Темы учебных проектов на 2024/2025 год

Обработка Медицинских Изображений

1. Классификация кожных поражений с использованием дерматоскопических изображений

Описание: Разработка моделей машинного обучения для классификации кожных поражений как доброкачественных или злокачественных на основе дерматоскопических изображений. Этот проект направлен на помощь дерматологам в раннем выявлении и лечении рака кожи путем повышения точности диагностики.

2. Автоматическое обнаружение пневмонии по рентгеновским снимкам грудной клетки

Описание: Создание моделей глубокого обучения для выявления пневмонии на рентгеновских снимках грудной клетки. Цель - повысить скорость и точность диагностики в клинических условиях, особенно там, где не хватает квалифицированных рентгенологов.

3. Диагностика болезни Альцгеймера с использованием МРТ-сканов

Описание: Реализация нейронных сетей для выявления ранних признаков болезни Альцгеймера на основе МРТ-изображений. Раннее обнаружение заболевания может привести к более эффективному лечению и управлению состоянием пациентов.

4. Выявление диабетической ретинопатии на основе изображений сетчатки

Описание: Создание моделей для определения различных стадий диабетической ретинопатии на основе изображений сетчатки. Этот проект способствует предотвращению потери зрения за счет раннего и точного выявления заболевания.

5. Анализ гистопатологических изображений для обнаружения рака

Описание: Применение методов глубокого обучения для идентификации раковых клеток на гистопатологических изображениях. Цель проекта - помочь патологоанатомам, автоматизируя части диагностического процесса.

6. Автоматический анализ изображений кровяных клеток

Описание: Разработка систем для классификации различных типов кровяных клеток в диагностических целях. Это повышает эффективность лабораторных исследований и точность выявления нарушений крови.

Анализ медицинских данных

Описание: Использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний на основе показателей здоровья пациента, таких как уровень холестерина, артериальное давление и факторы образа жизни. Это способствует профилактической медицине и оптимальному распределению ресурсов.

2. Обработка естественного языка для электронных медицинских записей

Описание: Разработка систем NLP (обработки естественного языка) для извлечения и обобщения информации из неструктурированных медицинских текстов электронных медицинских записей. Это улучшает доступность данных и поддерживает клиническое принятие решений.

3. Анализ речи для выявления болезни Паркинсона

Описание: Анализ голосовых биомаркеров с использованием методов машинного обучения для обнаружения болезни Паркинсона. Раннее выявление с помощью неинвазивных методов может значительно улучшить уход за пациентами.

4.Прогнозирование эпилептических приступов с использованием данных ЭЭГ

Описание: Анализ сигналов ЭЭГ для прогнозирования эпилептических приступов с использованием моделей искусственного интеллекта. Проект направлен на улучшение качества жизни пациентов путем своевременного оповещения.

5. Анализ данных с носимых датчиков для мониторинга здоровья

Описание: Анализ данных с носимых устройств для мониторинга жизненно важных показателей и прогнозирования потенциальных проблем со здоровьем. Проект способствует активному управлению здоровьем и персонализированному уходу.

6. ИИ для персонализированной медицины в лечении рака

Описание: Использование искусственного интеллекта для прогнозирования наиболее эффективных планов лечения рака на основе генетических данных. Это способствует персонализированной медицине и улучшению результатов лечения пациентов.

7. Прогнозирование уровня повторных госпитализаций пациентов

Описание: Анализ данных больниц для прогнозирования повторных госпитализаций и разработки стратегий по улучшению качества обслуживания. Снижение уровня повторных госпитализаций позволяет снизить затраты на здравоохранение и повысить удовлетворенность пациентов.