智能医学工程选题分享

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| 题目名称 | 主要内容及要求 |
| 基于机器学习的2型糖尿病并发症风险预测 | 基于机器学习方法建立2型糖尿病并发症风险预测模型，实现糖尿病并发症风险预测 |
| 基于机器学习的医保费用分析与预测 | 基于机器学习方法进行医保费用分析和预测 |
| 基于YOLO算法的结肠息肉检测系统 | 基于目标检测算法训练结肠息肉自动检测模型，实现结肠息肉自动检测，设计实现演示程序 |
| 基于深度学习的皮肤癌识别系统 | 基于皮肤癌数据集训练自动分类皮肤癌的模型，实现皮肤癌图像识别，设计实现演示程序 |
| 基于深度学习的脑肿瘤图像识别方法研究 | 搭建深度学习模型，实现脑肿瘤MRI图像分类和分割，并设计实现演示程序 |
| 基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分割方法研究 | 搭建深度学习模型，实现糖尿病视网膜病变图像分割，辅助医生进行诊断决策 |
| 智能临床决策系统模型搭建与实现 | 根据病人临床数据测量和监测，结合病症与诊断结果搭建输入输出关系模型，为医生临床决策做出辅助判断，拟合数据训练模型并测试模型准确性。 |
| 医院大型设备故障诊断模型搭建与实现 | 针对医院大型医疗设备的传感器数据与故障之间的关系，建立故障诊断模型，拟合数据训练模型并验证模型准确性。 |
| 临床辅助诊断系统模型搭建与实现 | 通过查找资料，以一种临床问诊为例，搭建病人病症与诊断结果的输入输出关系模型，拟合数据训练模型并测试模型准确性。 |
| 基于心理测评的抑郁症智能辅助诊断系统模型搭建与实现 | 通过量表测评的结果，与抑郁症的轻重程度之间的关系用智能算法建立模型，拟合数据训练并测试模型准确性。 |
| 中医汤剂知识图谱的构建与样例查询方法研究 | 利用知识图谱技术，实现对中药方剂中汤剂类型的经方进行实体和关系的提取，并构建一个中医汤剂知识图谱。 |
| 基于机器学习的心电信号分类与异常检测方法研究 | 1.应用机器学习算法（如支持向量机、随机森林）对心电图（ECG）信号进行分类。 2.重点检测异常心律及相关疾病。 |
| 基于机器学习的心脏病预测系统设计与实现 | 1.开发心脏病风险预测系统，基于患者历史数据。 2.利用机器学习算法进行风险评估与分类。 |
| 医疗电子病历的数据挖掘方法研究 | 基于LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集用不同的方法预测结果选出最好的进行优化 |
| 基于人工智能技术的口腔癌风险预测模型的构建与评价 | 利用人工智能(AI)技术筛选口腔癌患者死亡的危险因素,并构建风险预测模型。 |
| 基于神经网络的心电图去噪方法研究 | 利用神经网络实现心电图去噪的动态识别 |
| 机器学习在医疗诊断中的应用 | 利用机器学习和图形处理技术，研究和开发医疗诊断系统，辅助医生诊断疾病 |
| 人工智能在挂号系统中的个性化推荐 | 设计一个基于个体兴趣和行为的挂号推荐系统 |
| 基于人工智能的XXX（疾病）风险评估系统 | 利用人工智能技术和大数据分析，建立一个能够评估某疾病风险的系统 |
| 基于数据可视化技术的传染病监测系统的设计 | 1.利用数据采集技术收集传染病相关数据，如病例数量、传播路径等。 2.通过可视化手段展示疫情动态，为防控决策提供支持。 3.开发预警功能，及时发现潜在的疫情爆发风险。 |
| 心血管疾病智能监测与数据可视化研究 | 1.收集心血管疾病患者的生理数据，如心电图、血压等。 2.运用可视化技术呈现患者病情变化趋势，辅助医生诊断。 3.设计个性化的治疗建议模块，基于可视化分析结果为患者提供针对性的康复方案。 |
