2024-10-17
各学院(部)：
为更好开展新工科毕设项目，提升项目质量和水平，“人体组织参数智能监测与分析平台”新工科毕业设计项目现面向全校教师和毕业班学生进行招募。现将有关事项通知如下。
一、项目背景、目的及意义
毕业设计是本科生培养的最重要环节，其目的是训练学生综合运用所学的知识解决实际问题的能力。随着科技的进步和医疗需求的日益增长，对人体组织生理信息的实时监测与评估成为了医学研究和临床应用的重要方向，而探索新的、非侵入性、高灵敏度的监测技术显得尤为重要。组织光学技术作为生物医学光学的一个重要分支，近年来在人体生理信息监测领域展现出了巨大的潜力。此外，人体的不同生理参数在疾病诊断方面具有独特价值，融合多种生理参数能够全面了解患者身体状况，为个性化治疗提供依据，并且有望显著提升疾病诊断的准确性。为此，本项目拟建立人体组织参数智能监测与分析平台，通过发展无创体外和内窥式检测系统以及发展智能分析算法初步实现人体脑组织、手臂组织的体外无创检测以及口腔组织的内窥式检测，并发展多参数智能诊断与分析模型，为人体健康检测、优化配置医疗资源、提高医疗服务效率等方面发挥作用。
二、项目已具备的条件
本项目在国家自然科学基金“基于双门时间选通光子计数模式的共焦型功能近红外光谱成像方法（62205239）、” “面向口腔癌早期诊断的光电联合一体化定量检测关键技术研究（82071971）”等项目的支持下，已经初步搭建了近红外脑功能光谱成像系统，内窥式光学相干层析（OCT）光谱成像系统、漫反射光谱组织光学参数检测系统等，能够支持项目所需的硬件需求。项目成员来自精密仪器与光电子工程学院、机械学院和医学院，具备光学、电学、机械设计、医学人工智能等综合知识。此外，项目组成员与天津市肿瘤医院、天津市口腔医院、天津医院等多家医院建立了合作关系，在人体组织数据采集等方面可提供有利支持。
三、项目期限与目标
本期项目目标：在2025年6月，初步形成人体组织参数智能监测与分析平台，可实现以下目标：
（1）在人体体外组织无创检测方面：实现人脑组织生理参数实时、精确检测，为神经科学研究（如抑郁、性早熟）和临床诊断提供有效的工具和技术支持。在手臂组织检测方面，实现组织体血氧信息的实时、定量检测，为人体健康评估提供定量依据。
（2）在内窥式人体组织无创检测方面：主要聚焦于口腔组织生理参数无创检测，采用（光学相干层析）OCT和漫反射光谱测量技术，实现口腔组织提不同部位、不同疾病类型（白斑、扁平苔癣、口腔癌）的评估，为临床诊断提供依据和支持。
（3）组织多参数特征融合的疾病智能诊断与分析：基于获取的人体组织多参数特征，通过数据处理、机器学习和人工智能建立分类模型，为个性化治疗提供依据，并且有望显著提升疾病诊断的准确性。
四、项目主要方向及任务
项目拟设3个研究方向： 体外组织参数无创检测 内窥式组织参数无创检测 组织多参数特征融合的疾病智能诊断与分析
每个方向设置2个研究任务，2名指导教师指导，每个任务拟安排1名学生。
（1） 体外组织生理参数无创检测
研究领域： 人脑组织血氧参数无创检测、手臂组织血氧参数无创检测
任务：（1）基于光子计数型近红外脑功能成像技术，以实现更高灵敏度、更高时间分辨率的脑功能成像，揭示大脑活动的微弱信号。包括设计和优化SiPM探测系统，提高其在弱光条件下的光子计数能力；开展高精度信号处理算法的研究，旨在有效去除噪声并增强信号质量；开发多通道数据采集和同步分析系统，以实现实时的脑活动监测。（2）基于单像素成像技术，设计Czerny-Turner(C-T)光谱仪，通过优化输入方式，利用空间光耦合，实现与单像素系统的高效结合。采用高灵敏度的多通道光电倍增管作为C-T光谱仪的探测元件，从而在保证测量灵敏度的同时，扩展成像模式。最终，将所搭建的单像素多光谱成像系统用于手臂组织血氧饱和度的实时监测。
（2） 内窥式组织生理参数无创检测
研究领域：OCT内窥成像技术 漫反射光谱内窥检测技术
任务：（1）针对口腔组织检测位于人体内部的特点，开发口腔粘膜的OCT内窥成像技术，主要任务为内窥OCT结构和成像参数优化，提高成像分辨率；开发弹性成像的功能性OCT技术，评估粘膜组织的弹性性能；和开发图像处理与分析算法，实现粘膜组织三维高分辨成像和黏膜微观结构变化的自动化识别，包括上皮层、固有层以及潜在的恶性变化，评估口腔黏膜的OCT结构和弹性图像特征与病理学特征之间的关系。（2）基于漫反射光谱技术的口腔病变组织实验与分类，通过采集口腔不同位置和不同病变组织（白斑、扁平苔癣、口腔癌等）的漫反射光谱，并采用机器学习、人工智能等方法实现对采集光谱的准确分类，并与OCT结果对比，实现相互佐证，提高实验结果可解释性。
（3）组织多参数特征融合的疾病智能诊断与分析
领域： 数据处理 机器学习算法 深度学习算法
任务：（1）研究基于fNIRS技术的群脑监测数据分析方法，旨在揭示多人在互动及协作过程中的神经活动特征与同步机制。首先开展数据预处理，包括运动伪迹去除、滤波以及光学密度转换和血红蛋白浓度变化计算；然后提取时域与频域特征，并构建脑功能连接网络。接着，通过单一被试对比和群体同步分析等方法，深入探讨个体和群体在不同任务情境下的脑激活模式。运用机器学习和大数据分析技术对监测数据进行模式识别与分类，探索多模态数据融合和实时分析的可行性。（2）基于研究平台获取的人体脑功能、手臂血氧、口腔组织等参数，研究人体生理参数特征提取及融合方法，在此基础上构建基于多种生理参数的智能诊断模型。
五、招募要求：
拟招募选题学生的学院：精仪学院、机械学院、自动化学院、医学院。
六、报名及联系方式：
相关课题细节以及其他未尽事宜请咨询项目组联系人：张丽敏，联系方式：zhanglm@tju.edu.cn
欢迎各位同学踊跃报名，期待你的加入！
新工科毕设工作组
2024年10月17日