考研復試科目包含了考試內容及參考書目，對于參加復試的同學有很大的參考意義。目前，2023哈爾濱工業(yè)大學考研復試內容已公布，為了大家更好的安排復習，小編為大家整理了2023哈爾濱工業(yè)大學生物醫(yī)學工程考研復試內容的詳細內容，有需要的同學可以查看收藏。
哈爾濱工業(yè)大學生物醫(yī)學工程考研復試內容
　　一、復試由專業(yè)綜合測試和面試兩部分組成，外國語測試（包括外語交流能力和專業(yè)外語基礎知識）在面試中進行。復試的總成績?yōu)?50分，其中專業(yè)綜合測試200分，面試150分。
　　由院復試小組負責命題、面試及評定復試成績，具體考試時間、地點由學科統(tǒng)一安排。
　　二、專業(yè)綜合測試：
　　專業(yè)綜合測試按照生物醫(yī)學工程一級學科的不同招生方向分別出題，針對本科四年學過的課程所涉及的相關基礎知識、基本概念和問題的解析能力，重點考察學生對生物醫(yī)學工程基礎知識和基本技能的掌握情況?？忌梢愿鶕?jù)自己的知識結構來選擇測試試題。
科目代碼 科目名稱 分值 適用學科 備注
02801 普通生物學綜合 200 生物學、生物醫(yī)學工程 專業(yè)綜合測試150分
實驗50分，
02802 化學綜合 200 生物醫(yī)學工程  
02803 生物信息 200 生物醫(yī)學工程 專業(yè)綜合測試100分
R語言上機編程100分
02804 組織工程 200 生物醫(yī)學工程  
02805 醫(yī)學圖像 200 生物醫(yī)學工程  
　　科目代碼：02801，科目名稱：《普通生物學綜合》，滿分200分（其中實驗題占50分），內容詳見《生命學院2022年碩士招生復試參考--生物學》。
　　科目代碼：02802，科目名稱：《化學綜合》，滿分200分（其中實驗題占80分），涵蓋無機化學、有機化學、高分子化學，分析化學和物理化學的基礎知識內容，如無機化學部分有分子結構、晶體結構、化學反應平衡、電離平衡、氧化還原反應等；有機化學部分有化合物命名、結構、波譜解析等相關內容；分析化學部分有酸堿滴定法、配位滴定法、溶劑萃取分離、液相色譜分離、薄層色譜分離的基本原理及其儀器分析等；物理化學部分有熱力學第一第二定律、化學平衡、相平衡、納米化學，膠體與界面化學的相關基礎知識，高分子化學物理（含物理化學）相關基礎知識。實驗題主要考察基本的操作規(guī)范（如溶液配制方法、移液管容量瓶和滴定管的使用方法及滴定操作、蒸餾、萃取、重結晶、減壓蒸餾、水蒸氣蒸餾、熔沸點測定等）。
　　科目代碼：02803，科目名稱：《生物信息》，滿分200分（其中R語言上機編程占100分），涵蓋生物信息學的基本概念、差異表達基因識別的基本方法/軟件包/工具、基因聚類的基本方法、基因集功能富集分析常用工具、第二代第三代DNA測序的基本原理，什么是基因組重測序、基因組重測序數(shù)據(jù)的基本分析流程是什么，什么是Read、測序Q30、測序深度、覆蓋度，基因組變異包含哪些類型、有哪些常用的基因變異檢測工具，RNA-seq測序數(shù)據(jù)用什么指標量化一個基因的表達量，了解單細胞轉錄組測序、空間轉錄組測序的基本原理及基本數(shù)據(jù)分析流程。
　　R語言：掌握常見的數(shù)據(jù)類型：向量、矩陣、數(shù)據(jù)框、列表、因子，掌握常見的控制語句：for、while、if，掌握函數(shù)的編寫及調用方式、會編寫函數(shù)，掌握R語言包的安裝及使用方法，會在RStudio開發(fā)環(huán)境下編寫基本的R程序。
　　科目代碼：02804，科目名稱：《組織工程》，涵蓋組織工程的基本概念和內涵、組織工程的三大要素，包括支架材料、干細胞和生長因子。了解細胞和組織培養(yǎng)方法以及細胞傳遞載體工具的制備方法，掌握組織工程中涉及的各類天然高分子的改性、合成高分子的制備，聚合物支架的加工，細胞與合成材料表面相互作用，掌握皮膚、骨骼、肌肉、心血管、消化道、肝臟、腎臟、生殖系統(tǒng)、神經系統(tǒng)等多種細胞和組織的工程化方法和研究進展。
　　科目代碼：02805，科目名稱：《醫(yī)學圖像》，滿分200分（專業(yè)綜合測試200分），涵蓋醫(yī)學成像基本原理，包括小孔成像，超聲成像，X射線成像，CT成像，MRI成像基本原理；常見圖像分割方法，包括閾值分割，邊緣檢測，區(qū)域增長，活動輪廓模型分割等；常見圖像配準方法，包括基于特征的圖像匹配方法，如基于特征點匹配的圖像配準方法，基于圖像強度的圖像配準方法，如基于灰度差圖像配準方法，基于相關性的圖像配準方法，基于互信息的圖像配準方法；常見的圖像可視化方法基本原理，包括基于面繪制的可視化方法和基于體繪制的可視化方法；基于視覺的目標跟蹤方法，包括目標檢測，目標識別和位姿估計等。深度學習基本知識，包括分類與回歸，數(shù)據(jù)增強，損失函數(shù)，函數(shù)優(yōu)化，卷積神經網絡等，具備基本編程能力，包括簡單的數(shù)字圖像處理編程和數(shù)據(jù)結構與算法。
　　三、綜合面試：（滿分150分）：
　　要求：以觀察考生的綜合素質與能力、外語水平為主，每人面試時間不少于20分鐘。
　　面試內容包括：①從事科研工作的基礎與能力；②綜合分析與語言表達能力；③外語聽力及口語；④大學學習情況及學習成績；⑤專業(yè)課以外其他知識技能的掌握情況；⑥特長與興趣；⑦身心健康狀況。
　　面試過程：請考生提前準備一個自我介紹PPT文件，約3分鐘，介紹個人的自然情況和本科畢業(yè)論文工作或相關研究工作。面試時，學生首先采用ppt文件陳述個人情況，然后接受專家提問。同時可提供能反應自身能力與水平的相關證明材料（成績單、英語六級證書、本科畢業(yè)論文、發(fā)表的相關科研論文等材料）。
　　以上信息來源：哈爾濱工業(yè)大學研究生院
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