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第一篇医学工程论文范文参考：生物医学工程发展史与方法论研究
20世纪初生物学领域机体论与还原论之争,促成了一般系统论的诞生.尽管会遇到各种困难,但这的确是促进科学统一的一次科学革命.科学发展过程中,在承认机械还原论优点的同时,更需要一个比之更完善的方法论指导.系统论思想强调低层次的事物和高层次的事物都需要关注,系统局部的变化会引起其它局部和整体的反应,具体到生命系统而言,就是要既关心化学层次或分子层次上的事物,又关心较高的生命组织层次上的事物.生物医学工程学是促进生命健康的工程学科,无论是学科基础理论的发展,还是工程技术的研发,都需要从整体的角度和动态的角度研究人体系统的变化规律,尤其是针对局部问题的解决方案,需要综合考虑与生命系统整体的切合性.本文根据系统哲学原理对生物医学工程发展史与方法论进行了探讨.主要包括以下四部分内容:一、生物医学工程发展史概述.生物医学工程学的快速发展始于20世纪50年代,“生命”和“工程”是生物医学工程的两个核心要素.这里的生命,包括生命个体的健康和生命群体的延续,而这也一直是其使命之源.工程则包括个体生命的健康问题工程和群体生命的公平公正工程.相伴医学的发展,通过解决生命系统健康问题成就健康的个体生命,通过促进诊断治疗的简便化和低成本化,成就健康的群体生命.本文根据系统哲学的事物发展演化的基本规律重新审视生物医学工程学的概念和特点,并在分析生物医学工程学发展概况的基础上,发现了解决特殊问题和局部问题时遇到的困境,而这些很多已被证实是由于对系统整体涌现产生的新特性和功能认识的缺失所致.二、科学技术发展演化的系统哲学方法论探讨.基于多种视角,人类在审视自己的同时,不断尝试着解读大自然.人们不断发现或创造事物之间的多种*,试图追问自然.而我们在扫描这些解读自然和追问自然的过程、方式、内容和结果时,亦在试着描述系统的物质、能量和信息的交换及其方式,并极力探索其要素、结构和功能的变化.本文试图从事物发展所遵循的系统哲学的差异协同律、层次转化律和整体优化律角度,对科学技术这一复杂系统演化的实质、动力、形式、过程进行探讨.多元性、差异性、相关性、整体性是这个复杂系统的特点,差异是促成这个系统的发展动力,协同则在差异基础上成就了系统的整个发展历程,自组织涌现表达了系统发展演化的形式,层级转化和整体优化则表达了科学技术系统的发展过程.三、人体组织器官的协同优化及自组织行为分析.开放性、多元性、层次性、相关性、动态性、整体性充分表达了人体系统的特点,协同优化和自组织行为是其典型的系统行为.本文对骨骼结构和功能的认识历程进行了简单梳理,并进行了骨的协同优化及其自组织行为分析,提出开放与非平衡是骨力学自组织行为的前提条件,差异信息是骨力学自组织行为的源动力.骨的功能适应性原理充分证实了骨的协同优化及自组织行为.四、生物医学工程发展史研究的方法论探讨.生物医学问题诉求,研究过程的实践介入,研究方法的实证性表达了生物医学工程发展史研究的实证性原则,问题生成的生态环境,交叉学科的整体关照,影响因子的综合考量表达了生物医学工程发展史研究的整体性原则,研究基础的历史性积淀,研究过程的历史性考察,研究体系的历史性结合表达了生物医学工程发展史研究的历史性原则,尊重生命的历史轨迹,聚焦人体系统的历史轨迹,人与外界的作用轨迹表达了生物医学工程发展史研究的生命适切性原则,传统分析方法的不足使其隐匿,系统分析方法以全新的活力面对生命系统,系统分析方法本就是表达系统自组织演化方式的一种方法.本文把人体视为一个复杂的巨系统,研究其运行中会产生诸多只因系统整体的存在而涌现出的新的特性、结构和功能,这些新生事物是系统各部分不能产生的,也是系统各部分简单叠加后不能产生的,只有在各部分因某种需要和某些联系形成“牵一发而动全身”的有机整体方可产生.必须在系统论指导下审视人体生命系统的特性、结构和功能,并运用强调整体和动态的系统方法论,指导生物医学工程研究(这也是生物医学工程学学科本身性质使然),进而回答生命个体或群体的健康问题.
