[00941751]基于人工智能的医学影像处理研究

1.主要研究内容： 临床医学影像边界模糊、病灶复杂、模态多样，传统图像处理方法很难突破。为此引入人工智能技术，成功实现了高准确度的器官分割。参加国际肝脏肿瘤病灶区CT影像分割挑战赛、国际胸部多器官分割赛，均取得第一名的佳绩。以上成果已应用于临床精准手术计划指导，取得了良好的社会效应。 2.科学发现点： 2.1提出基于3D卷积神经网络的PR-NET，对脑图像中的白质、灰质、脑脊液进行准确分割，分割精度比传统算法提升16%，达到国际领先水平。 2.2提出膨胀嵌套的残余块网络(RnD Blocks)，对多种模态的图像进行准确分割，分割精度比传统算法提升20%，达到国际领先水平。 2.3提出3D嵌套扩张深度神经网络，对脑肿瘤进行准确分割，获得国际分割算法竞赛第一名。 2.4提出智能稀疏约束的心电成像方法，包括基于L0范数和基于ADMM算法的心电功能成像方法，为心电成像提供了新的思路，对于从心脏电生理角度分析诊断心脏疾病具有重要意义，得到了国际同行的高度评价。 2.5提出肝脏微细血管分割和管道建模算法，并根据供血肝脏功能对肝脏进行了准确的分叶和分段。该技术已成功应用于临床手术计划，辅助实施了多例高难度的精准肝切除手术，其中包括福建省首例全离体肝脏癌肿切除联合肝段下腔静脉切除、重建并自体移植手术。 2.6利用人工智能和图像处理技术，分别从形态、物理和功能三个方面建立与青光眼发病相关的若干组织结构的模型，并进行了相应的病生理过程的模拟仿真。为青光眼早期诊断的提供了重要依据，具有显著的科学价值和社会意义。 3.科学价值： 3.1发展了人工智能医学影像处理的理论、技术与方法，利用人工智能技术提高了影像识别度、检测准确度，助力实现了多例精准肝切除手术，取得了良好的社会效应，同时为临床其它器官的手术计划奠定了基础。 3.2形成了三维卷积神经网络医学影像检测、分割技术与方法，应邀作为相关国际期刊的编委，在相关国际会议中报告成果，得到了国际同行的高度评价。 4.同行引用评价情况在国际期刊上发表了57篇SCI论文，EI会议论文25篇，被他引次数共520次。在两项有影响力的国际影像处理比赛中获得了第一名，其中在肝脏分割、肝脏肿瘤分割中，做出了突出的成绩，获得了国际LiTS(肝脏肿瘤病灶区CT影像分割挑战赛)第一名；在SegTHOR Challenge2019(Segmentation of Thoracic Organs at Risk inCT images)胸部多器官分割国际比赛中也获得了比赛第一名。基于以上的研究成果，完成人已经承担并结题完成了4项国家自然科学基金项目，1项福建省自然科学基金项目，在研1项国家自然科学基金。