| 健康管理中的个人医疗数据可视化与应用 | 1.收集个人健康数据，如运动数据、饮食记录、睡眠情况等。 2.通过可视化手段呈现个人健康状况，激励用户积极参与健康管理。 3.开发个性化的健康建议模块，基于可视化分析结果为用户提供定制化的健康方案。 |
| 医疗大数据可视化分析平台构建研究 | 1.整合多种医疗数据源，包括电子病历、医学影像等。 2.采用可视化技术，如数据仪表盘、交互式图表等，展示数据分析结果。 3.为医疗机构提供决策支持，优化医疗资源分配和治疗方案制定。 |
| 基于Python和Flink的全球流感疫苗接种情况分析 | 采用公开数据集，使用Flink框架完成数据处理，使用Python语言实现，最后使用Python plotly包完成数据可视化并利用JavaScript进行前端界面展示。 |
| 基于大数据技术的城市空气质量分析 | 对公开气象数据进行预处理（包括缺失值处理、异常值处理、数据清洗、数据转换等，确保数据的质量和完整性），运用大数据分析技术和机器学习算法，对空气质量数据进行深入分析，提取有用的特征和模式，设计并实现相关数据可视化界面。 |
| 基于医疗大数据的大型城市老年健康状态预测模型设计 | 对大型城市老年公开医疗数据进行预处理，建立预测模型，如使用线性回归、支持向量机、深度学习模型等，对老年未来健康状态进行预测和预警。 |
| 基于人工智能的II型糖尿病个性化治疗方案制定 | 利用人工智能技术，基于患者的基因、病历等信息，为患者制定个性化治疗方案。需要完成的工作包括数据收集与预处理、深度学习模型的构建与训练、以及个性化治疗方案的生成与验证。 |
| 大数据与人工智能在远程医疗监护系统中的应用研究 | 研究如何利用大数据库和人工智能技术，如语音识别，自然语言处理等结合医学人工智能算法构建远程医疗监护系统数据存储和检索机制，实现对患者的实时监测和预警 |
| 医学人工智能在疾病预测模型构建中的优化策略研究 | 研究如何利用数据库技术优化医学数据的存储、检索和处理流程，以支持更高效、准确的疾病预测模型的构建，提高预测精度和时效性 |
| 基于人工智能的个性化推荐系统的设计与实现 | 设计并实现一个能够根据用户历史行为和偏好，利用人工智能技术，如协同过滤，深度学习等进行个性化推荐的软件系统 |
| 数据挖掘驱动的社交媒体影响力分析软件的设计与开发 | 研究社交媒体中信息传播的模式和规律，利用数据挖掘技术，如网络分析，文本挖掘等构建一个能够评估用户影响力、预测热门话题的软件系统 |
| 基于UE4的某医院住院院区虚拟漫游系统的设计与实现 | 使用UE4引擎制作某医院住院院区的虚拟漫游系统，要求主体建筑独立建模，内部结构符合还原原有特征，能够实现基本的全景漫游，部分设备能够与漫游者互动。 |
| 基于Unity 3D的某手术仿真实践系统的设计与实现 | 使用Unity 3D平台制作某类手术的仿真教学实践平台，能够仿真手术基本流程，提供完整的教学实践项目，能够设置特殊病症处理情景，并能够实现虚拟环境下的操作考核测评。 |
| 基于增强现实的某医院就医指引系统的设计与开发 | 基于某增强现实技术平台，设计开发某医院的就医指导系统，构建其门诊部增强现实应用场景，实现就医指引信息的可视化，可根据场景标识展示就医指引信息，并能在移动平台部署本系统。 |
| 基于虚拟现实的医疗设备展示平台的设计与实现 | 使用虚拟现实平台软件构建某医疗设备公司的产品展示平台，用户可以通过该平台直观的查看设备的外观尺寸及性能参数等，并能够初步了解该设备的应用领域和使用方法。 |
| 基于Unity 3D的某医疗设备仿真实践教学系统的设计与实现 | 使用虚拟现实平台软件设计某医疗器械的仿真实践教学系统，设置相应的实践教学项目和突发应急处置练习，并能够实现虚拟环境下的操作考核测评。 |
| 基于深度学习的医学影像智能诊断系统研究 | 探讨深度学习算法在X光片、CT、MRI等医学影像识别与诊断中的应用 |
| 基于大数据分析的医院管理优化策略研究 | 利用大数据分析优化医院资源配置、患者流量管理等方面 |
