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                          电信学院和协和医院推进人工智能医学交叉研究

                          Author:李超 杨欣 刘文予 杨帆Time:2019-05-23Hits:

                          5月21日 ,为积极推进学校提出的“推进医工医理结合的重大举措” ,进一步促进人工智能与医学的交叉和结合 ,电信学院和协和医院就“电信学院—协和医院人工智能医学交叉研究平台”开展的9项智能医学影像合作项目召开了项目交流及进度研讨会 。



                          “电信学院—协和医院人工智能医学交叉研究平台”于2018年7月份正式成立。经过多轮答辩 ,挑选出首批9项具体项目开展合作,包含:颅内动脉瘤、胰腺癌、乳腺癌、肺癌、肝脏肿瘤、心脏等多项疾病的人工智能分析诊断研究。会上,协和医院放射科副主任主任杨帆介绍 ,此次会议旨在深入了解双方各合作项目进展情况、同时听取各位老师的建议和诉求 ,解决目前存在的一些问题  ,加深双方的合作 。


                          会上  ,各项目负责人对项目进展情况做了详细汇报。这些项目包括:电信学院喻莉教授与协和医院邓先波副主任医师合作的“基于CT图像的智能脑血肿转归预测” ;程起敏副教授和邓先波合作的“ToF-MRA图像中自动脑血管分割及脑动脉瘤检测”;许永超副教授和龙茜、谢铭飞医生开展的“CTA图像脑动脉瘤自动检测”  ,以及与史河水主任医师、曹玉坤医生合作的“基于人工智能的MRI图像心脏分割”研究;彭勤牧老师和汪晶副主任医师合作的“肝脏肿瘤分割”研究 ;周潘副教授和陈铨医生合作的“基于深度学习的肺结节勾画报告”研究;杨欣副教授和李欣副主任医师合作的“基于CTA影像早期胰腺癌自动诊断人工智能方法研究”,以及与杨帆副主任医师合作的“基于多体位乳腺钼靶影像钙化灶匹配及检测方法研究”。在双方的共同努力下 ,各个项目进展情况良好  ,已经取得了阶段性研究成果。其中,在早期胰腺癌的自动诊断项目中,项目合作组通过融合多能谱图像,借助于深度学习的全卷积分割网络,在胰腺分割任务上取得了最优的精度。在脑血肿转归预测方面 ,合作团队利用脑血肿的空间连续性 ,利用2D的信息优化3D图像,减少3D图像中的噪声  ,所提出的基于U-Net的多维分割结果有效提高了分割精度 。目前合作项目已有多项研究成果分别在计算机工程类与放射医学类期刊和会议进行投稿。除了项目的进展情况以外 ,项目负责人还介绍了下一步的研究计划 ,并且提出了在项目实施中需要学院和医院共同协调解决的问题以及时间节点 。


                          电信学院刘文予教授谈到  ,新濠天地赌场交叉研究平台的建立是积极响应学校和学院“推进医工医理结合”号召的重大举措 。研究平台的目标不仅是在科研领域上取得突出成果,更重要的是在临床实践上对医生的诊断提供切实可靠的帮助。目前平台的研究取得了可喜的进展,期望双方可以再接再厉 ,克服各自所面临的困难 ,达成更加深入的合作与交流 ,取得更加丰硕的成果 。


                          协和医院放射科主任郑传胜教授总结道人工智能的研究对未来社会影响深远 ,堪称人类的第四次工业革命。智慧医疗研究是人工智能落地的热点 ,方兴未艾,受到了国家和社会各界的高度重视。这场技术革命是一次重大的机遇,希望协和医院和电信学院牢牢把握,充分发挥各自所长 ,加强医工合作 ,强强联手 ,在这一交叉领域取得优异的研究成果。


                          据悉 ,电信学院与协和医院正式成立了“武汉协和医院——电信学院人工智能医学交叉研究平台” 。双方通过该平台开展多层次、全方位的紧密合作。旨在积极推动我校AI医疗的合作与研究,在利用AI技术、减轻医生劳动强度、提高诊断准确率、发表高水平论文、联合申报国家级项目、建立省部级和国家级科研平台、研制可推广应用的AI辅助医疗系统等方面取得进展和良好效果 。


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