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
实验室公共邮箱
biodwhu@163.com
湖北省武汉市武昌区
武汉大学计算机学院B503
