A Biosystems Approach to Industrial Patient Monitoring and Diagnostic Devices

A Biosystems Approach to Industrial Patient Monitoring and Diagnostic Devices pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Baura, Gail/ Enderle, John (EDT)
出品人:
页数:0
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出版时间:
价格:309.00 元
装帧:
isbn号码:9781598292947
丛书系列:
图书标签:
  • Biotechnology
  • Medical Devices
  • Diagnostics
  • Patient Monitoring
  • Industrial Biotechnology
  • Biosystems
  • Healthcare Technology
  • Engineering
  • Biomedical Engineering
  • Instrumentation
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具体描述

生物系统方法应用于工业患者监测与诊断设备 图书简介 本书深入探讨了生物系统方法在设计、开发和实施工业级患者监测与诊断设备中的应用。随着医疗技术向更集成化、自动化和远程化的方向发展,将生物学原理与工程学、信息技术相结合已成为必然趋势。本书旨在为生物医学工程师、系统设计师、临床技术人员以及相关领域的研究人员提供一个全面的技术框架和实践指南。 第一部分:生物系统基础与监测原理 本部分奠定了理解生物系统与工程交叉的基础。我们首先回顾了核心的生物系统理论,包括细胞信号传导、生理稳态调控机制以及复杂生理网络的建模方法。重点关注如何将这些生物学概念转化为可量化的工程参数。 生理信号的生物起源与特性: 详细分析了心电图(ECG)、脑电图(EEG)、血氧饱和度(SpO2)、血压(BP)等关键生理信号在正常与病理状态下的生物物理学基础。探讨了这些信号的时间域、频率域和非线性特性,为后续的传感器选择和数据处理打下基础。 生物传感器与生物识别技术: 深入研究了应用于患者监测的各类传感器技术,包括电化学传感器、光学传感器、微机电系统(MEMS)生物传感器等。重点讨论了生物识别元件(如抗体、酶、核酸探针)的固定化技术、灵敏度、选择性以及在复杂生物环境中的稳定性问题。 系统动力学建模: 介绍如何利用微分方程、状态空间模型等工具描述生理系统的动态行为。讨论了如何构建多尺度模型,从分子水平到器官系统水平,以预测设备干预对患者生理状态的反馈影响。 第二部分:工业级设备的可靠性与环境适应性 工业化应用对医疗设备提出了远高于传统实验室环境的要求,包括耐用性、环境适应性、长寿命和高可靠性。本部分侧重于将生物系统模型转化为能够在苛刻工业环境中稳定运行的硬件与软件系统。 极端环境下的生物兼容性与材料科学: 探讨了在工业环境(如高湿度、温度波动、化学暴露)中,用于植入式或穿戴式设备的生物材料的选择和优化。讨论了表面处理技术以减少生物膜的形成和提高长期使用的稳定性。 低功耗与边缘计算: 鉴于许多工业监测设备需要长期、不间断运行,本书详细阐述了超低功耗电路设计、能量收集技术(如热电、动能采集)在可穿戴设备中的应用。同时,探讨了在设备端进行实时信号预处理和特征提取的边缘计算架构,以减少数据传输的延迟和带宽需求。 数据完整性与抗干扰设计: 阐述了工业噪声(如电磁干扰EMI、射频干扰RFI)对生物信号采集的影响。介绍了先进的滤波技术、差分放大电路设计以及系统级抗干扰策略,确保采集数据的真实性和完整性。 第三部分:数据处理、诊断算法与临床集成 本部分关注如何从海量、多源的生理数据中提取有意义的诊断信息,并将这些信息有效地集成到工业工作流程中。 高级信号处理与特征工程: 涵盖了从噪声中分离有用生理特征的高级技术,包括小波分析、经验模态分解(EMD)在心律失常检测中的应用。重点讨论了如何设计适应患者个体差异的自适应滤波算法。 机器学习在诊断中的应用: 深入研究了监督学习、无监督学习和深度学习模型在自动化疾病分型、风险预测中的部署。探讨了模型的可解释性(Explainable AI, XAI)在医疗诊断中的重要性,确保工程师和临床医生能够信任模型的决策过程。 系统级验证与闭环控制: 介绍了严格的系统验证流程,包括硬件在环(HIL)仿真和软件在环(SIL)测试,用于模拟真实患者场景。探讨了如何构建基于监测数据的闭环反馈控制系统,例如自动输注泵或神经刺激设备的优化控制策略。 第四部分:伦理、监管与未来展望 最后一部分聚焦于将这些先进的生物系统设备推向市场的实际挑战,包括监管合规性、数据安全以及未来的技术发展方向。 医疗设备监管框架与合规性: 概述了全球主要监管机构(如FDA、CE Mark)对新型医疗设备的审批要求,特别是针对软件作为医疗设备(SaMD)的特定指南。强调了风险管理和可追溯性在整个开发生命周期中的关键作用。 患者数据隐私与网络安全: 讨论了在工业物联网(IIoT)环境中,如何安全地传输、存储和处理敏感的患者健康信息(PHI)。介绍了加密技术、差分隐私以及区块链技术在保障数据安全方面的潜力。 前沿技术集成: 展望了生物系统方法在未来医疗设备中的应用潜力,包括单细胞分析的实时集成、AI驱动的个性化治疗方案生成,以及柔性电子学在构建更舒适、更具生物相容性的监测贴片方面的进展。 本书内容旨在提供一个跨学科的视角,融合了生理学、生物工程、嵌入式系统设计和数据科学,为开发下一代高可靠性、高智能化的工业患者监测和诊断设备提供坚实的理论基础和实用的工程指导。

