前列腺癌医学影像智能分析技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62331001
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    239万
  • 负责人：
    卢剑
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    F.信息科学部
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023至
  • 项目参与者：
    卢剑；
  • 关键词：

项目摘要

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项目成果

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其他文献

模式分工型混合生成式对抗网络
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    现代计算机(专业版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    侍海峰;侍海峰;何良华;何良华;卢剑;卢剑
  • 通讯作者：
    卢剑
人工智能与3D影像重建在前列腺肿瘤诊治中的应用探讨
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    首都医科大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张智荧;邱敏;马潞林;卢剑
  • 通讯作者：
    卢剑
元认知:态度与说服研究的新视角
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    心理科学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢剑;肖子伦;冯廷勇
  • 通讯作者：
    冯廷勇
基于U型卷积神经网络学习的前列腺癌影像重建模型在手术导航中的应用
  • DOI：
    10.19723/j.issn.1671-167x.2019.03.033
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    北京大学学报医学版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    颜野;夏海缀;李旭升;何为;朱学华;张智荧;肖春雷;刘余庆;黄华;何良华;卢剑
  • 通讯作者：
    卢剑
利用卷积神经网络识别交通指数时间序列模式
  • DOI：
    10.13203/j.whugis20200035
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    武汉大学学报. 信息科学版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢剑;张学东;张健钦;郭小刚;张悦颖
  • 通讯作者：
    张悦颖

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

卢剑的其他基金

基于影像组学的前列腺肿瘤风险评估与手术导航研究
  • 批准号：
    61871004
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    67.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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