面向人类健康的体外诊察信息感知与计算方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61332011
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    300.0万
  • 负责人：
    张大鹏
  • 依托单位：
    香港中文大学（深圳）
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2018-12-31

项目摘要

"Sensing health, wisdom medicare" is an important direction for the development of national health, and an important part of the new deal of the national health care reform. Human body information perception has significant advantages, i.e. non-invasive, painless, high accuracy, low cost, etc., which is in line with China's national conditions. However, currently, human body information perception is in a limited condition, and has some bottleneck problems, such as standardization, repeatability and scalability problems. In response to these bottlenecks, the project aims to propose novel human body information perception and fusion techniques for human health. We will start from the multi-source and multi-mode information perception, and to realize the all-round-aware information fusion. Finally, we will establish a platform based on the calculation and analysis of the human body information. This project will help to promote a modern source of innovation in the field of medical diagnosis，which has important social and economic significance.
感知健康与智慧医疗是目前国家医疗卫生事业发展的重要方向，也是国家医改新政的重要组成部分。体外诊察信息感知具有无损伤、无疼痛、准确度高、成本低廉、速度快捷、操作便利等显著优点，符合我国国情，意义重大。但目前体外诊察感知还处于单一、有限的状态。考虑到医学诊断综合分析的特点，急需研发面向人类健康的体外诊察的感知。同时解决医学诊断现代化研究中面临的数字化、标准化、可重复性和可扩展性等瓶颈问题。针对上述问题，本项目提出“面向人类健康的体外诊察信息感知与计算方法研究”，从具有广度（多源多模）的全方位体外诊察“四觉”感知(包括视觉感知、听觉感知、嗅觉感知和（广义）触觉感知)入手，实现面向人类健康的多层次信息融合（包括感知融合，特征融合，匹配融合及决策融合）计算。同时，建立面向人类健康的体外诊察信息分析应用平台。本项目有助于推动我国医学诊断现代化领域源头性创新，具有重要的社会意义和经济意义。

结项摘要

随着国家经济社会发展和医疗卫生事业的提升，感知健康与智慧医疗越来越受到广大人民群众关注，也成为国家重点发展和支持的方向之一。与中医理论相结合的体外诊察信息感知具有无痛无创、快速便捷、成本低廉、易于普及等优点，能够惠及广大人民健康，符合我国国情。团队自承担该项国家自然科学基金重点项目以来，项目承担单位及各合作单位按照项目研究计划，解决了医学诊断现代化研究中面临的数字化、标准化、可重复性和可扩展性等瓶颈问题。本项目从具有多源多模的广度全方位体外诊察入手，包括视觉感知、听觉感知、嗅觉感知和触觉感知，通过客观、科学的多层次信息融合计算，实现面向人类健康的诊察、分析和应用平台。主要研究成果包括体外诊察信息感知模块设计，环境参数及传感元器件标准化，体外诊察感知信息预处理，体外诊察信息的融合计算，面向人类健康的体外诊察信息分析应用平台。研制出的全方位体外诊察感知系统已实现产业化，具有较好的市场前景。.基于项目研究成果，共计出版英文专著3部，发表论文59篇，包括SCI检索国际期刊论文52篇（期中IEEE Trans. 论文28篇），国际会议论文7篇。核心成员获教育部自然科学一等奖1项，获江苏省自然科学一等奖1项。申请发明专利14项，其中3项已授权，培养博士研究生11名，硕士研究生24名。作为Program Chair或co-Chair组织召国际会议23次（具体列表见成果部分），受邀做国际/国内学术会议特邀报告（Keynote Speech）13人次。上述指标均超过项目预定目标。

项目成果

期刊论文数量（52）
专著数量（3）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（7）
专利数量（14）
Modified Principal Component Analysis: An Integration of Multiple Similarity Subspace Models
改进的主成分分析：多个相似子空间模型的集成
  • DOI：
    10.1109/tnnls.2013.2294492
  • 发表时间：
    2014-08-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Fan, Zizhu;Xu, Yong;Zhang, David
  • 通讯作者：
    Zhang, David
Differential Expression Analysis on RNA-Seq Count Data Based on Penalized Matrix Decomposition
基于惩罚矩阵分解的RNA-Seq计数数据差异表达分析
  • DOI：
    10.1109/tnb.2013.2296978
  • 发表时间：
    2014-02
  • 期刊：
    IEEE Transactions on NanoBioscience
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Liu Jin-Xing;Gao Ying-Lian;Xu Yong;Zheng Chun-Hou;You Jane
  • 通讯作者：
    You Jane
Learning Domain-Invariant Subspace Using Domain Features and Independence Maximization
使用域特征和独立性最大化学习域不变子空间
  • DOI：
    10.1109/tcyb.2016.2633306
  • 发表时间：
    2018-01-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS
  • 影响因子：
    11.8
  • 作者：
    Yan, Ke;Kou, Lu;Zhang, David
  • 通讯作者：
    Zhang, David
An Effective 3D Ear Acquisition System.
有效的 3D 耳朵采集系统
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0129439
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    PloS one
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Liu Y;Lu G;Zhang D
  • 通讯作者：
    Zhang D
Multiple representations and sparse representation for image classification
图像分类的多重表示和稀疏表示
  • DOI：
    10.1016/j.patrec.2015.07.032
  • 发表时间：
    2015-12
  • 期刊：
    Pattern Recognition Letters
  • 影响因子：
    5.1
  • 作者：
    Xu Y.;Zhang B.;Zhong Z.
  • 通讯作者：
    Zhong Z.

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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大规模非接触式多模态掌纹识别研究
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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