2023年02月10日
心血管疾病是全球发病和死亡的最常见原因，其死亡人数约占每年总死亡人数的1/3，早期准确诊断是改善心血管疾病结果的关键。随着人工智能的发展，机器视觉在疾病诊断、鉴别诊断及预测等方面的潜在价值吸引了越来越多科研人员的关注。
西交利物浦大学一支由博士生和本科生组成的科研团队提出了一种新的医学图像分割框架（UGformer）来帮助查找心肌梗死。论文的第一作者刘添翼解释道: “心肌梗死经常会出现在心室周围，所以我们可以通过核磁共振成像（MRI）先把心给预测出来，然后在心室的周围再去找是否有梗死。我们想通过这项研究帮助落后乡村地区提升医疗水平。一些乡镇地区的医院不具备全科医生，另外通过肉眼观察CT也很难找出心肌瘢痕，这就可能延误诊断时间。通过这项技术，医生可以通过机器视觉给病人做一个辅助诊断，机器在经过无数次训练后会大大提升在核磁共振成像（MRI）中发现心肌瘢痕的几率，帮助尽早发现心肌梗死。”
图为UGformer 架构
图为心肌瘢痕分割流程
有关这项研究成果的论文《UGformer for Robust Left Atrium and Scar Segmentation Across Scanners》被Lecture Notes in Computer Science(LNCS)收录。
该跨学院研究团队由西浦创业家学院（太仓）智能机器人学院博士生刘添翼、理学院博士生侯思泽、西浦创业家学院（太仓）数据科学与大数据技术专业大四学生朱佳媛和机器人工程专业大四学生赵紫龙组成。来自西浦创业家学院（太仓）智能机器人学院的助理教授、机器人工程专业负责人江浩川博士为学生提供指导。
由左至右：赵紫龙、朱佳媛、刘添翼、江浩川、侯思泽
该团队的研究成果模型在MICCAI-2022 LAScarQS比赛中超越现有SOTA，取得优异成绩。刘添翼同学代表团队在MICCAI2022会议中介绍了该篇论文的基本方法及成果。MICCAI是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会举办，目前被公认为是医学成像计算、医疗机器人、人工智能、辅助介入计算生物医学等领域最顶级的国际会议，每年吸引了各个顶级学府、国内外专业人士及著名医疗技术机构的积极参与。
两位本科生成员在定制课题的初期就参与了科研小组。在本次研究项目中，朱佳媛和赵紫龙分别独立完成了数据预处理数据和后处理的工作。
机器人工程专业本科生赵紫龙同学认为，在科研过程中是兴趣驱动着他不断学习和攻克难关，“我在本科学习的过程中，一直对深度学习领域非常感兴趣。不仅是学校课程的启发，在暑期职业发展训练营（PDP）在博众科技实习的6个月，我与公司工程师共同由浅入深完成服务机器人深度学习功能的过程也进一步提升了我的技能和兴趣，明确未来研究的方向。”
“我们今年9月搬入了西浦创业家学院（太仓）校园学习，可以使用到各种行业前沿的实验室设备，我很享受这样的氛围和环境。”赵紫龙补充道。
谈到这次与本科生的合作时，刘添翼和侯思泽表示，两位本科生同学在一些编程的操作中虽然是从零入门，但在短时间内仍然可以很快上手并独立把整个处理做完。“两位同学的编程基础很好。因为编程的基础就像是工具，学会如何熟练操作工具后才可以通过不同方式来解决各种各样的问题。”
团队本科生成员之一朱佳媛说：“在进入数据科学与大数据技术专业后，我们有很多实践的机会，比如学校的科研项目、暑期PDP实习项目还有校外导师项目等，我已经参与了两个有关人工智能医疗影像项目的研究。学校的资源很多，但也需要我们主动去参与和把握机会。西浦的学习方式也绝不是填鸭式的，老师会帮助我们把控方向并用引导的方式协助我们解决，老师们的office hour也一直向我们敞开，随时都可以找到他们交流。”
图为机器人实验室
图为学生研究实验室
论文的指导老师、机器人工程专业负责人江浩川老师还提到：“由于疫情影响，我们科研团队几乎所有的研究合作工作均是在线上完成的。西浦创业家学院（太仓）为同学们和科研人员提供了相对宽松的科研环境，并且在软硬件等方面全力支持我们的研究工作。同时也欢迎对人工智能、机器学习、智能机器人技术有兴趣，有着很好的动手能力和执行能力的同学们来到创业家学院的前沿专业来学习、参加研究和实践活动。”
（记者：王诗槐 摄影：王诗槐 论文图片提供：刘添翼）
2023年02月10日