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BME 洞察 - 哥伦比亚大学
封面上的照片从左上角开始顺时针方向排列。1) 益生菌（大肠杆菌 Nissle 1917 菌株，绿色）经过设计，可使用基因编码的封装系统（带电路板的荚膜多糖，显示为包裹细菌细胞的透明涂层）可控地逃避免疫系统（巨噬细胞，透明）。该系统用于增强癌症治疗细菌的输送。（Ella Marushchenko、Alex Tokarev、Danino 实验室/哥伦比亚工程学院）2) 哥伦比亚生物医学工程学院主席 X. Edward Guo 在 NEBEC 3) 2022 年高级设计博览会上的研究团队 4) 高级设计项目 5) 2022 年高级设计博览会上的演讲者 6) 在多器官芯片中培养的组织（从左到右：皮肤、心脏、骨骼、肝脏和内皮屏障）在通过血管流连接后保持了其组织特异性的结构和功能。照片来源：Kacey Ronaldson-Bouchard/哥伦比亚工程学院 7) 新型多器官芯片大小与玻璃显微镜载玻片相当，可培养多达四种人体工程组织，其位置和数量可根据所提出的问题进行定制。这些组织通过血管流动连接，但选择性通透性内皮屏障的存在维持了它们的组织特异性生态位。照片来源：Kacey Ronaldson-Bouchard/哥伦比亚工程学院 8) Sanja Vickovic 教授 9) NEBEC 的颁奖绶带 10) Elham Azizi 教授和 José McFaline- Figueroa 教授获得 NSF CAREER 奖 | 封底照片：干细胞与组织工程实验室 | 肖像摄影：Eileen Barroso | NEBEC 摄影：Timothy Lee
课程名称：BME1560 生物医学工程人工智能（2022 年秋季）
课程描述：本课程为研究生提供在机器学习和深度学习领域应用生物医学应用的广度和深度。本课程首先介绍基本的机器学习算法，包括监督学习（例如逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树等）和无监督学习（k-means、层次聚类）。随后将描述其他基本概念，例如分类器评估和统计测试以比较分类器。下一部分是研究用于各种生物医学应用的不同深度学习模型（研讨会形式），处理多种类型的数据，包括但不限于生物信号、生理数据、环境数据、语音、文本、图像和视频。将讨论用于顺序和非顺序数据的不同类型的监督和非监督框架，包括前馈神经网络、卷积神经网络、自动编码器、长短期记忆、时间卷积网络。在最后一部分，将讨论应用于生物医学应用的高级深度学习架构，包括生成对抗网络和对比学习。本课程将包括编程作业（2）、论文评论和小组项目（1-3 人团队）。
高级设计目录 '22 | MU-MCW BME
马凯特大学和威斯康星医学院的生物医学工程系致力于为学生毕业后的职业和个人生活做好准备。本科生可以专攻生物力学、生物电学或生物计算机工程。除了工程、数学和生命科学课程外，学生还必须在大一完成几项设计挑战，并在大四完成为期一年的基于项目的顶点设计课程。学生将培养团队合作技能，了解行业中使用的产品开发流程，并了解医疗器械设计的独特要求和限制。他们考虑法律和监管问题，在适用的情况下使用标准，进行经济分析，并了解医疗器械的包装、灭菌和测试。需要几个与行业中使用的项目交付成果类似的项目交付成果。这种顶点设计体验为学生提供了成为医疗器械公司、临床工程部门或学术研究实验室的有效贡献成员所需的知识基础和技能，并为客户创造价值。
摩尔多瓦共和国 - ICNBME – 2021
国际咨询委员会 Adriana Velazquez 世界卫生组织，瑞士 Berumen Alexander Pogrebnjak 苏梅国立大学 Bogdan Simionescu 罗马尼亚科学院 Boris Gorshunov 莫斯科物理技术学院，俄罗斯 Emil Cebanu Nicolae Testemitanu 摩尔多瓦共和国国立医科和药学大学 Franz Faupel 基尔大学材料科学研究所，德国 Gert Baumann 柏林大学 Charité 医院，德国 Hans Hartnagel 达姆施塔特技术大学，微波工程和光子学研究所，德国 Hidenori Mimura 静冈大学电子研究所，日本 Jan Linnros 皇家理工学院，瑞典 Lee Chow 中佛罗里达大学，奥兰多，美国 Lorenz Kienle 基尔大学材料科学研究所，德国 Nicolae Jula 军事技术学院，罗马尼亚 Nicolas Pallikarakis 帕特雷大学，希腊 Pascal Colpo 联合研究中心，意大利德国基尔 Ratko Magjarević 克罗地亚萨格勒布大学 Șeref Komurcu 土耳其安纳多鲁医学中心 Sergey Gaponenko 白俄罗斯国家科学院 Serghei Cebotari 德国汉诺威医学院 Thierry Pauporte 法国巴黎国立高等化学学院 Viorel Bostan 摩尔多瓦技术大学 Vladimir Fomin 德国综合纳米科学研究所 Yury Dekhtyar 拉脱维亚里加技术大学生物医学工程与纳米技术研究所
BME 452：仿生神经工程
