩写词还具有高度的歧义性，一般情况下，扩展形式比缩写词形式有更多的证据确定它的类别，缩写词形式和它的扩展形式相比更难分类。总之缩写词的识别很大程度上依赖于上下文，而不能依赖于现存的生物词典。因此，生物医学命名实体识别是富有挑战性的一项研究。

目前，生物医学命名实体识别的方法分为以下 三类：基于启发式规则的方法，基于字典的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法需要耗费大量人力建立识别规则库，而基于字典的方法存在着名称冲突和覆盖率受限的不足。目前研究的重点主要是基于机器学习的方法。

机器学习方法是从样例数据集合中统计出相关特征和参数，以此建立识别模型。目前已经有很多机器学习方法应用到生物医学命名实体识别当中，如贝叶斯模型、隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)、条件随机场(CRFs)、最大熵(ME)等。基于机器学习的方法依赖于大量的标注语料，因此所面临的问题是如何获得廉价的大量训练数据。

支持向量机方法是一种比较有效的学习方法，已经成功应用到自然语言处理的多项任务中。Ka－zama等应用支持向量机来识别生物医学命名实体并使用GENIA语料作为训练语料。Lee等提出了一种基于支持向量机和查找字典的两阶段生物医学命名实体识别的方法，在第一阶段，使用SVM分类器识别命名实体并且用简单的字典查找作为后期处理来校正由SVM模型识别带来的错误；在第二阶段，把识别后的命名实体用SVM划分成语义类。该方法把任务划分成以上两个子任务，能够针对每一个任务选择更相关的特征，选择更为合适的分类方法，减轻了不平衡的类分配问题所产生的影响，提高了整体任务识别的精确率。AbGene系统是比较成功的生物医学命名实体识别系统之一，曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关系抽取研究当中。该系统使用7 000个手工标注命名实体类别的句子作为贝叶斯模型的训练语料，并采用手工统计规则作为后处理，同时使用命名实体所在的上下文来帮助校正识别错误。该系统达到了85.7％的精确率和66.7％的召回率。Chang等设计的GAPSCORE系统考虑到单词的出现次数、词形和上下文并以此为句子中每个词分配一个得分，然后使用基于词形和上下文等特征来训练N－gram模型，具有高分的单词更可能是基因和蛋白质名称。Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练隐马尔可夫模型，他们在GENIA语料上获得了66.5％的精确率和66.6％的召回率。Yi－Feng Lin等使用基于特征的最大熵模型并结合后处理过程，在分类为23个实体类别的genia语料上获得了72.9％的精确率和71.1％的召回率。Tzong－hanTsai等使用条件随机域模型结合丰富的特征集合和后处理过程在BIONLP2004测试语料上获得了69.1％的精确率和71.3％的召回率。

近两年来，生物医学领域命名实体识别的研究不断扩展和深入。一是命名实体识别扩展到新的语义类型，如临床术语、化学名词语义类等。二是各种新方法的应用，如自动构建训练语料的bootstrapping方法，多分类器结果的重新排序(reranking)方法等。此外还有嵌套命名实体识别。

目前性能最好的生物医学领域NER系统的F测度已经达到80％以上，但与通用领域NER结果(90％以上)还存在一定差距，还需要研究人员的进一步努力。

3　缩写词和同义词的识别

很多生物医学命名实体存在多个名称和缩写形式，因此必须有效地识别这些同义词和缩写词，目前大部分研究工作都集中在未登录的基因名同义词和命名实体缩写词的识别上。

抽取生物医学命名实体缩写词及其全称形式，所用方法依赖于全称和缩写词的接近程度。一般而言，全称或者缩写词通常在括号里，因此，识别缩写词被简化为寻找最佳的缩写词和对应全称的对齐过程，这样的对齐过程在很大程度上依赖于上下文。

大部分缩写词的识别方法属于以下三种方法之一：首字母匹配法、首字母和其他字母匹配法、特定模式匹配法。首字母匹配法最简单，即匹配缩写词每一个字母和周围文本中若干词的首字母。第二种方法是放宽条件，即允许匹配首字母之外的其他字母，这种方法一般使用启发式规则进行识别。第三种方法是识别那些后面还添加一定模式的缩写词，这也需要手工建立一些规则。

Liu和Friedman在大量MEDLINE文本中统计缩写词和全称的搭配，以此作为规则来检测缩写词与全称的配对，取得了96.3％的精确率和88.5％的召回率。在应用手工规则识别缩写词和全称的研究中，Yu等获得了95％的精确率和70％的召回率，Schwartz和Hearst在1000篇MEDLINE摘要的集合上识别与酵母有关的缩写词，获得了96％的精确率和82％的召回率。Chang使用缩写词特征训练逻辑回归模型，并且用这些特征评价缩写词的候选全称形式，在Medstract语料上获得了80％的精确率和83％的召回率。就目前识别精度来看，在单篇文章中自动识别生物医学缩写词和相应全称的问题已经基本解决，上述识别系统都取得了较高的精确率和召回率。今后的研究将把缩写词识别与其他文本挖掘任务结合，并应用到实际的生物医学文本挖掘系统当中。

同义词识别是建立一个能自动更新的同义词词表的基础，具有重要的应用价值。虽然从在线数据库中能获得基因名称的同义词列表，但这些数据库中多数为基因的正式名称，因此相对于文献中的实际基因名称，其数据并不完整。为了建立出现在文献中有代表性的基因和蛋白质名称同义词列表，需要从生物医学文本中自动抽取基因和蛋白质名称同义词。

Yu等人结合了AbGene基因命名实体识别系统，采用统计方法、基于支持向量机的分类器、基于自动生成模式和手工生成规则等算法相结合，同义词识别的召回率为80％，精确率为9％。Cohen采用自动模式抽取方法对MEDLINE摘要进行同义词抽取，通过分析同义词共现网络结构选取最佳同义词模式，获得的精确率为23％，召回率为21％，该系统可以根据文本中出现的词间的明确逻辑关系来推断它们是否为同义词，与没有类似推断的系统相比，召回率提高了10％。

