Agilent
E4980A Precision LCR Meter
20 Hz to 2 MHz
Data Sheet
2
All specifications apply to the conditions of a 0 to 55 °C temperature range, unless otherwise stated, and 30 minutes after the instrument has been turned on.
Specifications (spec.):Warranted performance. Specifications include guardbands to account for the expected statistical performance distribution, measurement uncertainties,and changes in performance due to environmental conditions.
Supplemental information is provided as information that is useful in operating the instru-ment, but is not covered by the product warranty. This information is classified as either typical or nominal.
Typical (typ.):Expected performance of an average unit without taking guardbands into account.
Nominal (nom.):A general descriptive term that does not imply a level of performance.
When measurement conditions fall under multiple categories in a table, apply the best value.For example, basic accuracy Ab is 0.10% under the following conditions;Measurement time mode SHORT Test frequency 125 Hz Test signal voltage 0.3 Vrms
Definitions
How to Use Tables
Basic Specifications
Measurement functions
Measurement parameters
?Cp-D, Cp-Q, Cp-G, Cp-Rp
?Cs-D, Cs-Q, Cs-Rs
?Lp-D, Lp-Q, Lp-G, Lp-Rp, Lp-Rdc1
?Ls-D, Ls-Q, Ls-Rs, Ls-Rdc1
?R-X
?Z-θd, Z-θr
?G-B
?Y-θd, Y-θr
?Vdc-Idc1
Definitions
Cp Capacitance value measured with parallel-equivalent circuit model
Cs Capacitance value measured with series-equivalent circuit model
Lp Inductance value measured with parallel-equivalent circuit model
Ls Inductance value measured with series-equivalent circuit model
D Dissipation factor
Q Quality factor (inverse of D)
G Equivalent parallel conductance measured with parallel-equivalent circuit model
Rp Equivalent parallel resistance measured with parallel-equivalent circuit model
Rs Equivalent series resistance measured with series-equivalent circuit model
Rdc Direct-current resistance
R Resistance
X Reactance
Z Impedance
Y Admittance
θd Phase angle of impedance/admittance (degree)
θr Phase angle of impedance/admittance (radian)
B Susceptance
Vdc Direct-current voltage
Idc Direct-current electricity
Deviation measurement function:Deviation from reference value and percentage of
deviation from reference value can be output as the result.
Equivalent circuits for measurement:Parallel, Series
Impedance range selection: Auto (auto range mode), manual (hold range mode)
Trigger mode: Internal trigger (INT), manual trigger (MAN), external trigger (EXT), GPIB
trigger (BUS)
1.Option E4980A-001 is required.
3
Table 1. Trigger delay time
Range0 s - 999 s
Resolution100 μs (0 s - 100 s)
1 ms (100 s - 999 s)
Table 2. Step delay time
Range0 s - 999 s
Resolution100 μs (0 s - 100 s)
1 ms (100 s - 999 s)
Measurement terminal: Four-terminal pair
Test cable length: 0 m, 1 m, 2 m, 4 m
Measurement time modes: Short mode, medium mode, long mode.
Table 3. Averaging
Range 1 - 256 measurements
Resolution1
Test signal
Table 4. Test frequencies
Test frequencies20 Hz - 2 MHz
Resolution0.01 Hz (20 Hz - 99.99 Hz)
0.1 Hz (100 Hz - 999.9 Hz)
1 Hz (1 kHz - 9.999 kHz)
10 Hz (10 kHz - 99.99 kHz)
100 Hz (100 kHz - 999.9 kHz)
1 kHz (1 MHz -
2 MHz)
Measurement accuracy±0.01%
Table 5. Test signal modes
Normal Program selected voltage or current at the measurement
terminals when they are opened or short-circuited, respectively.
Constant Maintains selected voltage or current at the device under test
(DUT) independently of changes in impedance of DUT.
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Signal level
Table 6. Test signal voltage
Range0 Vrms - 2.0 Vrms
Resolution100 μVrms (0 Vrms - 0.2 Vrms)
200 μVrms (0.2 Vrms - 0.5 Vrms)
500 μVrms (0.5 Vrms - 1 Vrms)
1 mVrms (1 Vrms -
2 Vrms)
Accuracy Normal±(10% + 1 mVrms) Test frequency ≤1 MHz: spec.
Test frequency > 1 MHz: typ.
Constant1±(6% + 1 mVrms)Test frequency ≤1 MHz: spec.
Test frequency > 1 MHz: typ.
Table 7. Test signal current
Range0 Arms - 20 mArms
Resolution 1 μArms (0 Arms - 2 mArms)
2 μArms (2 mArms - 5 mArms)
5 μArms (5 mArms - 10 mArms)
10 μArms (10 mArms - 20 mArms)
Accuracy Normal±(10% + 10 μArms) Test frequency ≤1 MHz: spec.
Test frequency > 1 MHz: typ.
Constant1±(6% + 10 μArms) Test frequency < = 1 MHz: spec.
Test frequency > 1 MHz: typ.
Output impedance: 100 ?(nominal)
Test signal level monitor function
?Test signal voltage and test signal current can be monitored.
?Level monitor accuracy:
Table 8. Test signal voltage monitor accuracy (Vac)
Test signal voltage2Test frequency Specification
5 mVrms - 2 Vrms≤1 MHz±(3% of reading value + 0.5 mVrms)
> 1 MHz±(6% of reading value + 1 mVrms)
Table 9. Test signal current monitor accuracy (lac)
Test signal current2Test frequency Specification
50 μArms - 20 mArms≤1 MHz±(3% of reading value + 5 μArms)
> 1 MHz±(6% of reading value + 10 μArms)
1.When auto level control function is on.
2.This is not an output value but rather a displayed
test signal level.
5
Measurement display ranges
Table 10 shows the range of measured value that can be displayed on the screen.
Table 10. Allowable display ranges for measured values
Parameter Measurement display range
Cs, Cp ±1.000000 aF to 999.9999 EF
Ls, Lp ±1.000000 aH to 999.9999 EH
D ±0.000001 to 9.999999
Q ±0.01 to 99999.99
R, Rs, Rp, ±1.000000 a?to 999.9999 E?
X, Z, Rdc
G, B, Y ±1.000000 aS to 999.9999 ES
Vdc ±1.000000 aV to 999.9999 EV
Idc ±1.000000 aA to 999.9999 EA
θr ±1.000000 arad to 3.141593 rad
θd ±0.0001 deg to 180.0000 deg
D% ±0.0001 % to 999.9999 %
a: 1 x 10-18, E: 1 x 1018
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Absolute measurement accuracy
The following equations are used to calculate absolute accuracy.
Absolute accuracy Aa of |Z|, |Y|, L, C, R, X, G, B (L, C, X, and B accuracies apply when Dx ≤0.1, R and G accuracies apply when Qx ≤0.1 )
Equation 1. Aa = Ae + Acal
Aa Absolute accuracy (% of reading value)
Ae Relative accuracy (% of reading value)
Acal Calibration accuracy (%)
where G accuracy is applied only to G-B measurements.
D accuracy (when Dx ≤0.1)
Equation 2. De + θcal
Dx Measured D value
De Relative accuracy of D
θcal Calibration accuracy of θ(radian)
Q accuracy (When Qx ×Da < 1)
Equation 3.
±(Qx2×Da)
(1 Qx ×Da)
Qx Measured Q value
Da Absolute accuracy of D
θaccuracy
Equation 4. θe + θcal
θe Relative accuracy of θ(degree)
θcal Calibration accuracy of θ(degree)
±
7
8
G accuracy (when Dx ≤0.1)Equation 5.
Bx + Da (S)
Bx = 2πfCx =
1
2πfLx
Dx Measured D value Bx Measured B value (S)Da Absolute accuracy of D f Test frequency (Hz)Cx Measured C value (F)Lx Measured L value (H)
where the accuracy of G is applied to Cp-G measurements.
