生物医学最常用方法有哪些

1. 120项生物医学新技术有哪些

生物医学新技术是医学生物学发展的支撑和基础.现代医学生物学的发展离不开生物医学技术的进展.从显微镜、离心机、电泳仪、同位素、X-Ray到现在的高通量、高灵敏的分析、测序、重组、克隆、转移、芯片、荧光、成像、纳米、合成、信息技术的发展,无一不引领着现在医学生物学的进步.没有生物医学技术的创新和进步,就不会有现在和未来医学生物学的发展.这里我们从Science,Nature,PNAS,Cell 以及国内外生物医学网站上摘录了近年120多项生物医学的新技术,供大家参考.此外,我们在CMBI特别报道专栏中也全文报道了新技术（379）、心血管成像（368）、彗星测定（366）、荧光蛋白（363）、人工生命（331）、代谢修复技术（376）、方法学（303）、系统生物学（272）、纳米医学（271）、生物标记（267）、抗体工程（251）、细胞与分子生物学方法（240）、活细胞成像（226）、组合化学（216）、虚拟细胞（199）、组织工 程（186）、DNA疫苗（176）、生物芯片（122）等近20项做了专题报道,约有7000篇文献. 人工生命(AL:Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域.人工生命的概念,包括两个方面内容：1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系统,涉及计算机软件工程与人工智能技术,以及2）、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统,涉及合成生物学技术.AL是首先由计算机科学家Christopher Langton在1987年在Los Alamos National Laboratory召开的"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出. 代谢修复技术：在调动泛素-蛋白体酶系统充分代谢、分解病原性蛋白质的同时,引导代谢产生的巨大能量释放细胞自我复制的潜能,最终通过细胞自我复制的方式完成组织、器官的自我修复,从而使系统功能恢复正常、机体重新获得健康的前沿生命科学.代谢修复技术发端于2004年诺贝尔化学奖成果. 虚拟细胞(virtualcell)亦称电子细胞(e2cell)"它是应用信息科学的原理和技术,通过数学的计算和分析,对细胞的结构和功能进行分析!整合和应用,以模拟和再现细胞和生命的现象的一门新兴学科"因此,虚拟细胞亦称人工细胞或人工生命" 生物芯片,又称DNA芯片或基因芯片,它们是DNA杂交探针技术与半导体工业技术相结合的结晶.该技术系指将大量探针分子固定于支持物上后与带荧光标记的DNA样品分子进行杂交,通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息.

2. 生物医学实验技术有些什么

很多，例如蛋白类的纯化、分析、检测技术有：
盐析、超滤、超速离心、色谱法、离子交换层析、亲和层析、凝胶柱层析、免疫印迹、电泳、斑点杂交、等等。
还有分子生物学相关的技术，比如PCR、分子杂交、重组DNA等等。

