科创中国

湘潭大学数学与计算科学学院开展了疾病精准诊疗中的医学影像处理关键技术的攻关研究，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， 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。

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。

该成果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。

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(1999.09-2003.07)、大连理工大学“计算数学”专业博士学位(2006.09-2012.04,硕博连读)；在香港城市大学电脑科学系(2011.12-2012.12)、利物浦大学数学系和 CMIT(2013.10-2016.10)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(2010.07-2010.09，2019.08-2019.09)、香港科技大学和香港城市大学(2011.08)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 ***.Anal.、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。

该成果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。

建议采用合作开发、技术授权等方式。