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医工联合!四川大学材料科学与工程学院联合华西超声探讨“乳腺癌风险预测、检测及预后评估的计算机辅助诊断方法” 2019.06.25


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2019622日,在四川大学材料科学与工程学院林江莉院长和四川大学华西医院超声医学科彭玉兰主任牵头下,四川大学材料科学与工程学院进行了一次医工联合学术活动。活动邀请来自美国俄克拉荷马大学电机和计算机工程系的郑斌教授作了题为“新型乳腺癌的计算机辅助乳腺癌风险预测、检测及预后评估的计算机辅助诊断方法”的专题讲座并组织了话题讨论。钱唯院士出席了本次活动,四川大学材料科学与工程学院团队、四川大学华西医院超声医学科团队以及其它图像研究团队成员参加了此次学术活动。

郑斌教授从其实验室当前研究工作的重点内容引入正题,对基于乳腺癌放射图像的计算机辅助分析(CAD)技术对乳腺癌的风险预测、肿瘤检测和预后评估进行了介绍。讲座内容涵盖了CAD研究的历史、当前研究的热点、面临的困难,通过比较当前学术界常见的几种研究方法的优缺点,以及郑斌教授的团队针对这些优缺点进行的进一步研究向我们展示了CAD的研究现状以及发展前景,为我们进一步的研究提供了新的思路。

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钱唯院士对讲座内容进行了重要的补充讲解。在林江莉院长和彭玉兰教授的组织下,现场参会者分别从软件工程师和影像科医生的角度对CAD与乳腺癌的关系和研究方法展开热烈讨论,进一步加深了软件工程师团队与我院超声科医生团队之间相互理解,并提出了一些新的研究视角和对现有方法改进的设想。

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最后,郑斌教授做了活动总结:

1.发展精准医学需要探索具有对不同疾病风险和类型的高分辨性能的临床医学标志物和建立相关的基于人工智能的评估模型。

2.Radiomics是当前一门新兴的医学影像技术学科。它致力于通过对于医学图像特征的有效提取和定量分析来发现与相关生物基因特征相关联或者互补的对于近期癌症风险和预后的医学影像标志物。

3.由于从医学影像中人们可以提取许多不同的图像特征,这就需要利用人工智能和机器学习的方法来提取优化特征,建立优化的统计评估模型。

4.在今后的工作中,将“深度学习”和“大数据分析”的技术相融合也将会是在精准医学发展中一个值得关注的研究方向。

通过郑斌教授、钱唯院士细致详实的讲解,学术活动中的热烈讨论让在场各位同道收获颇丰,进一步推动了医工联合研究工作。


作者:苟泽辉 彭玉兰 编辑:潘非 来源:华西超声
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