Absolute accuracy of Rp (when Dx ≤0.1) Equation 6.
±Rpx ×Da (?)Dx Da
Rpx
Measured Rp value (?)Dx Measured D value Da Absolute accuracy of D
Absolute accuracy of Rs (when Dx ≤0.1)Equation 7.
Xx ×Da
(?)
Xx = 1 = 2πfLx
2πfCx
Dx Measured D value Xx Measured X value (?)Da Absolute accuracy of D f Test frequency (Hz)Cx Measured C value (F)Lx
Measured L value (H)
±
Relative accuracy
Relative accuracy includes stability, temperature coefficient, linearity, repeatability, and
calibration interpolation error. Relative accuracy is specified when all of the following
conditions are satisfied:
?Warm-up time: 30 minutes
?Test cable length: 0 m, 1 m, 2 m, or 4 m (Agilent 16047A/B/D/E)
?A “Signal Source Overload” warning does not appear.
When the test signal current exceeds a value in table 11 below, a “Signal
Source Overload” warning appears.
Table 11.
Test signal voltage Test frequency Condition1
≤2 Vrms––
> 2 Vrms≤1 MHz the smaller value of either 110 mA or
130 mA - 0.0015 ×Vac ×(Fm / 1 MHz) ×(L_cable + 0.5)
> 1 MHz70 mA - 0.0015 ×Vac ×(Fm / 1 MHz) ×(L_cable + 0.5)
Vac [V]Test signal voltage
Fm [Hz]Test frequency
L_cable [m]Cable length
?OPEN and SHORT corrections have been performed.
?Bias current isolation: Off
?The DC bias current does not exceed a set value within each range of the DC
bias current
?The optimum impedance range is selected by matching the impedance of DUT to the
effective measuring range.
?Under an AC magnetic field, the following equation is applied to the measurement
accuracy.
A x ( 1 +
B x ( 2 + 0.5 / Vs))
Where
accuracy
A: Absolute
B: Magnetic flux density [Gauss]
Vs: Test signal voltage level [Volts]
|Z|, |Y|, L, C, R, X, G, and B accuracy (L, C, X, and B accuracies apply when
Dx ≤0.1, R and G accuracies apply Qx ≤0.1)
Relative accuracy Ae is given as:
Equation 8. Ae = [Ab + Zs /|Zm| ×100 + Yo × |Zm| ×100 ] ×Kt
Zm Impedance of DUT
Ab Basic accuracy
Zs Short offset
Yo Open offset
Kt Temperature coefficient
D accuracy
D accuracy De is given as
?when Dx ≤0.1
Equation 9. De = ±Ae/100
Dx Measured D value
Ae Relative accuracies of |Z|, |Y|, L, C, R, X, G, and B
?when Dx > 0.1, multiply De by (1 + Dx)
1.When the calculation result is a negative value,
0 A is applied.
9
10
Q accuracy (when Q x De < 1)Q accuracy Qe is given as:Equation 10.Qe = ±
(Qx 2×De) (1 Qx ×De)
Qx Measured Q value De
Relative D accuracy
θaccuracy
θaccuracy θe is given as:Equation 11. θe = 180 ×Ae
(deg)
π× 100Ae
Relative accuracies of |Z|, |Y|, L, C, R, X, G, and B
G accuracy (when Dx ≤0.1)G accuracy Ge is given as:Equation 12.
Ge = Bx × De
(S)
Bx = 2πfCx =
1
2πfLx
Ge Relative G accuracy Dx Measured D value Bx Measured B value De Relative D accuracy f Test frequency Cx Measured C value (F)Lx Measured L value (H)
Rp accuracy (when Dx ≤0.1)Rp accuracy Rpe is given as:Equation 13. Rpe = ±
Rpx ×De (?)
Dx De
Rpe Relative Rp accuracy Rpx Measured Rp value (?)Dx Measured D value De
Relative D accuracy
Rs accuracy (when Dx ≤0.1)Rs accuracy Rse is given as:Equation 14.
Rse = Xx × De (?)Xx = 1 = 2πfLx
2πfCx
Rse Relative Rs accuracy Dx Measured D value Xx Measured X value (?)De Relative D accuracy f Test frequency (Hz)Cx Measured C value (F)Lx Measured L value (H)
±
±
Example of C-D accuracy calculation
Measurement conditions
Test Frequency: 1 kHz
Measured C value:100 nF
Test signal voltage: 1 Vrms
Measurement time mode: Medium
Measurement temperature:23 °C
Ab = 0.05%
|Zm| = 1 / (2π×1 ×103×100 ×10-9) = 1590 ?
Zs = 0.6 m?×(1 + 0.400/1) ×(1 + √(1000/1000) = 1.68 m?
Yo = 0.5 nS ×(1 + 0.100/1) ×(1 +
C accuracy: Ae = [0.05 + 1.68 m/1590 ×100 + 0.72 n ×1590 ×100] ×1 = 0.05%
D accuracy: De = 0.05/100 = 0.0005
Basic accuracy
Basic accuracy Ab is given below.
Table 12. Measurement time mode = SHORT
Test signal voltage
Test 5 mVrms - 50 mVrms - 0.3 Vrms - 1 Vrms - 10 Vrms - frequency [Hz]50 mVrms0.3 Vrms 1 Vrms10 Vrms20 Vrms 20 - 125(0.6%) ×0.60%0.30%0.30%0.30%
(50 mVrms/Vs)
125 - 1 M(0.2%) ×0.20%0.10%0.15%0.15%
(50 mVrms/Vs)
1 M -
2 M(0.4%) ×0.40%0.20%0.30%0.30%
(50 mVrms/Vs)
Table 13. Measurement time mode = MED, LONG
Test signal voltage
Test 5 mVrms - 50 mVrms - 0.3 Vrms - 1 Vrms - 10 Vrms - frequency [Hz]50 mVrms0.3 Vrms 1 Vrms10 Vrms20 Vrms 20 - 125(0.25%) ×0.25%0.10%0.15%0.15%
(30 mVrms/Vs)
125 - 1 M(0.1%) ×0.10%0.05%0.10%0.15%
(30 mVrms/Vs)
1 M -
2 M(0.2%) ×0.20%0.10%0.20%0.30%
(30 mVrms/Vs)
Vs [Vrms]Test signal voltage
11
Effect by impedance of DUT
Table 14. For impedance of DUT below 30 ?, the following value is added.
Test Impedance of DUT
frequency [Hz] 1.08 ?≤|Zx| < 30 ?|Zx| < 1.08 ?
20 - 1 M0.05%0.10%
1 M -
2 M0.10%0.20%
Table 15. For impedance of DUT over 9.2 k ?, the following value is added.
Test Impedance of DUT
frequency [Hz]9.2 k?< |Zx| ≤92 k?92 k?< |Zx|
10 k - 100 k0%0.05%
100 k - 1 M0.05%0.05%
1 M -
2 M0.10%0.10%
Effect of cable extension
When the cable is extended, the following element is added per one meter.
0.015 % ×(Fm/1 MHz)2×(L_cable)2
Fm [Hz]Test Frequency
L_cable [m]Cable length
12
13
Short offset Zs
Table 16. Impedance of DUT > 1.08 ?
Test
Measurement time mode
frequency [Hz]SHORT MED, LONG 20 - 2 M
2.5 m ?×(1 + 0.400/Vs) ×0.6 m ?×(1 + 0.400/Vs) ×(1 + √(1000/Fm))(1 + √(1000/Fm))
Table 17. Impedance of DUT ≤1.08 ?
Test
Measurement time mode
frequency [Hz]SHORT MED, LONG 20 - 2 M
1 m ?×(1 + 1/Vs) ×0.
