研究生答辩《基于影像组学大数据的胃癌诊断应用研究》课件

基于影像组学大数据的胃癌诊断应用研究1汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果52汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果53立项依据我国是胃癌的高发地区，2023年度新发病例约30万.居所有恶性肿瘤的发病和死亡率的第二位.河南作为全国人口第一大省，胃癌的发生率和死亡率均居国内第二.4胃肠造影MRIPET-CT内镜哪些有效检查

才能更有效诊断胃癌？存在的问题：影像检查前准备缺乏个体化规范影像检查种类多影像数据量大相关的问题：精确诊断前提-影像组学大数据电子病历数据（HIS，LIS.）病理（常规检查、免疫组化）CT--临床常规的影像检查方法人工智能-更好地辅助疾病诊断CT5影像检查的优缺点比较立项依据影像学方法优势之处不足之处1CT安全、方便、快捷、经济喝水？654-2？吞钡？管腔外？量化？2胃肠造影整体观、胃壁运动3MRI多参数成像时间？准备？量化？4PET-CT功能成像时间？辐射？5内镜直观、活检管腔外？量化？CT增强三期扫描影像学检查最敏感的成像方法.弥补单纯依靠胃壁影像改变进行评估的缺点.配合后处理软件的应用，明显提高胃癌的正确诊断率和术前分期的准确性.6问题一：胃癌临床早期诊断难三期扫描动脉、静脉期口服温开水800-1200ml胃充分扩张肌注654-220mg抑制胃壁蠕动CT增强扫描饮水量--病变显示有关，尚无标准规范化--充分扩张？可重复性？成像质量：空腔器官肿瘤，呼吸和运动等易造成伪影等胃影像检查前准备缺乏规范胃CT检查的关键技术7正常胃壁胃癌胃壁问题一：胃癌临床早期诊断难8问题二：影像诊断资源不足CT检查需求呈高速增长趋势胃癌CT临床检查现状不容乐观CT检查资源整体不足我国影像数据年增长率30.0%放射医师数量年增长率仅4.1%重大疾病机会性检出漏诊率、误诊率，误诊5700万/年.河南省胃癌影像医疗现状.专业影像人才不足，培养周期长.卫生资源配置不平衡，人均占有率低.基层医疗机构多机会性检出，中晚期失去手术机会.影像组学：精准医疗的重要组成部分，也是医学影像学发展的必然趋势.主要问题：影像组学方法不一，扫描参数及分析方法尚未标准化，研究结果可重复性有待进一步验证.9立项依据以上问题，我们该怎么办？1问题一：胃癌临床早期诊断难2问题二：影像诊断资源不足影像组学？？大数据？？医生

最终诊断阅片计算第二建议10汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果511深度学习深度学习：模拟人脑，学习深层网络，获取分布式特征表示.深度学习：形态学特征、性质等的图像数据进行机器学习.总结归纳：自动总结出代表性“特征”以及判断肿瘤性质“模式”.“肺癌检出精度比一名放射医师检查肺癌的精度高5成以上.斯坦福大学的Esteva等发表了AI对皮肤癌的分类超越了皮肤科医师水平.基于钼靶的AI乳腺癌筛查效果显著.模拟大脑学习构建深层次模型抽取本质特征提高分类精度12空腔器官肿瘤的人工智能检测直肠癌深度卷积网络模型：提高图像中的特征表达能力.端对端传输方式，改善分类器训练.提高滑动窗口中组织判断的准确率.胃癌SSD卷积神经网络：由16层组成.运行在Caffe框架下.单次多盒监测，一步完成region.proposal和regionclassification.现状--已应用于空腔脏器肿瘤的辅助诊断问题--胃蠕动？形态、容积变化较大？13瓶颈问题人工智能肿瘤筛查已取得较大进展，国内临床应用报告较少.主要原因：缺乏高质量标注数据，结论不可靠，难以保持测试数据集高准确率.深度学习网络嵌套非线性结构，导致数学基础和解释性较弱，“黑箱”方式.实体肿瘤的检测研究较多，空腔器官肿瘤的研究较少.呼吸和蠕动造成管腔形变与边界虚化.管腔外部区域的复杂背景，影像学特征不明显.人工检测易产生漏诊和误诊，人工智能研究尚未见报道.研究方向：基于影像组学大数据的胃癌诊断应用研究.已构建的胃癌诊断影像组学标注样本数据库.长期从事胃癌临床影像学教学、科研及临床工作.基于前期获得的图像智能分析的研究成果.利用已采集和脱敏处理好的影像组学大数据.现状分析14

