中南民族大學研究生專業(yè)介紹：生物醫(yī)學工程 正文

　　生物醫(yī)學工程——國家民委重點學科
　　
　　一、 學科發(fā)展概括
　　中南民族大學生物醫(yī)學工程專業(yè)始建于1994年，是國內設立生物醫(yī)學工程專業(yè)最早十幾所院校之一。
　　為了適應民族地區(qū)的發(fā)展，該學科于1995年開始招收本科生，1997年被批準招收碩士研究生。十幾年來為國家和民族地區(qū)培養(yǎng)本科生800多人、碩士研究生150余人。培養(yǎng)的學生60%來自我國的少數民族地區(qū)，他們?yōu)槲覈褡宓貐^(qū)經濟和科技發(fā)展做出了重要的貢獻。

　　生物醫(yī)學工程是中南民族大學的優(yōu)勢學科。在國家民委的強力支持和重點建設下經過十幾年的努力，在師資力量、實驗室建設和科學研究等方面得到了快速的發(fā)展。
　　學科現有教授9人，副教授17人，講師17人。研究人員中，有國家級百千萬人才工程1人、獲國務院政府津貼專家3人、有突出貢獻中青年專家2人、并且相當一批具有在國外知名大學或研究機構長期工作和留學的經歷。
　　該學科具備良好的科研平臺。早在80年代就中期建立了國內唯一的神經磁學實驗室，隨后又建立了具有國際先進水平的認知科學國家民委重點實驗室、神經生理學實驗室、民族藥物神經藥理實驗室、生物醫(yī)學信息檢測與處理實驗室、生物醫(yī)用材料實驗室、 醫(yī)學圖像處理與傳輸實驗室。專業(yè)還建立了生物醫(yī)學工程研究所、武漢神經科學和神經工程研究所、民族藥物研發(fā)中心、藥物安全評估中心、中國人腦庫中心等研究平臺。實驗室和研究平臺現有面積約4000平方米，現有設備800多臺套，價值3500多萬元，其中30萬元以上大型設備20臺套。
　　目前已形成了生物醫(yī)學信號檢測與處理、生物醫(yī)學建模與控制、神經系統(tǒng)重大疾病的診斷技術和治療工程、生物醫(yī)用材料等四個有特色的研究方向。近年來，先后承擔包括國家支撐計劃、863項目、國家自然科學基金、國際合作項目、軍方預研項目以及省部級項目48項。在國內外重要學術期刊上發(fā)表論文305篇，SCI、EI收錄200余篇。研究人員與國內外的研究機構進行廣泛的科研合作和交流。目前，與美國、荷蘭、瑞典、香港和臺灣等國家或地區(qū)以及國內多個大學和科研機構的知名學者進行研究合作或作為本學科兼職教授。
 
　　2003年該學科以其較雄厚的師資力量和扎實的科研基礎被國家民委確定為重點學科。

　　二、學科研究方向簡介
　　中南民族大學生物醫(yī)學工程以神經工程為核心，利用現代工程技術、從分子水平和整體水平上，探索神經系統(tǒng)重大疾病的診斷技術和治療工程。包括：對神經類疾病確有療效的民族藥物藥效物質多成分構成的檢測、分析與建模；研究高通信速率的腦-計算機接口，為臨床神經疾病的輔助代償提供新的解決方案；研究對生物環(huán)境情報（信號）感應可控的生物醫(yī)學材料，建立高效靶向藥物釋放系統(tǒng)，實現對神經系統(tǒng)疾病高效的藥物治療；研究以人的視覺信息加工機理為基礎的圖像處理、分析和理解算法，建立智能化的生物醫(yī)學圖像理解系統(tǒng)。
　　
　　1．生物醫(yī)學信息檢測與處理
　　開展不同誘發(fā)模式下事件相關腦電位(ERPs)和腦磁場的提取、分析以及信息解碼等關鍵技術研究，實現高通信速率的腦-計算機接口；同時開展智能化生物醫(yī)學儀器研制工作，為神經科學研究建立交叉的技術平臺，為臨床神經疾病的診斷和神經輔助代償提供新的解決方案。
　　2．生物醫(yī)學建模與控制
　　利用膜片鉗、微電極細胞外放電記錄、神經信號的多道陣列記錄技術等手段， 以民族藥物為載體，研究藥物對神經細胞間通訊以及神經細胞膜離子通道、受體等特殊蛋白的影響，并在此基礎上開展生物系統(tǒng)的數學建模和計算機模擬研究，分析民族藥物不同藥效成分對神經系統(tǒng)的作用，為神經疾病的治療提供方法。
　　 3．神經系統(tǒng)重大疾病的診斷技術和治療工程
　　以神經科學與工程為背景，對危害人類健康的神經系統(tǒng)重大疾?。ㄈ缋夏臧V呆癥）的和腦損傷及發(fā)病機制開展研究，結合腦功能成像技術、生物納米探針技術、神經干細胞技術，研究神經系統(tǒng)疾病的早期診斷技術和治療方法。
　　 4．生物醫(yī)用材料
　　研究對生物環(huán)境情報（信號）感應可控的生物醫(yī)學材料，研制高效靶向藥物釋放系統(tǒng)，實現對神經系統(tǒng)疾病高效的藥物治療。
　　 5． 圖像處理與傳輸
　　以腦認知研究的成果為基礎探索圖像處理、分析和理解的新方法。主要研究內容包括：分析人的視覺系統(tǒng)對信息加工機理，建立的圖像分析和理解的層次結構，完成圖像理解系統(tǒng)；分析不同特征對圖像理解的作用，研究圖像特征的提取方法；研究引入視覺注意概念對圖像理解影響，獲取圖像理解新的特征提取和分割算法。

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