本项目研制基于异构计算加速的医学超声影像AI判读技术,致力于临床应用中提高超声影像判读的自动化程度,改善超声影像判读的一致性与准确性水平,降低医生的工作强度。该技术能够实现医学超声影像的自动质量控制,超声标准切面图像的实时获取、关键解剖结构的精准定位与精细化分割、接近专家测量精度的生长参数自动测量,基于异构计算加速深度学习模型的推理过程以满足临床实时性的需求。
提出了可扩展的医学超声影像处理框架,实现了一种可裁剪的医学超声影像质量控制和评测系统;
2. 提出了基于GAN的同步超分和图像增强模型,突破了超声影像中存在的伪影干扰、分辨率不高等难题,医学超声影像较传统人工模式判读准确率有明显提升;
3. 提出了基于时空依赖、结构感知、空间金字塔ROI区域特征对齐等系列方法,突破超声影像视角自由、解剖结构形态尺度变化大等难题,现有数据测试结果表明切面分类准确率达到97%以上;实现了产科胎儿超声图像智能识别、质量控制与智能评测等临床示范应用,取得了良好的应用效果;
4. 设计了医学影像智能处理的系列共性高效异构并行算法,在超声机器有限嵌入式异构算力限制下,高效实现了医学影像的智能实时处理
阳王东 男 1974-04 教授 博士 湖南大学 整体架构设计
李肯立 男 1971-10 教授 博士 湖南大学 深度学习模型并行加速设计
李胜利 男 1963-02 主治医师 博士 深圳市妇幼保健院 超声影像分析架构设计
谭光华 男 1982-08 副教授 博士 湖南大学 质量控制系统研制
丁烨 男 1987-11 副教授 博士 东莞理工学院 机器学习算法设计与优化
袁鹰 女 1976-05 副高级 硕士 深圳市妇幼保健院 超声影像清洗与标注
朱宁波 男 1972-02 教授 博士 湖南大学 超声标准切面识别系统研制
唐卓 男 *** 教授 博士 湖南大学 资源管理系统研制
文华轩 主治医师 学士 深圳市妇幼保健院 超声影像清洗与标注
段明星 博士后 博士 湖南大学 超声图像去噪方法设计与实现
肖国庆 副教授 博士 湖南大学 深度学习并行优化
蒲斌 博士生 硕士 湖南大学 时空依赖的图像识别算法设计与实现
马来发 博士生 硕士 湖南大学 结构感知分割算法设计与实现
评价单位:“科创中国”人工智能专业科技服务团 (中国人工智能学会)
评价时间:2022-11-12
综合评价
鉴定委员会认为,该成果技术复杂度高,研制难度大,经济和社会效益显著,整体技术达到国际先进水平,其中胎儿标准切面质量控制技术填补了国内空白,胎儿质控医学超声影像深度学习模型和并行算法达到国际领先水平。
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