关键科学问题

构建高灵敏度、高特异性的影像组学数据库，研究组织特异性的多模成像方法，实现胃癌的早期诊断，提高生存率。制定胃影像检查前准备临床操作规范。减少呼吸和蠕动对胃管腔形变与边界虚化影响。有机融合多模态影像学特征、病理和临床信息构建智能筛查和诊断模型，实现胃癌筛查同时预测分期和分级。胃癌在影像学上多表现为内壁上的突起或肿块、胃壁不规则增厚或溃疡。早期浅表型病变并未形成明显的形态学改变，依赖CT增强技术。15汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果516构建胃影像检查前准备统计模型建立胃癌诊断多模态影像组学数据库构建胃癌智能筛查与诊断预测模型建立和验证胃癌诊断评估新平台1234研究内容。性别、年龄、民族、身高、体重、饮水量及相关的历史胃影像检查准备充分的患者数据，研究构建符合影像学检查准备充分的统计模型采用人工标注、通过实时采集有经验医生进行临床影像诊断时的视线信息标注和设计同时学习影像及对应诊断报告的深度学习算法自动标注三种方法获取高质量的标注数据。开展基于形态学和单体素特征的肿瘤筛查方法研究并构建基于影像组学大数据的肿瘤诊断预测模型。围绕胃癌影像组学大数据开展回顾性和前瞻性临床研究，构建基于胃癌影像组学大数据的定量和定性评估新平台。17研究方案构建胃影像检查前准备统计模型建立胃癌诊断多模态影像组学数据库构建胃癌智能筛查与诊断预测模型建立和验证胃癌诊断评估新平台课题一课题二课题三（核心）课题四前提基础验证18技术路线空腔器官内肿瘤（胃癌）影像数据（如CT、病理等）影像组学数据库内外边界全自动分割标注数据高抽象度深度特征的学习和提取建立基于单体素特征先验特征字典肿瘤区域筛查计算浸润深度预测分期计算区域特征预测分级任务1肿瘤区域探测任务2肿瘤区域分割任务3肿瘤分级、分期多任务深度神经网络模型基于单体素特征的智能筛查和诊断影像组学与病理--病理为标准。分化程度、病理类型、TNM分级相关性。1919汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果520创新提出基于影像组学的多任务深度学习模型。设计三位卷积算子和三维损失函数及相应的回归优化算法。学习三个任务，分别是感兴趣区域探测、分割与目标分类。创新提出深度学习算法过程的可视化方法。模型各个层级间输出和输入的关联分析。激活表征图的可视化分析，建立可解释和验证的深度学习模型。提高可靠性以及对技术的信任度，大幅度降低潜在风险。创新提出新的标注方法。采用人工标注、通过实时采集视线信息标注和设计。同时学习影像及对应诊断报告的深度学习算法。自动标注三种方法相结合获取高质量的标注数据。创新建立和验证胃癌诊断评估新平台。构建胃影像检查前准备临床规范。建立人机融合的胃癌诊断模型。创新之处21汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果522诊断模型和方法建立可解释和验证的深度学习模型1个。建立胃癌诊断预测模型1个。建立胃癌诊断新方法1个。特定病种数据库与操作规范建成胃癌影像组学数据库1个。胃癌诊断知识图谱1个。胃影像检查前准备临床操作规范1项。论文发表论文8-10篇，其中SCI/EI论文5篇以上。专利成功获批国家级专利4项，申请发明专利2项以上。软件著作权申请软件著作权2项。人才培养培养博士研究生4名以上，硕士研究生10名以上。预期成果23汇报内容立项依据1研究现状2研究内容3创新之处4CONTENTS研究基础6预期成果524人才优势医学及工学团队：教授、副教授、讲师（梯队搭配合理）。研究生团队：硕士、博士，以及医工交叉博士。国内外合作：中科院自动化研究所以及广东省人民医院科研团队、日本岐阜大学藤田広志教授等。设备优势高端装备：CT22台、MR18台、DSA23台、PET/CT1台、SPECT5台、US150台。人工智能：设备已具备，相关合作伙伴。影像组学大数据采集平台建设方面处于全国领先地位基于美国癌症研究协会建立的胸部CT图像数据库为模板。申请人团队己建立的模拟低剂量CT图像的量子噪声的数学模型。基于自主研发的PACS系统，已建成影像组学大数据采集与处理平台。研究者近30年胃癌X线与CT诊断经验、胃癌病例资源丰富。工作基础25研究团队概况研究团队：医学、工学交叉融合的知识结构优势，开展国际合作优势的高层次人才队伍.中青年博士为主的人才队伍.主要成员具有在欧美、和日本的留学经历.临床影像诊断和医疗大数据的智能分析领域.XXX，医学博士XX一附主任医师二级教授XX，工学博士XX大学信息工程学院教授XXX，工学博士XX大学教授XX大学客座教授XX，工学博士XX院研究员XX，医学博士XX省人民医院主任医师教授26XX大学第一附属医院副院长二级教授、主任医师、博导影像学教研室主任、学科带头人医学组建议人--XXX教授省级以上学术团体中华医学会影像技术分会副主任委员中华医学会放射学分会腹部专委会副主任委员中国医学装备协会普通放射专委会主任委员荣誉称号国家卫生计生突出贡献中青年专家“伦琴学者”奖章获得者国家级专业杂志任职《中华放射学杂志》编委《中华医学杂志英文版》同行评议专家《中国医学影像技术》常务编委《医学与哲学》杂志编委《实用放射学杂志》常务编委《临床放射学杂志》编委《中国CT和MRI杂志》编委《中国误诊学杂志》编委《肿瘤影像学》杂志编委27消化系统肿瘤研究率先开展“胃癌的X线、螺旋CT与病理学对比研究”。《中华放射学杂志》等重点号和专论系列论文。2002年河南省科学技术进步二等奖

