现代生物医学信号处理

现代生物医学信号处理（精选5篇）

现代生物医学信号处理 篇1

生物医学工 程 ( Biomedical Engineering) 是各种工程学科同生物医学相结合的新兴交叉学科[1]。从1979年11月 “国家科委生物医学工程学科组” 成立至今,中国的生物医学工程的发展已有30余年的历史。随着生物医学工程专业建设的完善,生物医学信号处理已成为许多有生物医学工程专业高校的必修课之一。生物医学信号处理是继 “信号与系统” “数字信号处理” 和 “生理系统建模”等课程之后开设的面向数字信号处理应用的课程。该课程作为生物与医学工程专业的核心课程,充分体现了生物医学与工程学的交叉性, 其综合性、理论性和实验性都很强,对培养学生从工程角度解决生物医学领域具体问题的能力具有重要意义。

医学院校课程改革主要缘于医学科学的发展和进步。在最初的单一研究、 精细分析、高度分化的基础上,出现了多学科高度综合、融合的基本态势,既要求在医学理论构成上融合,又要求在诊断治疗技术应用上融合[2]。按照医学发展的要求,将更多与自然科学、社会科学等多学科相互渗透、互相融合,从而要求医学专业课程体系的设置随之变化。因此,医学院校中生物医学工程专业的课程改革也要适应整个医学专业课程的整体进步。这样,课程改革要求熟悉国内外新科技的动态,不断地掌握新的相关科学技术,吸收新知识和新技术。双语教学是目前高校教育改革的方向之一,利用双语教学和专业的融合, 既能充分发挥双语教学方式对学生掌握专业英语词汇的促进作用,又能提高学生查找原文学习资源等实际能力。

本文结合笔者几年从事生物医学信号处理和双语教学经验,浅析生物医学信号处理教学现状及实现双语教学改革与实践的途径。

1.课程设置

天津医科大学生物医学工程专业建立于1986年,由神经工程、医学仪器、 物理医学和生物信息学等方向构成。针对自身学科特点, “生物医学信号处理”课程体系提出理论联系实践,因此课程学时包括36学时理论课程和18学时实验课程。由于 “生物医学信号处理”课程含有较多定理、公式、变换以及算法,因此该课程的理论教学必然分配较多学时; 同时培养学生运用工程方法解决实际问题的能力至关重要,因此实践环节必不可少。

2.双语教学

双语教学包括教材语言和授课语言两方面。使用原文教材能够使学生系统地了解掌握原文专业知识的表述。但由于语言等文化差异,全部利用原文教材还存在一定困难。因此合理删减原文教材重组后编写方式较为适宜。专业教师知识丰富,但英语授课尚有一定难度。 当前高校注重人才培养和引进。许多具有博士学位的人才或留学归国人员具备 “外语 + 专业”的基本条件。这将有利于双语教学,而且也易实现教学相长。

3.教学方式

双语课程主要目的是培养学生专业文献的阅读、翻译及写作能力。增加师生的互动能够提高学生的积极性,如课堂上开展小应用讨论,并轮流推选代表发言,鼓励英文口头报告; 课下布置相关文献题目,以小组形式共同完成,鼓励用英文撰写报告等方式。

4.同行学习

双语专业教师要有丰富的专业理论知识及扎实的外语基础。但是双语教学或偏重英文教学并不容易,因此加强双语专业教师与英语专业教师的相互学习,进而提高双语专业教师双语教学的素质和水平,提高英语专业教师理解其他学科专业术语的能力。

5.总结

在 “生物医学信号处理” 双语课程改革中,要把握理论联系实践的原则; 根据实际情况,合理删减重组原文教材; 鼓励师生互动; 双语专业教师与英语专业教师要互相学习和交流。

摘要：针对医学院校生物医学工程专业必修课之一——生物医学信号处理课程教学现状,分析该课程实现双语教学模式的优越性,浅析生物医学信号处理实现双语教学改革的重要性及途径,从而为医学院校生物医学信号处理课程改革提供新方向。

关键词：生物医学信号处理,双语教学,改革

现代生物医学信号处理 篇2

导论：

人体存在高度精密而复杂的生物信号，每一种信号都在传递着身体的工作状态，器官机能是否正常，呼吸、循环系统是否健全，人体是否处于一种健康状态……随着信息科技的发展，在医学研究领域，产生了“高端”的医生，它们通过接收人体信号，对人体信息进行检测，实现疾病的诊断和防治。

