隨著生醫技術的飛速發展，生醫訊號（Biomedical Signals）已成為生命科學和醫療領域中不可或缺的一部分。
從心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）（有興趣可以看腦機介面，這篇有更詳細介紹）到肌電圖（EMG），生理訊號提供了人體內部運作的實際數據，使我們能夠在生活、醫療保健上更加了解人體或自身的健康狀況。無論是在研究、臨床應用，還是智慧居家設備中，處理與分析這些訊號都需要多學科知識的整合。
本文將介紹一個完整的跨領域生理與訊號的技能樹，包含生理學、電生理學、訊號處理技術、程式能力與數據分析、硬體設計、醫療設備標準與法規、機器學習與臨床知識，為想要學習成為生理訊號工程師的人提供一些幫助。
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生理學幫助你看到訊號背後的故事。
生理學是理解生理訊號的基礎。人體的生理活動，如心跳、呼吸、腦波等，通過電信號呈現。學習生理學能幫助我們了解訊號的來源，解讀不同生理系統的運作邏輯。例如，心臟的電活動產生了心電圖（ECG），而大腦的神經活動則產生腦電圖（EEG）。深入理解這些生理現象是正確分析和處理訊號的第一步。
關鍵技能：
如果你想真正了解像心跳、呼吸、腦波這些生理活動，你就需要掌握它們如何透過電信號表現出來。
例如，心臟的電活動形成了心電圖（ECG），而大腦的神經活動產生了腦電圖（EEG）。這些訊號代表著人體內部複雜的運作系統，理解它們，才能進一步進行訊號分析與處理。
那麼，從哪裡開始呢？
可以先系統性地學習心血管系統、神經系統、肌肉系統的基本運作原理。這些系統的訊號變化，是訊號工程的關鍵。
「學習生物電現象及其傳播機制，將幫助你理解訊號如何在人體內傳遞。」
這些知識不僅能提升你對生理訊號的敏感度，也能讓你在訊號處理的過程中更加游刃有餘。
電生理學讓你讀懂細胞內電活動，解開人體運作的秘密。
電生理學專注於研究生物體內的電信號。這些信號來自於細胞膜的離子活動，例如神經元的放電或肌肉的收縮。電生理學不只涉及理解信號的產生，還包括如何從體外獲取這些訊號。
特別是設計硬體設備的技能要求，對於此部分的背景知識需要十分了解，因為牽涉到測量精確性以及生理電訊號的可分析性。
關鍵技能：
- 掌握細胞膜電位、神經元放電機制。
- 熟悉電生理訊號的測量技術，如微電極、貼片鉗（patch clamp）技術等。
電生理學是一門專注於研究生物體內電信號的學科，像神經元的放電或肌肉的收縮，來自於細胞膜上的離子活動。學習電生理學，能讓你深入了解這些訊號如何產生，並且掌握從體外獲取它們的技術。
當你了解細胞膜電位和神經元放電的機制後，你就能理解這些微小但重要的電信號如何影響身體的運作。更進一步，這些知識可以幫助你設計精密的硬體，來精確測量和分析這些生物電訊號。
你需要掌握細胞膜電位的變化與神經元放電的基本原理，這是電生理學的核心。此外，熟悉微電極技術、貼片鉗技術等訊號測量方法，將讓你能夠從外部精確地捕捉這些訊號。
「電生理學是設計和優化生物訊號測量系統的關鍵知識。」
透過這些技能，你可以理解訊號在的身體內部的運作，還能提升在生物訊號處理領域的熟悉度，距離生理訊號工程師又更近一步。
訊號處理技術能幫你將複雜的訊號變更易解讀。
在實際應用中，訊號處理技術是分析生理訊號的核心。
因為生醫訊號往往受到噪聲和干擾的影響，因此我們需要用各種數學和演算法技術來過濾和提取有用的信息。無論是頻域分析、濾波還是時頻分析，這些技術都能幫助我們將原始訊號轉化為臨床或研究上有價值的數據。
關鍵技能：
- 掌握傅立葉變換、小波變換等頻域分析技術。
- 學習常見的訊號濾波技術（低通濾波、高通濾波、帶通濾波等）。
- 熟悉訊號去噪技術，如自適應濾波器和主成分分析（PCA）。
