醫學影像人工智能輔助診斷關鍵技術—智能病灶分割及三維重建
技術分析(創新性、先進性、獨占性)
為了充分利用先進的人工智能的新技術,提高醫療影像輔助診斷的水平,使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率,使其盡快走入家挺、社區,滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先,通過建立多層感知的神經網路,對醫學影像的特征進行充分學習,得到影像的幾何映射的關系,從而實現對醫學影像的三維重建,克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題,關鍵技術對于醫學影像的精準度量,具有現實意義:其次,在2D病灶分割中,利用半監督學習技術,實現少標簽情況下的分割技術,半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術,對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題,所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外,在醫學度量方面的關鍵技術中,突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術,可以用于臨床輔助診斷中,在關鍵技術探索中,實現對腔內脂肪特征的精細學習,該技術僅需要少量的影像標準數據,就可以實現皮下脂肪的準確分割,并證明了關鍵技術的有效性。
華東師范大學
2021-05-10