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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。
生物医学工程（BME）博士学位手册
我们的教职员工是生物医学工程领域不同领域的公认专家。您将有机会与临床合作者一起成为世界一流的尖端研究。因此，您将可以使用最先进的资源和设施，使您可以进行开创性的研究并突破研究领域的界限。在这里，您将构建新工具，发现新知识，开发新的诊断和治疗方法，并继续该计划对生物学和医学的影响悠久。从这里开始，您将准备成为学术界，行业，政府法规，政策或您感兴趣的任何其他领域的领导者。
QBP受训者的BU BME部门手册
QBP研究员必须确保在两种不同的生物学范围（例如分子细胞，细胞 - 组织或组织 - 器官）中综合定量和系统方法的课程，并在某种水平上暴露于实验方法。旋转和导师选择学生必须至少执行三个，并鼓励进行四次实验室旋转。在下面表B中列出的实验室中必须旋转，该实验室涵盖了四个级别的生物学和生理学水平，包括称为“行为或综合性”的水平。学生必须从至少三个不同的实验室中进行选择，并确保这些选择涵盖至少三个不同的列。此外，请注意，在多列中列出了几个实验室。这是因为这些教职员工参与了跨越几个生物学水平的研究项目。学生必须表明，特定专栏的实验室轮换使学生参与与该专栏主题相关的经验。此旋转系统可确保QBP研究员在多个尺度上体验生物学，无论他们为论文主题选择哪种实验室。
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。
市政厅会议使BME一起很棒
a）关闭实验室门以防止气流污染。b）如果设备配备了日志或预订表，请在使用设备之前填写。c）未经技术人员的批准，请勿使用任何陌生的设备。d）如果您必须无人看管实验，请贴上名称和预期的结束时间来提醒他人的标签。e）不应在整个办公桌区域进行实验室之间的材料运输。所有门把手或开关都没有手套手。（即避免将实验室材料带入办公区域。在触摸这些物品之前，请脱下手套。）f）应清楚地标记（i）化学 /试剂的名称，（ii）浓度，（iii）用户的名称，（iv）日期。g）在每个会话结束时：（i）清洁您的工作区域（长凳，平衡等）（ii）将所有垃圾放在正确的垃圾箱（iii）将所有个人玻璃器皿存储在您的机柜 /指定托盘中（IV）返回公共材料（设备，化学试剂等）< / div>到其原始位置（应恢复清洁）h）用液体洗涤剂洗手，然后在进入实验室之前用纸巾干燥。i）立即向技术人员报告：（i）溢出物，（ii）意外切割或烧伤，或（iii）火花，火或爆炸。
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）。
卡内基梅隆大学 BME 2025 春季研讨会系列
周围神经系统器官中的神经活动因其对大脑活动和更广泛的系统生理学的影响而越来越受到重视，但捕捉这些相互作用需要特定且可扩展的监测工具。光学成像非常适合以高时空分辨率访问具有分子和细胞类型特异性的这些动态，但在外周器官（例如高度神经支配的胃肠道 (GI) 道）内长期实施方面面临挑战。在这里，我们介绍了我们在开发薄、软和多功能内窥镜成像设备方面的最新进展，用于可视化小鼠大脑和结肠中的神经元放电以及互补的电化学活动。在并行开发用于临床的 GI 结构成像技术的基础上，我们利用基于光纤的设备制造、微电子和定制的互补信号处理管道方面的进步来应对日益增长的多尺度监测需求。通过详细捕捉渐进变化，我们的设备准备在基线和病理和功能障碍转变过程中表征关键信号动力学，进一步加深我们对脑体生理学的理解，并为慢性疾病的潜在治疗窗口和干预措施提供新的见解。
犹他大学BME本科手册生物医学工程系2024/25生物医学工程本科本科
本科生主任：凯利·布罗德黑德博士博士email: Kelly.Broadhead@utah.edu 3222 SMBB 585-7605 Undergraduate Advisors: Alex Graff email: alex.graff@utah.edu 3224 SMBB 587-0594 Nikki Wilson email: nikki.wilson@utah.edu 3221 SMBB 585-3651 Maya Martinez email: maya.martinez@utah.edu 3221 SMBB 585- ????次要顾问：道格·克里斯滕森博士博士电子邮件：Christen@ee.utah.uta.edu Meb 2456 581-8528本科研究主任： Dr.次要顾问：道格·克里斯滕森博士博士电子邮件：Christen@ee.utah.uta.edu Meb 2456 581-8528本科研究主任：Rob Macleod电子邮件：macleod@sci.utah.edu 4602 Web 585-7596荣誉顾问：凯利·布罗德黑德博士，博士电子邮件：kelly.broadhead@utah.edu 3222 SMBB 585-7605医学前顾问：TBD电子邮件：Eric.tuday@hsc.utah.edu uofutah som 801-585-7676生物顾问顾问 Undergrad advising Department Web Site: https://bme.utah.edu See the site for links to: Course Descriptions Faculty Directory Undergraduate Studies Price College of Engineering Web Site: www.coe.utah.edu University of Utah Web Site: www.utah.edu Biomedical Engineering Society www.bmes.org Engineering in Medicine & Biology: www.embs.org
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向