生物医学方向

• 基于脑部成像的阿尔兹海默症早期诊断

• 阿兹海默症小鼠模型

• 乳腺癌的精确诊断

• 气胸患者治疗效果评估设备

• 基于机器学习的早期帕金森病预测

• 癌症系统生物学数据的可视化工具开发

• 抗癌化疗用顺铂脂质体的合成

 

1. 基于脑部成像的阿尔兹海默症早期诊断

阿尔茨海默氏病是全世界老年人口中最普遍的痴呆症，是一种无法治愈、不可逆转的神经退行性疾病，及早发现阿尔茨海默氏病显得尤其重要。

 

在临床研究中，分析脑部磁共振成像（MRI）是阿尔茨海默氏病诊断的常用方法，而各种生物标志物能将神经影像与疾病的病理生理过程充分联系起来，对提高诊断、监测以及治疗效果十分明显。

 

这个项目中，我们将研究开发基于MRI影像技术的生物及临床标志物来高效预测阿尔茨海默氏病风险。该项目适合那些对生物医疗和计算机工程感兴趣的学生。

相关学科

计算机科学技术、生物医学工程

 

2.阿兹海默症小鼠模型

阿兹海默症是一种很普遍的痴呆症，每年全世界有将近一千万的新病例产生。对于阿兹海默症，目前仍没有有效的治疗药物，全世界的科学家都在从各个角度尽全力研究发病原因，发病过程和可能的治疗方案。

 

目前绝大多数研究都基于小鼠模型，而这些模型和实际病人发病过程不尽相同。在这个项目中，我们将通过分析已有数据来寻找小鼠模型和病人发病的异同，为开发临床药物提供一些参考。

 

相关学科

生物学、生物医学工程

 

3. 乳腺癌的精确诊断

 

随着人工智能算法的成功应用，智能医疗已经成为目前最热门的应用之一。已经有不少成果在乳腺癌和前列腺癌的诊断上已经达到人类医生的准确率。乳腺癌是导致女性死亡率第一的疾病，有着发病率高，癌细胞转移周期快等难点，一直是医学上的难题之一。

 

本课题旨在运用人工智能的算法，对于病理学图像的特征进行数据挖掘，达到乳腺癌的精确诊断。并对病例数据进行建模分析。

相关学科

计算机科学、统计学、生物医学工程

 

4. 气胸患者治疗效果评估设备

气胸患者需要做手术将胸部多余空气释放出去。医学临床上采用水封瓶吹气方式治疗患者。但治疗过程中，患者需要时刻注意水封瓶中气泡状态导致治疗效果不佳。

 

本项目需要开发一种自动检测水封瓶中气泡的装置，通过传感器将检测到的气泡数据发送到后台，并在患者手持终端上显示气泡排除的实时效果。

相关学科

电子与通信技术、生物医学工程

 

5. 基于机器学习的早期帕金森病预测

帕金森病是一种影响运动的进行性神经系统疾病。这种病的症状是逐渐开始的，有时它只是开始于一只手轻微的震颤。震颤也是这种病很常见的症状，更严重的，也通常会导致僵硬或行动迟缓。

 

为了研究这种病症，我们使用机器学习的方法来预测和解释生物标志物和帕金森病的关联。

 

该数据集包括30例早期未经治疗的帕金森病患者，50例REM睡眠行为障碍患者，和50名健康对照组。所有患者的临床评分均由在运动障碍研究中有丰富经验的训练有素的专业神经学家来评判。

相关学科

生物医学工程、计算机科学技术、统计学

 

6. 癌症系统生物学数据的可视化工具开发

目前，癌症的研究越来越依靠整合多组学分析，但缺乏有效的整合多组学数据的计算与可视化工具。

 

在这个项目中，我们将基于肺癌多组学数据，开发可视化工具，阐明基因与基因，基因与蛋白质，蛋白质与代谢物，代谢物与疾病之间的网络联系，从而为结合组学大数据理解疾病机理提供有效工具。

 

该项目适合对系统生物学数据深度挖掘，多学科交叉感兴趣的学生。

相关学科

计算机科学、生物医学工程

 

7.抗癌化疗用顺铂脂质体的合成

 

顺铂是美国食药监局批准的抗肿瘤药物，通过与DNA嘌呤碱基共价结合抑制复制和转录，诱导细胞凋亡。

 

将顺铂包埋到聚合物纳米粒子中不仅可以通过靶向癌症预后相关的分子途径来提高抗癌疗效，还可以通过增加血浆半衰期、提高有效载荷在肿瘤中的积累以及防止载荷的过早降解来增加其治疗窗口。

 

在此课题中，我们将模拟游离顺铂的药物动力学，并进一步开发一种可以包覆顺铂且能延长循环时间的脂质体纳米颗粒。

相关学科

生物医学工程、电子与通信技术