留学背景提升之医学相关科研项目

医学，是通过科学或技术的手段处理生命的各种疾病或病变的一种学科，促进病患恢复健康的一种专业。它是生物学的应用学科，分基础医学、临床医学。从生理解剖、分子遗传、生化物理等层面来处理人体疾病的高级科学。它是一个从预防到治疗疾病的系统学科，研究领域大方向包括基础医学、临床医学、法医学、检验医学、预防医学、保健医学、康复医学等。医学对于人类生存繁衍有重大意义。今天小编想要向大家介绍几个关于医学的科研项目，帮助大家背景提升。

McGill探究项目：使用机器学习方法提高癫痫疾病诊断率

课题简介

生物信息学

Bioinformatics

是一门交叉学科，主要利用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学用计算机作为主要的研究工具，研究对象是各式各样的生物学数据——比如脑电信号、基因组、蛋白质结构等。研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）以及利用（计算、模拟）等。

在生物医学领域中，癫痫是比较常见的一种神经系统疾病。世界人口中约有1%患有癫痫疾病，受害人群范围广，不仅中老年人，还有相当一部分青少年也经受着癫痫的折磨 。目前对癫痫疾病的诊断主要依靠临床医生对病人常规脑电图的观察，但医生检查脑电图工作量太大，时间较长，容易出现错误，不利于对癫痫的诊断 。因此需要研究一种提取脑电信号特征的方法来减轻医生工作量，提高癫痫疾病诊断的准确率。因此实现脑电信号特征的准确提取，有利于及早识别癫痫疾病,对预防和治疗癫痫疾病具有极为重要的意义。

科研方法

AI＋X数据驱动型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。

AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。

但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

授课导师

麦吉尔大学博士

导师将于2018年前往麦吉尔大学就读博士；

曾在研究生期间发表多篇机器学习，生物信息学方向IEEE级别会议期刊；

课题要求

本课题适合： 9-12 年级学生，有较强的逻辑思维和抽象思维能力：

英文：

具备基本的学术英语阅读能力；

接触过英文写作，有论文写作经验者更佳；

数学：

概率统计基础知识；

线性回归；

微积分基础；

线性代数；

计算机：

Python编程基础；

Numpy库基础；

Scikit-learn

JHU科研课题：再生医学：计算机模拟人造心血管

课题简介

精准医学

Precision medicine, PM

是一种针对患者的个别情形，进行医疗卫生个别化的医学模式，包括医学决策、治疗、实务以及药品都是针对病患“量身定制”的。

计算机辅助设计

Computer Aided Design, CAD

是指运用计算机软件制作并模拟实物设计，并展现其外型、结构等特色的过程。有限元方法是一种用于求解微分方程组或积分方程组数值解的数值技术，这种技术在材料力学性能模拟中有重要应用。

先天性心脏病

Congenital heart defect, CHD

是指在婴儿出生时就已有的心脏问题，其中部分可能致命。大部分严重的CHD都与婴儿的心脏血管发育畸形有关，比如著名的法洛氏四联症（又称蓝血婴儿症）。法洛氏四联症的症状主要是新生儿的右心室-肺动脉血管(RV-PA 血管)狭窄或缺失，这会导致血液无法有效抵达肺部并进行氧气交换，患儿血氧含量很低，血液呈蓝色而不是正常的红色。患有法洛氏四联症的新生儿必须进行开胸手术，在右心室和肺动脉之间安装一个人造RV-PA管来替代狭窄或缺失的血管的功能。然而，随着患儿的生长和发育，人造的RV-PA管无法跟随患儿一起生长，因此在患儿成年之前，每隔几年就需要对其进行一次新的开胸手术来置换一个直径更大的RV-PA管，这给患者带来了极大的痛苦和风险。近年来，3D打印技术的快速发展使得精准医学在植入外科手术上的应用成为了可能。通过计算机设计和模拟，如果能设计出一种可以随着时间“生长”的RV-PA管，就能有效地解决这一问题。

本课题旨在运用计算机辅助设计几种折叠式的自变形RV-PA管结构，并且通过有限元方法对其在不同血压和血液流速下的半径变化进行模拟，再通过模拟结果和文献中的病人数据进行对比来确定最佳的设计方案。

本课题是跨医学、材料科学、物理学和计算机科学的综合研究，并且与实际应用有极强的联系。研究者将对计算机3D建模、模拟仿真和医疗材料设计有深入的了解。

科研方法

计算机仿真模拟

计算机仿真模拟是一种运用计算机软件建立抽象模型、模拟真实条件并进行分析的技术。与传统的实验相比，计算机模拟技术通过数学建模，解放了普通实验对于器材的苛刻要求，具有可多次进行、反复试错的优点。同时，由于计算机模拟技术黑箱化了复杂的理论推导与数据计算，能够以直观的方式呈现研究的成果，对于初次涉猎科学研究的高中生而言，也更为简单易学、容易上手。

例如：在设计外太空的卫星轨道时，受制于客观条件，科研工作者无法在地球上重现外太空的环境，因此，只能借助计算机强大的运算能力，对外太空的情况和卫星的轨道进行模拟、反复实验，并基于模拟实验的结果，完成科学的轨道设计。

整个科研教学流程中，每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度，确保取得研究成果。

授课导师

约翰霍普金斯大学博士；

清华大学学士；

多次以第一作者身份，在生物力学领域多篇专业学术论文；

研究方向：生物力学。

课题要求

本课题适合： 9-12 年级学生，有较强的逻辑思维和抽象思维能力

英文：

具备基本的学术英语阅读能力；

接触过英文写作，有论文写作经验者更佳；

数学：

微积分（微分方程）；

线性代数；

立体几何；

计算机：

CAD软件；

物理：

基础物理（力学）

以上就是关于医学的几个科研项目，现在疫情严重，研究医学是一个很好的背景提升的方法。

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