第二篇医学工程论文样文：基于“三链一力”的产业选择和升级研究
产业的选择和升级,作为后发国家和地区实现经济快速发展的重要手段之一,一直是理论界研究的热点问题,相关的理论和方法也在我国的许多地区得到了广泛的实践.
笔者2003年以来参与了多个涉及地区产业选择和升级的研究课题.从实践情况看,以产业整体为选择对象的现有产业选择和升级理论面临着难以解决地区产业结构趋同、产业选择绩效低于预期、产业选择结果缺乏操作性、无法选择前瞻性产业、企业背离政府产业选择结果等问题.
一般而言,受制于产业发展的一般规律和选择主体自身的经济发展阶段,使得在某个特定时期可供选择主体选择和升级的主导产业或前瞻性产业不会太多,因此以产业整体为选择对象较为容易得到选择结果.但从实际操作角度出发,即使选择了目标产业,一国或地区仍然面临现实中如何选择具体的切入点来发展该产业的问题,因为产业内部结构的复杂性使得任何一国或地区都不可能在某一特定产业的所有环节和细分领域上都具备进入条件或相对优势.全球纵向分工深入发展造成的普遍的产业内部环节跨国或地区分布现象也证明了此点.因此,更为重要的是对产业内部各个环节和主要细分领域的选择.
一旦将产业选择和升级的视角深入到产业内部,则如何分析产业内部结构就成了首先要解决的问题.一般而言,产业内部的各个环节和产品并非彼此孤立,而是存在复杂的依存和竞争关系,理论界通常把产业内部多个环节和产品既相互依存又相互竞争的状态称为链.本文接受这一观点,则接下来的问题便是如何分析构成“链”的各个环节和细分领域的主要特征.
为了确保选择结果的微观基础,本文从微观的企业行为入手,分析了企业实施产业选择行为时遵循的基本逻辑和考察的若干变量,并由此推导出一国或地区实施产业选择和升级时应当遵循的基本逻辑和考察的主要变量,其中用于描述产业状况的变量可以归纳为产业特征、技术特征和价值水平三个方面.如果视产业内部的基本结构为“链”状,则产业特征、技术特征和价值特征可以通过拓展为产业链、技术链、价值链来描述产业内部各个环节和细分领域的基本经济技术特征.产业链分析描述了某一给定产业内部的各个细分领域及其产业特征,实质上指出了一国或地区在某一给定产业内的可选领域及每个领域的需求状况、要素投入结构、市场结构、政策法律四个方面的特征；技术链分析反映了对应于产业链上的每个细分领域的技术(束)及技术束内部的关系；价值链的分析指出了产业创造的总体价值在产业链上每个细分领域的分布状况.
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通过“三链”的分析,可以得到某一给定产业内部每个环节和细分领域的产业特征、技术特征和价值水平三个方面的信息,从而了解到一国或地区对应于不同细分领域的进入成本(由要素壁垒、市场结构壁垒、政策法律壁垒、技术壁垒四个变量综合给出)和预期回报水平(由需求状况和附加价值两个变量给出).由此,可以建立判断基准体系来权衡进入成本和预期回报水平以得到选择不同备选对象的吸引力程度,并对权衡的结果进行排序.
但是,仅此仍不足以得到最终的选择结果,相对竞争力仍是不可忽视的重要因素.因为吸引力高的备选对象不一定是选择主体拥有相对竞争力的领域,而选择主体拥有相对竞争力的领域可能吸引力不高.因此,最终的选择结果仍有赖于对选择主体在不同备选对象的相对竞争力和该对象的吸引力程度的权衡.
由此,本文建立了适宜于一国或地区针对某一给定产业内部的不同环节和细分领域进行选择和升级的“三链一力”方法论.为了实践运用的便利,本文借鉴层次分析法的思路建立了“三链一力”的量化模型,并以上海发展生物医学工程产业的重点领域选择为案例,实证检验了该方法的实践有效性.
第三篇医学工程论文范文模板：粗糙集理论研究及其在工程和医学诊断中的应用
故障诊断系统发展到今天,仍然面临着支撑理论的局限性、规则获取和更新困难、诊断模型更新的不同步等各种问题.为此,本文以粗糙集理论为支撑理论,提出了知识发现模型,并将其分别应用到工程和医学诊断领域,发现了若干有用的诊断知识.