生物医学传感器好比人的五官，人通过五官，即眼（视觉）、耳（听觉）、鼻（嗅觉）、舌（味觉）和四肢（触觉）感知和接受外界信息，然后通过神经系统传递给大脑进行加工处理。传感器则是一个测量控制系统的“电五官”，他感测到外界的信息，然后送给系统的处理器进行加工处理。如果一个系统没有传感器，就相当于人没有五官。

生物医学信号处理是生物医学工程学的一个重要研究领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要的应用方面，正是由于数字信号处理技术和生物医学工程的紧密结合，才使得我们在生物医学信号特征的检测、提取及临床应用上有了新的手段，因而也帮助我们加深了对人体自身的认识。

生物医学传感器的认识

一、定义

我们定义：传感器是能感受（或响应）规定的被测量并按照一定规律转换成可用信号输出的器件或装置。传感器通常由直接响应于被测量的敏感元件和产生可用信号输出的转换元件以及相应的电子线路组成。也可把传感器狭义地定义为：能把外界非电信号转换成电信号输出的器件或装置。

二、分类

生物医学传感器是一类特殊的电子器件，它能把各种被观测的生物医学中的非电量转换为易观测的电量，扩大人地感官功能，是构成各种医疗分析和诊断仪器与设备的关键部件。我们将生物医学传感技术中常用的传感器按被观测的量划分为以下三类：

（1）物理传感器：用于测量和监护生物体的血压、呼吸、脉搏、体温、心音、心电、血液的粘度、流速和流量等物理量的检测。

（2）化学传感器：用于生物体中气味分子，体液（血液、汗液、尿液等）中的PH值，氧和二氧化碳含量（pO2、pCO2），Na+、K+、Ca2+、Cl-以及重金属离子等化学量的检测。

（3）生物传感器：用于生物体中组织、细胞、酶、抗原、抗体、受体、激素、胆酸，乙酰胆碱、五羟色胺等神经递质，DNA与RNA以及蛋白质等生物量的检测。

传感器按尺寸划分有：常规传感器（毫米级，可用于组织检测），微型传感器（微米级，可用于细胞检测）和纳米传感器（纳米级，可用于细胞内检测）。

三、对传感器的性能要求：

（1）有较高的灵敏度和信噪比。

灵敏度高时，输入较小的信号即可产生较大的输出信号。传感器输出信号电压与噪声电压之比称为信噪比。信噪比越高，说明获得的有用的输出信号就越大，信噪比越小，信号与噪声越难分辨，严重时将出现信号被噪声淹没的现象，无法获得有用的信号，测量无效。

（2）有良好的线性和较高的响应速度

线性好是指传感器的输出信号在规定的工作范围内与输出信号成比例关系，而不产生信号非线性失真。响应速度快表明输出和输入的延迟时间短、实时性好。

（3）重复性、一致性和选择性好

重复性好是指传感器反复使用，其性能不变。一致性好是指传感器的互换性强，在生产与修理中尤为重要。选择性好是指传感器只对确定目标的变量有响应，不受其他变量的影响。

（4）化学、物理性能好

传感器必须与人体的化学成分相容，既不会腐蚀也不会给人体带来毒性。传感器的形状、尺寸和结构应与待测部位的解剖结构相适应，对被测对象的影响要小，使用时应不损伤组织。

（5）电气安全性好

传感器要与人体有足够的电绝缘，即使在传感器损伤的情况下，人体收到的电击也应在安全之下。

（6）操作性好

传感器应操作简单、维护方便、便于消毒。

生物医学传感器的意义

随着生物传感技术的不断发展，生物传感器必将在医学领域掀起一股热潮。

（1）生物传感器采用固定化生物活性物质作催化剂，价值昂贵的试剂可以重复多次使用，克服了过去酶法分析试剂费用高和化学分析繁琐复杂的缺点。因此，这一技成本低，在连续使用时，每例测定仅需要几分钱人民币，术在很大程度上减轻病患医疗费用上的负担。（2）生物传感器专一性强，只对特定的底物起反应，而且不受颜色、浊度的影响，准确度高，一般相对误差可以达到1％；分析速度快，可以在一分钟得到结果。因此，这一技术应用于医学上不仅提高了检测结果的准确性，更是缩短了整个过程所需的时间，进一步提供了救治病人的先机。