2 m ?×(1 + 1/Vs) ×(1 + √(1000/Fm))(1 + √(1000/Fm))Vs [Vrms]Test signal voltage Fm [Hz]
Test frequency
Effect of cable extension (Short offset)
Table 18. When the cable is extended, the following value is added to Zs (independent of the measurement time mode).
Test Cable length frequency [Hz]0 m 1 m 2 m 4 m 20 - 1 M 00.25 m ?0.5 m ? 1 m ?1 M - 2 M
1 m ?
2 m ?
4 m ?
Open offset Yo
Table 19. Test signal voltage ≤2.0 Vrms
Test
Measurement time mode
frequency [Hz]SHORT MED, LONG 20 - 100 k 2 nS ×(1 + 0.100/Vs) ×0.5 nS ×(1 + 0.100/Vs) ×(1 + √(100/Fm))(1 + √(100/Fm))100 k - 1 M 20 nS ×(1 + 0.100/Vs) 5 nS ×(1 + 0.100/Vs)1 M - 2 M
40 nS ×(1 + 0.100/Vs)10 nS ×(1 + 0.100/Vs)
Table 20. Test signal voltage > 2.0 Vrms
Test
Measurement time mode
frequency [Hz]SHORT MED, LONG 20 - 100 k 2 nS ×(1 + 2/Vs) ×0.5 nS ×(1 + 2/Vs) ×(1 + √(100/Fm))(1 + √(100/Fm))100 k - 1 M 20 nS ×(1 + 2/Vs) 5 nS ×(1 + 2/Vs)1 M - 2 M
40 nS ×(1 + 2/Vs)10 nS ×(1 + 2/Vs)Vs [Vrms]Test signal voltage Fm [Hz]
Test frequency
Note
The Open Offset may become three times greater in the ranges of 40 to 70 kHz and 80 to 100 kHz due to residual response.
Effect of cable length
Table 21. When the cable is extended, multiply Yo by the following factor.
length
Test Cable
frequency [Hz]0 m 1 m 2 m 4 m
100 - 100 k1 1 + 5 ×Fm/1 MHz 1 + 10 ×Fm/1 MHz 1 + 20 ×Fm/1 MHz
100 k - 1 M1 1 + 0.5 ×Fm/1 MHz 1 + 1 ×Fm/1 MHz 1 + 2 ×Fm/1 MHz
1 M -
2 M1 1 + 1 ×Fm/1 MHz 1 + 2 ×Fm/1 MHz 1 + 4 ×Fm/1 MHz
Fm [Hz]Test frequency
Temperature factor Kt
Table 22. The temperature factor Kt is given below.
Temperature [°C]Kt
0 - 184
18 - 281
28 - 554
14
Calibration accuracy Acal
Calibration accuracy Acal is given below.
For impedance of DUT on the boundary line, apply the smaller value.
Table 23. Impedance range = 0.1, 1, 10 ?
Test frequency [Hz]
20 - 1 k 1 k - 10 k10 k -100 k100 k - 300 k300 k - 1 M 1 M - 2 M |Z| [%]0.030.050.050.05 + 0.05 +0.1 +
5 ×10-5 Fm 5 ×10-5 Fm 1 ×10-4 Fm θ[radian]1 ×10-4 2 ×10-4 3 ×10-4 3 ×10-4+ 3
×10-4+ 6 ×10-4+
2 × 10-7 Fm 2
× 10-7 Fm 4 × 10-7 Fm Table 24. Impedance range = 100 ?
Test frequency [Hz]
20 - 1 k 1 k - 10 k10 k -100 k100 k - 300 k300 k - 1 M 1 M - 2 M |Z| [%]0.030.050.050.05 + 0.05 +0.1 +
5 ×10-5 Fm 5 ×10-5 Fm 1 ×10-4 Fm θ[radian]1 ×10-4 2 ×10-4 3 ×10-4 3 ×10-4 3 ×10-4
6 ×10-4
Table 25. Impedance range = 300, 1 k?
Test frequency [Hz]
20 - 1 k 1 k - 10 k10 k -100 k100 k - 300 k300 k - 1 M 1 M - 2 M |Z| [%]0.030.030.050.050.050.1
θ[radian]1 ×10-4 1 ×10-4 3 ×10-4 3 ×10-4 3 ×10-4 6 ×10-4
Table 26. Impedance range = 3 k, 10 k?
Test frequency [Hz]
20 - 1 k 1 k - 10 k10 k -100 k100 k - 300 k300 k - 1 M 1 M - 2 M
|Z| [%]0.03 + 0.03 +0.03 +0.03 + 0.03 +0.06 +
×10-4 Fm 1 ×10-4 Fm 1 ×10-4 Fm 1 ×10-4 Fm 2 ×10-4 Fm
1 ×10-4 Fm 1
θ [radian](100 + (100 + (100 + (100 + (100 + (200 +
2.5 Fm) ×10-62.5 Fm) ×10-62.5 Fm) ×10-6 2.5 Fm) ×10-6 2.5 Fm) ×10-65 Fm) ×10-6 Table 27. Impedance range = 30 k, 100 k?
Test frequency [Hz]
20 - 1 k 1 k - 10 k10 k -100 k100 k - 300 k300 k - 1 M 1 M - 2 M
|Z| [%]0.03 + 0.03 + 0.03 +0.03 + 0.03 + 0.06 +
1 ×10-3 Fm 1 ×10-3 Fm 1 ×10-3 Fm 1 ×10-3 Fm 1 ×10-4 Fm
2 ×10-4 Fm θ [radian](100 + (100 + (100 +(100 +(100 +(200 +
20 Fm) ×10-620 Fm) ×10-620 Fm) ×10-620 Fm) ×10-6 2.5 Fm) ×10-65 Fm) ×10-6
Fm[kHz]Test frequency
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Measurement accuracy
The impedance measurement calculation example below is the result of absolute
measurement accuracy.
measurement time mode = MED)
16
17
Compensation function
Table 28. The E4980A provides three types of compensation functions: OPEN compensation, SHORT compensation, and LOAD compensation.
Type of compensation
Description
OPEN compensation Compensates errors caused by the stray admittance (C, G) of the test fixture.
SHORT compensation Compensates errors caused by the residual impedance (L, R) of the test fixture.
LOAD compensation
Compensates errors between the actual measured value
and a known standard value under the measurement conditions desired by the user.
List sweep
Points: There is a maximum of 201 points.
First sweep parameter (primary parameter): Test frequency, test signal voltage, test signal current, test signal voltage of DC bias signal, test signal current of DC bias signal, DC source voltage.
Second sweep parameter (secondary parameter):None, impedance range, test
frequency, test signal voltage, test signal current, test signal voltage of DC bias signal, test signal current of DC bias signal, DC source voltage
Trigger mode
Sequential mode:When the E4980A is triggered once, the device is measured at all sweep points. /EOM/INDEX is output only once.
Step mode: The sweep point is incremented each time the E4980A is triggered.
/EOM/INDEX is output at each point, but the result of the comparator function of the list sweep is available only after the last /EOM is output.
Note
A parameter selected for one of the two parameters cannot be selected for the other parameter. It is not possible to set up a combination of test signal voltage and test signal current or one of test signal voltage of DC bias signal and test signal current of DC bias.The secondary parameter can be set only with SCPI commands.
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Comparator function of list sweep: The comparator function enables setting one pair of lower and upper limits for each measurement point.
You can select from: Judge with the first sweep parameter/Judge with the second parameter/Not used for each pair of limits.
Time stamp function: In the sequential mode, it is possible to record the measurement starting time at each measurement point by defining the time when FW detects a trigger as 0 and obtain it later with the SCPI command.
