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本周课题导视

生物+CS跨学科课题
阿尔茨海默病中语音变化的计算分析与建模
基于机器学习构建药物响应预测模型
基于深度学习的非配对多模态核磁共振图像生成
面向光学相干断层扫描（OCT）人体组织（视网膜/血管）的全波傅里叶域光学相干断层扫描（FDOCT）模拟
基于大脑可控性分析的阿尔兹海默症的早期诊断
基于CT影像组学机器学习与微血管密度的肺结节良恶性预测模型
运用AI帮助视障人士进行色彩识别

1.阿尔茨海默病中语音变化的
计算分析与建模
阿尔茨海默病是痴呆症的主要类型，伴随着语言能力的下降。我们首先获取公共数据集的语音记录，并进行预处理，建立回归模型，比较正常认知、轻度认知障碍和老年痴呆症患者之间声学特征的差异。

相关学科
计算机科学技术；生物医学工程

2.基于机器学习构建药物响应预测模型
本项目关注于通过构建机器学习模型来预测药物对于某一特定疾病的疗效，以预测有机小分子对HIV的抑制效果为例。HIV 数据集由药物治疗计划AIDS Antiviral Screen引入，该筛查记录了40,000种化合物的结构特征以及对应抑制HIV复制的能力。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程
3.基于深度学习的非配对多模态
核磁共振图像生成
如今，多模态磁共振成像 （MRI）被认为是诊断脑神经系统疾病的最主要工具之一。该项目的总体目标是提出一种新的基于深度学习的高保真MRI脉冲序列生成模型，用于肿瘤分割和生存预测等下游任务。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程
4.面向光学相干断层扫描（OCT）人体组织
（视网膜/血管）的全波傅里叶域光学
相干断层扫描（FDOCT）模拟
该项目是OCT成像仿真的开端。光学相干断层扫描（OCT）是一种成像技术，它使用低相干光从光学散射介质（例如生物组织）中捕获微米级分辨率的二维和三维图像。它用于医学成像和工业无损检测（NDT）。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程
5.基于大脑可控性分析的阿尔兹海默症
的早期诊断
该项目专注于探索早期检测阿尔茨海默症的新方法，并为将来对AD患者进行基于神经回路的计算机辅助神经调控治疗提供新靶点。我们将进行大脑可控性分析，以研究与健康受试者相比，将用Matlab来实现大脑可控性的相关算法。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程
6. 基于CT影像组学机器学习与微血管
密度的肺结节良恶性预测模型
胸部计算机断层扫描（CT）已成为公认的肺癌筛查标准工具。在这个项目中，我们利用一种非侵入性的方法从不同的CT图像序列中自动提取多个Radiomics和MVD数据，分析它们在恶性肺结节和良性结节之间的指导意义。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程
7. 运用AI帮助视障人士进行色彩识别
在全球范围内，至少有22亿人近视力或远视力受损，无法完成生活中很多需要分辨颜色的任务，并失去了生活中的很多乐趣。本项目旨在运用AI技术和图形处理来将颜色转化为声音，从而帮助视障人进行色彩识别，从而更为简便迅捷地完成日常任务。
相关学科
计算机科学技术；生物医学工程

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