（3）操作系统比较简单，容易实现自动分析。在临床中，许多操作对于病患来说是痛苦的，若能很好的利用生物传感器的这一特点，我相信将为他们减少很多的痛苦。

当前各种利用生物传感技术开发的仪器也已问世，但是在应用上还有许多技术需要深入研究。诊断各种疾病的医用传感器，还有待于引深研发，例如谷氨酸传感器是一种稳定的脱氢酶、转氨酶、血氨的指示性传感器，它在临床急症室等许多场合可取代光度法测定，有潜在应用前景；测定胸外科病人乳酸指标的生物传感器也已开始应用,与肾透析联用的几种生物传感器也有产业化开发价值。今后这些生物传感器将逐渐得到普及，给广大病患带来更多的福音。

生物医学信号

生物医学信号有一维、二维之分一般而言, 将一维信号称为信号, 二维信号称为图像自然界广泛存在的生物医学信号是连续的, 由于计算机巨大的计算能力, 一般先用转换器将

连续信号转换成数字信号, 然后在计算机内用各种方法编制成的软件进行分析处理限于篇幅, 这里只论一维生物医学信号的处理方法。

信号处理的领域是相当广泛而又深人的, 已在不同程度上渗透到几乎所有的医疗卫生领域从预防医学、基础医学到临床医学, 从医疗、科研到健康普查, 都已有许多成功的例子如心电图分析, 脑电图分析, 视网膜电图分析, 光片处理, 图像重建, 健康普查的医学统计, 疾病的自动诊断, 细胞、染色体显微图像处理, 血流速度测定, 生物信号的混沌测量等等。

一、生物医学信号特点

（1）信号弱：直接从人体中检测到的生理电信号其幅值一般比较小。如从母体腹部取到的胎儿心电信号仅为10～50μV，脑干听觉诱发响应信号小于1μV，自发脑电信号约5～150μV，体表心电信号相对较大，最大可达5mV。

因此，在处理各种生理信号之前要配置各种高性能的放大器。

（2）噪声强：噪声是指其它信号对所研究对象信号的干扰。如电生理信号总是伴随着由于肢体动作、精神紧张等带来的干扰，而且常混有较强的工频干扰；诱发脑电信号中总是伴随着较强的自发脑电；从母腹取到的胎儿心电信号常被较强的母亲心电所淹没。这给信号的检测与处理带来了困难。

因此要求采用一系列的有效的去除噪声的算法。

（3）频率范围一般较低：经频谱分析可知，除声音信号（如心音）频谱成分较高外，其它电生理信号的频谱一般较低。如心电的频谱为0.01～35Hz，脑电的频谱分布在l～30Hz之间。

因此在信号的获取、放大、处理时要充分考虑对信号的频率响应特性。

（4）随机性强：生物医学信号是随机信号，一般不能用确定的数学函数来描述，它的规律主要从大量统计结果中呈现出来，必须借助统计处理技术来检测、辨识随机信号和

估计它的特征。而且它往往是非平稳的，即信号的统计特征（如均值、方差等）随时间的变化而改变。这给生物医学信号的处理带来了困难。

因此在信号处理时往往进行相应的理想化和简化。当信号非平稳性变化不太快时，可以把它作为分段平稳的准平稳信号来处理；如果信号具有周期重复的节律性，只是周期和各周期的波形有一定程度的随机变异，则可以作为周期平稳的重复性信号来处理。更一般性的方法是采用自适应处理技术，使处理的参数自动跟随信号的非平稳性而改变。

二、生物医学信号的检测方法

（1）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,简称方法所谓诱发反应是指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一拼, 它们在用丫方法检测出之前, 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, 仪器噪声方法要求噪声是随机的, 并且其协方差为零, 信号是周期或可重复产生的, 这样经过平方次叠加, 信噪比可提高N倍, 使用方法的关键是寻找叠加的时间基准点。

（2）生物医学信号的混沌测量

传统的测量技术以线性方法为主, 强调的是稳定、平衡和均匀性而非线性系统是在不稳定、非平衡的状态中提取信息、处理信息, 从而显示它特有的优点混沌用于测量闭可以说是一种尝试, 也许人们很难想象一个极不稳定的混沌系统能进行精确的测量, 可是生物的感觉器官就是极不稳定的混沌系统, 其检测灵敏度却远远超出目前的科技水平, 这是一个全

