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面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構(gòu)建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的腦影像組學(xué)模型，編碼與疾病對應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術(shù)，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務(wù)，也

一、項目簡介 磁共振成像以其具有多模態(tài)成像、高分辨及無輻射傷害等優(yōu)點，在臨床醫(yī)學(xué)影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫(yī)生的缺口越來越大，并嚴(yán)重影響病人得到及時、準(zhǔn)確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學(xué)習(xí)為代表的智能技術(shù)，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質(zhì)量，另一方面用于進(jìn)行智能診斷，解決臨床醫(yī)生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎(chǔ) 基于我們在磁共振成像方法設(shè)計、超分辨率重建及臨床應(yīng)用等方面的跨學(xué)科研究優(yōu)勢，我們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對磁共振成像的各個方面進(jìn)行整合優(yōu)化設(shè)計，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎(chǔ)。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 我們在深度學(xué)習(xí)與超快速磁共振成像方面的結(jié)合進(jìn)行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學(xué)習(xí)的超快速多參數(shù)磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學(xué)習(xí)對磁共振成像進(jìn)行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。

本發(fā)明公開了一種抗誤碼和丟包的信源編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：把圖像劃分成互不重疊的子塊；對每個子塊進(jìn)行 JPEG-LS 編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進(jìn)行 RS(m,n)糾錯編碼；對檢糾錯碼流按 c*m 字節(jié)分成等長的數(shù)據(jù)包；在壓縮碼流前加入每幀的壓縮幀頭，而在其壓縮碼流后加入每幀的壓縮幀尾。地面解碼步驟：采用距離最小化準(zhǔn)則從碼流中搜索壓縮幀頭，并提取一幀的壓縮碼流；在幀頭中

本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進(jìn)行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進(jìn)行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進(jìn)行了測試。

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項目產(chǎn)業(yè)化實施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨特性：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計針對性強的機器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數(shù)據(jù)進(jìn)

? 規(guī)格尺寸：600*400mm；材質(zhì)：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產(chǎn)品文字說明及圖片，采用不低于絲網(wǎng)印刷技術(shù)UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護(hù)裝置。? ? 原理說明：琴弦振蕩頻率較高，我們?nèi)说难劬床磺迩傧艺駝拥那樾危?dāng)轉(zhuǎn)桶旋轉(zhuǎn)時，白色條文的閃動可使人們對琴弦的振蕩情形有所了解。?

  超敏感是自然界的一個神奇性質(zhì)，在諸如機體發(fā)育、細(xì)胞應(yīng)激、胰島素響應(yīng)等復(fù)雜生物過程（圖1）中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。該論文揭示了可逆共價修飾（圖2）這一基本生化反應(yīng)是產(chǎn)生高度可調(diào)的超敏感的根源；并將敏感性的調(diào)節(jié)分解為兩種正交的模式。論文指出，雖然串?dāng)_始終存在，這兩種模式可通過一個簡單的方法實現(xiàn)近似解耦，從而使得生命體能夠舉重若輕地實現(xiàn)復(fù)雜的調(diào)控。

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實時、高分辨率的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來團隊以O(shè)CT成像方式為主，結(jié)合自適應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國際先進(jìn)水平的眼底多模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對由眼底視網(wǎng)膜病變所帶來的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進(jìn)行觀測和估計，實現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確診斷。