Comparator function
Bin sort:The primary parameter can be sorted into 9 BINs, OUT_OF_BINS, AUX_BIN,and LOW_C_REJECT. The secondary parameter can be sorted into HIGH, IN, and LOW.The sequential mode and tolerance mode can be selected as the sorting mode.Limit setup: Absolute value, deviation value, and % deviation value can be used for setup.BIN count: Countable from 0 to 999999.
DC bias signal
Table 29. Test signal voltage
Range 0 V to +2 V
Resolution 0 V / 1.5 V / 2 V only
Accuracy
0.1% + 2 mV (23 C ±5 C)(0.1% + 2 mV) ×4
(0 to 18 °C or 28 to 55 °C)
Output impedance:100 ?(nominal)
Measurement assistance functions
Data buffer function: Up to 201 measurement results can be read out in a batch.Save/Recall function:
?Up to 10 setup conditions can be written to/read from the built-in non-volatile memory.?Up to 10 setup conditions can be written to/read from the USB memory.
?Auto recall function can be performed when the setting conditions are written to Register 10 of the USB memory.Key lock function: The front panel keys can be locked.
GPIB: 24-pin D-Sub (Type D-24), female; complies with IEEE488.1, 2 and https://www.doczj.com/doc/4a16334015.html,B host port:Universal serial bus jack, type-A (4 contact positions, contact 1 is on your left), female (for connection to USB memory only).
USB interface port:Universal serial bus jack, type mini-B (4 contact positions); complies with USBTMC-USB488 and USB 2.0; female; for connection to the external https://www.doczj.com/doc/4a16334015.html,BTMC :Abbreviation for USB Test & Measurement Class LAN:10/100 BaseT Ethernet, 8 pins (two speed options)
LXI Compliance: Class C (only applies to units with firmware revision A.02.00 or later)
Note
The following USB memory can be https://www.doczj.com/doc/4a16334015.html,plies with USB 1.1; mass storage class,FAT16/FAT32 format; maximum consumption current is below 500 mA.
Recommended USB memory: 64MB USB Flash memory (Agilent PN 1818-8989).
Use the recommended USB memory device exclusively for the E4980A, otherwise,
previously saved data may be cleared. If you use a USB memory other than the recommended device, data may not be saved or recalled normally.
Agilent Technologies will NOT be responsible for data loss in the USB memory caused by using the E4980A.
Option 001 (Power and DC bias enhancement)
Increases test signal voltage and adds the variable DC bias voltage function.
Measurement parameters
The following parameters can be used.
?Lp-Rdc
?Ls-Rdc
?Vdc-Idc
where
Rdc Direct-current resistance (DCR)
Vdc Direct-current voltage
Idc Direct-current electricity
Test signal
Signal level
Table 30. Test signal voltage
Range0 Vrms to 20 Vrms (test frequency ≤1 MHz)
0 Vrms to 15 Vrms (test frequency > 1 MHz)
Resolution100 μVrms (0 Vrms - 0.2 Vrms)
200 μVrms (0.2 Vrms - 0.5 Vrms)
500 μVrms (0.5 Vrms - 1 Vrms)
1 mVrms (1 Vrms -
2 Vrms)
2 mVrms (2 Vrms - 5 Vrms)
5 mVrms (5 Vrms - 10 Vrms)
10 mVrms (10 Vrms - 20 Vrms)
Setup accuracy normal±(10% + 1 mVrms) (test signal voltage ≤2 Vrms)
(test frequency ≤1 MHz : spec., test frequency > 1 MHz : typ.)
±(10% + 10 mVrms) (Test frequency ≤300 kHz,
test signal voltage > 2 Vrms) (spec.)
±(15% + 20 mVrms) (test frequency > 300 kHz,
test signal voltage > 2 Vrms) (test frequency ≤1 MHz : spec.,
test frequency > 1 MHz : typ.)
Constant1±(6% + 1 mVrms) (test signal voltage ≤2 Vrms)
(test frequency ≤1 MHz : spec. , test frequency > 1 MHz : typ.)
±(6% + 10 mVrms) (test frequency ≤300 kHz,
test signal voltage > 2 Vrms) (spec.)
±(12% + 20 mVrms) (test frequency > 300 kHz,
test signal voltage > 2 Vrms) (test frequency ≤1 MHz : spec.,
test frequency > 1 MHz : typ.)
1.When auto level control function is on.
19
Table 31. Test signal current
Range0 Arms - 100 mArms
Resolution 1 μArms (0 Arms - 2 mArms)
2 μArms (2 mArms - 5 mArms)
5 μArms (5 mArms - 10 mArms)
10 μArms (10 mArms - 20 mArms)
20 μArms (20 mArms - 50 mArms)
50 μArms (50 mArms - 100 mArms)
Setup accuracy normal±(10% + 10 μArms) (test signal voltage ≤20 mArms)
(test frequency ≤1 MHz : spec., test frequency > 1 MHz : typ.)
±(10% + 100 μArms) (test frequency ≤300 kHz,
test signal current > 20 mArms) (spec.)
±(15% + 200 μArms) (test frequency > 300 kHz,
test signal voltage > 20 mArms) (test frequency ≤1 MHz : spec.,
test frequency > 1 MHz : typ.)
Constant1±(6% + 10 μArms) (test signal voltage ≤20 mArms)
(test frequency ≤1 MHz : spec. , test frequency > 1 MHz : typ.)
±(6% + 100 μArms) (test frequency ≤300 kHz,
test signal voltage > 20 mArms) (spec.)
±(12% + 200 μArms) (test frequency > 300 kHz,
test signal voltage > 20 mArms) (test frequency ≤1 MHz : spec.,
test frequency > 1 MHz : typ.)
Test signal level monitor function
?Test signal voltage and test signal current can be monitored.
?Level monitor accuracy:
Table 32. Test signal voltage monitor accuracy (Vac)
Test signal voltage2Test frequency Specification
5 mVrms to 2 Vrms≤1 MHz±(3% of reading value + 0.5 mVrms)
> 1MHz±(6% of reading value + 1 mVrms)
> 2 Vrms≤300 kHz±(3% of reading value + 5 mVrms)
> 300 kHz±(6% of reading value + 10 mVrms)3
Table 33. Test signal current monitor accuracy (Iac)
Test signal current2Test frequency Specification
50 μArms to 20 mArms≤1 MHz±(3% of reading value + 5 μArms)
> 1MHz±(6% of reading value + 10 μArms)
> 20 mArms≤300 kHz±(3% of reading value + 50 μArms)
> 300 kHz±(6% of reading value + 100 μArms)
1.When auto level control function is on.
