生物工程和生物技术有着十分密切的关系,而且发展非常迅速,成为世界各国竞争的主要领域之一。生物医学工程学与其他学科一样,其发展也是由科技、社会、经济诸因素所决定的。这个名词最早出现在美国。1958年在美国成立了国际医学电子学联合会,1965年该组织改称国际医学和生物工程联合会,后来成为国际生物医学工程学会。生物医学工程学除了具有很好的社会效益外,还有很好的经济效益,前景非常广阔,是目前各国争相发展的高技术之一。以1984年为例,美国生物医学工程和系统的市场规模约为110亿美元。美国科学院估计,到2000年其产值预计可达400~1000亿美元。 生物医学工程学是在电子学、微电子学、现代计算机技术,化学、高分子化学、力学、近代物理学、光学、射线技术、精密机械和近代高技术发展的基础上,在与医学结合的条件下发展起来的。它的发展过程与世界高技术的发展密切相关,同时它采用了几乎所有的高技术成果,如航天技术、微电子技术等。
生物医学工程学的内容
生物力学是运用力学的理论和方法,研究生物组织和器官的力学特性,研究机体力学特征与其功能的关系。生物力学的研究成果对了解人体伤病机理,确定治疗方法有着重大意义,同时可为人工器官和组织的设计提供依据。
生物力学中又包括有生物流变学(血液流变学、软组织力学和骨骼力学)、循环系统动力学和呼吸系统动力学等。目前生物力学在骨骼力学方面进展较快。
生物控制论是研究生物体内各种调节、控制现象的机理,进而对生物体的生理和病理现象进行控制,从而达到预防和治疗疾病的目的。其方法是对生物体的一定结构层次,从整体角度用综合的方法定量地研究其动态过程。
生物效应是研究医学诊断和治疗中,各种因素可能对机体造成的危害和作用。它要研究光、声、电磁辐射和核辐射等能量在机体内的传播和分布,以及其生物效应和作用机理。
生物材料是制作各种人工器官的物质基础,它必须满足各种器官对材料的各项要求,包括强度、硬度、韧性、耐磨性、挠度及表面特性等各种物理、机械等性能。由于这些人工器官大多数是植入体内的,所以要求具有耐腐蚀性、化学稳定性、无毒性,还要求与机体组织或血液有相容性。这些材料包括金属、非金属及复合材料、高分子材料等;目前轻合金材料的应用较为广泛。
医学影像是临床诊断疾病的主要手段之一,也是世界上开发科研的重点课题。医用影像设备主要采用 X射线、超声、放射性核素磁共振等进行成像。
X射线成像装置主要有大型X射线机组、X射线数字减影(DSA)装置、电子计算机X射线断层成像装置(CT);超声成像装置有B型超声检查、彩色超声多普勒检查等装置;放射性核素成像设备主要有γ照相机、单光子发射计算机断层成像装置和正电子发射计算机断层成像装置等;磁成像设备有共振断层成像装置;此外还有红外线成像和正在兴起的阻抗成像技术等。
医用电子仪器是采集、分析和处理人体生理信号的主要设备,如心电、脑电、肌电图仪和多参量的监护仪等正在实现小型化和智能化。通过体液了解生物化学过程的生物化学检验仪器已逐步走向微量化和自动化。
治疗仪器设备的发展比诊断设备要稍差一些。目前主要采用的是X射线、γ射线、放射性核素、超声、微波和红外线等仪器设备。大型的如:直线加速器、X射线深部治疗机、体外碎石机、人工呼吸机等,小型的有激光腔内碎石机、激光针灸仪以及电刺激仪等。
手术室中的常规设备已从单纯的手术器械发展到高频电刀、激光刀、呼吸麻醉机、监护仪、X射线电视,各种急救治疗仪如除颤器等。
为了提高治疗效果,在现代化的医疗技术中,许多治疗系统内有诊断仪器或一台治疗设备同时含有诊断功能,如除颤器带有诊断心脏功能和指导选定治疗参数的心电监护仪,体外碎石机中装备了进行定位的X射线和超声成像装置,而植入人体中的人工心脏起搏器就具有感知心电的功能,从而能作出适应性的起搏治疗。
介入放射学是放射学中发展速度最快的领域,也就是在进行介入治疗时,采用了诊断用的x射线或超声成像装置以及内窥镜等来进行诊断、引导和定位。它解决了很多诊断和治疗上的难题,用损伤较小的方法治疗疾病。
目前各国竞相发展的高技术之一为医学成像技术,其中以图像处理,阻抗成像、磁共振成像、三维成像技术以及图像存档和通信系统为主。在成像技术中生物磁成像是最新发展的课题,它是通过测量人体磁场,来对人体组织的电流进行成像。
生物磁成像目前有二个方面。即心磁成像(可用以观察心肌纤维的电活动,可以很好地反映出心律失常和心肌缺血)和脑磁成像(用以诊断癫痫活动、老年性痴呆和获得性免疫缺陷综合征的脑侵入,还可以对病损脑区进行定位和定量)。
另一个世界各国竞相发展的高技术是信号处理与分析技术,其中包括心电信号、脑电、眼震、语言、心音呼吸等信号和图形的处理与分析。
高技术领域中还有神经网络的研究,目前世界各国的科学家为此掀起了一个研究热潮。它被认为是有可能引起重大突破的新兴边缘学科,它研究人脑的思维机理,将其成果应用于研制智能计算机技术。运用智能原理去解决各类实际难题,是神经网络研究的目的,在这一领域已取得可喜的成果。
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