医学影像中的人工智能方法与数学理论专题讲习班

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12126413
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0606.人工智能中的数学理论与方法
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2021
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2022-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Medical imaging has become the principal method for doctors to diagnose, treat and evaluate the prognosis of diseases. However, it has increasingly higher technical requirements and faces many scientific problems that need to be solved urgently. The problems encountered are mainly focused on artificial intelligence algorithms and its mathematical theories in medical imaging. The solution of various problems in this field requires not only the cooperation of experts in fields such as mathematics, medicine, artificial intelligence, and data science, but also the rapid growth and deep participation of young scholars and graduate students. This project plans to set up special workshops on mathematical medicine and artificial intelligence, and seminars on cutting-edge hot topics, and invite well-known scholars in the field of artificial intelligence in medical imaging and mathematical theory to serve as lectures and report experts, focusing on artificial intelligence methods in medical imaging and Systematic teaching of related subjects and academic frontier lectures are carried out on topics such as mathematical theory and intelligent auxiliary diagnosis and treatment based on image data. This project will not only enable researchers related to artificial intelligence methods and mathematical theories in medical imaging to master the basic theories and methods of medical imaging processing and analysis, but also help them grasp academic hotspots and encourage them to work in their respective research fields breakthrough. At the same time, this project will further promote the multi-subjects’ amalgamation, so that artificial intelligence can truly serve clinical medicine.
医学影像已成为医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估的主要手段,但它对技术要求越来越高,面临着诸多亟需解决的科学问题。所遇到的问题主要聚焦在医学影像中人工智能算法及其数学理论。该领域中很多问题的解决不仅需要数学、医学、人工智能、数据科学等领域专家的合作攻关,也需要青年学者、在校研究生的迅速成长和深度参与。本项目拟设立数理医学与人工智能专题讲习班、前沿热点研讨班,邀请医学影像中的人工智能方法与数学理论相关领域国内外知名学者担任授课和报告专家,围绕医学影像中的人工智能方法与数学理论、基于影像数据的智能辅助诊疗等主题开展系统的相关学科教学和学术前沿讲座。本项目的开展不仅能够使医学影像中的人工智能方法与数学理论相关研究人员掌握医学影像处理与分析的基本理论和方法,而且有助于他们抓住学术热点问题,促使他们在各自研究领域中突破。同时,本项目的开展将进一步促进多学科的交叉融合,使人工智能真正为临床医学服务。

结项摘要

医学影像已成为医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估的主要手段,但它对技术要求越来越高,面临着诸多亟需解决的科学问题。所遇到的问题主要聚焦在医学影像中人工智能算法及其数学理论。该领域中很多问题的解决不仅需要数学、医学、人工智能、数据科学等领域专家的合作攻关,也需要青年学者、在校研究生的迅速成长和深度参与。本项目于2022年12月16-22日举办“2022年医学影像中的人工智能方法与数学理论专题讲习班”暨“图像处理与人工智能国际会议”,邀请医学影像中的人工智能方法与数学理论相关领域国内外知名学者担任授课和报告专家,围绕医学影像中的人工智能方法与数学理论、基于影像数据的智能辅助诊疗等主题开展系统的相关学科教学和学术前沿讲座。本项目的开展不仅能够使医学影像中的人工智能方法与数学理论相关研究人员掌握医学影像处理与分析的基本理论和方法,而且有助于他们抓住学术热点问题,促使他们在各自研究领域中突破。同时,本项目的开展将进一步促进多学科的交叉融合,使人工智能真正为临床医学服务。

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)

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其他文献

右半平面收敛的随机Dirichlet级数Borel点
  • DOI:
    10.16360/j.cnki.jbnuns.2017.06.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    北京师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金其余;孔荫莹;邓冠铁
  • 通讯作者:
    邓冠铁
基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    声学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张伟民;郭海涛;金其余;田原嫄;焦圣喜
  • 通讯作者:
    焦圣喜
涉及小函数的无限级随机Dirichlet级数
  • DOI:
    10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2017.03.08
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金其余;孔荫莹
  • 通讯作者:
    孔荫莹

其他文献

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金其余的其他基金

非局部均值理论及其在人工智能中运用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    33 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
医学图像去噪与去模糊的几个关键算法研究
  • 批准号:
    61661039
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    40.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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