[生物医学工程]脑神经网络重建仪——单片机控制系统软硬件设计单片机控制系统软硬件设计
生物医学工程对现代医学的发展进步具有促进作用，我国各级医院要明确划分医学工程部门的工作范围，提高医学工程部门的地位，完善医疗设备的管理制度，加强专业人才的培养，促进生物医学工程的建设与发展。接下来是我带来的生物医学工程毕业论文，希望对你有所帮助~
摘要：生物医学工程，是综合了工程学、物理学、生物学、医学等学科，以预防和治疗疾病、保障人体健康为主要目的的新兴学科。生物医学工程致力于研发新的生物学制品和生物学材料，改进医疗技术，在现代医学领域中占有重要的地位。本文将追溯我国生物医学工程学科的发展历程，提出发展过程中存在的一些问题，为解决这些问题提供一些可行的策略。
关键词：生物医学工程；学科发展；学科建设
电子学、光电子学、计算机技术、物理学、化学、精密仪器制造等科学技术的高速发展，对现代医学产生了极大的促进作用，生物医学工程就是在这些技术背景下产生的新型医学分支学科。生物医学工程利用现代工程技术来对人体进行研究，分析疾病的机理，从而制定有效的治疗措施，极大提高了现代医学的治疗水平。但是，我国在建设和发展生物医学工程学科的过程中，也遇到了一些问题，必须对这些问题加以解决，才能够促进生物医学工程学科的发展。
1生物医学工程的发展历程
生物医学工程的历史可以追溯到20世纪50年代，起源于美国。这一学科一经产生，就迅速受到世界各国的重视。1965年，国际医学和生物工程联合会建立，后来改名为国际生物医学工程协会[1]。生物医学工程之所以受到世界各国的重视，是因为具有广阔的应用前景，能够产生极大的经济效益与社会效益。生物医学工程将现代科学的技术成果与医学联系起来，极大地提高了人体对疾病的预防水平和治疗水平。欧美等地区的先进国家，在20世纪70年代初就已经成立了针对这一学科的研究部门，负责生物医学工程学科的发展与建设。而我国的生物医学工程起步相对较晚，而且应用范围比较窄，仅限于医院设备保管和维修、医疗物资采购等方面，生物医学工程学科的建设还有很大的提升空间。
2我国生物医学工程存在的问题
我国在生物医学工程的学科建设方面起步比较晚，应用也处于初级水平。导致这种局面的原因主要来自于以下2个方面。首先，历史遗留的体制问题。我国的各级医院，负责生物医学工程的科室没有统一的名称，也没有明确的职责范围，各级医院都是根据自己的理解，设定有关部门的名称、职责范围、人员编制、归属单位等情况，具有很大的随意性。有些医院的生物医学工程部门只负责医疗设备和物资的采购，对医疗设备进行维修，而另一些医院的类似部门，不仅要负责医疗设备和物资的采购，还要负责生活用品的采购；有些医院的生物医学工程部门由医务处来管理，而另一些医院却将其列为后勤保障处的管理范围。这种学科建设上的混乱，极大程度地妨碍了生物医学工程的'发展，导致人们对其产生了偏见，没有意识到生物医学工程的重要意义。其次，人员编制问题。我国很多医院在设立生物医学工程的相关部门时，为了方便医疗设备的维修，聘用了一些电工、钳工等专业维修人员。然而随着现代医疗技术的发展，医疗设备越来越精密，这些维修人员的水平已经远远不能满足生物医学工程的需要。如果医院不能够加强对员工的培养，建立起一支理论知识扎实、实践能力强、能够规范应用现代医疗技术的人才队伍，就会导致人员冗余，许多专业能力不足的人占据岗位，真正的人才难以被引进，不能对生物医学工程的发展起到促进作用。
3我国生物医学工程的发展策略
明确生物医学工程的职责范围
在一些生物医学工程发达的国家，医疗、护理、医学工程已经成为了医院发展的3个主要方面，这3大部门共同构成了现代医学的技术体系[2]。而在我国，医学工程的地位远远没有达到与医疗和护理平齐的地步，应用范围还比较狭窄，医学工程的作用还没有得到充分发挥。为了改变这种现状，我国的医院必须调整观念，强化对生物医学工程的建设和管理，明确地划分医学工程部门的工作范围，不仅要负责医疗设备的采购、安装、维修保养，还要做好下列工作。首先，医疗设备的安全性能调试。比如，目前我国医院所运用的先进医疗设备大多数依靠国外进口。但是，医院在引进设备的时候，往往只关注设备的技术水平和价格高低，忽视了医疗设备的插头问题。由于国内外医疗设备的插头标准不同，所以忽视插头问题，很容易导致花费大量资金引入的先进医疗设备无法在国内应用。另外，还有医疗设备的安全等级控制、设备之间的相互干扰问题，这些都是医学工程部门的工作内容。其次，医疗设备的保养。医疗设备的保养包括静态保养和东泰保养两个方面。静态保养就是建立医疗设备的维护保养制度，对设备的存放环境进行整顿；而动态保养则是根据设备的使用、消耗、故障情况实时进行的保养，比如检查设备的运行状况，及时进行故障诊断和维修，更换损害严重的部件等等。
完善医疗设备的管理制度
在我国很多大型医院，都具备各种先进医疗设备，其固定资产的总额甚至能达到几百万、几千万。但是，这些医院当中，都存在一个共同的问题：只重视医疗设备的采购，而忽视了医疗设备的管理，医疗设备的管理制度不够完善，难以发挥医疗设备的最大性能，导致医疗设备闲置或者损坏。对此，我国的医院应当积极完善医疗设备的管理制度，以便能够最大程度发挥医疗设备的性能。比如说，将医院所有的医疗设备集中起来进行管理，而不是将医疗设备分属于各个科室，在各个科室需要使用设备的时候进行租赁。通过这种方式，就能够有效避免医疗设备的闲置状况，而且方便了医疗设备的统一维修与保养。
加强专业人才培养力度
生物医学工程具有极高的科技含量，与众多高新科学技术成果都具有密切的联系。所以生物医学工程的从业人员也要具备相当高的科学素质，在具备应有的医学理论知识的同时，也要能够对各种先进医疗设备进行正确、规范地操作，制定针对患者身体健康状况的分析报告[3]。为了满足生物医学工程的发展需求，医院必须加强人才队伍的建设，着力培养生物医学工程的专业人才。医院要与各大高校进行合作，建立人才的引进机制，同时加强对内部员工的培养，制定激励制度来提高员工的学习热情。