3. 生物医学的生物医学工程

生物医学工程是个交叉学科，与生物工程密切相搏轿关，其主要特点是将工程学的方法应用到医学领域中。它将工程技术与医学相结合以提高医疗水平，帮助患者得到更好的照料以及提高健康个体的生活质量。研发是生物医学工程师工作的主要内容，它覆盖一个非常宽广的领域：生物信息学、森银慧医学图像、图像处理、生理信号处理、生物力学、生物材料、系统分析、三维建模等等。生物医学工程的应用实例有生物兼容的假体（prosthesis）、医疗器械、诊断设备、MRI 和 EEG 这样的成像设备以及医用药品。
生物医学工程(Biomedical-Engineering)是一门新兴的边缘学科，它综合工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化，其目的是解决医学中的有关问题，保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服务。它有一个分支是生物信息方面主要攻读生物和化学.
生物医学工程产业是现代医药产业的两大支柱，生物医药产业由生物技术产业与医药产业共同组成。各国、各组织对生物技术产业的定义和圈定的范围很不统一，提供，甚至不同人的观点也常常大相径庭。生物医学工程是综合应用生命科学与工程科学的原理和方法，从工程学角度在分子、细胞、组织、器官乃至整个人体系统多层次认识人体的结构、功能和其他生命现象，研究用于防病、治病、人体功能辅助及卫生保健的人工材料、制品、装置和系统技术的总称。 生物医学工程兴起于20世纪50年代，它与医学工程和生物技术有着十分密切的关系，而且发展非常迅速，成为世界各国竞争的主要领域之一。 生物医学工程学与其他学科一样，其发展也是由科技、社会、经济诸因素所决定的。这个名词最早出现在美国。1958年在美国成立了国际医学电子学联合会，1965年该组织改称国际医学和生物工程联合会，后来成为国际生物医学工程学会。 生物医学工程学除了具有很好的社会效益外，还有很好的经济效益，前景非常广阔，是各国争相发展的高技术之一。以1984年为例，美国生物医学工程和系统的市场规模约为110亿美元。美国科学院估计，到2000年其产值预计可达400～1000亿美元。 生物医学工程学是在电子学、微电子学、现代计算机技术，化学、高分子化学、力学、近代物理学、光学、射线技术、精密机械和近代高技术发展的基础上，在与医学结合的条件下发展起来的。它的发展过程与世界高技术的发展密切相关，同时它采用了几乎所有的高技术成果，如航天技术、微电子技术等。
生物医学工程学系，其前身可追溯到1977年在国内率先设立的生物医学工程与仪器专业，以后相继建成了我国生物医学工程学科的第一个硕士学位授予点、第一个博士学位授予点、第一个博士后科研流动站。该系所依托的生物医学工程一级学科是21世纪生命科学的重要支柱以及引领当今国际未来的前沿学科，旨在利用现代工程技术手段解决生物医学上的检测、诊断、治疗、管理等问题以及深入探索生命系统的各种运动机理及其规律性。作为国家“211工程”和“985振兴计划”重点建设学科，浙江大学生物医学工程学科在新一轮的教育部生物医学工程一级学科整体水平评估中学术声誉位列全国首位，与此同时，该学科自2002年成为国家重点学科后，2007年又再次被确认为国家重点学科。新近隶属该系的生物医学工程专业被列入浙江大学首批特色专业建设项目
国内生物医院临床机构
中国已经把儿童健康和成材上升到了国家战略的高度，所以，生物医学的“绿色--微创--非侵害性”首先应用于与民族未来息息相关的儿童医院，比如北京儿童医院等国内知名的专业研究儿童疑难杂症的医学机构已经全面引进生物医学技术，改变了使用药物通过 肝、肾排泄从而增加肝、肾功能的损害，部分治疗中的兴奋剂、抗精神类处方影响儿童骨骼发育的伤害，使“绿色医疗”的理念得到了充分的发挥。国内部分知名儿童医院的生物医学临床应用，表明我国的儿童的健康保护事业和儿童疑难病的治疗已经与国际发达国家接轨。 1．掌握电子技术的基本原理及设计方法；
2．掌握信号检测和信号处理及分析的基本理论；
3．具有生物医学的基础知识；
4．具有微处理器和计算机应用能力；
5．具有生物医学工程研究与开发的初步能力；
6．具有一定人文社会科学基础知识；
7．了解生物医学工程的发展动态；
8．掌握文献检索、此答资料查询的基本方法。 · 生物电子与神经系统的工程
· 生物信息学和计算生物学
· 生物材料
· 生物力学和生物转运
· 生物医疗仪器、传感器、人工器官和纳米技术
· 生物医学工程
· 生物医学成像、图像处理及可视化
· 生物医学建模
· 临床工程、耐磨和实时健康监测系统
· 基因工程
· 基因组学
· 医学生物化学
· 医学细胞生物学
· 纳米生物分析
· 核磁共振/ CT /心电技术和电磁场仿真
· 生理信号处理
· 蛋白质组学
· 医学工程中的软件、工具和应用
· 结构药物设计 主编
李孟森 教授 北京大学 (Prof. Mengsen Li, Peking University)
编委会
董健 教授 复旦大学 (Prof. Jian Dong, Fudan University)
范代娣 教授 西北大学 (Prof. Daidi Fan, Northwest Universty)
官家发 教授 中国科学院 (Prof. Jiafa Guan, Chinese Academy of Sciences)
洪葵 教授 武汉大学 (Prof. Kui Hong, Wuhan University)
胡火珍 教授 四川大学 (Prof. Huozhen Hu, Sichuan University)
梁淑芳 教授 四川大学 (Prof. Shufang Liang, Sichuan University)
刘鹏 教授 兰州大学 (Prof. Peng Liu, Lanzhou University)
任宇红 教授 华东理工大学 (Prof. Yuhong Ren, East China University of Science and Technology)
孙建国 工程师 美国Tufts大学 (Dr. Jianguo Sun, Tufts Universtiy)
唐惠儒 教授 中国科学院 (Prof. Huiru Tang, Chinese Academy of Sciences)
王金福 教授 浙江大学 (Prof. Jinfu Wang, Zhejiang University)
王久存 副教授 复旦大学 (Dr. Jiucun Wang, Fudan University)
尤学一 教授 天津大学 (Prof. Xueyi You, Tianjin University)
俞强 研究员 中国科学院 (Dr. Qiang Yu, Chinese Academy of Sciences)
张俊波 教授 北京师范大学 (Prof. Junbo Zhang, Beijing Normal University)
张建中 研究员 中国疾病预防控制中心 (Dr. Jianzhong Zhang, Chinese Center for Disease Control and Prevention)
张健 教授 上海交通大学 (Prof. Jian Zhang, Shanghai Jiao Tong University)
彭勇 教授 中国燕山大学 (Prof. Yong Peng, Yanshan University) 《生物医学》期刊论文被以下收据库收录：
维普
万方
读秀学术
全国期刊联合目录数据库（UNICAT）
中国科学院国际科学图书馆
Academic Journals Database
Cornell University Library
Directory of Open Access Journals (DOAJ)
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Scirus
SHERPA/ROMEO
Trueserials
Ulrichsweb
Worldwide Science
Washington
WorldCat 1. PGRMC1蛋白功能及其在肿瘤发生发展中的作用
The Function of PRGMC1 and Its Role in Tumorgenesis and Tumor Development
马 雯,夏祥颖,梁淑芳
DOI:10.12677/HJBM.2013.32002
2. D-丝氨酸与丝氨酸消旋酶
D-Serine and Serine Racemase
冯延琼,肖虹,石亚伟
DOI:10.12677/HJBM.2013.32003