在生醫領域，訊號經常受到噪聲和干擾的影響，因此，學習訊號處理技術是讓你能從中提取出有用資訊的關鍵。這些技術不僅能濾除不需要的雜訊，還能把原本雜亂的訊號轉化成有價值的臨床或研究數據。
無論你是進行頻域分析，還是應用濾波技術，每一個步驟都能讓訊號更清晰。像傅立葉變換和小波變換這些技術，讓你能夠在頻率範疇內找到隱藏在訊號中的重要資訊。
接下來，還有濾波技術，這是訊號處理中的常用工具，從低通、高通到帶通濾波，每種濾波器都有各自的應用場景，能有效去除不必要的雜訊，同時保留關鍵訊號。
最後，還有去噪技術，如自適應濾波器和主成分分析（PCA）。這些工具能夠進一步優化訊號質量，讓你在處理訊號時獲得更加準確的結果。
「掌握訊號處理技術，你將能夠從噪聲中提取出有價值的數據。」
透過這些技術，你能更精準地分析和解讀生醫訊號，這對於職場和研究都是很重要的能力。
程式語言是訊號與機器溝通的橋樑。
處理和分析需要強大的程式語言與數據分析能力。無論是使用Python、MATLAB等工具進行訊號的處理，還是開發機器學習模型來自動化分析，都需要這些程式語言的能力來達成。
如同黃仁勳所說「生科是未來重要顯學。」，隨著所需的資料量的增加，能夠熟練地進行數據管理和分析也變得更加重要。
關鍵技能：
- 掌握Python、MATLAB等程式語言。
- 了解數據預處理技術，包括訊號去噪、特徵提取等。
- 學習機器學習算法及其在生醫中的應用。
在面對大量資料時，程式語言能力和數據分析能力是你不可或缺的工具。無論你是用Python、Ｃ還是MATLAB進行訊號處理，這些技能將幫助你高效處理和分析複雜數據。
透過寫程式，你能實現自動化訊號分析，並進行更精準的數據處理。
從前面提到的訊號去噪、特徵提取到最終數據分析，每一步都需要依靠程式語言來完成。
Python、Ｃ、Ｃ++和MATLAB都是常用的工具，能讓你在訊號分析中得心應手。
「熟練程式能力，是進行訊號處理的基礎。」
數據預處理是分析生醫訊號的重要步驟。透過訊號去噪、特徵提取等技術，你能將雜亂無章的數據轉化為有意義的資訊。
除此之外，對於數據的統計分析、數據觀察、結果判讀等等也需要程式語言的能力，來協助進行。
硬體系統是高品質訊號的基礎。
要能夠獲取正確的生理訊號需要設計專業的硬體系統。從電極設計到放大器、濾波器等設備，每個步驟都決定了訊號的品質。瞭解如何設計並最佳化這些硬體系統，使它們能夠精準地從人體捕捉到訊號，對生醫訊號領域的人來說是最重要的步驟，才能避免garbage in garbage out的問題。
關鍵技能：
- 熟悉電極材料與設計。
- 掌握放大器設計以提升訊號質量。
- 學習常見的訊號獲取技術與設備。
從電極設計到放大器、濾波器，每一個細節都會影響到最終訊號的品質。所以只有硬體設計得好，才能確保獲得的訊號精確而具有一定的資訊量，這就是為什麼硬體系統對訊號品質來說很重要的原因。
舉例而言，不同的電極材料和設計直接影響到訊號的清晰度和穩定性，會因為導電度、阻抗、碰觸皮膚的舒適度、過敏性等等影響收到的訊號。因此了解如何選擇適合的材料，才能有能力設計出最能貼合人體、捕捉訊號的電極。
而放大器是提升訊號質量的另一個重要設備。當訊號從人體傳來時，它們往往非常微弱，這時就需要一個穩定且高效的放大器來增強訊號。同時，濾波器也能幫助你過濾掉不必要的噪聲，使訊號更加清晰。
例如腦波從腦內神經放電後經過不導電的頭殼傳出來的訊號只剩千分之一，在微弱訊號的情況下就需要設計、使用一個良好的放大器將訊號放大，再應用濾波器過去雜訊得到實際腦波的訊號。
「優化放大器設計，提升訊號品質。」
通過學習這些硬體設計與訊號獲取的技能，就能夠精確捕捉高品質的生理訊號，為後續的訊號處理與分析打下堅實的基礎。
取得FDA和CE認證，讓產品上市全球。
醫療設備標準與法規確保所設計的醫材、居家健康設備在臨床環境中的安全性和有效性。從CE認證到FDA規範，熟悉相關的法規要求是進入市場和推廣設備的必要步驟。此外，掌握醫療設備的標準和合規性，也能確保所開發的技術能夠在全球範圍內被接受和使用。