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这本书的结构编排,简直是为那些渴望从宏观视角理解生物系统与工业监控技术交汇点的专业人士量身打造的。我特别欣赏作者如何将复杂的生物学原理与严谨的工程设计紧密结合起来,而不是仅仅停留在理论的阐述上。深入阅读后,我感觉自己像是站在一个高地,俯瞰着整个现代医疗设备制造的全景图。书中对传感器技术在生物信号捕获方面的应用,描述得细致入微,那种将微观的细胞活动转化为可量化的工业数据流的过程,被描绘得极富画面感。特别是关于数据采集和预处理那一章节,它不仅仅是罗列技术名词,更是探讨了在实际的、动态变化的患者环境中,如何保证信号的稳定性和准确性,这对于开发可靠的诊断工具至关重要。阅读的过程,更像是一场思维的拓展训练,它强迫我去思考,如何用工业级的严苛标准去衡量和优化生物学系统的反馈机制。作者对“系统”二字的理解,超越了单纯的机械组合,而是在探讨一个动态平衡的生态系统,这极大地提升了这本书的深度和实用价值,远超我预期的技术手册范畴。

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阅读体验上,这本书给我的感觉是扎实、沉稳,但绝不保守。它在描述既有成熟技术的同时,也勇敢地探讨了那些尚处于试验阶段的颠覆性概念。我特别欣赏作者在论述中体现出的那种严谨的批判性思维。例如,在讨论现有侵入式设备带来的长期风险时,作者并未简单地给出替代方案,而是详细剖析了为什么某些替代方案在实际操作中依然难以推广,这种对“现实制约”的坦诚,让整本书的论述显得无比可信。书中的图表和示意图的质量极高,它们不是装饰品,而是核心信息的载体,每一个流程图都经过精心设计,确保即便是初次接触该领域的读者也能迅速掌握其逻辑关系。这种注重细节和清晰表达的专业态度,使得本书成为我书架上可以随时翻阅的“标准参考书”,而不是读完一次就束之高阁的普通读物。

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这本书的叙事风格极其引人入胜,它成功地避开了许多技术书籍常见的枯燥说教,反而像是在引导我们进行一场深入的行业“考古之旅”。我发现自己不仅学到了知识,更是在理解这项技术背后的哲学思辨。作者在讨论“工业化”这个概念时,并没有将其简单等同于大规模生产,而是深入挖掘了如何将实验室级别的精确性,通过工程化手段,成功地迁移到需要大规模部署和长期维护的临床环境中。尤其是在设备可靠性与生物相容性之间的权衡取舍部分,那种在“效率”与“安全”之间寻找黄金分割点的论述,展现了作者深厚的行业洞察力。读到关于故障诊断和预测性维护的章节时,我甚至能想象到工程师们在紧张的研发会议中辩论的情景。这不仅仅是一本技术指南,更像是一部记录行业发展脉络的编年史,它让我们看到每一个微小技术进步背后所付出的巨大心血和跨学科的努力,读起来实在是一种享受。

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对于那些对前沿诊断技术心怀好奇的跨学科研究人员来说,这本书无疑是一剂强心针。它的广度令人称奇,从最基础的电生理学概念,一直延伸到复杂的算法优化和监管合规性讨论。我特别留意了其中关于“智能诊断”模块的构建方法,作者并没有停留在现有的机器学习模型介绍上,而是着力分析了在处理异质性极高的患者数据集时,模型鲁棒性(Robustness)面临的根本性挑战。这种对“边界条件”的探讨,才是真正区分专业书籍和平庸手册的关键所在。书中对不同监测模态(如光学、电化学、力学)之间的集成策略进行了详尽的比较分析,这种多维度的视角,帮助我迅速构建起一个关于未来监测设备蓝图的清晰框架。可以说,它提供了一种“自顶向下”的思维模型,让我们在着手具体设计前,就能预见到可能遇到的系统级瓶颈,避免了许多初级设计中的弯路。

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这本书最让我感到震撼的是其对“系统完整性”的执着追求。它似乎在不断地提醒我们:一个好的医疗设备,绝不仅仅是各个优秀组件的简单堆砌,而是一个相互依赖、互相影响的有机整体。在讨论数据隐私和安全传输协议的部分,作者的处理方式极为高明,他将网络安全不仅仅视为IT部门的责任,而是从设备底层硬件设计开始,就融入到系统架构的考量之中。这种“内建安全”的理念,在当前的物联网医疗设备领域至关重要。此外,书中对生命周期管理和法规遵从性的章节,内容详实且具有前瞻性,清晰地勾勒出从概念到市场化过程中,必须跨越的监管壁垒。总而言之,这本书提供了一个全景式的、高度工程化的视角来看待生物医学监测,它不仅仅是教授“如何做”,更是在教导我们“如何思考”一个复杂、高风险系统的构建与维护。

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