基因和蛋白质名称的同义词抽取研究结果的精度普遍还较低，因此更具挑战性。目前，一种新的基因蛋白质名称的标准化工作正在开展，其研究步骤是首先进行基因和蛋白质名称的识别，然后再进行基因名称的规范化(Gene Name Normalization)。此外，使用Ontology方法用于同义词识别也是最新的研究趋势。

4　关系抽取

生物医学文本中关系抽取的目的是从多个给定类型的命名实体如基因、蛋白质和药物名称等当中检测是否存在预先指定类型的关系，如蛋白质之间的抑制关系，实体之间的从属关系等。大多数生物医学命名实体关系抽取系统主要抽取特定命名实体之间的二元关系，即两类命名实体之间的关系。

生物医学文本中的关系抽取还存在相当的困难，主要原因包括：文本中陈述同一事实有多种不同的陈述方式；文本中并不仅仅是简单的语法类型； 文本中包括很多未登录命名实体；关系信息存在于多个句子之中；存在很多不能抽取出任何关系信息的句子。

目前生物医学领域命名实体关系的抽取主要使用了以下方法：共现方法、关键词方法、机器学习方法和自然语言处理方法。

共现方法认为离得越近的命名实体越可能相关，越经常一起出现的命名实体越可能相关。PubGene系统使用共现方法建立了一个包含基因和基因交互关系的数据库，实验结果达到了60％的精确率和51％的召回率。当仅考虑出现在5篇或5篇以上文章中的基因对关系时，精确率上升到72％。还有研究者在同一个短语中或者同一个句子中查找共现的基因对。Ding等做了一项全面的量化研究实验，发现用共现方法识别关系在同一摘要中得到的精确率为57％，召回率为100％；而在同一句子中精确率为64％，召回率为85％；在同一短语中精确率为74％，召回率为62％。

为了识别关系的类型，识别算法必须检验相关的信息。一种简单的推断方法是识别那些可以区分特定类型关系的关键词或者短语，这就是关键词方法，其具体应用是使用词模式。在此方法中，研究者给出了一些生物医学命名实体模式和区分特定类型关系的常用词。这些模式通常比较简单，不需要更多的词性信息或者复杂的语义信息，如＜protein A＞＜action＞＜proteinB＞，这里的＜action＞是由14个词及其变体组成的词表；Ono等的方法中则使用了20个模式。

在基于机器学习方法的关系识别中，把句子中的关系共现表示成向量空间模型，然后使用分类器给句子中可能存在的关系打分。Eskin和Agichtein使用SVM算法和基因序列kernel来预测蛋白质在细胞质中的位置，其性能达到87％的精确率和71％的召回率；而预测蛋白质在过氧化物酶体中的位置，其精确率为44％，召回率为21％。JuanXiao等使用基于特征的最大熵模型识别蛋白质的交互作用关系(Protein－Protein Interaction，PPI)获得了88.0％的精确率和93.9％的召回率。Ameet SoniC343使用条件随机域模型识别PPI并和基于规则的系统作了对比，实验证明基于CRFs的系统比基于规则的系统识别性能有很大的提高。

用于关系抽取的自然处理方法一般要使用领域Ontology和句法结构分析。简单的方法可以只考虑词性，如在识别蛋白质和蛋白质的关系中，句子中的蛋白质名称都必须是名词。Thomas等仅使用词性作为是否存在关系的评分标准。句法分析器是生物医学文本中进行关系抽取的有利工具。如使用浅层句法分析器(Shallow Parser)确定已知动词的主语和宾语，使用完全句法分析器(Full Parser)确定句子中所有组成部分的关系。Park等使用句法分析器，使关系抽取结果达到了80％的精确率和48％的召回率。Zhongmin Shi等使用统计句法分析技术同时识别生物医学命名实体及其间的功能关系，通过使用有噪音标注数据的半指导学习方法获得了83.2％的F测度值。

Stephens等提出了使用向量空间模型从文本中识别基因对关系及其共现强度的方法，使用了TF－IDF计算公式和用户定义的阈值来挖掘命名实体之间的关系。文献中提出一种无指导的关系抽取方法，该方法使用了类似于互联网页面重要性评价HITS算法的思想，称为基于图的交互增强方法。

5　语料库建设和领域本体知识库

统计机器学习方法需要大量的已标注文本数据作为学习器的训练语料，所以，生物医学文献语料库的标注成为相关研究的基础。生物医学文本标注的内容主要包括命名实体、命名实体关系。目前国际上可以公开获取的生物医学文本挖掘的标注语料库有：GENIA语料库、GENETAG语料库(也是BioCreAtlve Task 1A的评测语料)、Medstract语料库、Yapex语料库、Protein Design Group(PDG)语料库和University of Wisconsin语料库等。表1中列出了每个语料的发行时间，语料内容的切分单位(以句子或摘要为单位)，语料的大小(以词为单位)。表2中列出了各个语料可以应用的文本挖掘任务。

GENIA语料库是标注规模最大、语义分类最多、应用最广泛的标注语料库。该语料库标注包括词切分、句子切分、词性标注。语料中标注了关于人类血细胞转录因子领域的基因和基因产物命名实体，由2000篇MEDLINE摘要组成，共有18545个句子，39373个命名实体，36个语义类。它也是JNLPBA语料库的母语料库。需要指出的是：PDG和Wisconsin语料库中只列出所包含的命名实体，但没有指出所在文本中的位置，无法实现正确的评价，因此较难应用于一般的命名实体识别任务。Medstraet是这些语料中唯一有指代消解标注的，并且给出了缩写词的扩展形式。

上述语料库的原始语料皆出自国际权威的生物医学数据库MEDLINE，信息检索和文本挖掘研究主要集中在该数据库上。MEDLINE中生物医学文献数量目前已超过1 600万篇文献，其中超过300万篇文献是近5年内出版的。美国国立医学图书馆的Entrez－PubMed提供了免费的MEDLINE检索服务，是世界最著名和使用最广泛的MEDLINE网上检索系统，于1995年7月推出，已经成为科研人员获取医学文献信息的首选。PubMed提供了主题词检索和自由词检索。

