地区：上海市 宝山区
关键词：山东财经大学;鲁东大学;山东大学;山东省千佛山医院
成果类型：其它
成果领域：生物与新医药
成果编号：A2021061000001106
成果描述：
| 立项背景：近年来，由于受空气污染造及吸烟、二手烟危害的影响，肺部疾病的发病率及死亡率正在逐年上升。根据卫生部全国肿瘤防治研究办公室提供的资料显示，在过去的30年里，中国肺癌死亡率上升了465%，其发病率每年增长26.9%，已经代替肝癌成为当前首位恶性肿瘤死亡原因，占全部恶性肿瘤死亡的22.7%。因此，进行肺部肿瘤计算机辅助诊断的研究工作具有重要的现实意义。就各种肺部疾病的征象表现而言，CT图像是多种模式医学图像中检查肺部疾病最好的影像学手段，利用螺旋CT数据进行肺结节/肿瘤（该项目中统称为肺部肿瘤）的自动提取与辅助诊断对于早期肺癌的发现意义重大。同时，由于肺部肿瘤的大小及类型多样，容易出现肉眼观察的疏漏，该研究能有效减少医生阅片诊断过程中的失误及工作量，在一定程度上提高了诊断结果的可重复性和对于图像、疾病解释的一致性。研究内容：自2011年起至今，课题组成员针对临床上普遍关注的肺癌早期筛查及治疗研究需求，对肺部医学影像处理及肺部肿瘤辅助诊断中涉及的几个难点问题开展了一系列研究工作，并获得国家自然科学基金等的立项支持。项目创新性地提出了CT图像去噪及超分辨重建、肿瘤的快速准确分割、三维人体器官及病灶组织表面模型的实时可视化等一系列新的数学原理和方法，具体包括：（1）基于医学图像非局部自相似性和低秩表示理论的迭代去噪及超分辨重建方法，有效地改善了医学图像的质量和放缩效果；（2）自适应模糊聚类与弱监督学习相结合的高精度肺部肿瘤分割方法，实现了肺小结节的早期检出及多种类型肺部肿瘤的精确分割；（3）利用边界条件构造参数化三角曲面片的三维肺部肿瘤可视化方法，解决了高精度三维病灶组织模型的构造难问题；（4）提出了用于系统加速的相似图像块快速搜索方法和稀疏矩阵的并行多级求解方法，有效地提高了系统的运行效率。与此同时，项目基于研究成果研制开发了速度快、稳定可靠的肺部肿瘤辅助诊断系统，并与已有的医学影像可视化系统形成有机整体。研究内容涉及数字图像处理、计算机图形学和医学影像学等多个学科领域，属于医学图像处理交叉领域的研究热点问题。技术成果：项目研究和实施过程中，课题组成员在本领域权威及国内外核心期刊发表高水平学术论文32篇，其中19篇被SCI/EI收录；申请国家发明专利8项，其中1项获得授权；获得软件著作权6项；经省级查新机构检索，国内外未见与模糊聚类及表示学习在肺部肿瘤辅助诊断中的研究与应用内容相同的文献报道。推广应用：项目研究成果“肺部肿瘤可视化及辅助诊断系统”经山东省软件评测中心测试，其文档、功能性、可靠性、易用性均达到要求。该项目整体技术已经在山东省千佛山医院、山东中医药大学附属医院、烟台毓璜顶医院等各级各类医院及科研院所等进行推广应用，有效地辅助临床医生对病灶组织进行定量乃至定性分析，并为应用单位节省了生成影像所需的成本费用和保存影像数据所需的管理费用，具有很好的社会效益和经济效益。 |