2. This is not an output value but a displayed test signal level
3. Typ. when test frequency is > 1 MHz with test signal voltage > 10 Vrms.
20
案例二 最近小编阅读的文献中很多都是与医学研究挂钩，比如肿瘤病人的数据分析、肿瘤亚型分类、肿瘤药物治疗与寿命关联研究等等。发现有趣的现象是，这些文章的分析思路用到很多专业的生物信息学的方法。小编本人是学生物信息学的，对医学专业不甚了解，但是看了这些医学研究文章，顿时豁然明了，原来还可以从生物信息学角度分析疾病。那么，作为专业医生，小编认为也没必要努力学习专业的生物信息学，能够看懂和阐述分析结果就可以。至于如何分析，可以自学使用免费生物学软件，没时间也可花钱请专业公司分析下。医生若能有效将医学和生物信息结合利用起来，那么发表一篇文章完全不是问题。必须提的是，云生信平台多个生物信息分析模块就可以帮你完成专业医学相关数据分析。虽然，打广告不可少，但这是货真价实的数据分析平台，现在还是可以免费使用。 现在向大家介绍一篇研究肾细胞癌亚型分类的文章，该文章2010年发表在Genes & cancer上，截止目前引用率达到106次，该文章是很有研究和学习价值的。 文献引用： Brannon A R, Reddy A, Seiler M, et al. Molecular stratification of clear cell renal cell carcinoma by consensus clustering reveals distinct subtypes and survival patterns[J]. Genes & cancer, 2010, 1(2): 152-163. 该文章使用的数据是基因癌症样本中表达值，但是癌症样本未区分开。研究目的是将癌症样本分为2个亚型，即ccA和ccB，以及比较ccA和ccB样本中基因的不同。文献提供的流程图如下。该流程分为两个模块：首先将癌症样本分类、然后比较不同类别的基因表达水平差异。这个流程思路很有参考价值，有样本数据的可以尝试下哦。此外，这个思路可以利用云生信模块做一下，现在来看看云生信是如何实现的，将其分为4步。
我对生物医学工程的理解 电气工程学院自动化一班 XX XXXXXXXXX 生物医学工程学是综合生物学、医学和工程学的理论和方法而发展起来的边缘性学科，其基本任务是运用工程技术手段，研究和解决生物学和医学中的有关问题。虽然它作为一门独立学科发展的历史尚不足50年，但由于它在保障人类健康和为疾病的预防、诊断、治疗、康复服务等方面所起的巨大作用，它已经成为当前医疗保健性产业的重要基础和支柱。 生物医学工程(Biomedical-Engineering)是一门新兴的边缘学科，它综合工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化，其目的是解决医学中的有关问题，保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服 它是一门理工医相结合的交叉学科，它是应用工程技术的理论和方法，研究解决医学防病治病，保障人民健康的一门新兴的边缘科学。生物医学工程学研究的学科方向主要有：计算机网络技术和各类大型医疗设备；计算机网络技术包括：数字化医学中心，医学图象处理及多媒体在医学中的应用，生物信息的控制及神经网络生物医学信号检测与处理。随着科学技术的发展，各类大型医疗设备在医院中的应用越来越广泛，大型医疗设备的操作、维修及管理人员是各大医院及公司急需的人才。 生物医学工程学的研究是以应用基础性研究为主，其领域十分广泛，并在不断扩展之中。就现阶段而言，生物医学工程学的研究主要涉及生物力学、生物材料学、人工器官、生物系统的建模与控制、物理因子的生物效应、生物系统的质量和能量传递、生物医学信号的检测与传感器原理、生物医学信号处理方法、医学成像和图像处理方法、治疗与康复的工程方法等。 本专业学生主要学习生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，受到电子技术、信号检测与处理、计算机技术在医学中的应用的基本训练，具有生物医学工程领域中的研究和开发的基本能力。 1．掌握电子技术的基本原理及设计方法；2．掌握信号检测和信号处理及分析的基本理论； 3．具有生物医学的基础知识； 4．具有微处理器和计算机应用能力； 5．具有生物医学工程研究与开发的初步能力； 6．了解生物医学工程的发展动态。
1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. P百分位数 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是
A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1： 80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量()呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 A．全距 B．标准差 C．变异系数 D．方差 E．四分位数间距 答案：A E D B E 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可 靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大
大连理工大学 实验报告 课程：生物医学仪器实践 院系：电子信息与电气工程学部 班级：电医1001 姓名：梅世宇 学号：201058002 指导老师：覃开蓉朱勇 2011 年07 月10 日
一.实验 1.测试时间7月5日上午8:00-8:40 测试人:梅世宇女一般健康18岁 仪器:傻瓜式血压心率测试仪 地点:大黑楼c座 3.曲线图
4.分析 由曲线图分析可知,心率血压的变化与运动速度有关,速度快,心率升高,高压升高,低压降低. 5.质疑 此次实验很不严谨很不完善,由于个人的原因,没能控制准确路程,时间,速度,于是跑得很乱,导致实验结果很不明确. 6.改进方案 1,相同速度不同路程分别测试心率,高压,低压; 2,相同路程不同速度分别测试心率,高压,低压; 3,进行比较; 4,限于时间因素,可以每次做实验的同学进行沟通分组分别完成1,2不同条件下的结果. 二．Edwin智能管理机 1.效果案例 小萌是IBME设计部新上任的主管，资历不深厚，刚接过上届主管的工作，从专职设计师转变到到管理层的她担心自己协调不好所以信心不是很足。顶着上下的压力，她早早来到公司，习惯性的走到edwin前，edwin依旧很快显示出签到成功的界面并大声问候：“亲爱
的萌，早上好！工作愉快！！”小萌想回应一句，但疲劳纠结的大脑竟想不出一句完整的话，于是看着显示器上的几句话，第一句是“走自己的路，也要听别人的话"，第二句是公司的创业口号”better BME，better story”，第三句竟然是前任主管说过的一句话”设计与技术齐飞”。小萌琢磨着，慢吞吞的念出第三句话。edwin屏幕上竟出现了CEO的画面，他认真的望着小萌说：”有困难大家一起克服！“小萌忽然意识到自己不是孤军奋战，她需要去多听大家的想法和建议。压力一下减轻了很多，困难还是有的，但集体的力量是无穷的。她很快适应了现在的工作并得到了大家的一致认可。 最近管理人员在研究电脑的员工心情曲线反应中发现曲线普遍 呈倒V型，于是立刻锁定曲线上升阶段和下降阶段对应的时间段， 找到在这个时间段公司出台的新计划和改动。一个是公司人员部门之间的大调动，另一个或许是edwin记录心情功能的添加？经分析，前一个改动不会引起员工情绪的相同变化。问题出现在后者？经过调查，原来edwin新功能增加之初，确实带来很好的效果，大家很高兴去尝试并带动愉快的心情。但是后来员工习惯并厌倦，语调不是很高亢，很多员工签完到就匆匆离开了，并且新功能的增加延长了签到时间给员工带来不便并造成一定的混乱。 2.功能概况 Edwin是一台集人脸识别签到功能与心情分析功能一体的智能 识别机,他装置在IBME公司进门的大厅墙壁上。edwin屏幕一开始显示摄像头前的实时动态，一旦有员工接近，即采集人像进行识别，完
生物医学分析化学教育部重点实验室 开放课题研究基金管理条例 （2010年9月14日经室务会讨论通过） 为推动自主创新，发挥教育部重点实验室高层次人才培养的作用，生物医学分析化学教育部重点实验室（以下简称实验室）特设立开放课题研究基金，资助国内外科技工作者依托本实验室开展研究工作。根据教育部重点实验室建设有关要求，结合实验室的实际情况，特制定本管理条例。 第一条开放课题申请指南由实验室统一发布。申请者经所在单位同意后填写并向本实验室提交《生物医学分析化学教育部重点实验室开放课题申请书》，所填内容必须实事求是。 第二条申请书由实验室学术委员会本着有利于实验室学科发展的原则组织统一评审，择优资助。通过最终审核的申请，实验室将书面通知申请者。 第三条国内外科研机构或高等院校的科研人员、教师及博士后，均可在实验室发布的开放课题申请指南范围内提出申请。 第四条课题执行时间一般为1~3年，经费为1~5万元人民币。课题获批后，经费需严格按照武汉大学及实验室的财务管理制度列支。 第五条课题负责人应按时提交进展报告和结题报告，也可于结题验收时到实验室现场汇报。实验室主任有权调整、暂停或中止不能实现原目标的课题。 第六条研究成果（包括论文、专利、专著等）归课题负责人单位及本实验室共有，必须统一署名“生物医学分析化学教育部重点实验室（武汉大学）”（“Key Laboratory of Analytical Chemistry for Biology and Medicine (Wuhan University), Ministry of Education”），在成果鉴定和申报各类奖励时也必须作出同样的标注。 第七条本条例由生物医学分析化学教育部重点实验室负责解释。自发布之日起实施。