關鍵技能：
在設計產品時，遵守醫療設備的標準和法規是關鍵。不僅保障了設備的安全性和有效性，也決定生醫產品能否順利進入臨床市場。了解全球各國的法規，像是CE認證和FDA規範，對推廣產品至關重要。
「醫療設備的合規性是進入市場的必經之路。」
首先，熟悉ISO和IEC等國際醫療設備標準，能夠幫助我們確保所設計的設備符合基本的安全和性能要求，並且能夠在不同國家進行跨境銷售和使用。
除此之外，掌握不同國家的法規要求，如美國的FDA規範和歐盟的CE認證，是成功推廣醫療設備的關鍵。這些認證不僅讓產品在不同國家合法上市，也能提高用戶的信任度。
透過了解和遵守這些醫療標準和法規，才能確保技術能夠在全球範圍內被廣泛接受和使用。雖然這不是每個生醫設備開發者都必須具備的基本技能，但是在產品開發週期間是一項必須精進了解的背景知識，有助於將產品推上市場。
AI讓生醫訊號分析更高效，準確性更高。
現在科技越來越發達推崇AI，傳統的訊號處理方法已經無法完全滿足實際大數據分析的需求。機器學習與AI技術在生醫訊號領域越來越受到關注。通過深度學習、神經網絡等技術，AI可以從大量數據中自動提取特徵，並進行診斷預測。不僅可以提高了分析效率，還能提升診斷的準確性。
關鍵技能：
- 學習常見的機器學習算法，如隨機森林、支持向量機、卷積神經網絡（CNN）。
- 掌握如何應用這些算法進行訊號分類、模式識別等任務。
「AI讓號分析更高效，準確性更高。」
常見的機器學習算法，如隨機森林、支持向量機（SVM），以及近年來熱門的卷積神經網絡（CNN），都能用來處理生醫問題中的分類和模式識別任務。這些算法不僅能自動化繁瑣的數據分析，還能識別出傳統方法難以察覺的模式與特徵，為臨床診斷提供更精確的判斷依據。
除了基本的訊號分類，AI技術還能應用於更複雜的模式識別任務，從而進一步提升診斷的速度與精度。這讓你在面對大量訊號時，能更快速地做出判斷。
「AI技術是未來生醫訊號分析的核心驅動力。」
學習並掌握這些技術，不僅能提升在生醫領域的競爭力，還能將傳統分析方法推向更智慧、更精準的新高度。
臨床知識是工程與醫學之間的橋樑。
了解臨床知識能夠幫助工程師與醫生更好地合作，設計出符合實際需求的訊號處理系統。對於每一個訊號背後的生理學意義，以及不同疾病如何影響這些訊號，有清楚的理解能幫助專業人士更精準地進行訊號分析，並將分析結果轉化為臨床應用。
關鍵技能：
- 學習心血管疾病、神經系統疾病等相關的臨床知識。
- 了解臨床診斷過程及其對訊號的需求。
具備臨床知識對訊號處理工程師來說十分重要，為有足夠的臨床知識，才能根據臨床需求幫忙射擊出更符合實際需求的系統並與醫生更有效地合作。
深入理解每一個「訊號」背後的生理學意義，以及不同疾病對這些訊號的影響，能使訊號分析更加精確，並將結果直接應用於臨床診斷。
例如，學習心血管疾病和神經系統疾病等相關臨床知識，可以幫助你了解如何解讀來自患者的心電圖（ECG）或腦電圖（EEG）訊號。掌握這些疾病的特徵變化，能讓你在訊號分析中更迅速地識別異常，並提供具有臨床價值的見解。
此外，了解臨床診斷過程和醫生對訊號的需求，能讓你設計出更符合臨床使用場景的系統。從訊號的品質要求到診斷結果的呈現方式，這些知識將使你能夠設計出真正有用的工具，協助醫療專業人士做出更好的診斷。
結論
這次的技能樹介紹大概就到這邊！
之後會根據這個技能樹提到的領域逐漸做展開，慢慢寫成文章作介紹。
從生理學、電生理學到訊號處理、硬體設計和AI技術，每一個環節都很重要。也希望能夠透過每次寫文章中可以讓自己再次複習、學習打好基礎提升自己的實力。
「白鷗沒浩蕩 萬里誰能馴」
詩人經受着塵世的磨鍊，沒有向封建社會嚴酷的不合理現實屈服，顯示出一種碧海展翅的衝擊力
希望勉勵作者，在未來不合理與需要恆心的時候堅持下去，持續產出有品質的文章，同時也勉勵讀者，在未來的道路上可以一起前進，最後展翅飛翔。
