为促进学院师生学术氛围，搭建本硕博交流平台，帮助学生拓展学术视野、培养科研思维、了解科研方向、促进学业发展、加强双创教育，生命学院组织开展系列精品组会，围绕科技前沿开展科研主题交流，旨在激发科技创新兴趣，提高师生共创活力。

课题组简介

生物医学诊疗方法与技术实验室由李勤、魏泽文、辛怡、胡晓明、张晓、张凤月几位老师及指导的研究生组成。主要研究方向有：生物医学光学成像与图像处理技术、激光医学与光动力治疗设备研究、生物微系统 (Bio-MEMS)技术、生物医学数据智能分析与利用等。先后主持国家自然科学基金、863、重大科学仪器专项课题等十余项国家级项目，总经费超2000万元。主要成果有（1）建立了冠状动脉粥样硬化斑块自动识别技术；（2）建立了基于虚拟现实的心理舒缓系统并成功实现了两次空间搭载；（3）开发了基于微流控芯片的便携式流式细胞检测系统；（4）建立了基于微流控芯片的单细胞分析及分子诊断新方法；（5）开发了智能光动力治疗仪；（6）建立了高速OCT成像系统；（7）建立了基于生理信号的健康态识别和预测技术。

联系方式

欢迎对生物医学诊疗方法与技术实验室感兴趣的同学加入下面微信群或者联系李勤教授。

邮箱：liqin@bit.edu.cn

主讲人

王旭，北京理工大学生物医学工程专业，硕士三年级，主要研究方向为光动力治疗中的剂量优化与控制。

主讲内容

基于三维视觉导航的辐照度动态规划光动力治疗系统

光动力疗法（Photodynamic Therapy,  PDT）是临床治疗皮肤疾病的一种新型疗法，它利用光敏剂、光和氧分子三种要素的共同作用杀死靶细胞。光在其中扮演了相当重要的角色，适当的辐照度能够达到良好的治疗效果，反之若辐照度过高则易造成灼伤，若辐照度过低则达不到治疗效果。由于皮肤病灶多处于复杂的三维曲面，传统光源无法在病灶区域形成符合预期要求的均匀辐照度；为避免局部辐照度过高而造成灼伤，医生常采用较低的辐照度进行治疗，但同时也降低了治疗效率。

本研究致力于开发一种能够根据病灶的大小和形状，个性化、智能化地调节病灶区域光照的分布，从而提高治疗效率的光动力治疗设备。3D相机获取患者的三维图像数据，将其输入到计算机中进行图像分割得到病灶的三维图像数据，建立LED阵列的辐照数学模型，通过LED阵列与病灶的相对位置关系可以求解得到LED亮度值矩阵，在病灶区域形成均匀的辐照度。同时，根据相机的实时反馈，可以跟踪患者移动，动态的调节LED亮度值矩阵。

主讲人

吴鑫，北京理工大学电子信息专业，硕士三年级，导师：魏泽文研究员。曾获得2021年中国高校计算机大赛-人工智能创意赛全国赛一等奖；2022年第七届全国大学生生物医学工程竞赛创新设计全国赛一等奖；主要研究肺癌类器官单细胞测序芯片技术。

主讲内容

由于肿瘤具有很强的异质性，肿瘤的精准诊疗过程困难重重，现在的肿瘤治疗中肿瘤药物筛选模型最热门的是类器官模型，类器官技术在癌症诊疗领域具有较大的应用价值。类器官是将人体组织体外培养成与体内器官功能相似的细胞团技术。但类器官技术也存在一定问题，样本开源有限导致很难在孔板中实现高通量的培养，其次其检测的方法也有限。

本课题在类器官基础上引入了微流控芯片技术。基于微流控芯片能对微流体精准操控的优势，实现对类器官微环境的精准搭建和对类器官的单细胞分析等多维度检测。

主讲人

卢晓，北京理工大学生物医学工程专业，博士四年级，研究方向为基于结构化医疗电子病历的疾病预测与风险研究建模分析。

主讲内容

基于注意力机制模型的重症脑卒中患者血钠动态预测与干预措施研究

血钠异常是重症监护病房（intensive care unit，ICU）最常见的电解质失衡，也是急性重症脑卒中的常见并发症之一，与更高的死亡率和更长的ICU滞留时间相关，在脑卒中发生颅内压（intracranial pressure，ICP）增高的治疗过程中，血钠水平及其波动直接影响预后。但是目前在血钠管理中仍是医生通过经验进行人工评估，主观性较大，不同医生判断的一致性较差。在ICU中产生了海量的不规则采样的、稀疏的临床EHR数据，这对传统的机器学习建模是个挑战，因为对于传统预测建模技术来说，每个要预测的结果都需要创建一组相同时间结构的特定变量的数据集。一般的神经网络方法被设计成在连续的时间序列之间处理具有恒定时间间隔的数据，从而导致不规则时间间隔的次优性能。我们的研究旨在建立一个能处理不规则采样的、稀疏的血钠数值与干预措施的预测模型，这将为我们从EHR缺失数据和时间间隔中获取更多关于疾病的信息。