MeSH(Medical Subject Headings)是美国国家医学图书馆(NLM)用以分析生物医学期刊文献等资源的主题内容的控制语汇表，也是NLM出版的MEDLINE数据库主题检索的索引词典。MeSH由22 995个主标题(Descriptors，main headings)组成，分为15个层次。MeSH主标题层级结构安排的目的是为信息检索提供服务。生物信息学中最具有权威性的本体论是基因本体论(Gene Ontology，GO)，由基因本体论协会建立。其目标是建立一套结构化的、精确定义的、通用的控制性词汇，使其在任何生物体内都能描述基因和基因的产物所表现的角色。GO构建了3个相对独立的本体，即生物过程(Biological Process)、分子功能(Molecular Function)和细胞成分(Cell)，它们是基因和基因产物的所有属性。

6　评测会议和相关学术会议

文本信息处理技术的评价通常包含两个部分：标准的评测数据集和评价标准。标准评测数据集一般由领域专家通过手工标注相关文本来获得，这样的数据集通常称为金标准(Golden Standard)。其中比较流行的金标准语料库是GENIA语料库。将 自动识别结果与标准数据集相比较，就可以评价某个文本挖掘技术目前所达到的水平。

生物医学文本挖掘评价标准与通常的文本挖掘评价标准类似，也是由精确率(Precision)，召回率(Recall)和F测度(F－score)来评价的。

近年来出现了很多公开评测生物医学文本挖掘算法的国际会议，对本领域研究的发展起到了重要推动作用。表3列出了当前国际上主要的评测会议。

在近年来举行的竞赛和评测中，最有影响力的是TREC Genomics Track，该评测由美国国家技术标准局(National Institute of Standards andTechnology)支持。Genomics Track从2003年开始，以后每年一次，评测任务主要为分子生物学领域的文本检索和分类。2004年有29个研究组参加，2005年有41个研究组参加。我国大陆有复旦大学、清华大学、大连大学等几家单位先后参加这两届评测。

JNLPBA/BioNLP 2004(Joint Workshop onNatural Language Processing in Biomedicine andits Applications)评测是与国际计算语言学会议同时召开的研讨会，其主要评测任务是生物医学命名实体识别，共有八个参赛系统参加评测。BioNLP 2007的评测任务是临床医学文本多标记分类，共有50个参赛系统参加评测。BioCreAtlve(Critical AssEssment of Information Extractionsystems in Biology)也是一个重要的生物医学文本挖掘评测会议，由西班牙国家癌症研究中心CNIO、美国MITRE公司、美国生物技术信息中心NCBI等5个机构负责组织。该评测包括两个任务：其一是识别文本中的基因和蛋白质名称，除了识别命名实体外，各参评系统还要识别出这些命名实体的同义词；其二是用GeneOntology codes注释蛋白质，识别出蛋白质的功能。目前该评测已经举行了两届，2004年评测包括多种文本挖掘任务，共有10个国家的27个研究组参加了此次评测。2006年评测的总结会议在ACL2007上进行。

KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)挑战杯是一个公开评测数据挖掘算法的竞赛。尽管KDD的传统任务既和文本无关也和生物医学领域应用无关，但是从2002年已经开始了生物医学文本挖掘任务的评测，这也是最早的关于生物医学文本挖掘的评测。KDD竞赛包括两部分：第一部分是识别基因功能；第二部分是预测基因对信号传输路径的影响。第二个任务可以作为一个统计分类问题来处理，其中涉及到基因功能信息、蛋白质定位以及蛋白质交互等。参赛者所建立的系统用来帮助FlyBase数据库管理。

生物医学文本挖掘是一个跨学科的交叉领域，自然语言处理、生物信息学、机器学习领域都召开了关于这个主题的学术研讨会(Workshop)，在自然语言处理领域已经发展成为一个相对独立的研究分支。表4给出了各领域中相关学术会议情况。2000年以来，国际计算语言学界的两个主要学术会议ACL(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)和COLING(InternationalConference on Computational Linguistics)的每届会议都有相关文章发表；从2003年起，每届会议均设有一个相关主题研讨会(Workshop)。生物信息学领域与生物医学文本挖掘相关的学术会议主要有从1996年开始每年一月在夏威夷举行的Pacific Symposium on Biocomputing(PSB)会议和始于1993年Intelligent Systems in MolecularBiology(ISMB)年度会议。从PSB2000开始，该会议几乎每届都把文本挖掘作为会议主题之一；PSB2007则提出了“New Frontiers in BiomedicalText Mining”的主题。和PSB差不多同时，ISMB也在每届会议发表了这方面的文章，并且近几年把文本挖掘和信息抽取列为会议主题之一。国际生物信息学杂志Bioinformatics近年来开辟了数据和文本挖掘专栏，每期均有此类文章发表。

国际机器学习研究领域也对生物医学文本挖掘表现了很大兴趣，2005年国际机器学会ICML(International Conference on Machine Learning)的一个Workshop是LLL05(Learning Language inLogic)，其主题为：Challenge task：Extracting Relations from Bio－medieal Texts。会议为关系抽取提供了训练和测试语料、评测程序，有5个国家的6个研究小组参加了评测。

7　国内相关研究

目前国内在生物医学文本挖掘领域的研究相对还比较少，主要有清华大学和哈尔滨工业大学，均取得了一定成果。清华大学研究者在蛋白质关系抽取方面做了深入研究，其主要工作包括：基于动态规划算法的模式匹配方法，用于抽取蛋白质交互作用关系，取得了80％的召回率和精确率；在此基础上采用最小描述长度原理进行模式优化，进一步提高了抽取精度。他们还将模式匹配与浅层句法分析结合起来，通过句法和语义约束，很好地识别了生物医学文本中的同位和并列句，将原模式匹配方法的精确率和F测度提高了7％。哈工大研究人员主要致力于生物医学命名实体识别和关系的识别的研究，先后尝试了多种机器学习方法。先后应用SVM算法、Generalized Winnow、CRF等方法进行命名实体识别，在实现中选择了丰富特征并结合后处理过程，在相同测试集上取得了优于国际同类研究的结果。目前，他们在综合多种统计学习方法进行多分类器融合的研究上取得了一定的成果，进一步提高了生物医学命名实体识别的精确率和召回率。在关系识别的研究上主要应用基于特征的机器学习方法并取得了一定的成果。

