The Biomedical Engineering Handbook

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出版者:CRC Pr I Llc
作者:Bronzino, Joseph D. (EDT)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:139.95
装帧:HRD
isbn号码:9780849304620
丛书系列:
图书标签:
  • 生物医学工程
  • 生物工程
  • 医学工程
  • 生物材料
  • 生物力学
  • 生物电子学
  • 医疗器械
  • 组织工程
  • 生物信号处理
  • 康复工程
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具体描述

生物医学工程手册:跨越生命科学与工程的桥梁 导言: 在二十一世纪,生命科学与工程技术的深度融合正在以前所未有的速度重塑人类健康的面貌。从疾病的分子机制探索到个性化治疗方案的设计,再到精密医疗器械的开发,生物医学工程(Biomedical Engineering, BME)已成为推动现代医学进步的核心驱动力。本手册,旨在为所有投身于这一交叉学科领域的学者、研究人员、工程师以及临床医生,提供一个全面、深入且高度实用的参考框架。它并非仅仅是对现有知识的简单汇编,而是致力于构建一个系统性的知识结构,指导读者如何将基础科学原理转化为具有实际应用价值的医疗解决方案。 第一部分:生物医学工程的基础与跨学科视角 本部分首先奠定了理解整个领域所需的理论基石。我们从生物学和工程学的基本原理出发,探讨它们是如何在细胞、组织和器官层面进行交汇的。 1.1 生物物理学与生物力学基础: 详细阐述了生命系统中的物理现象,包括流体力学(如血液动力学在血管中的流动模型)、固体力学(如骨骼、软骨的应力-应变关系)以及生物传热学。重点分析了这些力学因素如何影响生理功能和疾病发生,并介绍了先进的有限元分析(FEA)在模拟生物系统中的应用。 1.2 生物化学与分子工程导论: 深入探讨了生命分子(蛋白质、核酸、脂质)的结构、功能及其在工程学设计中的意义。内容涵盖了生物反应动力学、酶工程的应用,以及如何利用化学原理设计新型的生物传感器和药物递送系统。 1.3 信号处理与生物仪器学: 现代医学诊断严重依赖于对生物信号的准确捕获与分析。本章系统介绍了从导联到图像采集的全过程,包括心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)的采集、降噪技术、特征提取和模式识别算法。此外,对各种先进医疗成像设备(如超声、核磁共振、X射线成像)的物理基础和信号重建算法进行了详尽的解析。 第二部分:组织工程与再生医学的前沿 组织工程是BME中最具革命性的领域之一,目标是修复、替换或增强受损的人体组织和器官。本部分聚焦于构建具有生物学功能的替代物。 2.1 生物材料学与生物相容性: 详细分类和评估了用于植入物和支架的各类材料,包括聚合物、陶瓷、金属及其复合材料。核心内容集中于生物相容性、生物降解性以及表面改性技术(如等离子体处理、生物分子涂层),以优化细胞粘附和功能表达。 2.2 细胞支架设计与生物反应器技术: 探讨了如何设计具有特定孔隙率、机械性能和生物信号传导能力的支架结构。重点介绍了生物反应器(Bioreactor)在模拟体内环境(如灌流、张力、电刺激)中对工程化组织进行成熟和功能化培养的关键技术和设计参数。 2.3 干细胞生物学与再生策略: 阐述了多能干细胞和成体干细胞的特性、分化调控机制。结合材料科学,探讨了利用干细胞进行软骨、血管、神经组织再生修复的具体工程学路径和临床转化面临的挑战。 第三部分:生物医学设备与智能医疗系统 本部分关注于将工程设计转化为可用于诊断、监测和治疗的实体设备和集成系统。 3.1 医疗电子学与植入式设备: 涵盖了低功耗电路设计、无线能量传输(WPT)技术在植入式设备中的应用,如人工耳蜗、心脏起搏器和神经刺激器。强调了设备可靠性、电磁兼容性(EMC)以及生物安全标准的重要性。 3.2 药物递送系统与纳米医学: 深入分析了主动和被动靶向策略。重点介绍了高分子胶束、脂质体、纳米颗粒等载体的设计原理,以及如何利用材料特性和生理环境(如pH值、酶活性)实现药物在特定病灶部位的精准释放。 3.3 诊断成像系统与图像引导手术: 超越基础信号采集,本章深入到先进的图像重建算法(如压缩感知、深度学习在图像去噪和分割中的应用)。讨论了如何将实时成像数据(如超声或荧光)与机器人技术相结合,实现微创、高精度的手术导航和治疗。 第四部分:生物工程的计算方法与建模 计算工具是现代BME解决复杂问题的核心。本部分侧重于如何利用数学和计算机科学来模拟、预测和优化生物系统。 4.1 生物系统建模与仿真: 详细介绍了从宏观到微观尺度的建模方法,包括基于微分方程的生理系统建模(如药代动力学/药效学模型PBPK)、基于主体的建模(ABM)以及多尺度建模的挑战与策略。 4.2 计算流体力学(CFD)在循环系统中的应用: 专注于血液流动、瓣膜功能以及人工血管界面的复杂流体力学分析,用于优化血管支架的设计和预测血栓形成的风险。 4.3 生物信息学与大数据分析: 讨论了基因组学、蛋白质组学数据的处理和解释。重点介绍了机器学习和深度学习在疾病诊断预测、生物标志物发现以及个性化治疗方案推荐中的实际案例和算法实现。 结语:伦理、法规与未来展望 生物医学工程的发展必须与严格的伦理考量和完善的法规框架并进。本手册的最后部分,探讨了医疗器械的监管路径(如FDA/CE认证)、临床试验的设计原则,以及人工智能在医疗决策中引发的责任划分和数据隐私问题。最终,本手册展望了合成生物学、类器官技术与工程学交叉融合的未来方向,激励读者持续创新,以工程智慧服务于人类的健康福祉。

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