南方醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院導師：黃美燕

發(fā)布時間：2021-11-20 編輯：考研派小莉推薦訪問：

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南方醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院導師：黃美燕正文

[導師姓名]
黃美燕

[所屬院校]
南方醫(yī)科大學

[基本信息]
導師姓名：黃美燕
性別：
人氣指數(shù)：893
所屬院校：南方醫(yī)科大學
所屬院系：生物醫(yī)學工程學院
職稱：副教授
導師類型：碩導
招生專業(yè)：影像醫(yī)學與核醫(yī)學
研究領域：醫(yī)學圖像處理與機器學習

[通訊方式]
電子郵件：huangmeiyan16@163.com

[個人簡述]
本人的主要研究方向為醫(yī)學圖像處理與機器學習。
（1）醫(yī)學圖像分割是醫(yī)學圖像處理與分析領域中復雜而又關鍵的步驟，其目的是從醫(yī)學圖像中分割出具有某些特殊意義的部分，然后提取相關特征，為臨床治療和病理學研究提供可靠的依據(jù)，從而輔助醫(yī)生作出更加準確的診斷。由于醫(yī)學圖像的復雜性，以及目前醫(yī)學成像技術上的特點，在分割過程中需要解決成像的不均勻性以及個體之間的差異性等一系列問題，使得醫(yī)學圖像的分割變得越加困難，所以一般用于自然圖像的分割方法難以直接應用到醫(yī)學圖像的分割，而且至今仍沒有一種通用的分割方法可以有效地應用到不同的醫(yī)學圖像分割任務中。基于上述原因，本人針對兩個具體的分割任務提出了兩種基于學習的分割算法，相關論文已在雜志Neuroimage（SCI，一區(qū)，6.13）以及IEEE Transactions on Biomedical Enginerring（SCI，二區(qū)，2.4）上發(fā)表。
（2）影像與基因數(shù)據(jù)之間的相關性分析屬于全基因組關聯(lián)分析（Genome wide Association Study, GWAS），是分析神經(jīng)疾病基因作用的有效方法。阿爾茲海默癥（Alzheimer’s Disease, AD）患者的腦部圖像與基因數(shù)據(jù)之間的相關性分析對AD的預防和治療具有重大的意義。然而，由于圖像和基因數(shù)據(jù)數(shù)目的龐大，GWAS方法存在分析過程復雜、計算量大等問題?；谏鲜鲈?，本人提出一種有效快速的AD基于點的GWAS方法，以期實現(xiàn)有效快速的AD圖像與基因數(shù)據(jù)的相關性分析，為臨床對AD的預防和治療提供實時有效的分析工具。相關論文已在雜志Neuroimage（SCI，一區(qū)，6.13）上發(fā)表。

[科研工作]

[教育背景]

南方醫(yī)科大學

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