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医学院学生毛帆、杨讷获第17届亚洲计算机辅助外科大会“优秀论文奖”

清华新闻网12月15日电 12月10日,第17届亚洲计算机辅助外科大会(The 17th Asian Conference on Computer Aided Surgery, ACCAS2021)在线上召开。经过激烈竞争和国际同行的严格评审,会议评选出三项“优秀论文奖”(Excellent Paper Award),其中两项被清华大学医学院生物医学工程系廖洪恩教授团队的2020级硕士生毛帆和2018级博士生杨讷斩获。二人分别凭借论文《基于液态透镜的腹腔镜的近距离成像与深度感知》(Close observation and depth perception using liquid lens for the laparoscope)和《基于图扩散影像组学模型的脑干胶质瘤基因型预测》(A Graph-based Diffusion Radiomics Model for Genotype Prediction of Brainstem Gliomas),荣获“优秀论文奖”。

腹腔镜手术中的深度感知是精准微创手术引导的关键。传统机械调焦的腹腔镜速度慢、调焦过程不精确、术野固定。《基于液态透镜的腹腔镜的近距离成像与深度感知》论文提出了一种可拆卸式基于液态透镜的光学结构,实现单目内镜的可变放大倍率和实时动态变焦,同时设计了深度学习网络对腹腔镜影像进行快速的深度估计和三维重建,为术中提供可变视角和深度感知,并确保了手术过程中的自动清晰成像。液态透镜的加入为快速调焦和实时三维重建提供更好的方案,该研究有效地解决了医生在腹腔镜微创手术过程中无法获取深度手术视角局限的问题,为未来快速诊疗一体化提供了一定的思路与基础。

基于液态透镜的腹腔镜深度估计与三维重建系统

医学影像的智能化处理是精准个性化诊疗的关键。影像组学分析以无创、自动化及高效的方式为众多疾病的诊断和个体化治疗提供帮助,但大多在临床可解释性和实用性方面受到限制。《基于图扩散影像组学模型的脑干胶质瘤基因型预测》论文针对临床脑干胶质瘤患者个性化精准诊疗的需求,提出了一个可以直接融合肿瘤局部影像组学以及全脑结构连接网络的图扩散影像组学模型,可以辅助医生在术前无创地获取脑干胶质瘤患者的基因型相关信息,所提出的图扩散模型可以进一步发现潜在的病变脑区与受损脑连接,帮助医生解释患者临床表现。该方法可以帮助医生进行更加准确地开展术前诊断和治疗决策,为脑干胶质瘤诊疗系统新框架奠定了基础。

基于图神经网络的图扩散影像组学模型

上述研究得到包括国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目和北京市自然科学基金等支持。廖洪恩教授团队致力于智能微创诊疗一体化、高性能裸眼三维立体医学影像、新型手术机器人与智能控制等领域的研究,并取得一系列重要成果。这些技术突破传统意义微创手术概念,开拓新兴微创高精度诊疗领域,期待为未来的智能型诊疗设备研发及临床应用奠定基础。团队提出的“微创诊疗一体化”与未来新型医疗模式紧密结合。

上述两篇获奖论文提出的新型三维医学引导技术与智能医学影像诊断技术揭示了未来智能医疗的发展趋势,为实现对医疗影像信息的最优化理解与最充分利用具有重要意义,同时也体现了实验室在医疗健康领域立足眼前并兼顾长远发展的自主创新方向,符合习近平总书记2020年3月在清华大学医学院考察时提出的“要加快补齐我国高端医疗装备短板,加快关键核心技术攻关,突破技术装备瓶颈,实现高端医疗装备自主可控”的重要指示。

亚洲计算机辅助外科大会是由亚洲计算机辅助外科领域科学家、临床医生和研究者发起的专业会议。每年有来自中国、日本、韩国、新加坡、泰国在内的多个国家上百位的研究者参与,旨在交流探讨精准计算机辅助外科领域的最新研究工作和进展,近年在智能精准诊疗方面也涌现出大量的创新成果。

供稿:医学院

编辑:邢月

审核:吕婷

2021年12月15日 13:50:31

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