日本松江 - 第14届生物医学工程与生物技术国际学术会议(ICBEB 2025)会议通知

ICBEB 2025-05-14 14:46:56

 

会议官网:http://www.icbeb.org/

会议时间:2025年11月4-7日

会议地点:日本松江

出版检索:SCI期刊/EI会议论文集

 

一、大会简介

ICBEB自2012年至今,吸引了来自20多个国家和地区的专家学者参会交流,共享生物医学与生物技术领域的科研成果。会议与多本SCI期刊合作,累计出版1,000多篇原创研究。在各高校、研究所、医院参会代表的支持下,成为出版社信任并长期支持的会议。

组委会诚挚地邀请相关领域的专家学者参加第14届生物医学工程与生物技术国际学术会议(ICBEB 2025),共同探讨健康与生物医学相关领域的论题。

 

二、本届亮点

- 会议设最佳口头报告奖、最佳张贴报告奖。获奖者将有机会免注册费参加ICBEB 2026

- 松江由志园晚宴、松江一日观光。

 

三、论文出版

ICBEB 2025继续与众多SCI期刊合作,录用的文章将推荐出版至相关主题的SCI期刊或EI会议论文集。

 

四、征稿领域

生物医学信号处理和医疗信息;

医学图像技术与应用;

生物力学和生物力学工程;

生物信息学与计算生物学,分子生物;

化学,药理学和毒理学;

生物材料等其它相关议题。

 

五、主讲嘉宾

荷兰阿姆斯特丹大学医学中心Ben Berkhout教授

新加坡南洋理工大学Eddie Yin-Kwee NG教授

西班牙加泰罗尼亚理工大学Esteban Pena Pitarch教授

 

六、参会方式

1. 投全文参会:文章推荐至SCI期刊出版,可选择在会上做报告或不做报告;

2. 摘要参会:提交摘要,参会做口头报告或者海报展示;

3. 旁听参会:直接报名参会,不需要准备报告;

 

七、会议日程

11月4日周二 注册报到

11月5日周三 开幕式、主题报告、张贴报告、特邀&口头报告

11月6日周四 特邀报告、口头报告、颁奖晚宴

11月7日周五 松江观光

 

八、联系我们 

ICBEB 2025组委会秘书处

邮箱:icbeb@icbeb.org

电话/微信:13018020541

会议官网:https://www.icbeb.org/

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内容概要:本文档是一份针对全国大学生电子设计竞赛(NUEDC)的“保姆级”实战指导手册,系统涵盖赛题解析与方案库、模块化代码与电路实现、以及测试报告范例三大核心部分。手册深入剖析了电赛七大赛题类别及其命题规律,强调“基本要求+发挥部分”的结构特点、指标逐年收紧趋势及测量与控制复合型题目的增加。通过数控直流电流源和频率特性测试仪两个典型案例,展示了从系统方案设计、关键器件选型到软硬件实现的完整路径。同时,提供了基于STM32 HAL库的ADC采样、PWM生成、OLED显示、无线通信等常用模块的详细电路原理与驱动代码,并辅以测试报告范例和评分标准解析,帮助参赛者规范撰写高质量设计报告。; 适合人群:参加全国大学生电子设计竞赛的本科生及指导教师,尤其适合有一定单片机和电路基础、希望在短时间内高效备赛并提升获奖概率的团队。; 使用场景及目标:①帮助参赛者快速掌握电赛命题规律与主流技术方案,精准应对电源类、控制类、仪器仪表类等高频赛题;②提供可复用的模块化代码与电路设计,加速硬件搭建与软件开发进程;③指导撰写符合评审标准的设计报告,强化误差分析与测试数据呈现,提升综合得分。; 阅读建议:建议按照“赛题分析→方案设计→模块实现→报告撰写”的流程顺序阅读,重点学习典型案例的整体设计思路与关键器件选型依据。对于代码与电路部分,应在实际开发板上动手验证,结合示波器、逻辑分析仪等工具进行调试。撰写报告时,务必参考文中测试表格与误差分析模板,确保数据完整、分析定量,避免因报告不规范而失分。;
内容概要:本文提出了一种基于局部质心的无监督图像分割方法,适用于2D和3D图像,通过Matlab代码实现。该方法不依赖标注数据,利用图像内部的局部质心信息进行聚类分析,从而实现对图像关键区域或物体边界的自动提取。文中系统阐述了算法的核心原理、实现流程及其在多种图像类型上的应用表现,重点展示了其在处理复杂结构图像时所具备的高鲁棒性与分割精度,尤其适用于缺乏先验标签的实际场景。; 适合人群:具备一定图像处理理论基础和Matlab编程能力,从事计算机视觉、医学影像分析、工业检测或遥感图像研究等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①实现医学图像(如MRI、CT)中病灶区域的无监督自动分割;②应用于工业领域中三维物体表面缺陷的识别与定位;③完成遥感或生物显微图像在无标签条件下的像素级分割任务;④为后续高级视觉任务(如目标识别、行为追踪)提供高质量的前期特征支持; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解局部质心计算机制与聚类分割过程,尝试在不同模态图像上调整参数以优化分割效果,并可将其与K-means、Mean Shift等经典算法进行对比实验,全面掌握该方法的优势与适用边界。

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