疾病精准诊疗中的医学影像处理关键技术

发布时间: 2023-09-05

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

电子信息技术

成果介绍

高分辨率成像、多模态影像配准与融合、组织病灶提取、疾病智能诊断与可视化辅助手术等AI技术是疾病智慧精准诊疗中的关键核心技术，在国家智慧医疗及医疗影像关键设备领域具有广阔的应用前景。 ◆ 本课题组整合了CT、MRI成像模型与反问题解思想的可解释性图像重构AI技术，将低采样数据转换为高分辨率高对比度的影像图像，有望成为多模态成像设备和智能影像分析系统的关键技术之一。 ◆ 形成了具有一定准确度的能辅助医生进行解剖学结构提取及病灶分析的智能方案，完成了对肝、肾等器官及某些特定病灶的高精度自动勾画和定位。该方案对手术、疾病的预测诊断及治疗也有着至关重要的作用。 ◆ 形成了具有可解释性深度学习图像配准方法，利用图像配准桥梁对健康器官或者该器官的健康阶段的形状、体积和影像表现特征的分析和测量来达到对病态组织器官的病症病理分析，能够给出受检查部位各种病症的一定准确性的影像诊断结果和诊疗疗效评估方案。

成果亮点

全国各大医院都在积极开展医学影像AI的研究与合作项目，众多三甲医院已启动智能诊疗助手、智能诊疗方案以及智能影像识别等AI技术的试点和临床试验工作。医学影像 AI技术已经成为西门子医疗、通用医疗、飞利浦医疗等传统医疗巨头和互联网科技公司的长远战略方向，其纷纷成立智能医疗部门。课题组在图像重建、组织病灶提取、配准融合、放射治疗计划系统等 AI技术方面的研究成果有望与智慧精准医疗科技公司合作在各层级医院落地，将能为切实释放基层医疗潜能, 下沉医疗资源,缓解就诊压力提供坚实的核心技术支持。

团队介绍

张建平，男，理学博士，博士生导师，于2013年2月加入湘潭大学数学与计算科学学院教师团队。先后获得湘潭大学“数学与应用数学”专业学士学位(***)、大连理工大学“计算数学”专业博士学位(***,硕博连读)；在香港城市大学电脑科学系(***)、利物浦大学数学系和 CMIT(***)做过 Reserch Assistant 和 Research Associate 博士后工作；在利物浦大学及皇家利物浦医院(***，***)、香港科技大学和香港城市大学(***)做过短期的学术访问。长期致力于计算机视觉、医学图像处理中的数学问题、机器学习、深度学习及其应用方面的研究，相应成果以第一作者或通讯作者发表在 SIAM *** Sci.、SIAM ***.、IEEE JBHI、J ***.、Inverse ***.、BSPC等国际重要刊物上；主持完成国家自然科学基金青年、面上项目共 2 项。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团 (中国图象图形学学会) 评价时间：2023-09-24

周涛

北方民族大学

教授

综合评价

该项成果主要围绕疾病精准诊疗中的医学影像处理关键技术的攻关研究，实现了对肝、肾等器官及某些特定病灶的高精度自动勾画和定位，属于引进消化吸收再创新设计，具有一定的技术优势，但对市场前景，产业化路径、投资风险与回报等均未作相应阐述，无法判断。

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