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今天是:
重点学科  

定位与目标

定位:

瞄准国际生物医学工程科技前沿和国内生物医学工程产业需求,重点开展生物医学信息检测与处理、生物医学仪器,特别是神经信息检测、处理与应用等方面具有战略性、前瞻性的创新研究;为我国,特别是少数民族地区卫生事业单位、医疗企业和医药产业提供创新性人才和科学技术服务。

目标:

加大师资队伍建设力度,建立完备的人才培养体系,提高人才培养质量;进一步提高科研能力,服务少数民族地区社会经济发展;努力积蓄学科力量,将该学科建设成为在国内具有较大影响的学科。

优势与特色

优势:

学科有较长的建设历程。上世纪80年代中期开展生物磁学研究,并获得了国内第一张比较完整的人体心磁图。继而逐步拓展到生物医学工程学科相关领域的科学研究,以及人才培养的工作。于1998年获生物医学工程一级学科硕士点,近二十年来培养硕士生235人,其中近30%来自少数民族地区,为民族地区社会经济发展做出了较大贡献。

通过长期的建设,形成了符合本学科特点——“交叉性和综合性”的师资队伍。学科现有教师的硕博士学位专业分别来自于理学、医学和工学等学科门类的7个一级学科,满足了学科建设的要求。

具备了较好的研究基础。近5年,承担国家自然科学基金委委托项目16项,其中2项国家重大研究计划的培育项目,其它各类科研项目近30项;发表SCI、EI论文50余篇,获发明专利授权4项,公开发明专利8项。

建立了良好的科研平台。现拥有医学信息处理与肿瘤诊疗湖北省重点实验室和认知科学国家民委重点实验室,满足了科学研究和人才培养的需要。

学科充分发挥现有平台作用,积极推进“学科交叉计划”,探索生物医学信息本质与变化规律,逐步形成了4个较稳定的学科方向。从离子通道和神经递质的层面,探讨了神经病理性疼痛、阿片诱导的机制,较系统地总结了HCN、K+、Na+等通道在不同年龄段和不同初级感觉神经元中的特点;开展了检测和解析脑电和肌电信息研究,实现了诱发脑信号的有效检测与分析,并较好地应用于测谎和脑电波打字等方面;根据视觉系统信息加工的生物学理论,建立了静态图像、动态序列等高维信息处理与特征提取的脑启发式计算模型,并成功应用于医学图像及序列中病灶目标识别;结合电、生、化等技术开展生物医学传感器的研究,制备了系列纳米复合膜修饰电极,研制了能实现在体多参数检测的光纤传感器,并将其成功应用于NO、多巴胺、pO2/pH等生理指标的高灵敏实时检测。

特色:

以神经工程为核心,从微观到宏观,从分子水平和整体水平,探索神经及神经系统活动的基本规律,建立模拟神经系统信息处理的计算模型和应用系统,形成了自己的特色。在细胞和分子水平,系统研究了参与突触形成和突触囊泡释放的机制,完善了多分子调控神经信号传导的模型。从宏观水平,解析脑电信息,提出了模拟自然阅读模式的诱发脑电信号检测方法,构建了基于该模式的脑-计算机接口,其通信速率达到国际先进水平,实现了脑电波打字和网络对话。从整体水平,模拟视觉皮层背侧通路中生物神经网络信息加工的生物学机制,建立了高维动态信息处理与特征提取的计算模型,实现了视频中人体动作识别和医学图像序列中器官识别,其相关理论在国际重要的神经网络期刊和大会上发表。由于较好的前期研究基础,近5年2次获国家基金委“视听觉认知计算”重大研究计划项目的资助。

人才培养目标

秉承“重素质,求创新”的办学理念,培养具有良好的政治素质与道德修养,严谨求实的科学态度和作风,熟练掌握生物医学工程相关领域的理论知识,能独立运用自然科学和现代工程技术手段开展生物医学工程相关领域的研究工作,并具有较强的医学信息处理、医疗仪器开发等工程能力,适应创新型国家建设和民族地区社会发展需要的高层次复合型专门人才。

学科方向设置

膜离子通道结构、功能及生理建模、生物医学信号检测与处理、视觉认知计算与医学图像处理、生物医学传感与仪器。

国内外影响

作为民族高校唯一的生物医学工程学科,积极开展生物电磁信息的检测、处理与解析,取得了较好的研究成果,于2001年被国家民委确定为重点学科。本世纪初在国内率先开展脑-机接口的研究,首次提出了模拟自然阅读诱发模式的诱发脑电位(ERP)的检测方法,在国内受到了较大的关注。近年来,随着对脑电信息解析研究的不断深入,构建的脑-机接口的通信速率达到国际水平,且在全国2次脑-计算机接口比赛中获得多个项目的前4名。在脑启发式认知计算方面,构建了模拟视觉神经信息加工机制的信息处理架构,建立了运动特征提取计算模型,实现了道路行人动作识别,研究者受邀在2015年全国计算机视觉大会上做主题发言,受到国内多学科研究者的关注。通过实验发现ZD7288并非HCN的特异性阻断剂,从而提出重新评估基于ZD7288的HCN通道的作用问题,得到通道研究领域的重视。与斯坦福大学Thomas C. Südhof院士课题组等开展深入合作,提出了complexin蛋白主要功能在物种进化中保守的观点,深化了人们对神经系统工作机制的理解。

 

 

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