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医学信息研究所

发布者:  发布时间:2012-05-18 15:15:16

一、 医学信息所介绍:

广东省医学图像处理重点实验室前身是医学图像处理(全军)重点实验室,成立于1991年,是国内唯一从事医学图像处理的省部级重点研究单位,是生物医学工程博士学位授予点、博士后流动站。

现有正式员工12人,其中高级职称6名,中级5名,初级1名;博士研究生学历9名,硕士研究生学历3名,平均年龄35岁;是一支年龄结构、职务结构及知识结构合理,基础研究与应用研究完备的研究队伍。

信息所下设三个实验室:图像分析实验室、技术集成实验室和成像技术实验室。


二、 学术带头人:

陈武凡教授、博士生导师,国家973计划首席科学家,现任中国生物医学工程学会常务理事,中国图像图形学会副理事长,教育部生物医学工程教学指导委员会副主任委员,电子科技大学客座教授,国际权威刊物IEEE IP TMI TPAMITCASVT的特约审稿人,享受国务院政府特殊津贴,全国教学名师,广东省科技丁颖奖获得者。


三、 科研情况:

医学信息研究所下属2个研究方向:医学成像科学(MRIPETCT 医学图像分析(图像分割、信息融合、智能分析及可视化)

医学成像科学:

l MRI

l PET

正电子发射断层成像(positron emission tomography, PET)使用相应的放射性核素标记核酸、受体、酶等生物分子,直接显示疾病发生与发展的分子机制,是功能影像学的杰出代表。在PET成像中,一方面是如何根据所谓的“符合数据”准确而鲁棒地求解组织器官的同位素浓度分布图,即PET图像重建问题;另一方面是PET除了能定性提供组织器官的新陈代谢情况外,还可通过动态成像的方式定量分析具体的生理、生化过程,即PET参数估计问题。然而,由于PET成像时计数率低,使得用于PET成像的数据含有大量噪声,导致重建的图像质量差,伪影严重。 为了抑制这些伪影,

l CT

X射线计算机断层(computed tomography, CT)成像已成为放射诊断领域内不可缺少的一部分,是一种成熟的、在临床上普遍认可的检查方法。然而,医学研究表明,X射线对人体有损伤,照射X光可诱发癌症、白血病或其他遗传性疾病。 低剂量成像已经成为目前CT影像设备研发的主要方向。由于X射线剂量和临床图像效果是一对矛盾,如果追求优质的图像质量,均会伴随着X射线剂量的增加,使得低剂量成像已成为影像领域亟待解决的难题。目前,除先进的硬件技术和优化的扫描协议外,CT 技术所提供的影像信息的准确性、可靠性与图像重建算法有着直接的关系。由于低剂量条件下的CT影像中表现出更多的伪影,熟知的散射伪影、射束硬化伪影、金属伪影变得越来越严重,必须予以抑制。为克服这些伪影,人们必须从测量数据出发,深入研究,以谋求新的制胜手段。

医学图像分析:

l 图像分割

医学图像分割是医学图像分析中非常重要的研究领域,它解决如何把感兴趣的正常或病理解剖组织结构从医学图像中准确地分割出来,医学图像分割算法是其主要的研究对象。随着各种先进医学成像设备在医学临床和研究中广泛应用,医学图像分割在计算机辅助诊断,手术计划,图像引导手术,放疗计划和其他医学应用中都具有不可或缺的关键作用。在解剖组织结构可视化、形态结构分析和病理组织识别分析等具体应用中,医学图像分割算法是重要的组成部分。目前,本实验室在医学图像分割方向上,主要研究高效和鲁棒的高维多模态医学图像分割算法,涉及脑、心脏、肺、肝脏、前列腺、乳腺、和关节等人体部位,含磁共振图像(MRI/DTI)、计算机断层扫面(CT)和超声(US)多个模态的三维和四维医学图像。

l 信息融合(配准融合)

医学图像可以提供有病变组织或器官的大小,形状,空间关系等详细信息,比如CT图像可以显示骨骼结构和组织密度分布情况;MR图像和超声(US)图像提供的则是软组织的信息;PETSPECT能反映人体的功能和代谢信息。

