研究实验室
H2C2实验室
位置：电能资源中心 (EERC) 419
人类健康计算和网络安全 (H2C2) 密歇根理工学院健康信息学研究生部实验室致力于改进 通过使用数据科学方法和开发创新技术来实现人类健康成果 技术。计算资源在增强患者能力方面具有巨大潜力 健康成果，同时通过以下方式帮助改善和管理我们人口的健康 准确可靠的数据交换。
创新计算技术、医疗设备的使用以及信息交换 健康信息对患者安全和隐私构成严重威胁。研究 在实验室开发和测试有效的模型和技术来减轻或消除 安全漏洞，同时增强患者的健康和安全。
当前研究项目
- 提高紧急医疗服务 (EMS) 至急诊室的患者安全 使用混合现实开发培训为农村社区进行部门交接 使用 Microsoft HoloLens 进行练习。这项研究是与国家合作 密歇根州 5 区 EMT-P、EMS-IC 和 Bay de Noc 社区学院的 EMS 培训 设施，专注于将混合现实与传统培训相结合，以增强 EMS 到 ED 的移交通信和程序。
- 改进的患者行为健康质量测量、临床决策模型、 通过患者报告结果 (PRO) 和 mHealth（移动医疗）进行自我管理 应用程序。试点研究重点关注被诊断为 II 型糖尿病的患者 抑郁和/或焦虑。目的是改善患者的护理过渡 通过开发能够识别农村环境的综合服务模式 应接受特定健康检查、社会干预和护理协调的患者 计划、推荐，并将他们的个人需求与适当的模式相匹配 护理，例如远程医疗咨询。
- 一项关于开发独特、安全且可互操作的生物识别标识符的研究 患者和医务人员都可以访问电子患者数据。解决方案 被称为独特的医疗生物特征识别合法且大规模的执法 身份验证（伞）。
- 通过使用移动医疗应用进行预防性健康跟踪和教育 旨在帮助降低艾滋病毒阳性女性患宫颈癌的风险。
- 与 Microsoft 合作使用计算机视觉设计开源步态分析系统 体感。这项研究利用患者的无标记骨骼跟踪并使用 机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 算法来跟踪和 评估患者的步态状况。
医学影像信息学实验室
地点：电能资源中心 (EERC) 718
足球比赛结果的医学成像信息学实验室专注于提供准确、 医学影像数据的临床相关分析和可视化。实验室的 研究致力于开发检测和评估新技术 医学图像数据。
当前研究项目
开发深度学习算法来检测乳房 X 光检查图像中的异常情况。 计算机辅助检测/诊断 (CAD) 系统已应用于医疗保健领域 设置多年。这些系统的开发是为了发现和区分 许多临床领域的正常和异常组织，包括肺结节、骨折 检测、动脉瘤检测和乳腺病变。许多 CAD 系统利用人类驱动 特征识别和先验知识的过程来完成任务。人工 智能，更具体地说，深度学习方法，改变了基于规则的、 使用预测算法和更通用方法的特定问题解决方案 基于数据的数学优化过程。我们的研究团队正在合作 与密歇根州底特律的亨利·福特医院合作鉴别乳房异常 使用深度学习算法在乳腺 X 线摄影图像中。
电力能源中心 (EERC)
足球比赛结果的医学信息学课程以技术为基础，以研究为重点。 非常重视实验室经验。电能资源中心 (EERC) 位于主校区，提供最佳、最新且维护良好的 空间，配备行业标准技术，以实现从 大学到工作场所，或继续进一步的研究工作。
EERC 位于大学主校区，设有电气系 以及计算机工程和信息技术。保罗和苏珊·威廉姆斯中心 计算机系统研究在五楼，电气和计算机工程在五楼 妇女中心在七楼，电气和计算机工程系 学习中心在一楼。
核心设施
大学的研究增强了我们工作的跨学科性质 中心和实验室——从微观分析到地理空间——作为关键资源， 孵化器以及改变世界的想法和创新的试验场。了解更多 关于我们的核心设施。