留學背景提升之醫學相關科研項目

醫學，是通過科學或技術的手段處理生命的各種疾病或病變的一種學科，促進病患恢復健康的一種專業。它是生物學的應用學科，分基礎醫學、臨床醫學。從生理解剖、分子遺傳、生化物理等層面來處理人體疾病的高級科學。它是一個從預防到治療疾病的系統學科，研究領域大方向包括基礎醫學、臨床醫學、法醫學、檢驗醫學、預防醫學、保健醫學、康復醫學等。醫學對于人類生存繁衍有重大意義。今天小編想要向大家介紹幾個關于醫學的科研項目，幫助大家背景提升。

McGill探究項目：使用機器學習方法提高癲癇疾病診斷率

課題簡介

生物信息學

Bioinformatics

是一門交叉學科，主要利用數學、信息學、統計學和計算機科學的方法研究生物學的問題。生物信息學用計算機作為主要的研究工具，研究對象是各式各樣的生物學數據——比如腦電信號、基因組、蛋白質結構等。研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）以及利用（計算、模擬）等。

在生物醫學領域中，癲癇是比較常見的一種神經系統疾病。世界人口中約有1%患有癲癇疾病，受害人群范圍廣，不僅中老年人，還有相當一部分青少年也經受著癲癇的折磨 。目前對癲癇疾病的診斷主要依靠臨床醫生對病人常規腦電圖的觀察，但醫生檢查腦電圖工作量太大，時間較長，容易出現錯誤，不利于對癲癇的診斷 。因此需要研究一種提取腦電信號特征的方法來減輕醫生工作量，提高癲癇疾病診斷的準確率。因此實現腦電信號特征的準確提取，有利于及早識別癲癇疾病,對預防和治療癲癇疾病具有極為重要的意義。

科研方法

AI＋X數據驅動型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。

但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

授課導師

麥吉爾大學博士

導師將于2018年前往麥吉爾大學就讀博士；

曾在研究生期間發表多篇機器學習，生物信息學方向IEEE級別會議期刊；

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力：

英文：

具備基本的學術英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

數學：

概率統計基礎知識；

線性回歸；

微積分基礎；

線性代數；

計算機：

Python編程基礎；

Numpy庫基礎；

Scikit-learn

JHU科研課題：再生醫學：計算機模擬人造心血管

課題簡介

精準醫學

Precision medicine, PM

是一種針對患者的個別情形，進行醫療衛生個別化的醫學模式，包括醫學決策、治療、實務以及藥品都是針對病患“量身定制”的。

計算機輔助設計

Computer Aided Design, CAD

是指運用計算機軟件制作并模擬實物設計，并展現其外型、結構等特色的過程。有限元方法是一種用于求解微分方程組或積分方程組數值解的數值技術，這種技術在材料力學性能模擬中有重要應用。

先天性心臟病

Congenital heart defect, CHD

是指在嬰兒出生時就已有的心臟問題，其中部分可能致命。大部分嚴重的CHD都與嬰兒的心臟血管發育畸形有關，比如著名的法洛氏四聯癥（又稱藍血嬰兒癥）。法洛氏四聯癥的癥狀主要是新生兒的右心室-肺動脈血管(RV-PA 血管)狹窄或缺失，這會導致血液無法有效抵達肺部并進行氧氣交換，患兒血氧含量很低，血液呈藍色而不是正常的紅色。患有法洛氏四聯癥的新生兒必須進行開胸手術，在右心室和肺動脈之間安裝一個人造RV-PA管來替代狹窄或缺失的血管的功能。然而，隨著患兒的生長和發育，人造的RV-PA管無法跟隨患兒一起生長，因此在患兒成年之前，每隔幾年就需要對其進行一次新的開胸手術來置換一個直徑更大的RV-PA管，這給患者帶來了極大的痛苦和風險。近年來，3D打印技術的快速發展使得精準醫學在植入外科手術上的應用成為了可能。通過計算機設計和模擬，如果能設計出一種可以隨著時間“生長”的RV-PA管，就能有效地解決這一問題。

本課題旨在運用計算機輔助設計幾種折疊式的自變形RV-PA管結構，并且通過有限元方法對其在不同血壓和血液流速下的半徑變化進行模擬，再通過模擬結果和文獻中的病人數據進行對比來確定最佳的設計方案。

本課題是跨醫學、材料科學、物理學和計算機科學的綜合研究，并且與實際應用有極強的聯系。研究者將對計算機3D建模、模擬仿真和醫療材料設計有深入的了解。

科研方法

計算機仿真模擬

計算機仿真模擬是一種運用計算機軟件建立抽象模型、模擬真實條件并進行分析的技術。與傳統的實驗相比，計算機模擬技術通過數學建模，解放了普通實驗對于器材的苛刻要求，具有可多次進行、反復試錯的優點。同時，由于計算機模擬技術黑箱化了復雜的理論推導與數據計算，能夠以直觀的方式呈現研究的成果，對于初次涉獵科學研究的高中生而言，也更為簡單易學、容易上手。

例如：在設計外太空的衛星軌道時，受制于客觀條件，科研工作者無法在地球上重現外太空的環境，因此，只能借助計算機強大的運算能力，對外太空的情況和衛星的軌道進行模擬、反復實驗，并基于模擬實驗的結果，完成科學的軌道設計。

整個科研教學流程中，每一位學員都將有學術督導協助保障研究階段性作業和論文的進度，確保取得研究成果。

授課導師

約翰霍普金斯大學博士；

清華大學學士；

多次以第一作者身份，在生物力學領域多篇專業學術論文；

研究方向：生物力學。

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學術英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

數學：

微積分（微分方程）；

線性代數；

立體幾何；

計算機：

CAD軟件；

物理：

基礎物理（力學）

以上就是關于醫學的幾個科研項目，現在疫情嚴重，研究醫學是一個很好的背景提升的方法。

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以上就是關于【留學背景提升之醫學相關科研項目】的解答，如需了解學校/賽事/課程動態，可至翰林教育官網獲取更多信息。

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