医学影像智能可视化技术

团队应用深度学习技术，针对肺部平扫 CT 影像开展研究，提出了一种肺部病变亚视觉识别算法，可以实现亚视觉病变的精准识别，研究成果发表在人工智能领域顶级期刊 Nature Machine Intelligence.团队研发的智能可视化技术可仅依托平扫肺 CT 就可以实现气管、肺动脉和肺静脉的精准三维重建和肺栓塞的精准识别，填补了国内空白。开发了全心脏智能建模系统，通过心脏核磁数据对心脏进行 4D 运动分析，自动定量评估心脏的射血分数，张力。国内未见同类产品。以上技术成功应用在肺部疾病诊疗和心血管疾病评估。

目前现有的产品大多都是半自动的方式实现心脏3D建模，而实际临床中使用的都还是手动使用Mimics相关软件进行逐张勾画建模，市场上没有一款能够直接对心脏二维影像进行自动4D建模的产品。团队产品能在120s内完成心脏自动建模，相比实际临床时间缩短了100倍以上，且在使用成本、多设备多影像的支持格式、自动化程度、设备依赖性上均优于竞品和目前临床实际使用的手动建模方式，极具发展潜力。

邱兆文，博士，教授，博士生导师。东北林业大学三维数字化技术研究所所长。黑龙江省医学影像三维可视化与 3D 打印工程技术中心主任。黑龙江拓盟科技有限公司董事长。CCF 理事。2019 年入选国家高层次人才。

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评价单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团 (中国计算机学会) 评价时间：2023-11-30

赵娜

云南大学

副教授

综合评价

该团队的研究成果在肺部疾病诊疗和心血管疾病评估方面具有突出的贡献和广阔的应用前景。通过深度学习技术，他们提出了一种肺部病变亚视觉识别算法，能够实现对亚视觉病变的精准识别，填补了相关领域的研究空白，并在Nature Machine Intelligence等顶级期刊发表。此外，他们的智能可视化技术能够仅依托平扫肺CT影像实现气管、肺动脉和肺静脉的三维重建和肺栓塞的精准识别，以及开发了全心脏智能建模系统，通过心脏核磁数据进行4D运动分析，自动评估心脏的功能参数。这些技术的成功应用对于肺部疾病的诊疗和心血管疾病的评估具有重要意义，有望推动医学影像领域的发展，提高临床工作效率和诊断准确性。

评价单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团 (中国计算机学会) 评价时间：2023-11-29

赵娜

云南大学

副教授

综合评价

该团队的研究成果在肺部疾病诊疗和心血管疾病评估方面具有突出的贡献和广阔的应用前景。通过深度学习技术，他们提出了一种肺部病变亚视觉识别算法，能够实现对亚视觉病变的精准识别，填补了相关领域的研究空白，并在Nature Machine Intelligence等顶级期刊发表。此外，他们的智能可视化技术能够仅依托平扫肺CT影像实现气管、肺动脉和肺静脉的三维重建和肺栓塞的精准识别，以及开发了全心脏智能建模系统，通过心脏核磁数据进行4D运动分析，自动评估心脏的功能参数。这些技术的成功应用对于肺部疾病的诊疗和心血管疾病的评估具有重要意义，有望推动医学影像领域的发展，提高临床工作效率和诊断准确性。

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