MiSeq System Highlights ? Exceptional Data Quality Highest-quality data demonstrated through peer-reviewed, scientific comparison ? Simple and Intuitive Instrument Workflow Highly automated system features a simple, easy-to-use instrument interface ? Fastest Turnaround Time Most rapid sequencing and variant detection for time-critical studies ? Extensive Suite of Applications Adjustable read length and flow cell options provide ultimate flexibility across a broad range of applications Introduction The MiSeq System offers the first end-to-end sequencing solution, integrating cluster generation, amplification, sequencing, and data analysis into a single instrument. Its small footprint—approximately 2 square feet—fits easily into virtually any laboratory environment (Figure 1). The MiSeq System leverages Illumina sequencing by synthesis technology (SBS), the most widely used, next-generation sequencing chemistry. With over 750 publications to date, the MiSeq System is the ideal platform for rapid and cost-effective genetic analysis. Exceptional Data Quality Illumina SBS chemistry is the most widely adopted next-generation sequencing technology. Exceptional data quality is achieved by SBS chemistry: a proprietary, reversible terminator-based method that detects single bases as they are incorporated into massively parallel DNA strands. Fluorescent terminator dyes are imaged as each dNTP is added and then cleaved to allow incorporation of the next base. With all 4 reversible, terminator-bound dNTPs present during each cycle, natural competition minimizes incorporation bias. Base calls are made directly from signal intensity measurements during each cycle, greatly reducing raw error rates compared to other technologies.1–5 The result is highly accurate base-by-base sequencing that virtually eliminates sequence context-specific errors, even within repetitive sequence regions or homopolymers. Illumina sequencing delivers the highest yield of error-free data for the most sensitive or complex sequencing samples (Figure 3).Simple and Intuitive Instrument Workflow The MiSeq System offers straightforward, easy-to-follow instrument control software. Perform simple instrument operations with an intuitive touch screen interface, use plug-and-play reagent cartridges with RFID tracking, consult on-screen video tutorials, and enjoy step-by-step guides throughout each sequencing workflow. All MiSeq Systems include onboard data analyis and access to BaseSpace?— the Illumina genomic analysis platform. BaseSpace provides real-time data uploading, simple data analysis tools, internet-based run monitoring, and a secure, scalable storage solution. A suite of data analysis tools, and a growing list of third-party BaseSpace Apps, empowers researchers to perform their own informatics. BaseSpace also enables fast and easy data sharing with colleagues or customers. To learn more, visit https://www.doczj.com/doc/4a16334015.html,/basespace. Fast Turnaround Time For results in hours rather than days, the combination of rapid library preparation and the MiSeq System delivers a simple, accelerated turnaround time (Figure 2). Prepare your sequencing library in just 90 minutes with Nextera? library prep reagents, then move to automated clonal amplification, sequencing, and quality-scored base calling in as little as 4 hours on the MiSeq instrument. Sequence alignment can be completed directly on the onboard instrument computer with MiSeq Reporter software or through the BaseSpace platform within 3 hours. MiSeq? System Focused power. Speed and simplicity for targeted resequencing and small-genome sequencing. Figure 1: MiSeq System The compact MiSeq System is well suited for rapid, cost-effective next- generation sequencing.
分子生物学在医学检验中的临床应用及前景 班级：2013 级科硕 6 班专业：临床检验诊断 学姓名：姜世涛 学号：2013203030024 评分： 导师签名： 分子生物学是一门正在蓬勃发展的学科，新技术和应用条件的不断出现，为检验医学的发展提供了崭新的时代并提供新的机遇和挑战。分子生物学是以核酸、蛋白质等生物大分子为研究对象的学科，分子生物学技术即建立在核酸生化基础上的一类研究手段，现已广泛应用于医学检验中，同时也逐渐渗入数理科学、结构基因组学、功能基因组学和环境基因组学，研究内容也从DNA 鉴定、扩展到核酸及表达产物分析，技术不断进步为微生物检验、肿瘤诊断及评估、遗传病诊断、兔疫系统疾病诊断提供重要依据和创新思路。在结构基因组学、功能基因组学和环境基因组学蓬勃发展形势下，分子诊断学技术将会取得突破性进展。一．利用分子生物学技术检测样品中核酸水平 PCR[1]技术是目前应用较广泛和成熟的临床检测方法，在法医学、常见传染病、性病、寄生虫和优生优育等领域有很高的应用价值，尤其对肝炎病毒的早期诊断。 1．核酸分子杂交技术和基因芯片技术核酸分子杂交技术也称为基因探针技术，利
