生物医学工程专业MATLAB实践课程教学改革探索.pdf

【MATLAB在生物医学工程中的应用】 MATLAB作为一种强大的计算和建模工具，在生物医学工程领域扮演着不可或缺的角色。在医学信号处理方面，MATLAB被广泛用于生理信号的特征提取和识别，例如脑电信号分析。例如，研究人员利用MATLAB开发了基于aEEG尖峰和cEEG棘波提取的脑电算法，以检测癫痫发作。此外，MATLAB也被用来构建脑控轮椅系统，帮助肢体残疾或运动障碍的患者进行日常活动。 在医学图像处理方面，MATLAB主要用于医学影像数据的处理，如MRI图像中的肿瘤区域识别。王锦程利用MATLAB设计的GUI系统，能对脑胶质瘤进行三维显示和辅助诊断，通过预处理和三维重建技术，清晰地呈现肿瘤的位置、形状和大小，为临床决策提供支持。 【MATLAB课程教学存在的问题】 当前MATLAB课程的教学往往过于注重软件操作，学习内容多为MATLAB函数的使用，而忽视了与专业领域的结合。作业设计通常孤立且分散，缺乏对实际工程问题的整体性解决训练，导致学生在面对实际问题时难以运用所学知识。 【基于案例分解法的MATLAB课程改革】 为解决上述问题，课程改革建议采用案例分解法，选取代表性的工程应用案例，如脑电信号的复杂度计算和MRI图像中肿瘤区域的提取。将复杂案例拆分成若干子模块，每个子模块对应MATLAB的基础知识点，如数据读取与保存、绘图指令、自定义函数的编写与调用、矩阵运算等。这种教学方式有助于学生逐步理解和掌握MATLAB在生物医学工程中的应用技巧。 例如，在脑电信号处理中，学生需要掌握MATLAB的输入输出函数来读取和保存数据，用绘图指令绘制脑电图，编写自定义函数进行复杂度计算，包括阈值检测和均方值计算。通过这样的分解，学生能够在实践中巩固MATLAB的基础知识，提高解决问题的能力。 【总结】 MATLAB实践课程的教学改革着重于将理论知识与实际工程问题相结合，通过案例分解法，帮助生物医学工程专业的学生将MATLAB的技能应用于实际的信号处理和图像处理任务中。这样的教学模式不仅能提升学生的编程能力，还能增强他们解决生物医学工程问题的综合能力，为未来在该领域的研究和工作打下坚实的基础。