4. 社会医学研究最常用的研究方法是

1、描述性研究：是流行病学研究的基础，主要方法为现况研究，通过调查描述疾病的分布和各种可疑致病因素的关系，提出病因假说。

2、分析性研究：一般是选择一个特定的人群，对由描述性研究提出的病因或流行因素的假设进行分析检验。它又分为病例对照研究和队列研究。

3、实验性研究：流没裤橡行病学实验是在人群现场中进行的，将观察人群随机分为试验组和对照组，给试验组施加某种干预措施，通过随访观察，判定纯咐干预措施的效果，进一步验证假说。

(4)生物医学最常用方法有哪些扩展阅读：

社会医学的教学目的

传统的医学教育局限于生物医学教育模式，强调从生物医学的角度研究疾病发生的原因及发病机制，疾病的诊断、治疗及康复技术等。

然而，20世纪50年代以后，随着生物医学技术的飞速发展，世界各国的死因谱和疾病谱都发生了或正在发生深刻地转变，慢性非传染性疾病如心脑血管系统疾病、恶性肿瘤、意外伤害成为主要的疾病和死亡原因，这些疾病大多与人类自身的行为生活方式有着密切的联系。

而过去严重威胁人类健康的伤寒、天花等急性传染病不仅被人类认识，并且得到有效地控制或消灭，但是许多新的传染性疾病，如艾滋病(AIDS)、传染性非典型肺炎(SARS)等伴随着社会生活方式的改变，成为波及全球威胁人类健康的杀手。

因此，要有效防治严枯旁重危害健康的疾病，保护人群健康，提高生命质量，单纯依赖生物医学技术的作用是不够的。需要充分重视社会因素的作用，发挥社会功能并采取综合社会卫生措施，才能促进生物医学技术发挥最佳的社会功能。

5. 获取目的基因的方法有哪些（详细）

..刚好学到
基因工程流程的第一步就是获得目的DNA片段,如何获得目的DNA片段就成为基因工程的关键问题。所需目的基因的来源,不外乎是分离自然存在的基因或人工合成基因。常用的方法有PCR法、化学合成法、cDNA法及建立基因文库的方法来筛选