用核酸的变性、复性和碱基互补配对的原理，用已知的探针序列检测样本中是否含有与之配对的核苷酸序列的技术，是印迹杂交、基因芯片等技术的基础。目前基因芯片技术可广泛应用在肿瘤基因表达谱差异研究、基因突变、基因测序、基因多态性分析、微生物筛选鉴定、遗传病产前诊断等方面。另外，现已获得一些微生物的全基因序列，包括百余种病毒，多种细菌（流感嗜血杆菌、产甲烷球菌及实验室常用的大肠杆菌等）和一些酵母等。因此，将一种或多种病原微生物的全部或部分特异的保守序列集成在一块基因芯片上，可快速、简便地检测出病原体，判断侵入机体引起感染性疾病的病原微生物(病毒、细菌或寄生虫等)，从而对疾病作出诊断及鉴别诊断。 2．单核苷酸多态性分析(SNP) 技术 在人群中，个体基因的核苷酸序列存在差异性，称为基因多态性。基因多态性位点普遍存在于人的基因组中。如果在某个家庭中，某一致病基因与特定的多态性片段紧密连锁，就可以用这一多态性片段作为一种” 遗传标记” 来判断家庭成员或胎儿是否携带有致病基因。目前认为基因多态性是个体的”身份证”，因此，基因多态性分析技术已经广泛应用于群体遗传学研究、疾病连锁分析和关联分析、疾病遗传机制研究、肿瘤易感性研究、个性化用药等诸多方面。单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism ，SNP) 分析技术为临床检测提供了依据。SNP是一种最常见的遗传变异，在人类DNA多态性中，SNP约占90%。SNP是指在基因组内特定核苷酸位置上存在两种不同的碱基。SNP与RFLP和STR等DNA标记的主要不同在于：它不再以”长度”的差异作为检测手段，而是直接以序列的差异作为标记。由于SNP 是二态的，易于自动化批量检测，易于计算机分析结果，因此SNP检测已广泛地应用于疾病的连锁分析及关联分析、肿瘤的杂合性缺失研
临床试验数据分析要点 5．3．1分析对象的数据集 5．3．1．1 全样本分析（Full analysis set） 计划治疗原则（intention-to-treat）是指主要分析应当包括所有进入随机化的遵循这一原则需要对所有随机受试者完成随访得到试验结果。由于各种理由，这在实际上是难以达到的，因此，全样本分析是尽可能接近于包括所有随机受试者，在分析中保留最初的随机化对于防止偏差和提供安全的统计检验基础很重要。在许多场合，它提供的对治疗效果的估算很可能反映了以后的实际观察结果。 从分析中剔除已随机受试者的情况不多：包括不符合重要入选标准，一次也没有用药，随机化后没有任何数据。从分析中剔除不符合入选条件受试者必须不致引起偏差：入选标准的测定是在随机化之后；违反合格标准的检测是完全客观的；所有受试者都受到同样的合格性调查；各组实行同样的入选标准，凡违反者均被排除。 5．3．1．2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set） "Per Protocol"对象组，有时称之为"有效病例"、"有效样本"或"可评价受试者样本；定义为全部分析样本中较好遵循设计书的一个受试者亚组： ·完成预先说明的确定治疗方案暴露。 ·得到主要变量的测定数据。 ·没有违反包括入选标准在内的重要试验设计。 从"有效受试者"组中剔除受试者的精确理由应当在揭盲前就充分限定并有文件记载。 为得到"有效受试者"而排除对象的原因和其他一些违反研究设计的问题，包括对象分配错误、试验中使用了试验方案规定不能用的药物、依从性差、出组和数据缺失等，应当在不同治疗组之间对其类型、发生频率和发生时间进行评价。 5．3．1．3不同的分析（受试者）组的作用 在验证性试验中，通常进行全样本和"有效受试者"两种分析。这样可以对两者之间的任何差别进行明白的讨论和解释。有时候可能需要计划进一步探究结论对于选择分析受试者组的敏感程度。两种分析得到基本一致的结论时，治疗结果的可信度增加。但是要记住，需要?quot;有效受试者"中排除相当数量受试者会对试验的总有效性留下疑点。 在优越性（Superiority trial，证明新药比标准对照药物优越）试验、等效性试验或不差于（non－inferiority trial，确证新产品与对照药物相当）试验中，这两种分析有不同的作用。在优越性试验中，全样本分析用于主要的分析可以避免"有效受试者"分析对疗效的过于乐观的估算；全样本分析所包括的不依从受试者一般会缩小所估算的治疗作用。但是，在等效性或不差于试验中使用全样本分析通常是不谨慎的，对其意义应当非常仔细考虑。 5．3．2缺失值和线外值（包括异常值） 缺失值代表临床试验中一个潜在的偏差来源。因此，在实施临床试验时应当尽最大努力符合试验方案对于数据收集和数据管理的要求。对于缺失值并没有通用的处理办法，但只要处理方法合理，特别是如果处理缺失值方法在试验方案中预先写明，则不会影响试验的有效性。当缺失值数目较大时，要考虑分析结果对于处理缺失值方法的敏感程度。线外值（包括异常值）的统计学定义在某种程度上带有随意性。除了统计学判断之外加上医学判断以鉴别一个线外值（包括异常值）是最可信的方法。同样，处理线外值（包括异常值）的程序应当在方案中列出，且不可事先就有利于某一个治疗组。 5．3．3数据的类型、显著性检验和可信限 在临床试验中，对每个受试者可收集3种数据：所接受的治疗、对治疗的反应（Re-sponse）和进入试验时影响预后因子的基线值。接受同样治疗的受试者构成统计分疗组。对治疗的反应基本上有3类。 ①定性反应。根据预定的评价标准将受试者分为若干类别，如高血压治疗的"有效"。"无效"；淋巴细胞瘤化疗的"完全缓解"、"部分缓解"、"无变化"。 ②定量反应。当存在一种可靠测定方法时，受试者的治疗结果最好采用实际数值，如舒张压。但最好同时记录其基线值，以便评价治疗前后的变化量值。 ③到某事件发生的时间。如使用避孕药受试者从开始治疗到意外妊娠的时间。 5．3．3．1数据的描述性统计
生物医学发展趋势分析 通过生物医学的多个前沿领域，包括生物芯片技术、人体干细胞研究、生物信息学、蛋白质组等多个方面，能够总结出当前生物医学发展现状与未来发展的主要趋势。从这个基础上，本文将从科研角度出发，对生物医学的发展趋势进行归纳，从而希望能够对我国日后医学研究提供理论参考。 标签：生物医学；发展趋势；分析 经过大量科研研究证明，科技的进步离不开社会的发展、经济的繁盛，在此背景下生物医学科技也呈现蓬勃发展态势。所以，对生物医学进行大量研究与分析，对我国日后发展，具有重要战略意义。 一、生物医学发展主要特征 （一）“大”科学特征明显 对过去的生物医学进行研究，我们可以发现，科学家通常是采用自主研究、选题的方式，并且自筹经费，这种方式很少受到其他因素影响。随着人类基因组计划的开启，生物医学研究对象也逐渐变得复杂，人类更加依赖大型先进设备，导致投资规模不断扩大。经济与科技一体化趋势的增强，各国都将生物医学中的宏观调控，作为大计划中的主要手段。生物医学中的大研究与空间科学、物理科学有着不同特征，主要分为以下几点： 首先是可扩展性，比如药物基因组研究、蛋白质组研究等，都是先对方向进行确定，随后在短时间内确定研究内容、固定研究边境，随着研究的逐步进行，对研究范围进行适当的扩大或者缩小。其次是大弹性，在研究过程中，根据生命特征，会不断对研究手段与内容进行调整与改善。再者是敏感性，在研究过程中，很多地方会触及伦理学，所以国家必须对其引起高度重视。最后是特殊性，在大科学研究时，通常投资较多、规模也很大，具有不可重复性，这就给研究结果造成一定困难。 从管理部门角度来看，想要突破上述问题，必须对科研方向与未来发展做好战略准备，并且进行长期的把控与管理，从整体角度出发，把握未来发展趋势，寻找新的突破口与生长点。除此之外，还应当采用柔性与刚性结合的管理模式，从而为大科学研究提供所匹配的研究手段。 （二）研究方式与组织发生变化 在传统的生物研究中，都是在小型实验室进行，并且研究模式以“单干”为主。随着现代生物医学不断发展，并且逐渐替代其他领域，成为当前自然科学领域的领跑者，在计算机、化学、生物学等多个方面，其作用日益明显，并且也随之带来新的研究模式。主要分为以下三种，一种是以大型工程研究为主，比如美国华
生物医学大数据的现状与展望 摘要：生物医学作为一门综合性学科存在，其中涵盖了多种学科知识，例如生物学、医学、生命科学等。随着我国科学技术的不断进步，生物医学的覆盖面也随之发生变化，呈现出知识体系越发丰富的现状，在其中大数据技术的运用也更为频繁。在当前大数据时代，大数据技术为生物医学的研究、发展带来了全新的机遇和挑战，本文将针对生物医学大数据运用现状进行浅析，并对未来进行相应展望。 关键词：生物医学；大数据；现状；发展趋势 一、引言 生物医学具有复杂性和综合性等方面的特征，随着科技水平的不断进步，生物医学知识体系覆盖面将会更为广泛。在大数据时代下，大数据相应先进技术能够实现生物医学研究更为细致、全面。随着生物医学和大数据技术的不断融合，生物医学的数据规模呈现出不断扩大的态势，通过大数据相应技术的有效运用，生物医学将变得更为先进与全面。由此可见，生物医学和大数据技术的不断融合对于生物学规律的研究工作具有十分深远的现实意义。 二、对生物医学大数据的分析研究 在大数据技术中，大数据分析作为主要技术构成部分，大数据分析技术在生物医学领域运用广泛。通过调查分析后，目前生物医学大数据分析的内容主要涵盖以下几方面。 （一）蛋白质组数据分析研究 通过不断技术的不断实践与创新后，蛋白质组质谱分析技术已呈现出越发完善的态势，在分析工作开展的过程中，对高分辨率的质谱数据使用较多，这些数据在蛋白组定性、定量分析过程中具有十分重要的作用。在当前阶段，通过大数据技术的有力支持，已实现许多具有创新性的数据分析方法得以广泛运用，蛋白质组学研究的相应标准也向着规范化、系统化方向发展开来。为此，为了保证蛋白质组学研究的健康、持续、高效发展，需加强在不同层面组学数据的综合分析能力。 （二）单细胞数据分析研究 单细胞数据的分析过程中，由于细胞数量十分庞大，相应数据存量也十分庞大。其中单细胞基因组测序中对DNA扩增技术有所涉及，导致测序在深度方面出现了明显的差异性，上诉现象对基因组的分析工作带来了不小的挑战，再加上单细胞的性质同样存在相应差异性，由此导致单细胞数据分析呈现出难度高、工作繁多的现状。在当前阶段，能够实现单细胞基因组数据分析高效、简洁的方法较少，在单细胞异化分析领域甚至出现大量的分析技术空白。 （三）基因组数据分析研究 先进测序技术的不断推广和使用，促使高通量数据分析方法的实际运用变得更为频繁，实现有效支撑了基因组、转录组等方面的数据分析工作。通过系统化的数据分析模型建设，实现了对基因组、转录组数据的综合性分析，最终实现生物系统研究向着标准化、深入化方向有效发展。 （四）宏基因组数据分析研究 最近几年，生物医学方面的宏基因组项目呈现出井喷的态势，其数量与规模正不断扩大。于此同时，大数据技术和微生物群组相融合后的分析项目也与日俱增，在这样的实情下，如何通过科学、高效、准确的数据分析进行结果测算就成
