introduction to biomedical engineering, 生醫工程

时间: 2023-11-03 16:03:06 浏览: 40
生物医学工程 (biomedical engineering) 是将工程技术应用于医学和生物学领域的跨学科领域。它的目标是开发和应用先进的工程原理和技术来解决医学和生物学上的问题,以改善人类的健康和生活质量。 生物医学工程将工程学科的原理与医学科学的知识相结合,创新设计和开发医疗设备、生物材料、生物传感器、医学成像技术等,以用于患者的诊断、治疗和监测。生物医学工程还涉及到生物信息学和生物医学信号处理,旨在解析和理解复杂的生物学系统,并开发出相应的计算和模拟方法,以便更好地理解和处理这些系统。 生物医学工程的研究领域包括医学成像技术、生物材料、生物力学、神经工程、生物信号处理、生物信息学、医学设备开发等等。通过结合工程的方法和技术,生物医学工程帮助医学科学取得了重大突破,推动了临床医学的进步和发展。 生物医学工程旨在改善人类健康和生活质量,为患者提供更好的诊断和治疗方法。通过生物医学工程的创新和进展,不仅可以提高医疗设备和治疗方法的效果和效率,还可以减轻医疗过程对患者的侵入性和不适感。生物医学工程的发展也对未来的医学研究和医疗实践产生了深远的影响,为科学家和医生们提供了更多探索和创新的机会。
相关问题

Cornell's biomedical engineering ranking

Rankings for biomedical engineering programs are often subject to change and can be subjective depending on the source. However, according to the U.S. News & World Report 2022 rankings, Cornell's biomedical engineering program is ranked #6 in the nation.

how good is Cornell's biomedical engineering

Cornell's biomedical engineering program is highly reputable and well-respected. The program offers a strong interdisciplinary curriculum, emphasizing innovation, research, and partnership with industry. Graduates from this program are well-equipped to tackle the challenges of biomedical engineering and have gone on to successful careers in various industries.

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Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

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