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科研主题：NUS-Zhao教授——
基于AI的 MRI 影像的肿瘤区域识别技术研究
肿瘤的早期诊断对于肿瘤患者的治疗和生存率至关重要。而MRI（磁共振成像）作为一种非侵入性的成像技术，在肿瘤诊断中起着重要的作用。然而，准确地识别和定位肿瘤区域在MRI图像上仍然是一项具有挑战性的任务。

传统的MRI图像分析方法受限于人工干预和主观判断，存在着识别准确性和效率低下的问题。因此，基于人工智能（AI）的肿瘤区域识别技术成为了当前研究的热点和关注的焦点。
AI技术的快速发展和深度学习算法的应用为MRI图像的肿瘤区域识别提供了新的机遇。通过训练深度神经网络模型，可以实现对大规模MRI图像数据的自动分析和特征提取，从而实现对肿瘤区域的自动定位和准确识别。
此外，基于AI的肿瘤区域识别技术还可以结合其他临床数据，如患者的病史、生化指标等，从多个角度综合评估肿瘤的恶性程度和预后情况，为医生提供更全面的诊断信息和治疗决策支持。因此，本研究旨在通过应用AI技术，开发一种高效准确的MRI图像肿瘤区域识别技术，为肿瘤的早期诊断和治疗提供可靠的辅助手段。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：Zhao教授
新加坡国立大学客座教授
开放空间创投 & OV 数据科学总监
前谷歌云亚太地区机器学习负责人
研究领域：machine learning, AI, DS, CV, NLP, large language model application
我们的八大优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界认可
更侧重于理论分析而非实际研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
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适合人群
留学申请：计划申请人工智能/计算机科学等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、机器学习、论文撰写等技能的同学
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