生物医学工程:人工智能在医学领域的应用
分类:专家指南2021-06-19
生物医学工程:人工智能在医学领域的应用
人工智能逐渐应用在医疗领域中,发挥着重要作用,它对医学研究的作用逐渐成为研究者关注的重点,华为等高科技公司也正将人工智能技术应用于健康领域。在此背景下,为了扩大人工智能的应用范围,我们需要加强其发展分析,了解人工智能在医学领域的应用前景。人工智能目前已经在临床医学诊断、中医学、医学影像、骨科、妇产科以及口腔科等方面的应用并发挥着重大的贡献,我们在对人工智能技术在医学领域中的发展作出展望的同时还应该理性分析出现的问题,敢于接受并提出不同见解。
项目介绍
在本课程中,学生们将会学习人工智能在医学领域的应用场景以及目前医学人工智能的最新发展。同时,学生们将会学习BP神经网络,CNN卷积神经网络以及LSTM长短时记忆神经如何在医学中应用。课程中将会涉及医学图像处理的案例分析与探讨,由此引出创新性方案的思考。希望对人工智能或者生物医学工程感兴趣的学生能够通过本项目的学习为未来学业和工作打下基础。
适合人群
大学生
对生物医学工程、人工智能、图像处理、模式识别等感兴趣的学生
导师介绍
L导师 中山大学 副教授
中山大学生物医学工程学院副教授&硕士生导师
中山大学师资博士后
研究领域:人工智能、生物医学工程
专注于医疗机器人与人工智能研究领域。曾在IEEE Access、Neurocomputing、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics等权威SCI期刊发表多篇论文,主持/指导国家自然科学基金-青年基金、广东省自然科学基金、广东省科技厅公益研究项目等多项课题。参与编写《2011-2012年中国生物医学工程学科发展报告》论著,是IEEE JBHI、IEEE Sensors J、Neurocomputing等国际学术期刊审稿人,也是IEEE会员,广东省生物医学工程学会医疗机器人与人工智能分会委员,中国人工智能学会会员以及国家自然基金通讯评审专家。
任职学校
中山大学(Sun Yat-sen University),简称“中大”,由中华人民共和国教育部直属,是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学,位列首批国家“双一流”A类、“985工程”、“211工程”,入选国家“珠峰计划”、“111计划”、“2011计划”、卓越法律人才教育培养计划、卓越医生教育培养计划、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、新工科研究与实践项目、全国深化创新创业教育改革示范高校、国家大学生文化素质教育基地、国家创新人才培养示范基地、国家国际科技合作基地、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、学位授权自主审核单位等,是中国高校行星科学联盟、中国人工智能教育联席会、中国自由贸易试验区研究院联盟、大学通识教育联盟、粤港澳高校联盟、粤港澳大湾区物流与供应链创新联盟成员。至2020年9月,中山大学由广州校区、珠海校区、深圳校区三个校区、五个校园及十家附属医院组成;开设136个本科专业;有博士后科研流动站45个,一级学科博士点51个,一级学科硕士点59个,专业学位类别37种。
项目大纲
医学人工智能概述:人工智能概述、人工智能原理、人工智能发展
医学人工智能应用:新冠病(图像)辅助诊断应用、医学人工智能的最新进展、人工智能的其它应用
医学人工智能算法:BP神经网络、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)
医学图像处理研究:图像处理案例分析、图像处理工具与方法分析
医学图像处理展望:图像处理存在的问题与挑战、图像处理创新性研究探索
项目答辩与点评:学生项目汇报与答辩、导师点评与指导
时间安排与项目收获
20课时学术先修课+6周30课时小组科研+8课时英文论文指导
3000字左右的课题报告
主导师推荐信(8封网推)
项目结业证书
国外EI/CPCI级别国际会议全文论文投递与发表(共同第一作者)
