本书精选了医学教育所必需的经典物理学实验，包括液体粘滞系数的测定、金属丝杨氏模量的测定、分光计的调整与使用、液体表面张力系数的测定等核心项目。编写中，我们始终坚持“医学应用”为主线，在每个实验的开篇明确其医学意义，在结论部分引导学生在人体结构与生理功能中寻找对应与应用。 本书语言简洁，步骤清晰，图表规范，旨在通过基础的物理实验训练，培养医学生严谨的科学态度和动手能力，并深刻理解物理原理是现代医学的基石。本书适用于临床医学、医学影像学、麻醉学、预防医学、口腔医学等所有医学类本科专业，是衔接物理学与医学专业课的理想实验用书。

高云飞，内蒙古科技大学包头医学院，教授，硕士生导师，医用物理学教研室主任。主要从事医学影像技术和医用物理学的教学和科研工作，承担本专科生的《医用物理学》、《医学影像电子学基础》、《信号与系统》等10余门课程的理论和实验教学任务。主编参编《医用物理学》、《医用物理学实验》，《医学影像成像理论》等及其配套教材。主持参与内蒙古自治区自然科学基金项目和自治区教育厅科研项目多项，主持参与内蒙古教育厅十四五教改规划课题多项。发表论文20余篇。包头医学院“师德标兵”，内蒙古自治区高校学校物理协会会员。

前 言 医用物理学作为探索物质运动规律、揭示物质相互作用本质的医学基础学科，是现代 医学发展的核心驱动力之一，其原理与方法贯穿于医学诊断、治疗、研究的全过程。从传 统的X射线成像、超声检测，到精准的核磁共振检测、激光治疗，再到前沿的生物力学分析、 生理信号监测，医用物理学始终为医学发展提供着不可或缺的技术支撑与理论依据，搭建 起基础科学与临床医学紧密衔接的桥梁。随着人工智能（AI）与大数据技术的飞速崛起， 全球医疗领域正迎来颠覆性变革，医用物理学作为医学与物理学的交叉学科，也迎来了新 的发展机遇与挑战。人工智能的深度学习、模式识别能力，与大数据的海量数据挖掘、分 析优势，正与医用物理学实验深度融合，打破了传统实验的局限：在实验数据处理上，AI 算法可快速实现海量实验数据的降噪、拟合与精准分析，替代传统人工计算的繁琐流程， 大幅提升数据处理的效率与准确性；在实验设计上，通过大数据整合不同实验场景、实验 参数的关联信息，可优化实验方案，减少冗余操作，实现实验资源的高效利用；在医学应 用落地中，AI 与大数据助力医用物理学实验成果的转化，如基于物理信号的 AI 辅助诊断 模型、依托大数据训练的放射治疗参数优化系统，让物理实验的价值更高效地服务于临床 实践。 医用物理学实验课程，是医用物理学理论学习的延伸与深化，更是培养医学相关专业 学生实践能力、科学素养与创新思维的核心环节。本课程立足 “物理为基、医学为标、前 沿赋能” 的理念，在传承传统实验核心技能的基础上，融入人工智能与大数据相关的实验 内容与思维方法，引导学生不仅掌握实验仪器操作、...