医学成像技术和影像组学研究团队

时间:2024-08-30

团队人员结构:

团队依托于西安市影像组学与智能感知重点实验室,现有正高级3人,其中教授2人,高级工程师1人;副高级7人;中级1人;团队平均年龄38岁左右


研究方向:医学成像技术和影像组学研究

面向肿瘤早期检测这一重大需求,聚焦分子影像的关键技术,研发多模态光学分子影像系统,从探针、成像模型与算法及生物医学应用等多个方面开展探索研究,实现对早期微小病灶的有效检测;结合人工智能发展探索医学影像智能分析与定性定量方法,用影像组学辅助医生的临床决策。

光学分子影像成像的关键技术研究

研究团队由贺小伟教授牵头,针对光学分子影像成像技术的实际需求,围绕光学分子影像技术,在新型成像方式方面、光源重建算法方面、量化分析方面以及生物学应用研究这四个方向展开研究。


在光学分子影像成像技术研究领域,在研领域相关的国家级科研项目4项,至今已经发表相关研究领域论文50余篇,团队研究论文也得到了全球多个团队的关注与引用,团队代表性最高被引文章被引达到144次和89次。在新型成像模式研究方面,我们利用临床可用核素探针和X射线,发展了XLCT和CLT成像方式,为光学-核素融合成像和光学-CT融合成像提供了新思路。相关成果发表在TMI、OE等高水平期刊上。在光源重建方法研究方面,我们提出了基于稀疏正则的IVTCG等算法,提高了重建算法的性能。在量化策略方法研究方面,我们提出了加权多光谱等重建策略,实现高精度的光源定位及定量。光学分子影像的生物学验证是预临床研究的必然阶段,我们通过膀胱代谢和微小肿瘤检测等生物学实验验证了团队研究他提出算法的可靠性。


影像组学量化分析:

研究团队由贺小伟教授牵头,针对难以从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病,难以有效地对肿瘤异质性进行定量评估等问题。团队将大数据技术与医学影像辅助诊断的有机融合,应用先进的计算机方法解决临床具体问题,主要的研究内容包括三个方面器官分割、组学分析与核磁量化分析。

在影像组学分析领域,团队申请研究项目4项,发表论文20余篇,包括在Nature Communication与国际医学影像权威期刊欧洲放射(ER)上发表的2篇。在器官分割方面,团队主要围绕血管分割、小动物肾脏分割等展开研究,基于分层卷积神经网络(H-CNN)等分割方法;在组学分析上,主要包括肿瘤组学分析与预后组学分析,提出多事例学习(MIL)等方法,与西安市第四医院、中山大学第二附属医院等医院合作解决实际临床。在核磁量化分析方面,不仅对功能核磁图像下的脑功能网络进行研究,同时对CEST核磁成像图像进行量化分析。

在研研项目

国家重点研发计划:

1、开放移动端和云端融合的数据协同存储、共享平台

2、苏尔汉河流域古代人类文化与环境多源数据关联关系分析

国科金面上项目/青年项目:

1、 基于Deep Unrolling的高分辨近红外二区荧光分子断层成像方法研究

2、 宫颈癌诊疗评估中多参数多模融合CEST磁共振成像研究

3、 基于深度神经网络的自然范式脑功能网络分析框架及其应用

4、 面向实时近红外二区光学分子断层成像的模型驱动深度学习重建方法研究

5、 面向早期肝纤维化分期的动态荧光分子断层成像关键技术研究

省部级项目:

1、 高分辨近红外二区荧光分子断层成像

2、 基于深度学习的新型光学分子断层成像方法及应用研究


科研奖励:

2021,陕西省科学奖二等奖“面向肿瘤早期检测的光学分子断层成像方法研究”

2020,陕西高等学校科学技术奖“光学分子断层成像方法及其生物学应用验证”

2020,陕西省科学奖二等奖“面向胃癌早期检测的定量光学分子成像新方法”

2018,陕西省科学奖二等奖“颅颌面影像数据智能处理技术研究与应用”

2016,陕西省科学奖二等奖“文化遗产考古资源数字化保护新技术研究及在秦俑等示范工程的应用”




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