8　结论与展望

生物医学文本挖掘在近年来的发展中已经取得了很多成果，但现有成果离真正实用还有一定距离。相关资源已经建立，各种评测会议相继召开，有力地推动了本领域研究的发展。在今后5年甚至更长一段时间内，本领域未来研究的主要趋势包括：

生物医学技术范文第5篇

关键词：文本挖掘 生物医学文献 文本分类 关系抽取

一、引言

信息爆炸时代，各行业每时每刻都在产生和积累大量的以各种形式保存的信息，这些信息以指数级的速度不断积累和增长，如何快速准确地从这些纷乱的数据中提取出有价值的信息是急待解决的问题。文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考[1]。如今文本挖掘已经成为国际上非常活跃的一个研究领域。

随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库。然而面对如此大规模的、快速增长的科学文献数据，即便是该领域内的专家也无法依赖手工方式从中获取感兴趣的信息。由于生物医学文献绝大多数都是以非结构化的形式存在于文本文件中，因此采用文本挖掘技术对生物医学文献数据进行管理是非常有必要的。

二、文本挖掘过程

文本挖掘通常包括文本数据预处理、特征信息提取和数据挖掘三个步骤。文本挖掘过程如图1所示：

图1 文本挖掘过程

文本数据预处理的质量会直接影响到最终的结果，英文文本数据预处理包括无用词过滤和词干化处理。文本特征信息提取是将非结构化或半结构化的文本数据转化为挖掘工具可以处理的中间形式的过程，特征提取首先要识别文本中包含重要信息的特征项。本文采用数学模型来表示这些特征项，常用的特征表示模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型，通过特征表示得到的向量维数较高，特征抽取的基本思想是利用映射的方法将高维特征映射到低维空间中，特征抽取一般是构造一个评价函数，然后对每个特征向量进行评估，删除评估分数较低的特征向量。经过特征信息提取之后，文本数据以结构化形式存储在数据库中，因此计算机就可以对文本数据的特征信息进行分类、聚类、关联分析和趋势分析等数据挖掘处理。

三、文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用

将文本挖掘技术应用到生物医学领域中，通过挖掘文本数据发现生物医学的规律，能够提高生物医学文献管理的效率。

（一）生物医学文献分类

对生物医学文献进行合理分类可以对文献的组织和搜索带来极大的便利，也为进一步的数据处理打下基础。文本分类是指将文本数据映射到预先定义好的类别中，我国常用的分类方法有基于距离的方法、决策树分类法、贝叶斯分类法等。生物医学文献语料库是对生物医学文献分类的基础，目前国际上可以公开获取的生物医学语料库有：GENIA语料库、Yapex语料库、PDG语料库等。另外由于生物医学文献中的专用术语较多，有些术语在文献中出现次数不多但非常重要，具有很强的分类特征，因此如何在已有的分类方法的基础上设计出符合这一特点的算法来提高生物医学文献分类的准确率和效率是亟待解决的问题。

（二）生物医学文献关系抽取

生物医学文献关系抽取的目的是从文献信息中找出生物实体之间的关系，例如基因与某种疾病之间的关系。由于生物医学文献中同一概念有多种不同的表示方法，同时文献中也可能出现很多语料库中不存在的新概念，因此生物医学文献关系抽取的难度较大，国际上常用的关系抽取方法有共现方法、关键词方法、机器学习方法和自然语言处理方法[2]。这些方法在生物医学文献关系抽取中都存在一些不足之处，有学者提出利用向量空间模型来识别文献中生物实体间的关系，在现有方法的基础上进行开发或多种方法融合运用以期获得更准确的关系抽取结果。

本文主要介绍了生物医学文献的分类和关系抽取，当前生物医学文本挖掘的研究热点主要集中在文献分类、信息检索、自动摘要、生物医学领域实体识别、文献信息关系抽取等方面。通过文本分类可以缩小搜索范围，为后续的数据处理做准备；通过信息检索可以帮助用户在海量的文本信息中快速找到有价值的信息；通过自动摘要技术计算机可以自动地从原始生物医学文献中提取出主要内容，使研究者不用花费较多时间就可以从海量的生物医学文献中获得有价值的信息。通过文献信息关系抽取技术可以从生物医学文献中抽取出特定的事实信息，对生物知识网络的建立、生物体关系的预测和新药的研制等均具有重要的意义。

四、总结

文本挖掘是当今国内外学者研究的热点问题，其在生物医学领域的研究具有广阔的应用前景和重要的现实意义。本文概述了在生物医学文献中文本挖掘的具体过程，重点论述了文本挖掘在生物医学文献的分类和关系抽取中的应用和研究状况。文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用在近年来已取得了一定成果，但在很多方面仍需要更深入地研究和探索，文本挖掘技术的提升将会推动生物医学领域的发展进步。

参考文献：

[1]杨斌，孟志青.一种文本分类数据挖掘的技术[J].湘潭大学自然科学学报，2001，23（4）：34-37

生物医学技术范文第6篇

【关键词】纳米金；生物医学技术；应用现状

1前言

如今纳米技术随着时代的发展已经得到了很大的发展，成为了科学研究的热点，纳米金是指直径0．8～250mm的缔合金溶胶，它属于纳米金属材料中研究最早的种类，纳米金具有良好的纳米表面效应、量子效应以及宏观量子隧道效应，它具有很多良好的化学特性，比如抗氧性和生物相容性。