混沌系统的最大特点是初值敏感性和参数敏感性, 即所谓蝴蝶效应混沌测量的基本思路就是把蝴蝶效应倒过来应用将敏感元件作为混沌电路的一部分, 其敏感参数随待测量变化而变化, 并使系统的混沌轨道变化, 测出馄沌轨道的变化就可得到待测量, 这是一种不同于传统测量的新方法。

三、生物医学信号的处理方法

简单的信号处理是建立在线性时不变系统理论基础上的，这种理论只适用于平稳信号的处理，非平稳信号是多种多样的。其中有一种是均值缓慢变化而方差不变的信号。由于生物体对处界刺激的适应能力，生物体在接受外界刺激的适应过程中产生的生物信号就具有这样的特点。均值变化的规律称为趋势函数，一旦从这类信号中除去趋势函数，信号就变成了平稳的。因而在分析这种信号时，首先应进行消除趋势函数处理；另一类非平稳的信号可近似地看成是分段平稳的。脑电信号常具有这个特点，因为脑电信号随着精神状态的改变而改变，造成逐段平稳的状态。在处理这类信号的第一步是把它正确地分段，使它的每一段都可以认为是平稳的，再用平稳信号处理方法处理它们。

由于计算机技术的普及与发展，以及数字处理方法的通用性和灵活性，数字信号处理技术己成了信号处理技术的主流。为了进行数字信号处理，必须在正式处理前先把模拟信号时间离散化、量化。在数字信号处理中已经指出，采样导致信号频谱的周期延托，周期延拓结果造成频谱混叠。对一个频带宽度有限的信号，只要采样频率大于信号最高频率的两倍，就可以避免这种频谱混叠。然而，实际信号的频谱并不像理想的那样，在高于某个最高频率的区域上幅度就截然变为零，而只是比较小而已。因此，采样定理只能近似地满足，实际频谱混叠仍然存在。为了克服这个问题，必须在采样以前，将信号通过一个高频抑制能力较理想的低温滤波器(称为抗混迭滤波器)进行限带滤波处理。

根据信号处理系统任务要求，有时在取得信号后，不需立即得到处理结果，这时就可以来用离线处理。大多数情况下，要求处理结果在采集同时或采集结束后立即得到，就要用实时的或在线的处理方法。在实时和在线的处理中，处理(运算)速度要足够快，占用内存空间也有一定限制，均比离线处理要求高，有时为了实现足够快的处理速度，不得不采用专用的硬件处理器。

参考文献：

《现代仪器分析在生物医学研究中的应用》化学工业出版社钱小红 谢剑炜 主编 《生物医学测量与仪器》西安交通大学出版社李天钢马春排主编

《生物传感器的应用现状和发展趋势》 马莉萍毛斌 等著

《生物医学信号数字处理技术及应用》 科学出版社聂能 尧德中 等著

现代生物医学信号处理 篇3

一、生物医学信号的提取滤波

1、常规滤波。

噪声与信号的结合方式对滤波的处理方式有个根本性的影响。通常情况下将信号看作是噪声与信号本身两者的加法性结合, 即接收到的信号a (t) =信号x (t) +噪声n (t) .如果两者频谱不混叠或者交叠范围很小, 那么用常规的滤波器就可以取得很好的效果。最常用的是频域滤波法。频域滤波器分为两类:线性相位FIR数字滤波器, 它的设计方法主要有窗函数法, 频率采样法等。还有一种是IIR滤波器, 它的主要设计方法为脉冲响应不变法和双线性变换设计法。但这种方法的前提是信号的频率是已知的。

2、相干平均法。

相干平均法是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方法。AEV方法是可保证信号不失真从噪声中分离出信号的数字技术。它的原理是信号平均将重叠的时间位置求和。若信号的时间位子十分一致, 则信号将直接组合在一起, 另一方面, 无关联的噪声被平均, 从而信噪比得到提高。AEV方法常用来检测医学微弱的生物医学信号, 如希氏束电图, 脑电图等。该方法要求噪声是随机的, 并且协方差为零。信号是周期或重复出现的, 这样经过N次平方叠加, 信噪比将提高N倍。