4结论
生物医学工程对现代医学的发展进步具有促进作用，我国各级医院要明确划分医学工程部门的工作范围，提高医学工程部门的地位，完善医疗设备的管理制度，加强专业人才的培养，促进生物医学工程的建设与发展。
参考文献
[1]于璐，苏娟，王颖，等.中国生物医学工程类科技论文近期发文的计量研究[J].生物医学工程学杂志，2014（6）：1342-1345.
[2]吕昊，张杨，荆西京，等.军事生物医学工程“信号与系统”实验教学改革的探索与思考[J].工业和信息化教育，2015（1）：69-72.
[3]司清海，董旭.生物医学工程专业人才培养的几点建议[J].实用医药杂志，2014（12）：1151-1152.
1、基于中心线提取的视网膜血管分割2、基于线弹性模型的脑组织变形矫正系统的初始临床验证3、基于预扫描正则化与稀疏约束重建的低剂量CT灌注成像4、基于COM平衡恢复响应的人体滑跌步态分析5、基于DICOM标准的TLS网络安全传输技术研究与实现6、提高钾离子浓度抑制心脏中的螺旋波和时空混沌7、胸腹交界中线区域病变的MDCT表现及其解剖、病理学基础8、经食管血氧饱和度监测对食管黏膜安全性影响的实验研究9、引导呼吸下的呼吸性窦性心律不齐的研究10、基于统计加权滑动平均的去心电信号基线漂移11、脊柱结核和恶性肿瘤弥散加权成像中感兴趣区设置方法初探12、国产振幅整合脑功能监护仪的性能研究13、基于小波降噪的呼吸信号提取方法14、局灶型Castleman病的MDCT和MRI表现特征及其病理学基础15、气腔存在和小野条件下不同光子剂量算法的计算精度比较
生物医学动物实验研究论文
1实验设计
在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。
实验的偏倚和控制
偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。
减少偶然性的潜在影响
偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。
实验设计的要素
要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。
实验设计的原则
为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。
生物医学中常用的实验设计类型
如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。
2生物医学动物实验的描述统计学
生物医学实验资料的类型
生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。
统计描述指标
描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。
3生物医学动物实验的假设检验
生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。
检验方法的选用依据
资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。
正态性检验及拟合优度检验
统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。
方差齐性检验
连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。
单侧检验与双侧检验
检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。
多重比较及多重性问题
生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。
观察值或实验对象的独立性
许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。
历史对照数据的应用
某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。
假设检验的局限性
首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
工程管理前沿是正规刊物。
《工程管理前沿》为全英文期刊，刊名为《Frontiers of Engineering Management》（中文译为《工程管理前沿》），国际标准刊号为ISSN2095-7513，国内统一刊号为CN10-1205/N，季刊。
期刊的主管单位为中国工程院，主办单位为中国工程院、清华大学和高等教育出版社，期刊编辑部设在清华大学中国工程科技发展战略研究院、
《工程管理前沿》杂志是由中国工程院主管，中国工程院、清华大学、高等教育出版社主办的建筑期刊。国际标准刊号：ISSN 2095-7513，国内统一刊号:CN10-1205/N。
国际标准刊号：2095-7513，国内统一刊号:CN10-1205/N。《工程管理前沿》的办刊宗旨：依托建设领域高层权威信息背景，旨在做好政府领导决策的重要参谋；
成为政策理论探讨的前沿阵地，积极探索和引导建设事业发展方向和改革实践；提供重大事件权威报道，深度阐释焦点话题，
纵深调查热点事件，努力追求权威性、建设性、实用性和可读性风格；努力做大媒介传播平台，真诚为建设企事业单位服务，为中国建设事业和城市化发展服务，为广大读者开启一个探求知识的窗口。
