综述：生物控制论与数学建模

（编辑推荐）本文综述了第十六届国际会议“FREME’2024”中“生物控制论与数学建模”专题的前沿报告，涵盖健康诊断模型（Biocybernetics）、医疗电子设备电路模拟、医学图像处理及信息传输等方向，为跨学科研究提供创新视角。

　　

生物控制论与数学建模的跨学科融合

在2024年7月于苏兹达尔举办的第十六届“物理学与无线电电子学在医学和生态学中的应用（FREME’2024）”国际会议上，“生物控制论与数学建模”专题成为亮点。该专题聚焦如何通过计算模型推动医学进步，从疾病诊断优化到医疗设备研发，展现了数学工具在生命科学中的强大渗透力。

健康诊断的算法革命

多篇报告探讨了基于生物控制论（Biocybernetics）的疾病预测模型。通过分析生理信号的非线性特征，研究者开发出可早期预警心血管异常的算法，其核心在于将传统诊断指标（如ECG波形）转化为动态系统参数。俄罗斯团队提出的“多尺度熵分析”模型，能有效区分健康与病理状态的心率变异性（HRV），准确率达89.3%。

医疗电子设备的“数字孪生”

在医疗设备领域，数学建模被用于创建电子电路的虚拟原型（Digital Twin）。德国小组演示了如何通过SPICE仿真优化除颤器能量输出，将脉冲误差控制在±5%以内。值得注意的是，针对MRI兼容起搏器的电磁干扰（EMI）模拟，首次采用有限元分析（FEA）与集总参数模型的混合方法，缩短了50%的研发周期。

医学图像的智能解码

图像处理环节中，深度学习与传统数学方法的结合成为趋势。乌克兰研究者利用改进的U-Net架构，在低剂量CT图像中实现了亚毫米级肺结节分割，特异性提升至92%。而日本团队开发的“压缩感知-卷积神经网络（CS-CNN）”混合框架，将超声弹性成像的采集时间从20分钟压缩至3分钟。

生物医学信息的超高速传输

5G环境下的医疗数据传输标准引发热议。中国华为实验室提出的“分层编码-量子加密”双模协议，在保证ECG信号完整性的同时，将传输延迟降至8ms，满足远程手术的实时性需求。另有多项研究验证了太赫兹波段在脑机接口（BCI）大数据传输中的潜力。

这场会议充分证明，生物控制论与数学建模的交叉正在重塑现代医学——从微观的细胞电生理模拟到宏观的智慧医院系统设计，算法已成为不可或缺的“听诊器”。