BME-452：仿生神经工程简介 (2 个学分) 讲师：Tuan Hoang 讲师，生物医学工程主任，南加州大学库尔特转化研究合作伙伴计划 披露：NineSquare Global Fund 执行合伙人，NineSquare Ventures 联合创始人，Fluid Synchrony LLC、Senseer LLC 和 Senseer Health Inc. 电子邮件：tuan.q.hoang@usc.edu 办公时间：请预约 DRB 159 会议时间和地点：周五，上午 10 点至上午 11:50，GFS 204 课程描述 将介绍与神经系统交互的可植入仿生微电子设备设计中的工程原理、生物学、技术挑战和最新发展。将与该领域的教师一起进行为期 10 周的结构化实验室实习。先决条件 EE-202L；建议具备生物学基础知识。阅读材料
生物医学信号处理BME 511-秋季2021
描述：这是一个生物医学的“数据科学”课程，涵盖了Sig Nal处理和随机方法在生物医学信号和系统中的应用。在整个课程中采用了一种“动手”方法（请参见“必需软件”部分）。虽然生物医学数据的方向是本课程的关键，但此处涵盖的工具和概念将提供许多在许多领域中使用的基础技能。主题包括：生物医学信号概述；傅立叶变换审查和过滤器设计，滤过滤波和抑制噪声的线性偏置视图（例如，频率过滤，回归，回归，噪声策略，PCA，ICA）；信号和图像的统计推断；估计理论应用于逆成像和系统识别；光谱，频谱图和小波分析；模式分类和诊断决策（机器学习方法和工作流）。
BME 372 – 生物医学电子学 I
学生学习成果：BME 372 课程学习成果 (CLO) 是 – 应用数学、科学、工程学基础。ABET 学生成果 1 – 能够通过应用工程、科学和数学原理来识别、制定和解决复杂的工程问题。相关 CLO – 1 BME 372 课程学习成果 (CLO) 是 – 设计和开展实验以及分析和解释数据的能力 ABET 学生成果 6 - 开发和开展适当实验、分析和解释数据以及使用工程判断得出结论的能力 相关 CLO – 2 BME 372 课程学习成果 (CLO) 是 – 在多学科团队中发挥作用的能力 ABET 学生成果 5 - 能够在团队中有效运作，其成员共同提供领导力、创建协作和包容的环境、设定目标、计划任务并实现目标 相关 CLO – 4 BME 372 课程学习成果 (CLO) 是 – 识别、制定和解决工程问题的能力 ABET 学生成果 1 - 通过应用工程、科学和数学原理来识别、制定和解决复杂工程问题的能力。相关 CLO – 3 BME 372 课程学习成果 (CLO) 是 – 能够使用工程实践所需的技术、技能和现代工程工具 ABET 学生成果 1 – 能够通过应用工程、科学和数学原理来识别、制定和解决复杂的工程问题。相关 CLO – 3
BME 420 – 高级生物材料科学
课程描述：本课程的目标是学习材料选择、用于人体的材料的重要特性以及人体如何与这些材料相互作用/反应。课程的第一部分将介绍用作生物材料的材料的结构和特性，包括金属、陶瓷、合成聚合物和生物聚合物。课程将回顾这些材料的结构以及结构如何定义材料的行为。课程将回顾材料的体积行为，包括广义胡克定律，并介绍新概念（包括热应变、表面特性和粘弹性）。课程将向学生介绍特性表征、故障分析和性能测试的问题。课程的第二部分将介绍生物相容性材料的定义和标准，重点是临床相关性。课程将介绍生物相容性材料选择的过程，涉及身体反应，包括免疫、细胞和组织相互作用、毒性和安全性。课程将讨论故障分析和性能测试。学生将分组使用课程中学到的工具和概念，使用生物材料分析市场上的植入物或设备。
BME课程描述2020-21
BIM 110L：CAD实验室：2小时；机器实验室：3小时。 先决条件：BIM 105，BIM 106，BIM 108，BIM 109; BIM 116或NPB 101。 bim 110a：讲座/讨论：1小时。 先决条件：BIM 110L，BIM 111（可能是并发）。 BIM 110B：讲座/讨论：1小时。 先决条件：BIM 110A。 制造工艺，安全性，计算机辅助设计技术应用于生物医学设备的制造。 应用工程原理和设计理论来构建功能原型来解决生物医学问题。 将生物工程理论和实验分析应用于设计项目，最终在设计方面的设计方面的设计。 设计可能针对当前在生物技术或医疗技术中的应用。 递延等级仅待定序列的完成。 必需BIM 110L：CAD实验室：2小时；机器实验室：3小时。先决条件：BIM 105，BIM 106，BIM 108，BIM 109; BIM 116或NPB 101。bim 110a：讲座/讨论：1小时。先决条件：BIM 110L，BIM 111（可能是并发）。BIM 110B：讲座/讨论：1小时。先决条件：BIM 110A。制造工艺，安全性，计算机辅助设计技术应用于生物医学设备的制造。应用工程原理和设计理论来构建功能原型来解决生物医学问题。将生物工程理论和实验分析应用于设计项目，最终在设计方面的设计方面的设计。设计可能针对当前在生物技术或医疗技术中的应用。递延等级仅待定序列的完成。必需
BME|SIE 578：健康和医学人工智能
课程目录信息：（3 个学分）在高度监管、复杂的社会技术企业中开展现代医学实践，是未来医疗保健系统的证明，其中人类智能与人工智能之间的平衡将受到考验。本课程的目标是介绍医学智能系统的基本概念、方法和潜力。我们将探索人工智能 (AI) 的基础方法，更加注重机器学习和知识表示和推理，并将其应用于医学和医疗保健的特定领域，包括但不限于临床风险分层、表型和生物标志物发现、生理数据的时间序列分析、疾病进展建模和患者结果预测。作为一门基于研究和项目的课程，学生将有机会识别和专攻特定的 AI 方法、临床/医疗保健应用和相关工具。