（生物科技行业）生物医学工程学科分支及研究进展
生物医学工程学科分支及相关研究进展 生物医学工程是一门由理、工、医相结合的边缘学科,是多种工程学科向生物医学渗透的产物。它是运用现代自然科学和工程技术的原理和方法，从工程学的角度，在多层次上研究人体的结构、功能及其相互关系，揭示其生命现象，为防病、治病提供新的技术手段的一门综合性、高技术的学科。有识之士认为，在新世纪随着自然科学的不断发展，生物医学工程的发展前景不可估量。生物医学工程学科是一门高度综合的交叉学科,这是它最大的特点。 生物医学工程的主干学科是生物医学工程二级学科主要包括如下方面： 1.学习科学：研究学习的规律，研究学生如何有效地从原有知识和能力，向新知识和能力的转移。 2.生物信息技术：实现生物技术和信息技术以及其他学科的有机结合，发展生物信息高通量、高效、快速的提取方法，发展疾病检测的新方法和新技术，发展研究药物与靶标作用的新方法，发展基因组数据、蛋白质组数据和结构基因组数据的计算机处理、分析和可视化方法，解析生物大分子结构和功能之间关系等，提高生物信息处理、分析和利用的水平，为我国生命科学和生物技术的源头创新奠定基础。 3.医学图像与医学电子学：医学图像处理和分析、计算机辅助诊断和治疗、医学物理等，以及生物、医学和工程学等领域理论和方法，并通过这些学科的交叉形成了新型学科。 4.生物与医学纳米技术：包括纳米生物材料、纳米生物器件研究、纳米生物技术在临床诊疗中的应用、纳米材料与器件的计算模拟。 5.生物医学材料：生物医用材料研究，用于人体、器官的诊断、修复、替换或增进其功能。
6.医学信息学及工程：应用系统分析工具这一新技术（算法）来研究医学的管理、过程控制、决策和对医学知识科学分析。 学科内容 生物力学是运用力学的理论和方法，研究生物组织和器官的力学特性，研究机体力学特征与其功能的关系。生物力学的研究成果对了解人体伤病机理，确定治疗方法有着重大意义，同时可为人工器官和组织的设计提供依据。 生物力学中又包括有生物流变学(血液流变学、软组织力学和骨骼力学)、循环系统动力学和呼吸系统动力学等。目前生物力学在骨骼力学方面进展较快。 生物控制论是研究生物体内各种调节、控制现象的机理，进而对生物体的生理和病理现象进行控制，从而达到预防和治疗疾病的目的。其方法是对生物体的一定结构层次，从整体角度用综合的方法定量地研究其动态过程。 生物效应是研究医学诊断和治疗中，各种因素可能对机体造成的危害和作用。它要研究光、声、电磁辐射和核辐射等能量在机体内的传播和分布，以及其生物效应和作用机理。 生物材料是制作各种人工器官的物质基础，它必须满足各种器官对材料的各项要求，包括强度、硬度、韧性、耐磨性、挠度及表面特性等各种物理、机械等性能。由于这些人工器官大多数是植入体内的，所以要求具有耐腐蚀性、化学稳定性、无毒性，还要求与机体组织或血液有相容性。这些材料包括金属、非金属及复合材料、高分子材料等；目前轻合金材料的应用较为广泛。 医学影像是临床诊断疾病的主要手段之一，也是世界上开发科研的重点课题。医用影像设备主要采用X射线、超声、放射性核素磁共振等进行成像。 X射线成像装置主要有大型X射线机组、X射线数字减影(DSA)装置、电子计算
评分 大理大学实验报告 2015—2016学年度第 2 学期 课程名称生物医学统计分析 实验名称相关分析 专业班级 2013级生物医学工程 姓名杨飞范小欢 学号 41 43 实验日期 2015年12月24日 实验地点工科楼503
一、实验目的 1、熟悉数据管理的相关操作； 2、学会数据的一些基本统计分析方法及操作。 二、实验环境 1.硬件配置：处理器（Intel(R) Pentium(R) 4 cpu ）、CD-ROM驱动器、鼠标、内存 1GB(1024MB)、32位操作系统 2.软件环境：IBM SPSS_Statistics_19_win32
三、实验内容 （1）课本第七章的例运行一遍； （2）然后将实验指导书中的例1-2运行一遍。 四、实验结果与分析 例某科技人员饲养了35尾团头鲂，共重，在水温29℃的条件下，测量摄食量（g）与耗氧量（mg O/）之间的关系，结果如表7-1所示，试计算摄食量与耗氧量的线性相关系数。 2 表7-1 摄食量不同时团头鲂耗氧量的测定结果 摄食量（g）20 30 40 50 60 70 O/） 耗氧量（mg 2 实验结果： 表摄食量与耗氧量的描述性统计量 均值标准差N 摄食量 6 耗氧量 6 表摄食量与耗氧量的相关性 摄食量耗氧量 摄食量Pearson 相关性 1 .990** 显著性（双侧）.000 N 6 6 耗氧量Pearson 相关性.990** 显著性（双侧）.000 N 6 6 分析： 表为摄食量与耗氧量的描述性统计量的输出结果； 表为摄食量与耗氧量之间的相关性分析结果，相关系数r=，在SPSS的输出结果中，
临床医学数据的分析方法与利用 [摘要] 本文使用循证医学方法，对“临床医学数据的分析方法与利用”主题进行取词检索，检索中国生物医学文献、万方、维普、中国知网四大主流中文数据库，纳入相关文献进行分析。从临床数据的分析流程、临床数据的分析方法、数据在医疗领域的利用以及面临的挑战等几个方面展开讨论并加以归纳，为医疗大数据时代的临床数据管理提供参考。 [关键词] 临床数据；数据分析；数据利用 [中图分类号] R19 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2017）12（b）-0163-05 [Abstract] Based on the theory of the evidence-based medicine， the relevant information of the topic “analysis and utilization of clinical data”was searched. Sinomed， Wanfang Data， VIP and Chinese National Knowledge Infrastructure databases were searched to comprehensively collect related articles. The paper elaborates the following aspects： the data processing， the statistical analysis and utilization of the clinical data in the medical field as well as
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4a16334015.html, 医疗行业大数据分析的应用及意义 作者：许喆 来源：《电子技术与软件工程》2017年第19期 摘要当前，医疗行业面临着海量数据的挑战，对实时数据分析处理、多样化数据存储、 医疗数据价值利用等方面提出了更高的要求。基于此点，本文对医疗行业大数据分析的应用及意义进行探讨，期望对推动医疗行业发展步入大数据时代有所帮助。 【关键词】医疗行业大数据分析意义 1 医疗行业大数据分析的应用 现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点（如图1所示），这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面： 1.1 医疗监管方对大数据分析的应用 医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗政策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗政策的执行效果，根据执行效果对医疗政策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。 1.2 医疗服务提供方对大数据分析的应用 对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面：临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡治疗或治疗不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的治疗路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染人群，从而制定有针对性的预防方案和治疗模式，由此可使治疗效果获得提升。 1.3 医药医疗产品研发方对大数据分析的应用