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活体内实体病变发展体素级别预报系统

申报人:金成 申报日期:2022-03-04

基本情况

第二十五期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
活体内实体病变发展体素级别预报系统
创新训练项目
工学
计算机类
创新类
生物医学工程学院
金成
指导教师
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上海市科委重点研发项目XMRI

1.数据基础

来自浙江大学附属二院,武汉协和医院,哈尔滨医科大学附属二院等多中心1万余例中、重度不同种类肺炎患者的多期CT影像及其临床记录数据

2.技术支撑

 实验室拥有自己的超算平台;

3. 人员支撑

4名计算机视觉领域年轻科学家亲自指导,从底层算法学习辅导,到系统设计,医学实验数据分析。


在肺炎的治疗上,我们计划开发一个多级预报系统,它将实现肺炎患者病变的体素级别发展预测, 并进一步根据这些预测的结果进行产生重症的风险评估。我们将设计三种病变发展预测模型: 正态分布随时间驱动的递归神经网络 (RNN-NDT) 、正态分布随时间驱动的递归神经网络+元胞自动机 (RNN-NDT+CA) 和随机森林分类+元胞自动机 (RF+CA) 。AI不仅要赋能医生,医生也要赋能AI。模型要可解释子网络与临床医生判别相结合, 必须确定并解释影响肺部病变发展的多个驱动因素,进一步从病理生理学角度对这些驱动因素的驱动过程进行剖析。在多个独立验证队列中,所提供的方法要与目前同类研究比较(Nature Medicine和JAMA发表的相关学术成果)有很大改进:最终该系统实现体素水平病变发展的预测,使疾病的进展能够连续定量评估,并在肺部进行具体病变发展可视化,由 “黑箱”变为“白箱”。该定量可解释多级预测系统将具有临床转化的潜力。这个体素级别病变发展模型也可以用到基于脑部图像的脑中风实时进展评估上。

选题成员

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指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 金成 登录状态下查看 生物医学工程学院 第一指导教师

选题附件

结束