獎勵榮譽

“多模態神經影像腦疾病智能輔助診斷平臺”榮獲江蘇省科學技術三等獎

  腦疾病是我國乃至全球人口健康領域正面臨的重大挑戰。腦疾病包括帕金森病、阿爾茨海默癥、癲癇、腦卒中、腦腫瘤、抑郁等神經和精神疾病,會嚴重影響腦的調控功能。因此,腦疾病的診斷、治療是我國及全球所面臨的重大挑戰。醫學成像技術的發展、推廣及其新型神經影像設備問世,推動了多模態神經影像的腦疾病輔助診斷技術及應用。 

  近日,江蘇省科學技術獎公布獲獎項目名單,蘇州醫工所戴亞康團隊主持的項目《基于多模態神經影像的腦疾病智能輔助診斷關鍵技術及應用》榮獲江蘇省科學技術三等獎。該成果第一完成單位是蘇州醫工所,協助完成單位包括首都醫科大學宣武醫院、常州市第一人民醫院、蘇州科技城醫院、蘇州國科康成醫療科技有限公司。 

 

  該團隊聚焦智能醫學影像處理、醫療健康大數據等前沿技術的探索,致力于研發面向臨床專科需求的智能醫學影像軟件平臺及產品。此次獲獎的項目——基于多模態神經影像的腦疾病智能輔助診斷關鍵技術及應用,主要是圍繞如何更加準確智能地處理分析多模態神經影像數據以提高腦疾病計算機輔助診斷精準性這一科學問題,在多模態異構神經影像配準、腦組織結構/功能建模、基于機器學習的腦疾病智能分類等方面提出了創新方法,并在此基礎上研發了新型多模態神經影像融合的腦疾病智能輔助診斷軟件平臺,應用于臨床科學研究及產業發展,為腦科學研究和腦疾病輔助診斷提供了新方法和新工具。 

 多模態神經影像智能輔助診斷分析平臺 

  利用該軟件平臺,已在癲癇、帕金森、高血壓、阿爾茲海默癥等方面開展了臨床應用研究。例如,針對難治性癲癇術前定位評估,基于多模態神經影像構建高時空分辨率的腦皮層融合成像模型,有效提高癲癇灶定位精度;針對帕金森病早期診斷,利用機器學習方法分析磁共振數據尋找帕金森病特異性影像學特征,構建多模態腦神經影像學特征與帕金森病分類模型;在高血壓腦損傷相關研究中,提出了基于深度學習的分類器模型,從腦MR圖像中區分成人不同的血壓等級,可以更好地分析腦結構與血壓等級之間的關系;在焦慮癥方面,通過在認知任務下進行針對性的科學分析,揭示其事件相關磁信號N270與正常人的差異,為焦慮癥的研究提供依據。 

  目前,該平臺已開始推廣應用并在不斷完善,可有效提高多模態神經影像處理的效率和精準性,為腦科學研究和腦疾病臨床診斷提供定量化分析的工具。為打破腦疾病影像分析工具被國外SPMCURRY等主流軟件壟斷作出貢獻。 

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