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科研主題:NTU林教授1v1科研——
隨著人工智慧技術在醫學影像分析領域的迅速發展,醫療診斷效率和準確性得到了顯著提升,尤其是在骨折診斷方面。骨折是臨床上常見的損傷型別,其及時準確的診斷對患者的治療效果至關重要。然而,傳統的X光影像診斷依賴於專業醫師的經驗,容易受到人為因素的影響,導致診斷不一致甚至誤診。因此,利用人工智慧技術自動分析X光影像,輔助醫生進行診斷成為一個重要的研究方向。
本專案旨在探索先進的深度學習方法在骨折診斷中的應用。透過建立一套高效的X光影像智慧分析系統,專案希望在準確識別和定位骨折病痛狀況方面取得突破。研究將採用多種深度學習模型,探索前沿演算法以及融合模型,此外結合機器學習整理資料,為提高診斷準確性提供技術支援,也為未來醫療影像智慧分析系統的應用奠定堅實基礎。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求,展開1v1科研指導服務。此外,學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師:林教授
Assistant Professor at the College of CS & DS at NTU
Wallenberg-NTU Presidential Postdoctoral Fellow
阿里巴巴達摩院CityBrain 團隊成員
東京大學研究員
多次頂刊最佳論文獎得主
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案,從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋,不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗,有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導,導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集,更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究,不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性,不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表




適合人群
留學申請:計劃申請計算機科學、人工智慧、資料科學等相關專業的同學
提升背景:希望增加深度學術研究經歷,提升獨立研究能力的同學
鍛鍊技能:想要掌握人工智慧領域知識,包括Python、機器學習、論文撰寫等技能的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期:
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期:
8周
· 海外導師:
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師:
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期:
——
· 海外導師:
推薦信(官郵)+網推
· 指南者老師:
協助論文發表
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諮詢報名科研專案