3、自适应滤波。

近年来, 自适应处理技术受到人们重视, 在数字信号处理领域发展十分迅速。它的特点是在没有关于待提取信息的先验统计知识的条件下, 直接利用观测的数据根据某种判据在观测过程中不断地递归更新处理参数以逐步逼近某一最优处理结果。

二、生物医学信号的处理分析

1、傅里叶变换。

传统的信号处理方法一般采用傅里叶变换, 从本质上将, 傅里叶变换就像一个三棱镜, 它将一个信号函数分解成多个频率成分, 吧信号从时域变为频域上研究, 其理论描述为。

傅里叶变换可以获得信号的整体频谱, 但却不能将二者有机的结合起来, 信号的时域波形中不包含任何的频域信息, 而傅里叶谱是信号的统计特性, 是时域内的积分, 积分区间为无穷大, 没有局部化分析信号的功能, 由于这个局限性, 它对生物医学信号这种非平稳型很强的处理功能很差。

2、小波变换。

像心电信号这种具有较强的随机性和强背景噪声, 而且又属于非平稳非线性的弱信号的生物医学信号的处理, 小波分析较之傅里叶变换显示出了强大的优越性。

小波变换定义如下:

如果某函数满足一下条件:

(其中ψ (w) 是ψ (t) 的傅里叶变换) , 我们就说ψ (t) 满足小波变换的允许条件, 小波变换是指把这一基本小波的函数ψ (t) 作位移之后, 再在不同尺度下与待分析信号x (t) 作内积

3、人工神经网络。

信息科学与生命科学的相互交叉, 相互渗透和相互促进是近代科学技术发展的一个显著特点, 人工神经网络是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统, 它以大规模并行处理为主, 不但具有处理数值数据的一般计算能力, 而且还具有处理只是的思维, 学习和记忆能力。近年来, 人工神经网络的迅速发展使其成为信号处理强有力的工具, 由于神经网络可以把专家知识和先验知识结合成一个数学框架来完成提取和识别功能, 不需要任何对数据和噪声的先验假设, 所以最适合用于研究和分析生物医学信号。

三、发展前景

对数字信号处理技术的未来发展, 在生物医学信号处理方面, 我认为应减小其应用的局限性, 加强对人工神经网络和小波分析的研究, 研究分析利用小波理论开发具有真正意义的生物医学信号分析软件。面对现在就医难, 医院病床紧张的问题, 应致力于以小波变换的数据压缩技术及远程医疗和家庭医疗监护数据的存储问题, 让一些病人可以在家里完成监护功能, 缓减医院病床紧张问题。

参考文献

[1]刘海龙生物医学信号处理化学工业出版社2006

[2]C.Sidney Burrus, Ramesh A.Gopinath机械工业出版社2008

现代生物医学信号处理 篇4

计量是关于测量的科学, 是实现单位统一、量值准确可靠的活动是经济活动、国防建设、科学研究和社会发展的重要技术基础。

计量在我国历史上称为“度量衡”。我国古代用人体的某一部分或其他的天然物、植物的果实作为计量标准, 如“布手知尺”、“掬手为升”。1875年“米制公约”的签订, 标志着近代计量的开始。这一阶段的主要特征是计量摆脱了利用人体、自然物体作为“计量基准”的原始状态, 逐步引入了“物理量”的概念, 进入以科学发展为基础的发展时期。新中国成立后, 1953年确认采用“计量”一词取代使用了几千年的度量衡, 并赋予了更广泛的内容。现代计量的标志是1960年国际计量大会决议通过并建立的适用于各个科学技术领域的计量单位制, 即国际单位制。1985年公布了《中国人民共和国计量法》, 标志着我国计量工作从行政管理走向法制管理的新阶段。

二、医学计量工作的重要性

计量工作涉及国民经济和社会发展各个领域, 是各行各业必不可少的一项重要的基础性工作。随着经济全球化的快速发展, 计量的国际等效性已成为减少贸易技术壁垒的重要举措, 计量在国际经济中的地位和作用日益显著。

其中, 民生计量涉及到贸易结算、医疗卫生、安全防护和环境监测等与人民群众生活密切相关的领域, 都是广大人民群众普遍关注的实际问题。特别是其中的医学计量, 与老百姓生活密切相关, 是对我国科技发展战略布局的支撑, 体现在以下几个方面:

医学计量是科学诊断的保证。现代医学的特点之一是借助准确的医疗设备和器具, 对人体病情进行测定。对病理、药理进行定量测定、分析研究, 以测定的数据为依据进行诊断与治疗, 可谓“对症下药”。从简单的利用血压计、体温计对人体血压、体温的测量、到复杂的高分辨力彩色B超诊断仪、CT、磁共振成像系统对人体组织各种成分的定量分析, 医用设备和器具在医疗上既是重要的工具, 又是主要的科学诊断手段。诊断的准确与否, 很大程度上取决于医用设备和器具量值的准确可靠和测量方法的科学性。

医学计量是药物治疗的科学依据。现代医学往往通过计量器具对药物进行组分测定、药理检验, 以及确定治病范围、服用方法、用药量注意事项等来决定病人的用药情况。显然, 只有计量器具量值准确一致, 才能对药物进行正确的测定。在药房, 如果药剂用得容量和质量计量器具不准确一致, 用药量就会偏离药典及处方的规定用量。所以医学计量的准确与否, 关系重大。

医学计量是对医学检验检测信息互认需求的支持。2006年卫生部颁发《关于医疗机构间医学检验、医学影像检查互认有关问题的通知》, 2010年又重申该通知, 但执行情况并不理想。实现医学检验、医学影像检测互认, 必须依靠计量的支持, 统一量值、统一溯源, 检查、检验结果的准确性和可比性才能得到保证, 才有可能实现互认。根据卫生部统计数据, 2007年各种检查、化验费用达1600亿元--2000亿元如能实现医学检验、医学影像的检查互认, 按节约10%的费用计算, 可节约达160亿元--200亿元。

三、现代计量科学技术在生物医学领域的作用

人类健康工程已被世界各国政府提高到国家战略高度。2010年胡锦涛主席在两院院士大会上讲话指出, “大力发展健康科学技术, 构建以创新药物研发和先进医疗设备制造为龙头的规范化医药研发产业链, 提高生物医药产业水平, 为基本公共卫生保健普惠化、个性化发展提供先进可靠并可共同分享的技术支持, 提高疾病预防、早期诊断、治疗康复能力, 提高健康科学和健康服务水平。”

提高健康科学和健康服务水平, 需要现代医疗技术的进步, 人类健康不仅依赖于医务人员的医学知识和实际经验, 而且很大程度上取决于先进的医用设备。而医用设备应用质量的好坏直接关系到疾病诊断和治疗的可靠性和有效性, 关系到病人的生命与健康, 也关系到医院的医疗质量、服务信誉和经济效益。医疗设备作为临床医生的得力工具, 极大地拓展临床疾病诊治方法和尺度, 可为临床提供强有力的支持, 也成为现代化医院的重要组成部分。医疗设备直接应用于患者身体, 其安全性与有效性直接关系到患者的生命安全和身体健康。

各类新技术不断应用, 其临床应用风险也在与日俱增。医疗质量与患者安全作为医疗服务所面临的两大挑战, 已引起各医疗机构的高度关注与重视。如何科学地分析、评估、控制和管理医疗设备, 建立完整的质量控制体系, 有效控制风险, 确保医疗设备使用的安全性与有效性, 防范医疗设备应用风险是摆在我们面前的一个新课题。

目前的医学检验中心大多是中介机构, 并且业务发展迅速, 原来医院的医患关系谁也不介入, 但未来几年这个局面将会改变, 医疗事故是设备原因, 还是检测方法原因, 还是医生原因, 由于医检中心的介入, 职能将分得更清, 医患矛盾将出现转化, 为此, 所有的计量检测设备要重新定位, 实验问题、仪器仪表问题、数据的公正有效性问题、量值溯源等问题, 这些都是需要我们医学计量提供技术支持与能力保障, 并进行更为有效的监督管理。

据悉, CNAS (中国合格评定国家认可委员会) 目前正着手建立的医学实验室安全认可 (ISO15190) 以及医学参考测量实验室认可 (ISO15195) 制度, 以满足各医学实验室及卫生监管机构对医学领域各类实验室认可的需求, 也为我国此类机构与国际接轨, 提高自身水平和竞争能力提供技术支持和服务。

