资讯 未来医疗
此为临时链接,仅用于文章预览,将在时失效

联影智能 7 项成果入选医学影像顶会MICCAI 2019

作者:李雨晨
2019/09/27 10:45

联影智能 7 项成果入选医学影像顶会MICCAI 2019

雷锋网消息,近日,国际医学图像计算和计算机辅助干预会议MICCAI 2019论文录用结果揭晓,联影智能7项学术成果被大会收录。成果涵盖脑部疾病诊断与评估、器官智能分割、图像融合配准、系统图像分辨率提升等AI热点领域。

其中,联影智能一项应用于早期轻度认知障碍诊断的独创算法——脑区动态功能网络模型算法被收录为大会口头报告,各项成果已在全国范围逐步落地,广泛应用于医院临床与科研项目中。

作为国际顶级医学影像会议,MICCAI (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) 的全球影响力与学术权威性不可小觑,历来是医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入(CAI)领域的风向标。

据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,今年,随着AI蓬勃发展,大会共吸引了全球134所顶级科研高校的研究团队参与,论文投稿数同比增长7成,再创新高。而大会秉承一贯严苛的评选标准,最终录取率仅为31%。

独创脑区动态功能网络,应对轻度认知障碍精准诊断

【动态图模型对功能磁共振建模——应对轻度认知障碍】

轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)被认为是阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)的前驱阶段,早期识别轻度认知障碍则是防治阿尔兹海默病的关键。早期轻度认知障碍的病人并不具有显著的脑部结构变化,诊断难度较大,往往容易被忽视。

联影智能提出一种基于图卷积网络对功能磁共振的处理技术,分析动态脑区连接模式,用于诊断早期轻度认知障碍。传统轻度认知障碍诊断方法,大多使用智力状态检查量表,更依赖于经验判断与主观评价,很难精准地判断脑部结构变化、科学地诊断早期轻度认知障碍。联影智能轻度认知障碍辅助诊断系统可快速发现脑区连接动态变化中的细微差别,自动预估患者性别、年龄信息,精准识别早期轻度认知障碍患者,助力防治阿尔兹海默病。

膝关节多组织全自动秒级分割

【基于梯度自适应机制的Dice损失函数——应用于磁共振膝关节智能分割】

骨性关节炎是由劳损、创伤、关节畸形等诸多因素引起的关节退行性病变。中国60岁以上人群骨关节炎患病率超50%,65岁以上人群患病率高达68%。骨性关节炎在全身关节可能发生,以膝关节为常见。 

为更精准地量化分析关节组织、辅助医生了解膝关节炎不同阶段的病症,联影智能基于梯度自适应机制的Dice损失函数,进行磁共振膝关节智能分割。医生手动分割器官,耗时长达几十分钟甚至几小时,工作效率低。联影智能磁共振膝关节智能分割方法可秒级分割不同类别、难易程度不同的组织,为医生诊断提供量化数据,大幅提升分割精准度与诊疗效率。

一键量化诊断为气胸患者“争分夺秒”

【基于图片级别和少量像素级别标注数据,训练精准气胸诊断分割模型——应用于气胸诊断】

气胸是空气泄漏到肺和胸壁之间造成的肺部异常。自发性气胸是呼吸内科急诊之一,若持续性或复发性气胸患者诊疗不及时或不恰当,将会损害其肺功能,甚至导致休克、威胁生命——因此,对于气胸患者,如何抓紧“黄金时间”,争分夺秒完成诊断与治疗? 

目前,胸部X光片是用于气胸诊断最常用的手段之一。但胸片作为医院中较常规、“热门”的检查,从患者拍片到医生出具诊断报告往往耗时较长;此外,对气胸的诊断与治疗方案的制定通常基于目测读片,对气胸区域与大小较难实现精准量化。联影智能气胸诊断分割模型,基于图片级别和少量像素级别标注数据,进行分割模型训练,可快速精准地分割出气胸面积与肺叶面积,根据面积比量化分析气胸严重程度,帮助医生及时诊断、救治危重病人。    

认知障碍推导、定位、证实

【诊断-定位任务迭代注意力聚焦策略——应用于认知障碍疾病】

轻度认知障碍根据病程发展程度可分为两类:稳定型,认知相对保持稳定不变;进展型,随病程转化为阿尔兹海默病。轻度认知障碍转化成阿尔茨海默病的年转化率为10-15%,由于其高转化率与不可逆性,轻度认知障碍被认为是对患者进行干预的最佳状态。因此,精确地诊断稳定型和进展型轻度认知障碍在临床应用中至关重要。 

目前研究工作大多关注如何从影像中提取重要特征进行精确诊断,而图像关键区域定位任务与疾病特征提取任务之间的内在关联却常常被忽略。基于两者的关联性,联影智能利用定位任务的迭代注意力聚焦策略,推出一种应用于认知障碍疾病的诊断方法,可快速定位疾病所在脑区并同步诊断疾病类别,定位准确性与分类精准度大幅提升,辅助医生诊断轻度认知障碍及其转化程度,及时进行干预治疗。   

脑中线一键勾勒

【基于回归及多尺度特征融合的全自动大脑中线勾勒技术】

人类大脑有两个近似对称的左右半脑,其间的分界线被称为脑中线。正常情况下,大脑横截面上的脑中线近似为一条直线,但部分脑疾病会引起脑中线的偏移,例如创伤性脑损伤。此时,脑中线的偏移程度可作为此类疾病的一个重要定量指标,而指标的测量需要脑中线的勾勒——手动勾勒费时、且其精准度极为依赖于医生的经验。 

为提高勾勒效率、减轻医生负担,联影智能基于回归及多尺度特征融合技术构建一种全自动大脑中线勾勒方法。传统勾勒方法大多基于左右脑之间的对称性先验,提取相关特征构建脑中线,但很难适用于重度脑疾病引发的脑中线严重偏移、左右脑对称性较小的情况。联影智能全自动大脑中线勾勒方法基于回归的中线检测网络,可轻松应对严重脑疾病下的脑中线自动勾勒,且能精准提供中线偏移量化数据,为相关疾病的辅助诊断提供精准的方法依据。    

MR与CT图像融合配准

【基于图像合成与修复的MR-CT图像配准方法——应用于肝脏肿瘤热消融手术】

肝脏肿瘤的热消融手术目的在于尽可能消融肿瘤组织且同时保证周围正常组织不被破坏。手术中消融针的穿刺在图像引导下进行,精确的穿刺手术需要将术前和术中的图像进行配准。然而,术前与术中影像模态的不同、肝脏等组织发生较大形变等原因都大幅增加影像配准的难度。基于图像合成与修复的MR-CT图像配准方法,联影智能肝脏肿瘤融合配准技术可快速准确地将术前CT图像与术中MR图像融合匹配,在3秒内完成肿瘤定位及图像配准,辅助医生高效精准地进行肝脏肿瘤热消融手术。

一键“高清”,磁共振图像分辨率增强

【基于稀疏保真度约束与正则化方法,实现磁共振图像分辨率增强——应用于三维图像处理与可视化】

临床中,受限于硬件和扫描时间等因素,磁共振图像一般都由多个稀疏间隔的二维采集图像堆叠而成,导致生成的三维磁共振图像在垂直采集平面方向的分辨率极低。这在一定程度上,对实际临床与科研所进行的三维图像处理与可视化展示造成困难。基于稀疏保真度约束与正则化方法,联影智能无需真正高分辨率训练数据也可利用深度学习减少磁共振图像层间距,从而对磁共振图像分辨率进行增强,生成的图像可与使用真实高分辨率训练得到的图像不分伯仲。雷锋网

文章点评
相关文章