山东大学生物医学工程学科依托医学院与信息学院交叉学科优势，构建了"医学信息感知-智能处理-精准诊疗"三位一体的研究体系。学科在医学影像智能分析、生物医学信号处理、可植入式医疗电子器件等领域形成特色研究方向。近五年承担国家重点研发计划项目12项，获省部级科技奖励28项，在《IEEE TMI》《Medical Image Analysis》等顶级期刊发表论文600余篇。

报考考生需重点掌握以下核心知识模块：1）医学影像组学特征提取与深度学习建模技术，尤其关注3D Slicer平台在影像分割中的应用；2）生物电信号处理原理，包括ECG/EMG信号噪声抑制的改进小波变换算法；3）生物医学传感器技术前沿，重点研究柔性电子皮肤与MEMS集成工艺。2023年考试大纲新增"人工智能辅助诊断系统开发"案例分析题，要求考生结合PyTorch框架设计轻量化模型。

推荐参考书目包括《生物医学工程导论》（第三版，姚蒙，高等教育出版社）及《医学信号与图像处理》（第二版，程云鹏，电子工业出版社）。建议考生关注山东大学医学影像智能分析实验室（MIAIL）及生物医学工程国家实验教学中心发布的年度研究报告，其中2022-2023年度重点解析了基于联邦学习的多中心医疗数据隐私保护方案。

备考策略应注重"理论-项目-论文"三维训练：1）通过MATLAB/Simulink完成心电信号仿真实验，掌握V strip标准化处理流程；2）参与国家级大学生创新创业项目，如"基于可穿戴设备的帕金森病早期筛查系统"开发；3）精读近三年《IEEE JBME》论文，重点掌握图神经网络在病灶区域定位中的应用。特别提醒考生注意2024年新增的"医学AI伦理审查"主观题，需熟悉《新一代人工智能伦理规范》相关条款。

考博流程包含材料评审与综合考核两阶段：材料评审阶段需提交代表性研究成果（如SCI二区论文或专利），建议选择医学影像智能分析或生物医学传感器方向作为研究标签；综合考核包含专业笔试（闭卷3小时，含编程题）与英语口语测试，笔试范围涵盖《生物医学电子学》《医学影像物理学》核心知识点。近三年录取数据显示，初试成绩前15%考生进入复试，平均科研经历时长超过2年。