国内首创“螺旋CT三期扫描对胃癌的分期研究”。著名放射学专家周康荣教授高度评价。2001年河南省科学技术进步二等奖较早开展“胃癌螺旋CT表现特征与病理、分子生物学特性的相关研究”。较早开展“胃癌螺旋CT征象与VEGF-C、VEGFR-3表达及淋巴管密度间关系研究”。2008年河南省科技进步成果二等奖2012年河南省科技进步成果二等奖率先探索胃间质瘤的多排CT、双能CT、能谱CT影像表现特点。2008年河南省杰出青年计划项目资助2013年河南省科技进步成果二等奖较早开展CT能谱成像评估胃癌新辅助化疗效果研究2013年国家自然科学基金面上项目（81271573）最早开始基于能谱CT的胃神经内分泌肿瘤恶性等级机制及与特定miRNA相关研究。2017年国家自然科学基金面上项目（81671682）1985XX医科大学临床医学专业学士学位2015XX大学影像医学与核医学专业博士学位迄今（37年）致力于消化系肿瘤、胸部疾病影像诊断及影像新技术临床应用1999XX医科大学影像医学与核医学专业硕士学位医学组建议人--XXX教授28工学组建议人-XXX教授教育与工作经历

日本千叶大学计算机与信息系统科学专业博士13年海外研发经验，承担完成海外项目5项，获奖两项郑州大学教授，研究中心主任创建了郑州知立康信息技术有限公司董事长“万人计划”专家，科技部“创新人才推进计划”入选者研究领域医学图像处理与分析、三维重建和医疗器械医疗大数据分析及应用等研究业绩承担完成国家自然科学面向基金项目2项，省部级项目4项国家自然科学基金面上项目（61271146），改善低剂量CT三维重建图像质量算法研究国家自然科学基金面上项目（71272207），基于模式识别的动态过程质量监控及诊断国家人社部海外高层次人才科技支持计划项目，基于低剂量CT扫描体数据的三维计算机辅助诊断系统日本EICE，美国IEEE系列”等发表论文50余篇获发明专利授权及软件著作权十余项科研成果进行产业化，智能影像诊断系列产品，正在全面进行市场推广29中科院合作方带头人-XXX究员教育与工作经历

1989-1992，中科院自动化所，博士学位1984-1987，西北大学数学系，硕士学位1978-1982，安徽师范大学数学系，学士学位研究领域医学影像、生物医学工程、模式识别与智能系统主要科研成绩科技部“973计划”分子影像相关项目(首席科学家，2006,2011)国家科技支撑计划项目、国家高科技发展计划项目（863项目）国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目（部委推荐）、重点项目、重大国际合作项目等2003、2004、2010、2012年度国家技术发明二等奖2012年度何梁何利基金科学与技术进步奖2017年度全国创新争先奖状2006年度教育部“长江学者”荣誉称号2010年度全国优秀科技工作者30广东省人民医院合作方带头人-XXX教授担任职务

中华医学会放射学分会副主任委员XX省医学会放射学分会主任委员亚洲腹部影像协会委员中华放射学杂志等十余家杂志编委研究领域腹部影像诊断和心血管影像诊断主要科研成绩科学出版社、人民军医出版社及人民卫生出版社出版专著，《鼻咽癌影像诊断学》、《多层螺旋CT扫描指南》、《多层螺旋CT血管成像》、《肝脏疾病CT诊断学》及《多层螺旋CT先天性心脏病诊断学》主持翻译《磁共振对比剂三维血流成像》等专著Radiology、ClinicalRadiology、AbdominalImage等两百余篇参与“国家十一五科技支撑计划”子项目及在研国家自然科学基金2项第一完成人先后获得广东省科技成果进步二等奖和三等奖31海外专家组合作人

郑州大学兼职教授-XXX教授日本名古屋大学，博士，美国芝加哥大学博士后日本岐阜大学教授，XX大学客座教授

医学影像信息学会

会长，放射学会图像分会会长研究领域：医学影像智能诊断方法；计算机辅助诊断（CAD）系统，医疗大数据处理与分析，病灶识别和评价等研究业绩作为首席科学家连续主持日本文部省新学术研究领域重大科研项目（2010年-2023年）（2015年8月-2018年）近10年获得的产官学等项目研究经费总额超过7亿日元拥有CAD（计算机辅助诊断）相关专利60多项，发表论文1000余篇获北美医学放射协会奖和SPIE