2纳米金在病原体检测技术中的应用现状

近些年来生物医学界对于流行病学的研究和对病原微生物的诊断已有了不小的进展，传统的分离、培养及生化反应逐渐被时代所淘汰，运用纳米金的免疫标记技术作为新的高通量的、操作简单的检测技术被广泛应用于临床病原体的检测，这种检测技术快速且准确，十分适合在临床上使用。1939年，两位科学家Kausche和Ruska做了一个小小的纳米金实验，他们将烟草花病毒吸附在金颗粒上，并在电子显微镜下观察，发现金离子呈高电子密度，就此打下了纳米金在免疫电镜中的应用基础。从1939年后生物医学技术不断发展，纳米金标记技术也广受世人关注，成为了现代社会四大免疫标记技术之一。作为一种特殊标记技术，纳米金在免疫检测领域受到了广泛的应用，使用纳米金粒子做探针，观察抗原抗体的特异性反应，放大检测信号，由此检测抗原的灵敏性。纳米金技术具有良好的检测灵敏性，在早期还支持诊断并监控了急性传染性病毒，根据这一特性，秦红设计了快速检测黄热病病毒的技术，在纳米金颗粒上标记上金SPA－复合物的标志，通过免疫反应实验我们发现病毒抗体与纳米金颗粒结合，并形成了人眼可见的红线。这种检测方法的优点有:不需要器材、简单、迅速、廉价、高效，极大地推动了黄热病病毒检测技术的更新，在黄热病的防控事业上有着深远意义。利用纳米金作为免疫标记物来检测的除了黄热病病毒，还有致病寄生虫。我国的民族种类多样，一些少数民族人民由于自身的文化特点，喜食生食或半生食物，这就形成了寄生虫病的传播，我国经济大发展后，人民的生活水平得到了提高，但还是喜食半生动物肉或者内脏，造成了食源性寄生虫病发病率的上升，严重影响人民身体健康。目前我国的临床诊断寄生虫病技术包括三方面:病原学检查、免疫学检查以及影像学检查。运用纳米金检测技术，不仅缩短了取材时间、缩小了取材范围，而且检出率高、创伤性小，受到了患者的广泛欢迎。

3纳米金在核酸、蛋白质检测中的应用现状

纳米金粒子具有特殊的表面等离子体共振现象，被应用在核酸构建和分析检测蛋白质领域中，可以把生物识别反映转换为光学或电学信号，因此人们将其与DNA、RNA和氨基酸相结合，在检测核酸和蛋白质方面收效颇丰，并且这种检测方法制备简单，同时还具有很多优点，比如良好的抗氧化性和生物相容性，下面具体讲一下纳米金检测技术在核酸和蛋白质检测中的应用。首先是在核酸检测中的应用。美国首先利用纳米金连接寡核苷酸制成探针检测核酸，将纳米金做标记与靶核酸结合形成超分子结构，由此来检测核酸。利用纳米金技术检测特定病原体和遗传疾病首先要做的就是检测核酸的特定序列，在芯片点阵上整齐排列纳米金颗粒，利用TaqDNA连接酶识别单碱基突变，等待连接后，就可以经过一系列步骤得出单碱基突变结果，得到所需信息。在临床应用中使用纳米金技术的表现有高灵敏检测谷胱甘肽和半胱氨酸的新型电化学生物传感器，这种机器对于谷胱甘肽和半胱氨酸的检出限值更低，在检测及预防糖尿病、艾滋病等疾病方面具有很大的临床优势。其次是在蛋白质检测中的应用。纳米金与蛋白质的作用方式非常多样，有物理吸附方式、化学共价结合方式以及非共价特异性吸附等等方式，在此背景下，我们可以利用纳米金检测并治疗疾病和检测环境污染。

4纳米金在生物传感器制备中的应用现状

目前纳米金在生物传感器检测中的应用受到了人们的普遍关注，如上文所说，纳米金具有特殊的表面等离子体共振现象，这是制备生物传感器的基础。利用这种特性，科学家们做了许多实验，比如拉曼光谱试验，使用Uv－Vis光谱和拉曼光谱仪测试金纳米颗粒的表征，得出结论是可以根据纳米金颗粒的不同形貌制作不同浓度分子的探针，受外周环境介电特性和颗粒尺寸大小的影响，纳米金颗粒会表现出不同的形貌特征，比如吸收光谱、发生蓝移。纳米金是属于一种非常微小的贵金属，作为贵金属，它具有很好的导电性能，利用纳米金进行免疫检测时会大量聚集纳米金，从而增强反应体系的电导，顺利通过电导检测免疫反应。利用纳米金的高检测灵敏性可以进行电化学免疫传感器的制备。

5其他领域的应用现状

目前纳米技术的研究中，纳米金在生物医学技术中的应用研究是重要研究课题，除了上文中说到的病原体检测、核酸以及蛋白质检测还有生物传感器制备中的应用，纳米金技术同时也被广泛应用于肿瘤的诊断与治疗、药物载体以及CT成像。纳米金具有特殊的组成结构，它可以轻易被修饰并负载化合物，可以用于检测并治疗肿瘤，还可以被用于肺癌的检测及治疗，目前的大量数据都表明纳米金技术在诊断并治疗肺癌上有极大的优势。

6结语

21世纪生物医学技术领域最关键的技术之一就是纳米金标记技术，作为一种十分精细的技术，它几乎不影响生物分子的活性，就这一点而言，它是非常好的标记物。我们可以想见，纳米金技术因其自身的诸多优点，必会获得更大的生物医学发展空间。

参考文献:

［1］艾桃桃．纳米金在生物医学领域中的应用［J］．陕西理工学院学报(自然科学版)，2010，04:63～68，95．

［2］王英泽，黄奔，吕娟，梁兴杰．纳米技术在生物医学领域的研究现状［J］．生物物理学报，2009(03):168～174．

［3］李家萌，曹颖，赵媛，杨毅梅．纳米金在生物医学技术应用的研究现状［J］．中国寄生虫学与寄生虫病杂志，2016(02):1～5．

［4］王斯佳，王晶，梅建生，姚翠萍，张镇西．纳米金等离子共振特性在生物成像中的应用［J］．科学通报，2013(07):510～516．

生物医学技术范文第7篇

根据《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》有关要求，为贯彻落实《生物产业发展“*”规划》，促进我国生物产业持续、快速、健康发展，保障广大人民群众身体健康，国家发展改革委决定于20*－20*年组织实施生物医学工程高技术产业化专项。现将有关事项通知如下：

