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精准神经外科10年再出发：脑胶质瘤外科的信息化和体系化升级
编辑人员丨1周前
精准神经外科理念的发展及相关技术平台的建设对我国脑胶质瘤外科的发展有重要的推动作用。10年的发展历程中，通过医学和理工学科的多学科、多领域交叉融合，不断整合新的成像和导航手段，并积极进行临床转化研发与实践，使精准神经外科经历了从单纯解剖导航的“初创时代”，到基于多模态导航和术中MRI的“精准神经外科1.0”时代，再到信息化、体系化升级的“精准神经外科2.0”时代。我国学者通过不断努力和创新，取得了许多令人瞩目的成绩。未来，人工智能深度机器学习、多模态图像实时融合导航手术、光学成像、靶向分子影像等前沿技术将协同推动脑胶质瘤外科的发展，引领“精准神经外科3.0”时代的到来。
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编辑人员丨1周前
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数字医学技术在肝胆胰外科的应用：20年历史回顾与未来展望
编辑人员丨1周前
数字医学对我国肝胆胰外科的发展有重要的推动作用，医理工多领域学科交叉融合，创新诊疗研发与实践，使数字医学经历了从数字虚拟人、三维可视化、分子荧光影像到数字智能化20年发展的历程。基于不同阶段我国数字医学技术发展的特点，可分为4个重要阶段：数字医学1.0（2002—2004年，数字虚拟人），实现了数字化人体解剖；数字医学2.0（2004—2014年，三维可视化及三维打印），实现了数字虚拟人向数字医学转化和复杂性肝胆胰疾病三维诊治；数字医学3.0（2014—2019年，精准导航肿瘤边界和微小肿瘤的分子荧光影像），实现了肿瘤三维可视化形态学诊断向肿瘤吲哚菁绿分子影像诊断；数字医学4.0（2019年至今，数字智能化），实现了增强现实、混合现实三维腹腔镜导航肝切除术和肿瘤光声成像。在20年的历程里，我国学者通过不断地努力和创新，在数字医学领域取得了许多令人瞩目的成绩。未来，人工智能深度机器学习、多模态图像实时融合导航手术、光声成像、靶向分子探针等前沿技术将协同推动数字医学4.0的发展，引领数字医学5.0的到来。
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编辑人员丨1周前
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基于深度学习的宫颈癌淋巴结转移预测
编辑人员丨2024/5/25
目的:基于深度学习,利用T2加权成像(T2WI)序列的高分辨特性获得宫颈癌淋巴结的结构信息,并预测淋巴结是否转移;利用弥散加权成像(DWI)序列的功能特性,获取淋巴结区域,并预测淋巴结是否转移;综合多模态MRI数据,预测淋巴结是否转移.方法:收集2021年6月至2022年5月年新疆维吾尔自治区人民医院收治的52例宫颈癌患者的多参数MRI影像数据以及病理检查数据作为训练集,另收集2022年6月至2023年5月新疆维吾尔自治区人民医院收治的150例宫颈癌患者多参数MRI影像数据以及病理检查数据作为验证集.训练集52例宫颈癌患者均接受MRI扫描,扫描序列包括T2WI和DWI序列.对训练集52例宫颈癌患者的多参数MRI影像学图像进行非均匀性校正和标准化的预处理后,通过渐进演化空洞卷积对T2WI图像进行分割,在扩大感受野的同时,有效降低空洞对图像丢失的影响;通过基于注意力网络机制的深度学习模型引导网络在预测时更关注淋巴结区域,并为预测结果提供一定程度的解释性;通过多模态协同学习模型实现T2WI和DWI序列在淋巴结性质预测任务之间的经验共享.采用验证集患者的图像资料对基于多模态协同学习模型的淋巴结转移预测模型进行验证.结果:验证集150例患者中良性淋巴结585枚,恶性淋巴结65枚,其良恶性淋巴结在大小(长径、短径)和边界上存在差异,差异有统计学意义(x2=8.437、143.100、104.608,P＜0.05).验证集150例患者中48例患者出现淋巴结转移,基于多模态协同学习模型的淋巴结性质预测模型准确预测出46例患者出现淋巴结转移,准确预测出99例患者未发生淋巴结转移,预测准确率为96.67%.结论:渐进演化空洞卷积结合U-Net框架完成了对T2WI宫颈癌影像的多目标自动分割任务,基于注意力网络机制的深度学习模型完成了动态关注淋巴结区域的任务,多模态协同学习模型有效地避免了特征层融合之后特征空间分布的改变.
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编辑人员丨2024/5/25