| 深度学习在基因组学中的应用：疾病预测与风险评估 | 研究深度学习如何解析基因组数据，预测疾病风险和遗传性疾病 |
| 基于深度学习的心电图自动分类系统 | 使用深度学习技术自动分类心电图，辅助医生进行心脏疾病诊断 |
| 基于大数据分析的医疗资源配置优化 | 利用大数据技术对医院或医疗机构的资源配置进行优化建议 |
| 深度学习在医学影像中的国内研究新趋势：基于CiteSpace的科学计量分析 | 研究深度学习在医学影像中的国内研究新趋势：基于CiteSpace的科学计量分析。要求认真好学，可以跟老师一起学习 |
| 基于深度学习的某疾病分类方法研究 | 研究基于深度学习的某疾病分类方法。要求认真好学，可以跟老师一起学习 |
| 电子健康档案数据挖掘 | 研究基于电子健康档案的数据挖掘方法。要求认真好学，可以跟老师一起学习 |
| 电子病历数据挖掘 | 研究基于电子病历的数据挖掘方法。要求认真好学，可以跟老师一起学习 |
| 基于支持向量机与遗传算法相结合的预测模型验证 | 利用支持向量机与遗传算法相结合，建立一种最优化模型，拟合数据训练并验证模型准确性。 |
| 基于支持向量机与粒子群算法相结合的预测模型验证 | 利用支持向量机与粒子群算法相结合，建立一种最优化模型，拟合数据训练并验证模型准确性。 |
| 基于支持向量机与交叉验证相结合的预测模型验证 | 利用支持向量机与交叉验证相结合，建立一种最优化模型，拟合数据训练并验证模型准确性。 |
| 基于CNN-SVM混合模型的病理性近视识别研究与实现 | 利用卷积神经网络模型，通过对算法的修改减少冗余信息，增强特征的表达。 |
| 基于深度学习的图像识别系统 | 利用卷积神经网络构建一个图像识别系统，通过CNN模型进行训练最终达成在不同场景下正确识别。 |
| 人工智能辅助肿瘤治疗的个性化方案研究 | 研究如何利用人工智能技术分析患者基因数据，为患者制定个性化的治疗方案，并验证其在提升治疗效果和减少副作用方面的优势‌ |
| 基于人工智能的网络安全威胁预测与防御‌ | 利用人工智能技术对网络安全威胁进行预测，并提出相应的防御措施‌ |
| 基于深度学习的恶意软件检测与防御 | 利用深度学习算法对恶意软件进行检测和防御，研究其在实际应用中的效果和优化方法‌ |
| 肝病数据库系统的设计与实现 | 系统能实现并演示 |
| 肺病数据库系统的设计与实现 | 系统能实现并演示 |
| 胃病数据库系统的设计与实现 | 系统能实现并演示 |
| 肾病数据库系统的设计与实现 | 系统能实现并演示 |
| 基于多参数生理信号的情绪识别 | 1：不同外界刺激引起情绪状态变化的心电、血压、呼吸、心率、血氧等信号采集的实验设计和测试，2：相关类似数据集收集。3：基于采集信号和数据集的特征融合算法选取和设计，4：基于采集数据和数据集情绪识别算法或模型的选取、设计、训练、评估和验证，5：模型或算法在有限资源硬件部署和实时推理验证。 |
| 基于机器学习和传播动力学的传染病预测模型 | 探索机器学习方法在传染病发病趋势预测中的应用，基于传播动力学建立传染病发病的预测模型，进而比较模型预测性能，可推广于传染病数据的预测分析应用中。 |
| 基于机器学习的传染病预警系统的设计与实现 | 以机器学习为基础的传染病预警系统便于用户随时随地了解最新的预测情况，为特定传染病预测提供重要的参考依据,有利于控制性政策的实施,从技术层面上推进传染病防控的进程。 |
| 基于机器学习与红外光谱法的中药材鉴别 | 利用可视化、聚类和回归预测模型对中药材的鉴别情况进行深入分析，为我国中药应用提供更多有效的信息和帮助，通过数学建模和数据挖掘解决中药材的鉴别，从而有效改善药材误收误用的情况。 |
| 基于计算机断层扫描的深度学习模型对筛查肺部疾病的鉴别诊断 | 深度学习技术在医学影像分析中取得突破性进展，为肺部疾病的早期筛查提供了新的可能。重点探讨卷积神经网络模型在胸部CT摄片图像分析中的应用。 |