一、专项的主要内容

生物医学工程是指综合应用生命科学和工程科学的原理与方法，系统研究人体的结构、功能及生命现象，研发用于防病、治病的材料、植入器械、人工器官以及生物医学信号检测、图像显示和疾病诊治装置的总称。专项根据我国生物医学工程产业的技术发展基础和特点，重点支持具有我国自主知识产权和国内外重大市场前景的生物医学工程产品产业化项目，以及产业化相关技术开发及产业化重大技术支撑条件建设。专项支持的重点领域为：

（一）新型医用植入器械及人工器官的产业化，包括：表面生物活化改性的人工关节；表面抗凝血、抗组织增生改性的血管支架、人工机械心瓣膜及其他介入治疗器件；人工肾、人工肝等体外循环人工器官等。

（二）组织工程产品产业化，包括：组织工程骨、肌腱、血管、皮肤、角膜等组织工程产品。

（三）数字化医学影像诊断设备和系统的产业化，包括：计算机断层扫描系统（CT）、磁共振系统（MRI）、数字化X射线机、彩色超声影像系统等。

（四）微创诊疗设备和新型肿瘤治疗装置的产业化，包括：新一代多品种内窥镜、微型摄像及介入手术装置、肿瘤物理治疗设备等。

二、专项实施目标

通过实施专项，加快生物医学工程高技术成果的产业化，形成一批生物医学工程新产品，扭转高端产品依赖进口局面，满足广大人民群众医疗需要。培育和壮大生物医学工程产业，扶持自有品牌，加速产业结构调整，提高中高档产品比例，提高产业整体水平，提升产业在国际分工中的地位。培育具有较强国际竞争力的大型企业和企业集团，促进产业集聚式发展。引导、推动产业持续、快速发展，做大产业规模，促使我国生物医学工程产业在2010年达到1000亿元以上的规模。

三、专项实施的原则

为确保专项实施能够取得应有的效果，在专项的组织实施过程中，重点把握以下原则：

（一）以市场为导向。面向提高广大人民群众医疗健康水平的重大需求，推进新型生物医学工程产品、特别是已经具备一定技术基础产品的产业化进程。

（二）鼓励自主创新。着重推动具有我国自主知识产权和自有品牌产品的产业化；加速发展我国具有技术基础和优势的产业领域。

（三）促进产学研联合。重点支持合作关系清晰、合作实体明确、合作任务落实的产学研合作项目。

（四）培育龙头企业，促进产业集聚。重点扶持具有潜在国际竞争力的大型企业和企业集团，促进项目向国家生物产业基地集聚。

四、具体要求和进度安排

（一）专项项目应按照我委颁布的《国家高技术产业发展项目管理暂行办法》（国家发展改革委令第43号），开展项目组织、资金申请报告编制和申报工作。

（二）主管部门要严格审查项目的产业化基础和申报单位的建设条件。申报单位（包括技术依托单位）应是行业或区域有实力、影响力的大企业，应具备较强的技术开发、经营管理、资金筹集等方面的能力。

（三）项目需要提供有关部门出具的医疗器械或相关生产许可文件。项目应是近3年取得注册证书的新产品，并在全国具有比较优势。

（四）项目主管部门应对资金申请报告及相关附件（如银行贷款承诺、自有资金证明、生产许可文件等）进行认真核实，并负责对其真实性予以确认。

（五）国家生物产业基地所在省市可申报5项，其它项目主管部门申报项目的数量原则上不超过3项。

生物医学技术范文第8篇

【关键词】信息化技术 医学 信号处理

近年来，随着信息技术的快速发展，信息技术被广泛的用于各个领域，其中包括生物医学领域。通过对人体信号的分析和处理，可以更加科学的分析人体健康状态情况，在医学领域开辟新天地。

1 生物医学信号的特点

人活着，体内就会产生各种各样的生理变化，以维持生命的正常运行。由于人体是存在许多正负离子的，所以在生理变化过程中，产生许多电信号。人体电信号是最便于医疗器材检查、记录、分析和提取的信号，它有如下特点：

1.1 强度弱

人体内部发生生理变化，产生了电信号，但是这个电信号是非常的微弱的，它只能达到微伏级别，最大的人体电信号也就只能达到5毫伏左右，所以在检测人体电信号的时候，必须借助信号放大设备。

1.2 干扰强

人体是一个综合体，身体的各个部分都在工作，在提取某一处电信号的同时，其他部分的电信号会产生干扰作用。比如在做胎检的时候，要提取胎儿的心跳声，但通常情况下，会被母体的心跳声所覆盖，这个提取信号增加了难度。必须一定的去噪技术进行处理。

1.3 随机性强

人体电信号不想数学中所学的函数那么有规律性，它是一个随机的电信号，哪怕人体在拍一下手，下一秒人体内的电信号就会出现不同于上一秒的生理变化过程，从而导致了电信号具有非常强的随机性。要想分析出它的规律性，就必须收集大量的电信号，借助信号分析设备，进行科学的计算，发现其中的规律。

2 生物医学信号的检测处理方法概述

2.1 信号的检测方法

当电信号经过放大、去噪被信息分析设备取得之后，它还是一种随机的模拟信号，这个时候不便于观察，需要通过数模转换器进行采样，转化成数字信号，输入计算机分析系统，对数字信号进行全面详细的分析，流程图如下：

2.2 信号的处理方法

人体内的电信号存在随机性强、干扰性强的特点，所以就必须利用不同的数字信号处理技术对它进行分析。针对不同类别的电信号，采取不同的信息处理办法，也将使得分析结果更加的准确，利于医护人员对样本的分析和给出指导意见。

2.3 数字信号处理的特点

数字信息处理技术主要是通过计算机算法进行数值计算，与传统的模拟信号处理相比，具有如下特点：算法灵活、运算精确 、抗干扰性强、速度快 。此外，数字系统还具有设备尺寸小，造价低，便于大规模集成，便于实现多维信号处理等突出优点。