直接获取
1.从基因文库中获取 这个没什么就是现成的基因储存在受体菌上你用的时候提取出来就好了（基因组文库法 就是原教材中的用限制性内切酶直接获取。利用λ噬菌体载体构建基因组文库的一般操作程序如下：① 选用特定限制性内切酶， DNA进行部分酶解，得到DNA限制性片段② 选用适当的限制性内切酶酶解λ噬菌体载体DNA。③ 经适当处理，将基因组DNA限制性片段与λ噬菌体载体进行体外重组。④ 利用体外包装系统将重组体包装成完整的颗粒。⑤ 以重组噬菌体颗粒侵染大肠杆菌，形成大量噬菌斑，从而形成含有整个DNA的重组DNA群体，即文库。）经典解释
2.cDNA文库法（即原教材中提到的逆转录法）。cDNA文库，是指汇集以某生物成熟mRNA为模板逆转录而成的cDNA序列的重组DNA群体。虽然可用基因组文库法来获取真核生物的目的基因，但是由于高等真核生物基因组DNA文库比其cDNA文库大得多，相关工作量同样大得多。更为重要的是，在真核生物基因组中合有大量的间隔序列或内含子，但在大肠杆菌等原核生物中没有类似序列的存在，所以大肠杆菌不能从真核生物基因的初级转录本中去除间隔序列，即不能表达真核生物DNA。而在真核生物成熟mRNA中已不存在间隔序列（已在拼接过程中被去除），所以可以以真核生物成熟mRNA为模板，逆转录而成的cDNA可被大肠杆菌表达。因此，在基因工程中，cDNA文库法是从真核生物细胞中分离目的基因的常用方法。
3.直接分离基因最常用的方法是“鸟枪法”，又叫“散弹射击法”。这种方法有如用猎枪发射的散弹打鸟，无论哪一颗弹粒击中目标，都能把鸟打下来。鸟枪法的具体做法是：用限制酶（即限制性内切酶）将供体细胞中的DNA切成许多片段，将这些片段分别载入运载体，然后通过运载体分别转入不同的受体细胞，让供体细胞所提供的DNA（外源DNA）的所有片段分别在受体细胞中大量复制（在遗传学中叫做扩增），从中找出含有目的基因的细胞，再用一定的方法吧带有目的基因的DNA片段分离出来。如许多抗虫，抗病毒的基因都可以用上述方法获得。

用“鸟枪法”获取目的基因的优点是操作简便，缺点是工作量大，具有一定的盲目性。

人工合成
1.(主要是序列已知的基因)。主要是通过DNA自动合成仪，通过固相亚磷酸酰胺法合成，具体过程可以网上查询，反正是可以按照已知序列将核苷酸一个一个连接上去成为核苷酸序列，一般适于分子较小而不易获得的基因。对于大的基因一般是先用化学合成法合成引物，再利用引物获得目的基因。
2.聚合酶链反应(Polymerase Chain Reaction ,PCR)是80年代中期发展起来的体外核酸扩增技术。它具有特异、敏感、产率高、快速、简便、重复性好、易自动化等突出优点；能在一个试管内将所要研究 的目的基因或某一DNA片段于数小时内扩增至十万乃至百万倍,使肉眼能直接观察和判断；可从一根毛发、一滴血、甚至一个细胞中扩增出足量的DNA供分析研 究和检测鉴定。过去几天几星期才能做到的事情，用PCR几小时便可完成。PCR技术是生物医学领域中的一项革命性创举和里程碑
他只是给目的基因的扩增

好累~....

6. 生物医学动物实验研究论文

生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。

1.1实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。

1.2减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

1.3实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。1.3.1实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。1.3.2处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。1.3.3实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。

1.4实验设计的原则

为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

1.5生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。1.5.1完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。1.5.2随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。1.5.3拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。1.5.4析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

2.1生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。

2.2统计描述指标

描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。2.2.1资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。2.2.2数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

3.1检验方法的选用依据

3.1.1资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。3.1.2实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。3.1.3检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

3.2正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。

3.3方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。

3.4单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

3.5多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显着性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。

3.6观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。

3.7历史对照数据的应用

某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显着性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

3.8假设检验的局限性

首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显着性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显着性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显着性差异（P=0.31）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差0.2mmHg，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显着性差异（P<0.001）。由此可见，统计学显着性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于0.05。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。

7. 生物医学测量法的步骤有哪些

中午医学测量法的步骤有哪些 生物医学测量法 先准备标本 准备好了以后准备量尺 把标本放平放在桌子上 然后拉拉成一条直线 量的时候不要使劲拽 它松紧度刚好放到最松弛的状态 然后又东西去领

8. 生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（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）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。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，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。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。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

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。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（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（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

9. 生物医学测量法的特点有哪些

生物医学测量法的特点有哪些如下：

1.非侵入性：生物医学测量法通常需要对人体进行测量，因此，与其他领域的测量方法相比，要求测量方法非常的安全、无创伤性，不会对人体造成任何不良影响。例如，心电图、脑电图和血压测谨搭量等等。

2.准确性：生物医学测量法要求其测量结果准确可靠，可以为医生提供科学可吵晌闹靠的信息，为疾病的诊断和治疗提供依据。例如，在心脏病诊断领域中，心电图的准确性非常重要。

5.对测量对象影响小：生物升罩医学测量的目标是获得对象的生理信号，而测量过程应该对测量对象的生理状态影响要尽可能小，以确保测量结果真实可靠。例如，通过互联网进行远程医疗服务时，要求对病人的生理数据采集不产生负面影响。