医学院宁国琛和滕贷宇获2021-2022 中国生物医学工程大会暨创新医疗峰会“青年优秀论文报告”奖-清华大学医学院

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医学院宁国琛和滕贷宇获2021-2022 中国生物医学工程大会暨创新医疗峰会“青年优秀论文报告”奖

2022-04-26

2021-2022中国生物医学工程大会暨创新医疗峰会(BME2021-2022)于2022年4月在线上召开,大会以“医工融合发展,创新引领未来”为主题,吸引了国内外来自产、学、研、医、管等专业人士参加,进行广泛学术交流,并在20个分会场中评选出“青年优秀论文报告”。其中,清华大学医学院生物医学工程系廖洪恩教授团队2021届博士毕业生宁国琛和2019级硕士生滕贷宇分别凭借论文《基于强化学习的多自由度智能三维超声重建机器人系统》和《基于多任务学习的半监督脑胶质瘤自动分割和分级》,获得青年学者组和研究生组的“青年优秀论文报告”。

医学影像的智能化处理是精准个性化诊疗的关键。对医学影像进行分析和处理,有助于加速疾病诊疗一体化进程。脑胶质瘤是胶质细胞癌变产生的最常见的脑肿瘤,对其医学影像进行准确的术前多区域肿瘤分割和分级预测,有助于治疗方案制定,但目前大多脑胶质瘤的区域划分研究过多依赖手工标记的数量,并且肿瘤级别预测需在肿瘤分割的基础上进行手工特征提取,具有较强主观性。《基于多任务学习的半监督脑胶质瘤自动分割和分级》论文提出一种基于多任务的半监督脑胶质瘤自动分割和分级预测网络,通过重建辅任务为分割主任务提供约束,弥补标记数据少造成的精度差的问题,实现了高精度脑胶质瘤区域划分。并利用分割提取的特征信息,实现自动肿瘤级别预测。该方法有助于脑胶质瘤的术前诊断信息获取,并为后续诊疗一体化提供了一定的基础。

基于多任务的半监督脑胶质瘤分割和分级预测网络结构

在医疗机器人领域中,超声自动成像机器人是一种典型的医疗机器人设备,而更因为超声成像的广泛性与快速性,其自动化的成像控制对提高超声引导诊疗效率有很大帮助。为了实现在复杂动态场景中实现鲁棒和自主的超声机器人成像过程,《基于强化学习的多自由度智能三维超声重建机器人系统》提出基于深度强化学习的超声机器人重建控制方法,以实时生成超声机器人在扫描过程中的空间动作决策和超声探头姿态调整决策,并实现复杂环境中实现对动态目标成像动作决策持续的生成过程。另一方面为了克服成像过程中人体表面的不确定柔性变化对控制带来的挑战,在超声机器人运动自主决策的基础上提出超声机器人运动空间优化策略,最终进行在复杂环境中实现机器人超声扫描重建过程,为智能医疗器械与诊断辅助提供新途径。

基于强化学习的多自由度智能三维超声重建机器人控制框架

上述研究得到包括国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目和北京市自然科学基金等支持。廖洪恩教授团队致力于智能微创诊疗一体化、高性能裸眼三维立体医学影像、新型手术机器人与智能控制等领域的研究,并取得一系列重要成果。团队提出的“微创诊疗一体化”与未来新型医疗模式紧密结合,开拓新兴微创高精度诊疗领域,期待为未来的智能型诊疗设备研发及临床应用奠定基础。上述获奖论文提出的智能医学影像诊断技术揭示了未来智能医疗的发展趋势,同时也体现了实验室在医疗健康领域立足眼前并兼顾长远发展的自主创新方向。

中国生物医学工程大会暨创新医疗峰会围绕国家重大战略需求,搭建高水平国内外交流平台、研发实力展示平台、企业技术对接平台、优秀人才发现平台,不断促进学术交流和产业转化,全方位、多角度展示国内外生物医学工程的最新进展和成果,大会已经成为具有国际影响力的生物医学工程界盛会。

清华大学微创诊疗与三维影像实验室:http://at3d.med.tsinghua.edu.cn/

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