3 信号及其描述

（1）在信号处理领域，信号被定义为一个随时间变化的物理量，例如心电监护仪描记的病人的心电、呼吸等信号。信号一般可以表示为一个数学函数式，以x（t）表示，自变量t为时间，x（t）表示信号随时间t的变化情况。如正弦波信号：y=Asin（ωx+φ）

（2）在信号处理领域，我们把系统定义为物理器件的集合，它在受到输入信号的激励时，会产生输出信号。输入信号又称为激励，输出信号又称为响应。对数字信号处理，系统可以抽象成一种变换，或一种运算，将输入序列x（n）变换成输出序列y（n）。

（3）采样是完成由连续时间信号转换为离散时间信号的工具，采样一般由A/D转换器完成。A/D转换器就如同一个电子开关，如果设定采样频率F，则开关每隔T=1/F秒短暂闭合一次，将连续信号接通，得到一个离散点的采样值。

4 信号处理的一般方法

4.1 相干平均算法

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。

4.2 频域分析技术

对于信号x（t）或x（n），我们可以在时域直接对其进行分析，如滤波、求相关函数、相干平均、特征提取等，然而，对信号特征的深入研究，往往转换到频域进行分析，有助于加深对信号特征的认识。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。

4.3 信号的滤波

在采集所需人体电信号的同时，人体各处正在运行的身体机能也会产生其他的干扰信号，这个时候为了准确提取电信号，就必须抑制干扰型号，使用滤波器进行滤波。在是在处理数字信号的过程中常用的一种除干扰的使用方法，在医学领域也可以这样应用。

4.4 参数模型

参数模型技术是近年来得到迅速发展的新技术，受到人们的普遍关注。在对随机过程的研究中，由于我们不能得到一个随机过程的完整描述，只能得到它们有限次的有限长的观察值，因此我们希望能用一个数学模型来模拟我们要研究的随机过程，使该模型的输出等于或近似该过程。

信息化技术在生物医学领域的应用，是科学技术的进步。信息化技术的应用将使得医学检查和医学观察变得更加方便和准确，推动了医学向前发展。

参考文献

[1]聂能，尧德中，谢正祥.生物医学信号数字处理技术及应用[M].北京：科学出版社，2005.08.

[2]何子述.现代数字信号处理及其应用[M].北京：清华大学出版社，2009.05.

生物医学技术范文第9篇

由于不同的生物组织对激光的吸收系数不同，因而他们吸收的光能量大小也不同。在均匀的入射光照射下，不同的生物组织产生的光声信号的强度也是不一样的。这些信号是生物组织内部信息的反映，包含着生物组织内部的成分、结构等信息，基于生物组织内部的光学吸收系数分布，就可以获得组织内部的组织结构、病理信息等。通过一定的方法对光声信号进行采集、处理，并重建出组织结构图形，结合生物组织中光学吸收系数的分布，可以定量分析组织结构的变化情况，即对生物组织进行功能成像，反映了组织内部微小的病变、血红蛋白浓度、血氧浓度等重要参数。

2基于非聚焦单阵元探测器的光声成像系统设计

光声断层成像系统采用非聚焦激光照射样品，并采用非聚焦超声换能器检测被样品照射区域周围的光声信号，从检到的光声信号，反演出成像区域生物组织的光吸收系数的空间分布，并且由此绘制组织被照射区域的光声图像。一般在光声断层成像的实验研究中，为了简化系统的复杂程，减少实验成本，提高实验稳定性，往往采用一个超声换能器对生物组织进行旋转扫描。

美国圣路易斯华盛顿大学的LiHongVWang在2003年时带领研究小组利用非聚焦的单阵元超声换能器对小鼠大脑进行光声断层成像，实现了对老鼠大脑皮层的高对比度成像，对大鼠脑部进行光声断层成像，血管成像结果与脑部解剖结果十分吻合。随后各式各样的单探头扫描实验系统用于小鼠的肿瘤生长、血管变化和关节成像。使用单阵元非聚焦超声换能器采集光声信号，对于每次采集到的距离换能器不同半径弧的光声信号光声信号，需对其求积分。因此不能采集单一方向的光声信号，需要围绕生物组织旋转换能器，采集样品各个方向的光声信号，最终通过数值计算模拟出光声图像。该实验装置由于只需一个超声换能器，信号采集电路比较简单，成本较低。但由于加入了旋转机构旋转超声换能器，实验装置的结构变得相对复杂，采集数据时间稍长，而且引入了机械振动误差，成像结果受机械硬件影响较大。于是发展出阵列圆形扫描系统，采用这种方式的系统采集多个通道的光声数据。可以有效地减少信号采集时间，因此这种采集方式被大多数实验者采用。LihongV•Wang等首次用512个阵列的环形探头实现了高分辨率的大脑血管实时成像，并对小鼠脑中的光声造影剂进行了监控。V•Ntzi－achristos等也用64个阵元组成180°圆弧对小老鼠的腹部、胸部和心脏进成像，它的动态图像帧频能达到10Hz。

3结束语

光声成像作为兼具光学与超声成像优势的一种新型无创的生物医学成像技术，既具备光学高灵敏功能与分子成像的优势，可诊断识别早期肿瘤病变，又具对数厘米深的生物组织进行高分辨成像的特点，近年来在国际上获得了突飞猛进的发展。作为新出现的生物医学影像技术，光声成像对生物组织结构和功能成像具有指导意义，为研究生物组织的形态结构、生理病理特征、代谢功能等提供了重要手段。与传统生物医学光学技术相比,光声成像方法确实具有独特的优势。同时，为了推动光声成像技术的发展，研究人员针对癌症、心脑血管病等重大疾病开展了多项临床研究。该技术的进步，必将对相关医疗器械产业的发展产生重要影响。

生物医学技术范文第10篇

《微机原理及接口技术》是生物医学工程专业的一门重要的专业基础课程，具有承上启下的作用，是学习《单片机原理》的先导课程，能为学生后续课程的学习奠定基础[1]。通过对本门课程的学习，要求学生全面了解微型计算机的内部结构、原理和接口应用，并能够掌握典型机的工作原理，具备简单的微机应用系统设计及开发能力。《微机原理及接口技术》课程的特点是理论联系实际，软硬件相结合，理论概念抽象，内容涵盖多，记忆起来较困难。教学中一般采用理论为主、实验为辅的授课方式，但由于实验条件的限制，学生很难理解抽象的概念，并难以达到教学目标。因此，在日常的教学工作中存在两个突出问题，一是教师难教，二是学生难学[2]。为了解决这些问题我校对《微机原理及接口技术》课程改革进行了初步探讨。

