大学生创新创业训练计划管理系统
医学院第二十期大创项目（2025-2027）
基于机器学习的自动气道测量模型的建立
创新训练项目
医学
口腔医学类
工学
计算机类
医+X交叉学科项目
医学院
姚侃
指导教师
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承担上海交通大学医工交叉课题《基于标志点的自动颌面部三维测量系统的研究与应用》（YG2022QN057）
1、给予同学充分的自主能动性，在具体的、研究框架设计及技术路线规划阶段，结合学科前沿与可行性给予充分的支持，确保课题的创新性和实践价值。
2、支持团队所需的资源，协助/提供团队申请项目使用相关设备，并推荐相关领域专家进行交流，为项目推进创造有利条件。
3、在遇到困难时提供随时的理论和支持，根据项目进度组织阶段性汇报，针对实验数据、模型优化等具体问题提供解决方案，并督促团队高效执行计划。
4.、在论文撰写发表、计算机著作、专利申报等方面，提供相关支持。
1、项目简介
三维气道测量在诊疗诸如睡眠呼吸障碍（OSA）等颌面部疾病中具有举足轻重的地位，气道的形态评估业已成为临床上诊疗OSA必不可少的一环。基于CT影像的三维气道测量是临床上评估气道的一种重要且常用方法，其能够提供气道的三维信息。但是由于技术上的瓶颈，现阶段对于气道的测量仅仅停留在三维的体积、表面积、最窄截面积等，能够提供的信息有限，且大多都是人工标定测量的，这使得基于CT的三维气道测量难以在临床上推广。项目设想探索能够提供更详细的气道测量信息的指标/测量方法，并利用机器学习实现自动化。此外，在气道测量领域，鼻腔气道的识别、自动分割与测量仍然是空白，现阶段没有相关的研究能够很好地解决这部分内容，甚至鲜有统一的测量体系标准，课题也可以就这部分内容进行展开和探索。
2、项目现有基础
目前借助前期的医工交叉课题，已经建立了约400例CT数据的颌面部CT以及相关人工标志点信息的语料库。目前业已构建颌面部三维自动定点测量的第1版模型，正在发展迭代模型。现有的模型涉及少量部分气道测量，但其临床应用远远不够。
3、预期需要展开的工作
1. 查阅文献回顾总结目前三维气道测量研究现状；
2. 学习掌握机器学习相关知识，并至少熟悉掌握一门语言（例如python）；
3. 学习并掌握医学影像学数据的处理（主要是DICOM数据），掌握医学图像的人工分割、三维标定、三维建模，熟悉至少一款相关软件（例如Slicer或ITK-snap或Mimics或Proplan等）；
4. 如有余力可以进一步掌握学习三维数据的可视化（主要是VTK库）；
5. 构建机器学习模型、训练并验证评估，寻找最佳模型；
6. 攥写相关论文、参加相关的会议交流。
拟招募：
1、临床医学八年制口腔医学方向/口腔医学（“5+3”一体化培养）专业1-3人；
2、人工智能/电子信息类（IEEE试点班）计算机科学与技术方向/工科试验班类（信息类）计算机科学与技术方向专业 1人；
3、医学技术类（医学影像技术四年制）专业1人。