工程管理前沿是正规刊物。《工程管理前沿》属于国家级期刊，所谓正规的期刊指的是公开发行，并且具备双刊号的期刊。中国科技核心期刊、《中国核心期刊（遴选）数据库》收录期刊、《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录期刊、《中国期刊网》全文收录期刊。双刊号指的是国内刊号以及国际刊号，这本期刊的国内刊号是10-1205/N，国际刊号是2095-7513，尤其是国内刊号是必须具备的，因为国内刊号是比较难申请的，所以没有国内刊号的期刊是不行的。
面前不是核心《农业科学与工程前沿》（Frontiers of Agricultural Science and Engineering，简称FASE），是中国工程院2014年创刊的英文院刊分刊，主办单位是中国农业大学和高等教育出版社，编辑部设在中国农业大学。目的是 打造一流的学术刊物，进入SCI索引。
截至2020年3月2日中国工程院不是属于国家一级学会（不在中华人民共和国国家一级学会目录），高级职称论文不同地区有不同规定，在广东省《工程管理前沿》期刊是符合要求的。
根据省人事厅《关于调整专业技术资格条件论文发表刊物等级划分规定通知》粤人发（2005）300号文精神，著作论文要求，可简单概括为：
申报高级：要在具有CN刊号、ISSN刊号的专业期刊发表论文2-3篇或在具有CN刊号的专业期刊发表论文1篇以上，以及解决复杂技术问题而撰写的有较高水平的专项技术分析（论证）报告2篇以上。
《工程管理前沿》杂志是由中国工程院主管，中国工程院、清华大学、高等教育出版社主办的建筑期刊。国际标准刊号：ISSN 2095-7513，国内统一刊号:CN10-1205/N。是符合具有CN刊号、ISSN刊号的专业期刊要求的。
扩展资料：
高级职称相关的期刊：
一、国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：
北京大学图书馆“中文核心期刊”
南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”
中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）
中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”
中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”
中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”
万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。
二、国际三大索引：
SCI《科学引文索引》，Science Citation Index
EI《工程索引》，The Engineering Index
ISTP《科技会议录索引》，Index to Scientific & Technical Proceedings
参考资料来源：华南农业大学-中华人民共和国国家一级学会目录
参考资料来源：工程管理前沿杂志社-期刊简介
参考资料来源：百度百科-职称论文
面前不是核心《农业科学与工程前沿》（Frontiers of Agricultural Science and Engineering，简称FASE），是中国工程院2014年创刊的英文院刊分刊，主办单位是中国农业大学和高等教育出版社，编辑部设在中国农业大学。目的是 打造一流的学术刊物，进入SCI索引。
可以。数码移动生活工程前沿期刊都已经被国家有关认可，并被列入国家职称评定申报中，可以作为科学研究的重要依据，用于职称评定。
2区。《微生物学前沿》是一本由FRONTIERS MEDIA SA出版的MICROBIOLOGY学术刊物，该刊是国际一流期刊，主要刊载MICROBIOLOGY相关领域研究成果与实践，旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。微生物学前沿在中科院分区中位于2区，发表了涵盖整个微生物学领域的经过严格同行评审的研究。
生物类或生物化学类的中文核心期刊哪个容易投中北大核心里综合性生物类核心期刊表根据主管单位级别期刊等级，基本全是国家级：1.《生态学报》国家级，主管：中国科学技术协会2.《生物化学与生物物理学报（英文）》国家级，主管：中国科学院3.《遗传学报(英文版)》国家级，主管：中国科学院4.《中国生物化学与分子生物学报》国家级别，主管：中国科学技术协会5.《生物化学与生物物理进展》国家级，主管：中国科学院6.《微生物学报》国家级，主管：中国科学院7.《生物物理学报》国家级别，主管：中国科学技术协会8.《遗传》国家级，主管：中国科学院9.《生物工程学报》国家级，主管：中国科学院10.《应用生态学报》国家级，主管：中国科学院11.《中国科学院》国家级，主管：中国科学院12.《中国科学.C辑》国家级，主管：中国科学院13.《古生物学报》国家级，主管：中国科学院14.《微生物学通报》国家级，主管：中国科学院15.《水生生物学报》国家级，主管：中国科学院出版图书情报委员会16.《菌物系统（改名为：菌物学报）》国家级，主管：中国科学院17.《生物多样性》国家级，主管：中国科学院18.《生物工程进展（改名为：中国生物工程杂志）》国家级，主管：中国科学院19.《实验生物学报》新闻出版总署未查到，应该属于停刊或改名期刊20.《生命的化学》国家级别，主管：中国科学技术协会21.《古脊椎动物学报》国家级，主管：中国科学院22.《微体古生物学报》国家级，主管：中国科学院23.《生态学杂志》国家级别，主管：中国科学技术协会24.《生物数学学报》新闻出版总署未查到，应该属于停刊或改名期刊
计算生物学、微生物前沿、生物过程、生物物理学这些都可以，不过，只有微生物前沿是本武大核心期刊，其它的是普刊，但是都录用率很高