生物醫(yī)學(xué)工程XX醫(yī)療設(shè)備廠研發(fā)實習(xí)生實習(xí)報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX醫(yī)療設(shè)備廠擔(dān)任研發(fā)實習(xí)生，負(fù)責(zé)新型血液分析儀的算法優(yōu)化與測試工作。通過參與8周項目開發(fā)，我完成了3個關(guān)鍵算法模塊的迭代優(yōu)化，將系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率從92.5%提升至97.1%，并將平均處理時間縮短了18毫秒。核心工作包括運用MATLAB搭建仿真模型，對比驗證了5種濾波算法的降噪效果，最終選用小波包分解法實現(xiàn)噪聲抑制，信噪比提高6.2dB。實踐過程中，我熟練應(yīng)用了有限元分析軟件進行傳感器結(jié)構(gòu)應(yīng)力測試，數(shù)據(jù)模擬結(jié)果與實際樣機測試誤差控制在2.3%以內(nèi)。這段經(jīng)歷讓我掌握了從理論建模到工程驗證的全流程方法論，建立了跨學(xué)科協(xié)作的工程思維模式，為后續(xù)專業(yè)學(xué)習(xí)提供了可復(fù)用的技術(shù)路徑。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

2023年7月1日到8月31日，我在XX醫(yī)療設(shè)備廠研發(fā)部實習(xí)，崗位是算法工程師助理。我的主要任務(wù)幫著調(diào)試一款新型血液分析儀的信號處理模塊。那段時間，我跟著師傅把設(shè)備里用的自適應(yīng)濾波算法拿來做優(yōu)化。本來系統(tǒng)檢測白細(xì)胞數(shù)量的準(zhǔn)確率是92.5%，有波動。我花了兩周時間，在實驗室用MATLAB改了5種參數(shù)組合，最后把算法的閾值調(diào)整到0.87，結(jié)果測試時準(zhǔn)確率穩(wěn)在了97.1%，重復(fù)性實驗誤差不到0.5%。

實習(xí)中遇到過傳感器信號干擾特別大，影響計數(shù)結(jié)果。那會兒數(shù)據(jù)噪點超多，眼看著波形圖全是毛刺。我就琢磨著用小波包分解，在下班后把學(xué)校學(xué)的理論套用到實際問題里。跑了3天仿真模型，對比了高低頻系數(shù)的配比，最后選定分解層數(shù)為4層，降噪比直接用均值濾波強了6.2dB。師傅說這種跨學(xué)科交叉的活兒，既要懂信號處理也要會有限元分析，不然受力分布算不對，實際做出來的東西可能還不如仿真。

有次廠里要求把算法移植到嵌入式系統(tǒng)，但我的C語言底子薄，調(diào)試了快兩周都沒搞定。后來請教學(xué)科室的工程師，才知道是沒搞明白他們那邊的實時操作系統(tǒng)內(nèi)存管理機制。花了3天啃了公司發(fā)的技術(shù)手冊，還去實驗室用Keil調(diào)試器一個點一個點排錯，最后總算讓程序能在100ms內(nèi)穩(wěn)定運行。這段經(jīng)歷讓我明白，做研發(fā)光會理論不行，得把設(shè)備硬件架構(gòu)摸透。

平時除了寫代碼，我還參與過3次產(chǎn)品評審會，幫著整理臨床驗證的實驗數(shù)據(jù)。記得有次要分析2000組血液樣本的ROI（感興趣區(qū)域）識別率，我就用Python編了個自動化腳本，把不同波長的散射光數(shù)據(jù)做聚類分析，最后把算法的ROC曲線下面積提升到0.92。不過有時候廠里流程確實挺啰嗦，比如提交測試報告要填17項審批單，有次差點因為格式問題被退回重做。我覺得他們可以考慮搞個電子化系統(tǒng)，效率肯定能高不少。

三、總結(jié)與體會

這8周，從7月1日到8月31日，在XX醫(yī)療設(shè)備廠的經(jīng)歷讓我收獲挺多的。實習(xí)開始前設(shè)定的目標(biāo)是把書本上的信號處理知識用到實際產(chǎn)品里，結(jié)束時不僅參與了血液分析儀算法的優(yōu)化，還獨立完成了傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的調(diào)試。當(dāng)初覺得挺難搞的自適應(yīng)濾波算法，通過反復(fù)實驗把白細(xì)胞計數(shù)的準(zhǔn)確率從92.5%提高到97.1%，這個結(jié)果讓我挺有成就感的。每天和工程師們一起討論技術(shù)問題，看他們怎么解決臨床驗證中出現(xiàn)的ROI（感興趣區(qū)域）識別率波動，比在學(xué)校上課印象深多了。

這段經(jīng)歷讓我更清楚自己以后想干嘛。之前對醫(yī)療器械行業(yè)了解不深，現(xiàn)在明白了做一款合格的設(shè)備需要跨好幾個領(lǐng)域的知識，比如算法、材料、臨床測試都得懂。比如有一次為了優(yōu)化算法參數(shù)，連續(xù)一周加三次班，算模型跑了幾十次，雖然累但確實把實時操作系統(tǒng)內(nèi)存管理的坑都踩遍了。這種壓力讓我學(xué)會了怎么在高強度下安排工作，也體會到當(dāng)個研發(fā)人員得有沉得住氣這種品質(zhì)。

看著最終提交的測試報告里那些實實在在的數(shù)據(jù)，反而覺得挺踏實的?，F(xiàn)在再回學(xué)校學(xué)《生物醫(yī)學(xué)信號處理》這門課，感覺理解深度完全不一樣了。比如老師講的小波包分解，我實習(xí)時為了解決傳感器噪聲問題正兒八經(jīng)用過，知道怎么根據(jù)頻譜特性選基函數(shù)，光看書根本體會不到。接下來打算把實習(xí)里用到的C語言和MATLAB技能再深化一下，順便考個嵌入式開發(fā)相關(guān)的證書，希望能有機會參與更核心的項目。醫(yī)療器械行業(yè)現(xiàn)在發(fā)展快，像無創(chuàng)血糖監(jiān)測、AI輔助診斷這些方向挺有前景的，感覺自己的路一下子清晰了不少。

四、致謝

在XX醫(yī)療設(shè)備廠這8周的實習(xí)，我拿了些實際的開發(fā)經(jīng)驗。特別感謝帶我的導(dǎo)師，他不僅教了我怎么調(diào)試算法，還跟我講了很多行業(yè)里邊的門道，比如怎么根據(jù)臨床需求調(diào)整設(shè)計參數(shù)。跟著他，我知道了做研發(fā)不光要懂技術(shù)，還得有耐心，遇到問題不能急躁。還有實驗室的同事們，他們有時候會幫我看看代碼，特別是解決傳感器數(shù)據(jù)采集那塊兒的問題時，給了我不少啟發(fā)。能跟他們一起干活，感覺挺幸運的。

也要謝謝學(xué)校的指導(dǎo)老師，實習(xí)前他給我推薦了一些資料