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本周课题导视
计算机&生物方向课题
基于大脑可控性分析的阿尔兹海默症早期诊断
全波傅里叶域光学相干断层扫描模拟
药物-药物相互作用的深度图神经网络
未染色细胞图像的分割算法
脑功能超声成像深度学习平台
基于深度学习方法的帕金森病诊断
1. 基于大脑可控性分析的
阿尔茨海默症早期诊断
本项目将通过大脑可控性分析,探索用于早期诊断阿尔兹海默症的新型神经生物标志物。学生将基于弥散张量成像(DTI)数据构建大脑连接网络,来反映不同大脑区域之间的连接数量,以研究大脑的神经动态特性和由认知功能障碍引起的神经控制模式的改变。
导师介绍
美国休斯顿大学生物医学工程博士,美国创业公司首席科学家;发表SCI论文20余篇。
研究方向为人工智能在生物医学数据挖掘的应用,计算神经科学,大脑成像方法分析与应用等。
相关学科
生物学,计算机科学技术
2. 全波傅里叶与光学相干断层扫描模拟
光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术,其计算中最具挑战性的部分之一是人体组织光学特性的不确定性。本项目旨在探索OCT成像模拟中的人体组织表示,并为其实现基本的傅立叶域OCT算法。
导师介绍
UCL医疗物理博士,爱丁堡大学传感器与成像系统系硕士,研究项目主要是OCT光学图像仿真,专业排名世界第一。
研究兴趣是计算成像学,视觉人工智能,机器人和控制系统。
相关学科
生物学,计算机科学技术
3. 药物-药物相互作用的深度图神经网络
同时服用两种或两种以上的药物时,药物间产生的相互作用称为药物-药物相互作用(DDIs)。DDIs每天都在生物医学文章中报道,然而,并不是所有的相互作用都被记录在数据库中。在本项目中,学生将利用计算机知识从生物医学预测隐藏的DDI效果。
导师介绍
香港中文大学生物信息学博士,新泽西理工计算机博士,发表论文数十篇,2篇顶会,数篇Nature子刊。
研究方向广泛,主攻方向为生物信息学,包含药物设计,蛋白质结构预测,小分子蛋白交互等。
相关学科
生物学,计算机科学技术
4. 未染色细胞图像的分割算法
对于生物细胞成像,图像细胞的自动分割是一个常见的功能,特别是对于不规则、聚集、部分聚集的和部分重叠的细胞,可以节省后期大量的人工计数时间。本课题采用基于拓扑数学形态学的分割方法,实现简单的细胞分割,将广泛应用于医学图像分割和识别。
导师介绍
南京理工大学和加州大学洛杉矶分校公派联培博士,已发表SCI论文十余篇,包含多篇ESI高倍引和热点论文。
研究方向主要为计算成像,生物医学成像,算法编程等。
相关学科
生物学,计算机科学技术,物理学
5. 脑功能超声成像深度学习平台
功能超声(fUS)是一种创新的成像方式,能够以微米和毫秒级分辨率创建全脑神经活动图。本研究旨在利用卷积神经网络构建深度学习平台,用以显著减轻数据处理负担。此外,训练后的网络将与成像系统集成,在体内实验中进行验证,以测试算法的可靠性。
导师介绍
美国宾州州立大学博士,美国国家卫生院(NIH)脑科学基金项目博士,发表论文20余篇(第1作者6篇),发明专利3项。
研究方向为生物医学工程,医疗器械,超声成像,声光成像,脑科学,睡眠机理,和低强度脉冲超声等。
相关学科
生物学,计算机科学技术
6. 基于深度学习方法的帕金森病诊断
该项目旨在区分健康对照受试者和PD(帕金森病)受试者。我们将首先使用传统的方法(小波等)或学习的方法如自动编码器对EEG信号进行预处理。然后,我们将工作和测试一个各种算法(包括新的GCN方法),并找出该任务的最佳模型。
导师介绍
帝国理工大学硕博,本科毕业于利兹大学,发表机器学习在帕金森诊断领域的综述文章。
研究图神经网络以及图信号处理在多领域的应用,如交通领域与医疗健康领域。同时研究生物信号处理。
相关学科
生物学,计算机科学技术
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