基于深度学习的头颈部放疗计划图像分割新方法的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    82072021
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    55万
  • 负责人：
    宋志坚
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    H2807.治疗计划、导航与机器人辅助
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

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项目成果

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其他文献

神经导航手术中脑组织变形线弹性模型的建立
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中华神经外科杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚成军;朱海华;王伟;庄冬晓;王满宁;吴劲松;周良辅;宋志坚;刘翌勋;章琛曦
  • 通讯作者：
    章琛曦
ERT/ECT双模态敏感阵列电极优化设计
  • DOI：
    10.1016/j.envint.2019.01.034
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    天津大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汪婧;胡理;王化祥;郝魁红;宋志坚;姜娓娓
  • 通讯作者：
    姜娓娓
一种基于子块的脑组织表面变形追踪算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科技论文在线
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    章琛曦;王子龙;宋志坚
  • 通讯作者：
    宋志坚
氯盐环境下混凝土结构耐久性失效的概率分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    防灾减灾工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋志坚;李大望;陈西;邢少邦
  • 通讯作者：
    邢少邦
脑组织牵拉变形矫正的XFEM建模及其验证
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国生物医学工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王巍伟;李萍;章琛曦;宋志坚
  • 通讯作者：
    宋志坚

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

宋志坚的其他基金

面向医学图像处理任务的主动学习新技术研究
  • 批准号：
    82372097
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    48 万元
  • 项目类别：
    面上项目
新一代神经导航若干关键技术研究及其系统建立
  • 批准号：
    81271670
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    70.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
图像引导手术中脑组织变形的建模、仿真与校正研究
  • 批准号：
    30570506
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    25.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于多模信息融合技术的人体三维立体模型的研究
  • 批准号：
    30370417
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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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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