总之, 正确认识医学计量的重要性, 充分发挥医学计量的质量监督作用是唯一的解决途径。计量技术机构只有不断加强对在用民生计量器具的监管, 确保计量器具的准确、可靠, 维护公平交易, 才能保障人民群众的身体健康和切身利益。

摘要：随着社会市场经济和现代科学技术的不断发展, 各种先进的医用设备在诊断、治疗、护理和研发等方面发挥着越来越重要的作用。医学计量, 与老百姓生活密切相关, 目前许多医院的医患关系紧张, 造成医疗事故的原因是由于检测设备?检测方法?还是其它因素造成的, 通过现代计量科学技术在生物医学领域的重新定位, 实验问题、仪器仪表问题、数据的公正有效性问题、量值溯源等问题, 都将进一步定量规范化和数据科学化。

关键词：计量科学技术,生物医学,作用

参考文献

[1]刘星伯, 胡长江.我国计量的起源与发展探析, 化学分析计量, 2009 (2)

现代生物医学信号处理 篇5

关键词：云计算,生物医学,大数据,解决方法

最近这几年，我国的生物医学取得了飞速的发展，生命科学推动着生物医学不断向前发展，使生物医学的数据非常庞大，处理起来非常困难。因此，诞生了云计算，云计算能够对大量的数据进行快速、精确的计算，因此，被广泛应用于各个大数据领域。云计算对大数据的处理，主要是通过云计算的供应商，提供对数据的存储和计算等，并提供给云计算的用户，用户可以根据供应商提供的大数据处理平台和数据处理技术，对具体的数据进行处理、利用，解决数据的存储、计算、保存等问题。云计算用于生物医学的大数据处理，利用数据处理方式对生物医学的大数据进行计算。本文从云计算对生物医学的大数据处理方面进行论述。

1 简述云计算数据处理技术

数据处理技术从计算机处理逐渐演变成云计算数据处理技术。云技术大数据处理技术，主要是指利用计算机互联网技术，对处理数据可以进行随时随地保存、利用、共享等，实现数据之间的快速转化，方便云用户对数据进行运用，实现云计算技术中对数据的共享[1]。云计算大数据处理技术体系可以根据体系的结构，分为以下几个层次：云计算大数据处理的服务管理层、云用户的访问接口层、云计算大数据处理技术的核心服务层。云技术数据处理技术的核心理念，主要是指云技术大数据处理技术的资源和各个功能服务，对与该技术的硬件基础设施，和云计算服务平台以及云计算大数据处理技术的应用程序等，都是以服务管理的方式，通过计算机互联网技术传递给云计算数据处理技术的用户，实现大数据处理的目的[2]。

2 云计算处理生物医学大数据的解决方法

随着生物医学的不断发展，生物医学研究的问题也越来越多，生物医学产生的数据也越来越庞大，要对这些复杂的数据进行处理，必须借助高效的计算技术，云计算为大数据处理发展提供了技术支持。

生物医学的发展以及目前生物医学涉及的领域较多，产生了大量的待处理数据，这些数据就成为生物医学的大数据。比如，高通量测序，这个测序程序一次的测序可以达到109的量级，如果是数据测试试验所进行测序，所得出的量级就会远远大于单一测序的量级[3]。大数据的获得方式除了实验外，还包括在公共数据库中获得的大量数据，这些数据合起来构成了生物医学上的大数据。我国目前的公共数据库包括分为两类，一是大数据的初级公共数据库，这个公共数据库中包含的都是原始的生物数据，能够了解到的原始生物数据库，比如，美国国立生物技术信息中心NCBI的GenBank、欧洲的生物信息研究所EBI、DDBJ、GEO等；二是二级公共数据库，这个公共数据库是对出具数据库中的数据进行分析处理得到的数据组成的，经过处理的数据，比如，蛋白质结构等领域的数据处理信息，对这些处理数据具有保存、利用等方面的功能。目前常见的二级公共数据库包括Ensem-bl、UCSC基因组浏览器等二级公共数据库，公共数据库还包括了数据下载积累的数据信息。

