【调剂】湖南工业大学湖南省重点实验室急招生物医学工程、计算机与基础医学相关硕士研究生...

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”生物医用纳米材料与器件“湖南省重点实验室成立于2005年5月,同年获批生物医学工程一级学科硕士点,2008年获批湖南省高等学校“绿色化学关键技术”创新团队,2011年获批“十二五”湖南省重点学科。目前有专职人员38人,其中博士生导师5人,教授/研究员16人,副教授/副研究员21人,博士38人。教育部“跨世纪优秀人才”1人,国务院特殊津贴专家2人,湖南省“121”人才工程3人,“湖湘青年英才”1人,市科技领军人物1人。近年来,主要致力于生物医用纳米材料与器件的研究,通过科研提升学科水平、加速高水平人才培养与促进高水平成果转化、服务地方经济和国家重大需求发展。“十二五”期间,公开发表sci论文180多篇,承担国家级项目35项、省部级项目63项,获得省部级以上奖项10项。实验面积1500平方米,共有设备400余台套,价值2000余万元,包括扫描电镜、x射线衍射仪、原子力显微镜、时间分辨荧光光谱仪、等离子质谱等大型分析测试仪器。
主要研究方向
(1)先进生物材料
主要研究生物医用纳米材料、组织工程、药物控释及双网络凝胶材料。1)开发多种高性能纳米功能材料,用于生物传感检测及疾病诊断;2)构建多肽自组装纳米材料、聚合物纳米材料及有机小分子探针,进行肿瘤诊疗一体化研究;3)研制具有超强超韧、刺激响应,用于组织工程、穿戴器件及药物控释的双网络凝胶。获湖南省自然科学二等奖2项,国家重点研发计划子课题1项、国家自然科学基金13项,发表sci论文72篇。
(2)生物传感技术
主要研究生物芯片、生物传感器、高通量全自动分子诊断系统。1)开发新一代全自动多重分子诊断系统(icubate),完成世界上首个全封闭、全自动基于ngs文库制备系统,实现人类免疫组库和肺癌精准诊断;2)开发活版印刷原位合成生物芯片新方法及制备系统,应用于生物分析和新药筛选;3)开发多种小分子检测生化传感器件。获2014年度湖南省技术发明一等奖1项,国家“863”计划、国家自然科学基金14项,发表sci论文44篇。
(3)生物医学人工智能
主要研究医学大数据、多模态生物特征识别及其与人体健康相关性。1)研究医学图像识别与处理技术,开发医学大数据挖掘分析系统;2)研究多层次信息融合与多协同技术、虹膜与人体健康相关性,开发多模态生物特征采集识别系统;3)开发新一代半干脑电电极及可穿戴采集系统,应用于广州市儿童医院、深圳先进研究院等单位。获湖南省科技进步二等奖1项,国家重点研发计划子课题3项、国家自然科学基金11项,发表sci论文30篇。

实验室主任简介:
    何农跃,博士,东南大学生物科学与医学工程学院教授,湖南工业大学特聘教授,博士生导师,发表sci收录论文150余篇,主持和参与30余项国家和省部级课题,第一发明人和共同获授权发明专利 21 余项,软件著作权 4 项,实用新型 25 多项;2015 年入选 elsevier 发布的 2015 年中国高被引学者榜单(“生物医学工程”领域排名第一);先后获得省部级科技进步奖 6 项。研究方向:生物芯片、生物传感器、功能纳米材料、分子诊断新方法新技术。
主要社会兼职有:美国化学会会员、中国化学会会员、国际分子电子学和生物计算学会会员、美国journal of bionanoscience编辑委员会委员、“journal of nanoscience and nanotechnology”副主编、美国“advanced science letters”副主编、江苏省生物医学工程学会纳米医药专业委员会委员、中国医药生物技术协会纳米生物技术分会理事。

备注: 生物医学工程,计算机、基础医学等相关理工科,一志愿报考学术型硕士,且分数达到当年国家a类分数线,且报考专业必须以07开头,尽快联系,谢谢!!!!

联系/微信:15869716968(陈老师)
邮箱:29463955@qq.com

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14724334-1‍

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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