1《微机原理及接口技术》课程教学中存在的问题

1.1教学内容与所学专业脱节

该课程目前的主要教学内容以80X86CPU和其组成的微型计算机系统为重点，包括微机原理和外部接口两大部分内容，并且已经形成了相对稳定的课程体系。但是，伴随着计算机技术的日益发展，以80X86CPU组成的微型计算机已经逐步退出了常见应用领域。因此，存在着教学内容相对陈旧的问题，并且缺少与学生所学专业相联系的实际案例，加之实验条件有限等诸多问题，不能很好地激发学生学习的积极性，更难以调动学生的主观能动性。因此，需要进一步调整教学内容，以适应学生就业的需要。

1.2教学方法过于陈旧

本课程的第一部分主要以微型计算机的原理为重点，抽象的概念较多，各个章节的名词术语和知识点多且复杂，并且各部分内容前后交叉。传统教学主要采用理论讲解为主的授课方式，教学方法单一陈旧，致使学生学习起来枯燥难懂、兴趣不高，学生学习的积极性差，课堂气氛较沉闷，导致教学效果欠佳。因此，教学方法亟需改进。

1.3实践教学环节薄弱

本门课程的实践性很强，其实验课程由软件部分和硬件部分组成。所开设的实验大部分属于验证性实验，只要学生按照实验指导编写的程序连接电路图就能得到结果，整个实验过程自主创新少，学生缺少自主学习与思考;并且，书写实验报告时存在袭现象。目前的《微机原理及接口技术》实验课程难以达到让学生自主学习、提高动手能力的目标。

1.4考查方式单一

现行的考查方式是期末一卷定终身。这种考查方式容易使学生出现期末考试前突击复习、背书应付考试，考后遗忘的现象。因此，需要改革这种单一的考查方式，以达到全面评价学生学习过程和学习效果的目的。

2教改措施

2.1优化教学内容，与本专业相联系

合理制定教学大纲，不断更新教学内容，补充与生物医学工程专业相关的实际案例，突出课程特色。以增强课程的实用性为原则，以微型计算机的基本原理和概念为主线，确保课程的系统性、完整性和应用性。授课时可将课程分为三大部分:基本概念、汇编指令、接口技术，以这三部分为重点，着重培养学生利用计算机技术的基本思想去发现、分析、解决问题的能力。以加强与所学专业联系为原则，在生物医学工程专业的基础上介绍微型计算机新的应用领域和发展趋势，帮助学生解决本专业要求的实际应用问题，以提高学生的学习兴趣，唤醒他们主动学习的潜能。

2.2采用多种教学模式，加强网络资源建设

为了获得好的教学效果，在《微机原理及接口技术》授课过程中采用了MOOC、翻转课堂、任务驱动法与传统教学方法相结合的多种教学方法，在一定程度上充分调动了学生学习的积极性，并培养了他们团队协作的能力[3]。结合我校多媒体网络课程复习互动中心(以下简称课程中心）的建设，将教学课件、网络课件以及一些其他教学资源到网站上，学生们可以登录学校的网站学习、观看、下载，不但方便了学生自主学习，并能帮助学生理解和消化课堂内容。在课程中心的网站上，学生们还能在线与教师和其他同学交流，不仅方便了学生学习，而且丰富了教师与学生的沟通方式。除开展网上课程中心的建设外，还开展了试题库的建设，主要题型包括选择、填空、判断、简答与编程等题型。

2.3加强实践教学环节

《微机原理及接口技术》是实用性非常强的一门专业基础课程，因此，非常有必要加强实践教学环节。由于学校的硬件条件有限，授课时将计算机仿真技术和网络平台引入到实践教学中，教会学生使用可视化软件Proteus、multisim，并鼓励学生用它们完成实验，以此来弥补仪器设备和经费的不足[4]。这样，不仅帮助学生掌握了微机原理的基本知识，也让他们对电工电子技术有了更为深刻的认识。

2.4改革考核模式

为达到检验教学效果的目标，应改变传统的考核模式，采用形成性评价的考核模式，以全面、客观、公正的反应学生的学习情况[5]。考核分两个部分，理论部分和实验部分。理论部分考试，采用期末试卷成绩占70%、平时成绩占30%的方式，平时成绩包括出勤、作业、提问、随堂测验等，每次课前公布上次课的平时成绩，可制定考核表贴于班级教室内或发至班级公共邮箱；实验部分考试从实验态度、操作能力、创新性和实验报告四个部分进行考核，考核方式和成绩公布同理论课平时成绩的公布方式。

3小结

近两年来，为了提高学生的学习兴趣，进一步改善教学效果，我校对《微机原理及接口技术》的课程改革进行了初步探索，并取得了一些成效。学生学习的积极性得到了明显提高，利用计算机思维提出问题、分析问题和解决问题的能力得到明显改善，对堆栈、指令队列、时序等抽象概念能够正确理解，基本能够完成简单的程序编写。但是还存在一些问题，如学习态度功利化，遇到问题容易浮躁、习惯性的去网上查找等，这些还有待继续探讨、改善。

【参考文献】

高敏.微机原理课程改革初探[J].电脑知识与技术，2014，10(33):7912-7913.

舒秀兰，李骁龙，叶伟慧.“微机原理与接口技术”实践教学改革与探索[J].科技视界，2015，(11):63，141.

蒋翀，费洪晓.面向MOOC的新型教学模式探索[J].计算机教育，2014，(9):17-20.

谢春祥，陈龙.基于Proteus的8086和8255A接口实验仿真[J].蚌埠学院学报，2013，2(4):12-14.

杜社会，游开明，谭家杰，等.师范类本科院校微机原理与接口技术教改探讨[J].轻工科技，2014，(9):142-143，145.