若干统计计算模型研究及其在生物医学信息处理中的应用的任务书.docx

若干统计计算模型研究及其在生物医学信息处理中的应用的任务书
一、任务背景
在生物医学信息处理和分析领域中，统计计算模型研究应用广泛，具有重要意义。针对目前生物医学信息处理中存在的数据量大、复杂性高、多样性强等特点，需要制定一套完整的统计计算模型方案，能够有效快捷地完成数据处理和分析工作，并取得较好的研究成果。
二、任务目标
1.了解生物医学信息处理领域中统计计算模型的概念及应用情况；
2.分析不同统计计算模型的优缺点，评估其适用范围；
3.制定一套完整的生物医学信息处理统计计算模型方案，包括模型选择、参数调节、结果评估等；
4.将所设计的生物医学统计计算模型应用于实际案例中，通过结果分析及比较验证其有效性；
5.发掘生物医学信息处理的新模型设计方案。
三、任务内容
1.生物医学信息处理领域中统计计算模型的概念及应用情况的调研分析；
2.根据实际需求和数据特点，选择不同的统计计算模型；
3.建立生物医学信息处理统计计算模型方案，包括数据预处理、特征提取、模型构建、结果预测等；
4.选择代表性实验案例，应用所设计的生物医学统计计算模型进行分析和比较，验证其有效性和优越性；
5.总结生物医学信息处理中新的统计计算模型设计思路及方法。
四、任务要求
1.熟悉生物医学信息处理基本理论知识及相关领域的研究成果；
2.熟练掌握多种统计计算模型的构建及应用方法；
3.能够独立设计并实现生物医学信息处理统计计算模型；
4.具有良好的数据分析和结果评估能力；
5.较好的文字表达能力、清晰易懂的实验报告和研究成果展示技能。
五、预期成果
1.生物医学信息处理领域中统计计算模型的概念及应用情况的调研报告；
2.不同统计计算模型的优劣分析报告；
3.生物医学信息处理统计计算模型方案的设计报告；
4.代表性实验案例分析及比较报告；
5.新的生物医学信息处理统计计算模型设计思路及方法的总结报告。
六、时间安排
本次任务预计持续3个月，时间安排如下：
第一周：明确任务目标、分工，进行调研搜集文献。
第二周：分析不同统计计算模型的优缺点及适用范围。
第三周至第六周：根据实际需求和数据特点，选择不同的统计计算模型并建立方案。
第七周至第九周：代表性实验案例的分析和比较，验证设计模型的有效性。
第十周：总结新的生物医学信息处理统计计算模型设计思路及方法。
第十一至第十二周：撰写任务报告、进行结果汇报和成果展示。
七、经费预算
本研究任务所需经费为XXXX元。
八、参考文献
1.金素恩.生物医学信息处理[M].北京：清华大学出版社,2010.
2.张明,王世东,唐璜.统计计算模型在生物医学信息处理中的应用[J].电子测量与仪器学报,2017,31(02):187-195.
3.彭真,钟琳娜.基于机器学习的生物医学信息处理综述[J].前沿的分享,2019,9(1):1-8.
4.李志中,彭兴钦.基于深度学习的生物医学信息处理研究进展[J].2018中国智能系统学术会议（CSCIS2018）,2018,109-116.