科研主题：KCL夏教授——基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法

随着抗生素的广泛使用，耐药性微生物的出现和传播已成为全球公共卫生领域面临的重大挑战。耐药性微生物的快速准确识别对于有效的抗感染治疗至关重要，它可以帮助医生及时选择合适的抗生素，减少不必要的抗生素使用，从而控制耐药性的发展和传播。

传统的耐药性微生物识别方法通常基于微生物培养和药物敏感性测试，这些方法耗时较长，且在某些情况下可能无法提供准确的识别结果。随着机器学习技术的发展，基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法成为了一个新的研究方向。这种方法可以通过分析微生物的基因组数据、表型特征或者临床样本数据，快速预测微生物的耐药性。

本研究旨在探讨基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法，通过改进数据处理和分析方法，提高识别的准确性和效率。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：夏教授

KCL高级讲师&副教授

UCL荣誉副教授

人工智能、医学图像、医疗器械领域专家

擅长医学彩色影像的信号采集、处理、分析与识别，生物医疗相关领域的人工智能算法与仿真

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