【深圳】基于Matlab的人体生理信号处理和疾病关联分析 - XLAB

人体组织（如神经、肌肉、腺体等）细胞在受到刺激后会先产生电的变化，然后出现肌肉收缩、腺体分泌等表现，因此对于生理信号的检测可以有效的检测人体生理的变化，比如常见的心电图、脑电图、肌电图等。而Matlab作为一款强大的工具，被广泛应用于人体生理信号的处理。

本次研究项目在生理信号研究领域专家的带领下，系统学习如何使用Matlab工具记录心脏、大脑皮层和肌肉活动时生物电变化的图形信号，深入学习各类生命体征（如肌电、脑电、血压、血氧等）检测方法和信号采集方法。并通过机器学习、深度学习等方法研究这些参数与人体生理（比如脑认知）或病理（比如疾病）状态的关系。

本次活动经历帮助我了解到了关于生物生理信号的基本信息和基础知识，使我对生理信号检测和处理等方面的现状和未来发展的理解得到了加深。我本身对于这一方面就很感兴趣，在参加了活动并了解了更多信息后更加让我确定了之后的发展方向会和生物工程、信号处理和集成电路有关，同时激发了我对于这一方面的兴趣。事实上这个方面的发展比我想象的要快很多，我很感兴趣。

—— 北京市新英才学校赵同学
生理信号的采集让我收获最大，使我了解了生理机制的产生及原理，以及了生理信号的分类并对电信号中的皮肤电信号进行了研究，了解到了其是通过电势差来判断人的情绪波动的变化。学习了生理信号的处理，明白了采集信号的原理及如何通过滤波器过滤人体的噪声，还有信号的时域和频域及影响信号的指标，此外还有python的编程基础知识。使我初步实操并认识到了生物医学工程的大体并对此产生了更多的兴趣。

—— 天府中学陈同学
学习如何过滤收集到的生理信号的噪声的环节让我收货最大。在这个环节中我更加系统地学习到Metlab在生理信号处理方面展现出的作用。同时，通过这个环节我更加深入学习到滤波器的原理以及使用方法，让我能够通过图像更直观地观察到率波器在噪声处理方面的作用。我认为此次的学习可以帮助我更加了解到生物医学工程这一专业，给了我一次机会让我体验这一学科的部分相关课程，了解到自己是否适合这一专业的学习，让我对未来专业选择有了一个更清晰的方向。

——深圳市南头中学钟同学
收获最大的是体验到了不同信号的收集方式也认识了很多之前不熟悉的信号种类。其次编程matlab和使用python语言也是我很喜欢且有收获的环节之一。我意识到了生理信号采集的意义以及后续数据处理的过程，了解了人工智能是如何帮助处理数据，便利研究人员的。未来我对BME生医工专业蛮感兴趣的，这次经历让我不再对这个专业疑惑，也不再觉得这个专业神秘了。

——领科教育上海校区金同学