生物医学工程医疗科技科技研发实习报告

生物医学工程医疗科技科技研发实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在一家生物医学工程企业担任医疗科技研发实习生，负责新型生物传感器算法优化与测试。核心工作成果包括将原有传感器的信号处理效率提升23%，将误报率从12.7%降低至3.2%，并完成5套算法模型的数据验证。期间应用了MATLAB进行信号分析，使用Python搭建自动化测试平台，积累了跨学科项目协作流程。提炼出模块化算法迭代与实时数据校验的专业方法论，该方法可推广至同类医疗设备研发中。

二、实习内容及过程

2023年6月5日至8月23日，我在一家专注于可穿戴医疗设备的研发团队实习。公司主要搞智能血糖监测系统的算法开发，产品目标是为糖尿病人群提供更精准的实时数据。我的实习目的就是把学校学的信号处理知识用到实际项目里，帮团队把传感器数据误差降下去。

公司是个小团队，就十来个人，搞算法的、硬件的、临床验证的混在一块儿。我跟着算法组的师傅做，他们那个血糖传感器的信号挺乱的，噪声点特别多，原始数据信噪比不到3dB。6月10号开始，我先用公司的MATLAB环境把采集到的5000组志愿者数据导出来，发现高频波动干扰严重。师傅教我用小波包分解，我连着三天加完班，把算法的阈值从0.8调到1.2，终于把噪声抑制了37%，数据的有效值从8.3提升到11.5。不过调参的过程挺熬人的，有时候为了一点点精度变化就得重跑模型。

7月15号遇到个坎，临床测试时发现算法在运动状态下精度掉得厉害，心率信号一进来就串数据。当时挺懵的，毕竟学校实验条件好，哪见过这种动态干扰。师傅让我用EMG滤波器先处理运动伪影，我学了两天C++怎么在嵌入式平台上跑滤波算法，最后把采样率从100Hz提到200Hz，配合卡尔曼滤波才把运动误差从18%降到8%。这个事让我明白，实验室数据跟真实场景差着十万八千里。

剩下的时间我帮忙做了5个算法模型的交叉验证，用Python写了个自动化脚本，把测试数据分三层抽样，结果发现机器学习模型在低血糖场景下泛化能力差，后来参与修改了特征选择策略，把原始12个特征压缩到5个，新模型AUC从0.87做到0.92。实习最后师傅还让我看了他们申报的专利，里面有个自适应滤波的方法，说起来也是从处理运动干扰时悟出来的。

跟组里人聊天发现，公司管理上挺乱的，项目进度全靠大家自觉，有时候几个组之间需求没对上，我亲眼见硬件组把软件组调试好的数据重新标定过。培训机制也一般，新人全靠师傅带，我那个带我的师傅本来主要管硬件，但数据问题非要找我，搞得我压力挺大。岗位匹配度上，我挺喜欢搞算法，但嵌入式开发这块我确实空白。建议公司可以搞个新人培训计划，把硬件和软件的基础都补一补，另外做个项目管理工具，需求变更得有个记录。这段经历让我意识到，做研发不光要技术硬，沟通协调能力也得跟上，以后得多练练。

三、总结与体会

这八周实习，像把书本里145页的信号处理理论，真真切切落地到5000组波动数据里。6月刚进组时，面对师傅说的“把信噪比提到11以上”我都发怵，学校实验数据好歹是标准正态分布，实际采集的血糖信号里高血糖段和低血糖段的数据点稀疏得可怜，中间还夹杂着志愿者跑步时的心电干扰。那时候每天下班前都习惯性打开公司服务器看那堆绿码运行结果，有几次半夜被算法跑出来的离谱数据惊醒，赶紧调回MATLAB重跑。现在想想，这种压力就是最好的老师，逼着自己把小波包分解的阈值从0.85调到1.18的过程，比做十套模拟题收获大。

实习最大的价值闭环，是发现学校学的FIR滤波器在嵌入式环境里延迟太大，必须结合卡尔曼滤波才压得住运动伪影。7月21号那个下午，我拿着调了一周的代码去跟临床验证的同事对数据，人家指着屏幕说“你看你这运动校正后，餐后两小时数据还是跳着走”，当时手心都出汗了。回去对着5000组数据反复验证，发现是状态转移矩阵的初始值设得太保守，改完第二天再拿去比，对方点点头说“这下稳当了”，那一刻觉得之前熬的夜值了。这种把理论模型直接变成能被患者用上的精准数据的过程，比期末考95分有味道多了。

这次经历让我职业规划更清晰了。以前觉得搞医疗算法就该待大厂，现在明白算法工程师不光要懂自适应滤波，还得知道传感器阻抗匹配、甚至要会看ISO13485的流程文件。公司那种“哪需要往哪搬”的模式暴露出我的短板，下学期打算啃完《生物医学信号处理》的进阶课，顺便考个PMP证书，至少能跟同事聊项目进度时显得不那么外行。行业趋势上明显能感觉到AI在影像诊断里渗透快，但像我们这种精准生理参数监测领域，算法鲁棒性比模型复杂度更重要。8月29号最后一天，师傅把未完成的算法文档推给我，说“下个项目你接手吧”，其实心里清楚离独当一面还早，但那种被信任的感觉，比拿到任何offer都让人兴奋。

从挑灯夜战调试代码，到学会跟硬件同事扯皮说传感器阻抗匹配问题，才明白什么叫真正的“干中学”。学校老师总说做科研要耐得住寂寞，现在才懂在医疗研发里，寂寞是基础，解决问题才有价值。下个学期如果继续做毕设，我肯定选运动干扰下的生理信号处理，毕竟这段经历让我发现，能解决实际问题的算法，才真正有生命力。

四、致谢

感谢公司给我这个机会，让我知道生物传感器算法优化不只是调参数那么简单，还有传感器阻抗匹配、临床数据标定的各种细节。

感谢导师，从滤波器设计到卡尔曼滤波的入门，每步都耐心指点，特别是7月15号我卡在运动干扰问题上时，您发来的邮件点醒了我。

感谢算法组的同事，8周里一起对着5000组数据调试到深夜的几个晚上，还有帮我