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通用型医学图像分割算法

项目简介

组织结构的自动提取与分割是医学图像分析的关键步骤。本项目基于深度学习的分割算法，通过上下文编码器网络来获取更多的高语义信息，有效保留图像细节特征。在提升灵敏度和准确性的同时，极大提升了算法在不同医学图像模态中的通用性，能有效运用于眼底图像、OCT、MRA、CT、病理图像等，在视盘分割、视网膜分层、血管检测、肺组织分割、细胞轮廓分割等方面均有优越表现。为实现多种疾病的自动诊断提供了坚实基础，有望集成于多类已有医疗设备，实现医疗器械的智能化。本项目已获得宁波市3315创新团队，国家自然青年基金，浙江省重点项目，浙江省探索项目等项目支持。

技术优势

在提升灵敏度和准确性的同时，极大提升了算法在不同医学图像模态中的通用性，能有效运用于眼底图像、 OCT、MRA、CT、病理图像等，在视盘分割、视网膜分层、血管检测、肺组织分割、细胞轮廓分割等，分割准确度达96%以上。

知识产权

CN201911042498.7 一种基于局部相位张量算法的AS-OCT图像的虹膜分割方法

CN201811619861.2 基于光学相干断层成像体扫描的脉络膜血管造影方法及设备

应用市场

直接应用于临床辅助医生阅片，或与医疗设备厂商深度合作，开发智能医疗器械。

合作模式

技术开发、技术转让

主要研究人员

赵一天，博士，“春蕾人才”副研究员。硕士生导师，中国科协青年人才托举工程、宁波3315创新个人、宁波市领军和拔尖人才培养工程等入选者。2013年于英国艾伯瑞斯特维斯大学计算机科学专业获得博士学位后，先后在英国利物浦大学和北京理工大学担任博士后和讲师。现兼任英国利物浦大学生命学院荣誉讲师，Scientific Reports编委，MICCAI-OMIA, MIUA学术会议程序委员会委员。承担参与国家自然科学基金、浙江省科技重点研发计划、浙江省自然科学基金重点项目等项目十余项。申请专利10余项，其中已授权专利1项。在国内外学术刊物和国际学术会议上发表论文90余篇，其中以一篇论文被评为 2015年《IEEE Trans. Med. Imag.))期刊年度“最受欢迎论文”，以通讯作者发表在《MICCAI》的论文,获Springer Nature "500+华人最具影响力国际学术论文”。