生物医学人工智能

机器学习算法,数据挖掘方法,复杂疾病智能诊断方法,药物智能发现/设计方法,智能生物合成方法等

心电云诊断

基于云心电诊断平台,分布式HDFS数据中心,深度学习模型与机器学习诊断
医生辅助心电诊断平台,微服务系统架构

心电云中心

基于云端的医生服务诊断平台

HDFS数据中心

分布式数据存储中心

深度学习模型诊断

多分类初筛辅助诊断

乳腺癌诊断

全方位辅助病理医生快速、精准完成乳腺癌相关诊疗


乳腺癌HE图像自动诊断

计算机建模学习多种类病理种类特征进而判别HE病理切片的疾病种类

浸润性乳腺癌组织学分级

模拟医生诊断,计算机从腺管、细胞核、有丝分裂象三个方面识别后综合打分自动完成

免疫组化HER2检测结果自动分析

通过深度学习网络完成HER2结果自动分析

荧光原位杂交HER2基因状态检测

依据HER2指南自动计数HER2、CEP17数目辅助完成HER2基因状态检测

宫颈癌诊断

计算机自动识别异常宫颈细胞,为病理医生提供高效率、高准确率的辅助诊断

异常宫颈细胞检测

对宫颈细胞进行分割,结合病理学知识提取细胞的形态特征、纹理特征等,基于机器学习技术完成对宫颈细胞的自动分类

异常宫颈细胞检测

通过细胞核自动定位技术,生成单个宫颈细胞图像,然后再结合深度卷积神经网络模型自动检测异常宫颈细胞

异常宫颈组织切片检测

通过多尺度分析宫颈组织切片细胞形态,自动定位可疑病变区域,然后通过目标检测技术自动识别异常组织切片区域

药物-疾病关联预测

基于现有的药物、蛋白质、疾病表型、基因、副作用、通路等多组学数据,
开发相应的机器学习算法,挖掘潜在的药物-疾病关联,
为药物重定位(老药新用)、新药发现提供参考

Heterogeneous Network

Machine Learning

Prediction

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