该项目主要有两项创新：一是通过神经手术机器人向大脑内快速植入大量4-6微米粗细的“线”，这种“线”是比头发丝还细的柔软聚合物，可有效避开血管等组织，减轻大脑炎症反应，使植入技术更安全。二是“线”上布满微小电极和传感器，可从大量细胞中捕获信息并将其无线发送到计算机以供分析。马斯克的脑机接口系统让许多人细思恐极，如果芯片真的可以植入大脑并发挥作用，那对于科学来说绝对是一个划时代的突破，但这同时也涉及到人的生存与思维意识的终极伦理问题。
在本期的有方课题：脑科学影像原理探究中，来自宾夕法尼亚大学的导师将带你：对两种常用的插值正弦图补全法和基于深度学习的方法进行比较。通过选取合适的图像质量量化参数，并对其进行分析，全面掌握各种方法的优缺点，加强对算法的理解。
本课题是医学物理和计算机图形学的综合研究，研究者（学生）将获得使用Python以及深度学习框架Keras对图像进行处理的技能，利用统计学知识分析现实问题的能力，以及通过接触前沿科技问题来扩展视野。
相关学科
量子物理 计算及图形学
计算机 人工智能 机器学习
应用数学 统计学 数据科学
导师：宾夕法尼亚大学 博士
- 博士后目前就读于宾夕法尼亚大学医学院
- 研究方向为CT图像处理算法
- 曾多次在医学算法方向上发表论文
- 曾多次在顶尖国际会议发言
研究方法
想要获取详细课题大纲
请扫描二维码
关注「有方背景提升」