针对粗糙集理论核心计算环节的计算复杂性问题,本文提出一种适用于连续和离散条件属性并存的混合条件属性全距离(Mixed Attribute Whole Distance,简称MAWD)空间降维模型,并就MAWD降维方法对于粗糙集理论后续若干重要计算环节的计算复杂度进行了量化分析,提出了MAWD模型对于提高粗糙集核心计算效率的数学评判.
针对故障诊断规则获取问题,本文在所研究的论域空间MAWD降维模型、变精度粗糙集模型基础上,结合先进的连续属性IMDV-SOM启发式自动聚类模型、决策矩阵计算模型.本文将四个核心模型进行有机的统一和集成,提出了一种简称为MMS-VPRS(MAWD-MDV-SOM-Variable Precision Rough Set)的知识发现模型,并实现了程序化,为故障诊断规则的发现提供了精准、高效的规则获取途径.
本文以工程领域中的旋转机械故障诊断、注射成型质量控制、电子镇流器故障诊断等若干典型故障诊断问题为对象,开展MMS-VPRS知识发现模型的应用性研究,导出了若干有用的工程领域诊断规则.验证了MMS-VPRS知识发现模型的工程适用性.
为了研究故障诊断模型的更新问题,本文将MMS-VPRS知识发现模型探索性地应用到医学诊断领域,利用该模型对51例可疑冠心病患者的信息进行全面分析,得出了较理想的诊断规则.经临床验证,该诊断规则有较高的敏感性与特异性,可以为早期诊断冠心病提供一种新的途径.
第四篇医学工程论文范例：生物医学工程防病治病系统模型
社会重大疾病的预防与治疗是全社会多学科领域共同关注的一个重要问题.关于“生物医学工程防病治病系统模型”,是在医学、生物信息学、计算机、数学、循证医学、经济学等多学科协作,由生物医学工程学专家牵头的一个课题,旨在为重大疾病的诊治提供预测系统,达到提高临床治疗有效率,提高病人生存率和生活质量的目的.
本课题是“生物医学工程防病治病系统模型”主题下的一个子课题,即“新型农村合作医疗保障体系测算”.主要从社会学的角度对农村因病致贫、因病返贫现象进行分析,研究解决这种现象的措施与方法,为其他子课题研究某个重大疾病的防治提供一种方法学参考依据,本课题获国家科技部重点项目经费支持. 本课题在查阅国内外医疗保险文献和社区医疗及中国原合作医疗和现行新型农村合作医疗有关资料、信息的基础上,采用医疗保险测算的原理和数学处理方法,对山东省崂山区、招远、青州、广饶、临邑、五莲6个试点县(市)基本情况和实施方案进行了分析,现场采集多种数据,从新型农村合作医疗的基金构成,对新型农村合作医疗补偿金、管理费、健康体检金、大病救助金、风险储备金进行测算,设计分析新型农村合作医疗补偿金的门诊次均费用、住院次均费用、医疗费补偿比、年门诊就诊率、年住院率、保险因子(需求释放)、增加系数等指标,并结合农村人员个人筹资标准的测算结果、农村人员对新型农村合作医疗的支付意愿和支付能力、试点县的资金运营情况进行较为全面的测算和评价. 通过调查和测算,得到如下结果: 1.从基线调查基本情况来看,6个样本县都制定了科学的实施方案,初步形成了新型农村合作医疗良好的运行机制.在具体的实施方案中,对筹资标准、补偿范围、资金使用比例、门诊、住院报销范围、不同费用段补偿比例等都做了详细的规定.6县基线调查中,青州和广饶做得比较科学详细.从抽样方法到入户、入机构调查都做的细致周到.具体的测算了疾病风险临界线,为大病补偿和人均筹资水平的确定提供了信息基础,在基金管理方面,崂山区通过“网上银行”进行医药费结算,严格票据审核,各层经办机构“见帐不见钱”,临邑县监察、审计部门对资金管理及使用情况每季度进行一次全面审核,第五篇医学工程论文范文格式：医学知识工程生产线与基于人工神经网络和遗传算法的医学决策支持系统的研究
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医学专家系统是运用人工智能和专家系统的设计原理与方法,模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程而编制的计算机程序,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生推断疾病、治疗疾病以及预后等的重要辅助工具.医学专家系统是人工智能在医学中的重要应用,是知识工程与医学科学的紧密结合,也是计算机技术、网络技术、通信技术和数据库技术等一系列新技术与医学科学的交叉,医学专家系统的研究与发展已经成为现代医学科学的一个重要课题.