在进行大数据的处理方面，小型的计算机已经无法满足对现在大数据的处理，现在很多研究所在对大数据进行处理时，依然使用的是小型的服务器和数据计算器，这样虽然可以保留一定的数据保存空间，但是对研究数据过程中出现的数据却没有空间进行保存，导致数据存储空房间不足，很可能会出现数据丢失的现象，因此，很多的研究所选择连接外被设备，进行大数据的保存。但是这种方法不能够从根本上解决问题，还出现了大数据处理上更加严重的问题，无法对大数据处理的准确性和可靠性进行把握。为了保证大数据的可靠性和精确性，必须对大数据进行备份，一般都会保留3到5个大数据副本，这就是生物医学上的大数据冗余备份策略。比如，现在我国使用比较广泛的云计算技术平台的基础是AWS技术，AWS技术可以对大数据进行存储，并且对大数据进行及时备份，一般的本分为3份。在对生物医学大数据进行处理的过程中，一般会产生处理过程中的中间数据，因此，云计算数据处理技术，对数据处理平台的数据存储器以及云计算大数据处理技术的性能提出了更高的要求[4]。

一般的大数据处理往往采用的是数据集中处理的办法，对数据计算上的多个节点进行存储，比如，磁盘数据储存，但是数据处理器上的保存空间比较小，或者一般不能使用，本地数据存储器一般的数据储存能力比较小，但是云计算大数据处理计算的供应商，比如，亚马逊、谷歌等，能够通过虚拟化的技术，通过计算机互联网等，将大数据处理节点上的每一个数据资源，进行整合，包括数据的储存节点、计算机数据的处理节点等数据资源进行整合，转换为各种数据资源，通过方便、快捷、透明的方式，对云计算大数据处理技术的用户进行数据提供，方便用户对数据的使用。云计算大数据处理技术的对处理数据主要是通过用户对数据的需求，进行数据资源支配，比如，CPU、内存、数据操作系统、系统数据软件等，云计算大数据处理技术的用户在获取资源的同时，可以随时对数据进行利用，但是要及时付款，也就是随用随付。如果云计算大数据处理技术的用户采用的是云平台进行数据处理利用，生物医学研究组织只需要支付非常少的钱，就可以对数据资源进行利用，无须在数据存储、计算等环节上进行大数据保存的空间购买、对数据资源进行优化配置。另一方面，云计算大数据处理技术的用户，在对数据进行使用的过程中，可以随时对数据进行更改和建材，直到更改为自己需要的数据，这体现了云计算大数据处理技术的灵活性[5]。

传统的生物医学大数据处理平台，最大的问题就是数据储存空间太小，不能满足大数据储存的要求，因此，在云计算大数据处理技术的发展中，被逐步代替。云计算是现在生物医学大数据处理的主要平台，这个数据处理平台的核心观念是数据的并行运算策略。通过研究发现，云计算的性能优于其他的数据计算技术。生物医学的大数据处理主要是依据MapReduce的并行计算策略对大数据进行运算。通过高通量测序技术的读段映射技术进行处理，测序读段数据被分配到数据处理的各个节点，通过运算，最后将各节点的运算数据结果进行归并，实现大数据的处理的目标。

3 结束语

通过文章介绍，我们了解到云计算对生物医学的大数据处理有非常重要的意义。随着生物医学的发展，生物医学的数据发展变化较快，数据系统非常庞大，因此，大数据计算起来比较困难，云计算在这样的背景下，为生物医学的大数据处理提供了非常大的帮助，对生物医学的数据存储、技术、保存、利用等提供了方便。相对于传统的生物医学数据计算环境，云计算在大数据处理方面具有绝对优势，云计算能够在大数据处理的过程中，提供最科学可行的数据计算方案，分析数据信息的各个方面，为数据处理打好基础。随着云计算的不断发展，未来云计算发展会建立数据处理的多资源生物医学数据处理体系，为大数据处理提供技术支持。

参考文献

[1]孙磊,胡学龙,张晓斌,等.生物医学大数据处理的云计算解决方案[J].电子测量与仪器学报,2014(11):1190-1197.

[2]王相伟,史玉良,张建林,等.基于Hadoop的用电信息大数据计算服务及应用[J].电网技术,2015(11):3128-3133.

[3]吴昊,彭正洪.城市规划中的大数据应用构想[J].城市规划,2015(9):93-99.

[4]林永青.“互联网+”的技术元素:大数据和小数据[J].金融博览,2015(11):42-43.