面向国产高端医疗装备的全谱智能影像分析

国家“十四五”规划中明确指出，研究新一代医学影像装备并推进其智能化、精准化发展具有重要战略意义。因此，面向不同临床诊疗需求场景，研究非理想采样条件下优质CT成像算法，探索硬件设计、成像算法以及临床应用的智能融合等，对我国高端成像设备核心技术研发和医学影像设备智能化发展具有重要推动作用。实验室坚持围绕多维影像成像、全谱影像信息集成以及多维异构医学数据处理等方向开展深入工作，具体研究成果包括：

①针对如何实现非理想采样数据条件下的高质量医学成像这一关键科学问题，提出了基于特征约束的有限/稀疏角度高质量CT成像策略，构建多维深度特征约束有限角成像和异构特征约束稀疏角成像方法，增强了对伪影的特征表征能力，实现了多自由度稀疏扫描条件下的优质CT成像：②针对如何实现多模态医学图像关键诊疗信息精准表征这一关键问题，构建了成像域和处理域的双域联合优化影像处理框架，设计了弱监督学习的冠脉血管腔精确分割网络，实现对影像成像与影像处理的耦合求解，提升了双域协同性能。

该项研究工作获国家自然科学杰出青年科学基金、国家重点研发计划课题、国家重点研发计划国际合作项目、国家自然科学基金等项目资助，发表发表SCI论文45篇，其中ESI高被引论文6篇：以第一发明人授权国家发明专利11项，其中1项转让给上海联影医疗科技有限公司，4项转让给宁波鑫高益医疗设备有限公司，3项转让给上海一影信息科技有限公司，1项转让给广州易联众睿图信息技术有限公司，转让总额达到685万元：登记软件著作权15项，有8项算法软件在南京鼓楼医院、南京医科大学附属医院和江苏省人民医院等知名三甲医院实现应用落地。

计算机网络和信息集成教育部重点实验室（东南大学）