医学专家系统的力量在于它所拥有的精深医学知识,这些知识使它能在专家水平上工作或解决问题,因此,医学知识的获取和医学知识库的构建一直是医学专家系统的核心和基础.传统的医学知识获取采用知识工程师与领域专家面对面进行交流的方式进行,劳动量非常大,并且知识获取效率十分低下,严重影响了医学专家系统的发展,成为了一个公认的知识获取瓶颈.随着计算机技术和网络技术的发展,人们不断研究和开发了一些专门的医学知识获取工具,以期解决医学知识获取的难题.由于种种原因,这些医学知识获取工具都具有各自的缺点,使医学知识的获取和应用比较困难.作者借鉴工业生产线提高效率的方式,提出了研究和开发",医学知识工程生产线",的构思,其基本含义是建立和使用一个巨型医学知识库系统的过程应该成为一条",生产线",,从医学知识获取和表达（知识库的建立）,到知识补充和发展（知识库的维护）,到知识应用（医学诊断专家系统）,再到知识反馈（知识库更新）,形成一条大规模、高效率的",生产线",.因此,作者研究并设计开发了一个基于互联网络和医学知识可信度表达方式的医学知识获取系统.系统采用八位制层次型疾病分类编码方式,使医学知识在本系统中能够方便地表达和应用.系统构建了三个知识库（医学核心知识库,专家临时知识库和专家优化知识库）来存储和管理不同准确性水平的各种医学知识,并通过三个模块—知识获取模块、知识优化模块和知识更新模块—初步实现了医学知识从获取、优化到更新的循环过程.随着人工智能的发展,基于机器学习的智能型医学决策支持系统得到了迅速发展,多种机器学习方法和技术被应用到医学诊断决策支持系统的研究之中,比如规则归纳方法、决策树方法、范例推理以及贝叶斯信念网络等.人工神经网络具有并行处理、自组织、自学习和鲁棒性等优点,为医学决策支持系统的研究开辟了一条新的有效途径.本论文中,作者构建了一个基于三层感知器结构的前馈型神经网络诊断决策支持系统,系统采用误差反向传播算法作为学习算法,在标准BP算法的基础上,逐步采用增加动量项、自适应学习速率、遗忘机制和共轭梯度法改进标准BP算法.构建的神经网络系统用来鉴别诊断五种常见的心脏病（冠心病、风湿性心<,WP等于5>,脏病、高血压心脏病、慢性肺源性心脏病和先天性心脏病）,一个352份心脏病数据库用来构建和测试了该系统的性能.实验结果表明,逐步改进标准BP算法,所构建的系统对这五种心脏病的分类识别性能逐渐提高.采用三种不同样本分类技术—交叉验证法、预留法和自举法—对心脏病诊断决策支持系统进行性能评估结果表明,该系统能对五种常见的心脏病有较好的分类识别能力,每一种测试方法的平均分类准确性均在90%以上,从交叉验证法分析的程序准确性和用户准确性来看,每一种心脏病的识别准确性也均在80%以上.这说明论文所构建的人工神经网络诊断决策支持系统对心脏病有较好的辅助诊断性能,表现出良好的临床决策支持能力.遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法,作者根据遗传算法的特点,建立了一个基于混合遗传算法的医学诊断决策支持系统来鉴别诊断五种常见的心脏病.系统中染色体个体采用实值编码方式.针对遗传算法局部搜索能力较差的缺点,作者将遗传算法与BP算法相结合,用BP算法具有较强局部搜索能力的特性来加快遗传算法的搜索速度.不同样本分类技术对系统性能测试结果表明,论文构建的基于混合遗传算法的心脏病诊断决策支持系统对五种心脏病均有较好的诊断识别率,平均分类准确性在85%以上,同样表现出良好的心脏病的临床诊断决策支持能力.在用混合遗传算法构建心脏病诊断决策支持系统时,染色体个体采用了实值编码方式,用这种编码方式表达的染色体的基因值能反映诊断变量与诊断对象之间的内在联系.根据遗传算法搜索出的最优染色体的基因值,作者从40个心脏病诊断参量中提取出了24个重要的诊断参量,并得到了这些诊断参量在心脏病诊断中的权重,所提取出的重要诊断变量及其权值的意义与临床医生在临床诊断中的认识基本一致.这一方法不但有利于临床医生在诊断中及时抓住病人的主要诊断信息,排除干扰信息,提高诊断准确性,而且对医学人工智能及专家系统中特征提取方法的研究也具有重要意义该文是医学工程论文范文,为你的写作提供相关参考.
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