在实际临床应用中, 单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够的信息, 通常需要将不同模态的图像融合在一起, 得到更丰富的信息以便了解病变组织或器官的综合情况, 从而做出准确的诊断或制订出合适的治疗方案,而配准则是进行融合的前提。在过去的几十年里图像配准融合技术得到了快速的提高和广泛的应用,在医学领域配准融合主要应用于解剖图像和功能图像等医学图像的信息融合、实际医学图像和图谱的比较、外科手术导航、心脏运动估计、手术定位及放疗计划设计等许多方面。多模态医学图像配准是目前生物医学工程中的一个热点问题,也是一个难点问题,对于临床诊断和治疗具有重要意义。

l 智能分析

不同模态医学图像提供了关于解剖结构和生理特征的大量信息,对不同模态影像信息进行有效地融合,可 以得到更丰富的信息,以便了解病变组织或器官的综合信息,从而辅助医生做出更为准确的诊断或制订更 加合适的治疗方案。医学图像智能分析涵盖了多模态医学图像中解剖结构及病灶的自动分割、特征提取、 识别、检索等众多颇具研究难度的内容。

l 可视化

医学图像可视化(visualization in medicine),是20世纪80年代末建立的科学可视化的一个特殊研究领域。随着计算机图形学和动画的发展,医学图像可视化已经成为医学图像处理领域中一个十分重要而有价值的部分。利用PETMRICT等设备获得的序列图像,从解剖学角度和医师诊断的视角,渲染视觉成像效果,可分为二维可视化和三维可视化。这两种技术应该紧密联系,3D技术提供整体结构信息,而2D切片显示技术通常允许更精确的测量、处理。二维可视化的技术通常包括多平面重建;三维可视化则包括最大密度投影、面绘制、直接体绘制等。

近年来先后承担了科研项目12项,总经费共计3000多万。

承担项目及内容如下:

1. 现代医学成像与高维图像分析关键科学问题研究——国家重点基础研究发展计划(973

2. 基于敏感度仿真与全变分约束的并行磁共振成像算法研究——国家自然科学青年基金项目

3. 基于马尔科夫随机场模型的肝脏图像弹性配准——国家自然科学青年基金项目

4. 基于医学图像模糊内容检索的关键技术研究——国家自然科学基金重点项目

5. 多先验信息约束ldCT图像鲁棒重建新方法研究——国家自然科学青年基金项目

6. 结构信息约束的乳腺 DCE-MRI 药代动力学参数图和组织形变场的联合估计——国家自然科学青年基金项目

其中主持国家973项目两项、子课题一项、国家十五攻关项目一项、国家自然科学基金重点项目两项、面上基金三项、军队重点攻关项目基金两项,广东省重点项目基金两项、面上基金四项,参与其他国家、省部和市级项目多项。

已经结题的部分项目与在研项目如下:

1. 重要临床医学信息处理的关键科学问题研究——国家重点基础研究发展计划(973

2. 虚拟环境的统一信号表示理论和高效建模方法——国家重点基础研究发展计划(973)子课题

3. 临床医学影像后处理装置的研制-功能化PACS系统的研制——国家“十五”科技攻关重点计划

4. 基于吉布斯随机场的医学图像处理关键技术研究——国家自然科学基金重点项目

5. 基于医学图像模糊内容检索的关键技术研究——国家自然科学基金重点项目

6. 基于多尺度随机场Mumford-Shah模型医学图像平滑与分割研究——国家自然科学基金面上项目

7. 基于广义模糊梯度矢量流的心脏序列图象运动估计——国家自然科学基金面上项目

8. 新型基因载体阳离子复合物结构对基因表达的影响——国家自然科学基金面上项目

四、 科研成果:

其研究成果先后获得1996年军队科技进步二等奖一项、2001年度中国高校自然科学二等奖一项(是图像处理领域中唯一获奖者)、2006年教育部提名国家技术发明一等奖,2007年国家技术发明二等奖,2011年广东省技术发明一等奖等荣誉奖项,1999年及2010年广东省丁颖科技奖。

获奖情况如下表所示:

序号

奖项名称

奖励级别

授奖部门

奖项内容

获得时间

主要完成人

1

军队科学技术进步奖

二等奖

中国人民解放军总后勤部

提高计算机模式识别能力的方法研究与应用

1996.08

陈武凡

2

广东省丁颖科技奖

广东省科学技术委员会

1999.01

陈武凡

3

广东省丁颖科技奖

广东省科学技术委员会

2010.01

冯前进

4

中国高校自然科学奖

二等奖

中国高校科学技术奖励委员会

广义模糊集合论的提出及其在图像处理中的应用研究

2001.05

陈武凡

5

教育部提名国家技术发明奖

一等奖

中华人民共和国教育部

fPAX的研究与应用

2006.01

陈武凡

6

国家技术发明奖

二等奖

中华人民共和国国务院

基于模糊随机建模的医学成像
与图像分析新技术研究

2007.12

陈武凡

7

广东省科学技术奖

三等奖

广东省人民政府

医学图像编码与认证的新技术研究

2008.05

陈武凡

8

广东省科学技术奖

一等奖

广东省科技厅

基于图像内容的肿瘤类型辨识系统的研究与应用

2011.12

陈武凡

近年来,实验室在国内外相关专业学术期刊发表论文180余篇;出版全国统编教材2部,专著2部;已授权国家发明专利17项;同时取得软件著作版权一项,该软件系统已在广州军区总医院、天津医科大学总医院等十余家医院安装成功。