20、日本医疗设备产业:突破障碍与创新发展

日本医疗设备产业:突破障碍与创新发展

1. 日本医疗设备产业现状

日本医疗设备产业存在一定的发展困境,许多日本医疗机构使用的医疗设备依赖进口,过去几十年间,医疗设备进口量超过了出口量。在2018年全球前30大医疗设备公司销售排名中,日本的奥林巴斯和泰尔茂分别位列第19和第21,而排名最高的美敦力是一家位于美国和爱尔兰的大型医疗设备公司。

日本医疗设备产业薄弱的一个重要原因是,医疗设备的开发往往以技术优先,而没有充分考虑临床需求。这导致最终产品常常无法满足临床需求,难以在临床环境中使用。因此,医疗专业人员和临床技术人员在寻找合适的日本制造设备时面临困难,转而使用美国等外国生产的可用设备。日本国内呼吁发展强大的本土医疗设备产业,以确保国家的医疗安全。

2. 医疗与技术领域的学科障碍

2.1 学科障碍的表现

在医疗设备的创新过程中,考虑临床需求至关重要。然而,医疗和技术专业之间的学科和组织障碍阻碍了临床需求信息的流动。学科障碍包括社会和认知两个维度:
- 社会边界 :由完善的专业角色、身份以及传统工作实践形成。个体专业人员倾向于维护自己既定的专业角色、身份、工作优先级和“管辖范围”,有时会自我封闭。
- 认知边界 :由不同专业的知识基础、议程、问题和研究文化差异造成。不同领域的专业人员可能对同一主题有不同的理解,从而失去了进行富有成效的对话和合作开展联合研究的机会。

2.2 日本的具体情况

在日本,医疗和技术领域之间也存在类似的边界,限制了思想和信息的流动。特别是小型科技企业,由于缺乏临床环境的必要信

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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