一国家重大专项在沪启动,瞄准脑部重疾快速检查、诊断、康复

⭐发布日期:2024年09月30日 | 来源:津云客户端

⭐作者:魏斯婷 责任编辑:Admin

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·“有了智能技术的加持,患者接受影像学检查之后,智能产品可以在几秒钟之内完成分析、生成报告,这样,医疗周转效率就得到了大幅提升。高水平的智能算法和辅诊工具在寻找病灶的能力上与高年资医生相当,发展智能辅诊产品,不仅对缓解大城市医患比例紧张的矛盾行之有效,对于提升二级医院和偏远地区的医疗服务水平,也具有重要意义。”

2024年8月23日,由上海联影智能医疗科技有限公司(以下简称“联影智能”)牵头,联合天津大学、天津市环湖医院、中科院先进技术研究院、中山大学、南昌大学、上海大学、联影医疗、上海时钥等参与单位共同获批的“人体组织结构功能特征无创检测和信息提取的关键技术”项目启动会在上海召开。

据悉,该项目为国家重点研发计划“生物与信息融合”重点专项,旨在协同磁共振成像技术、智能计算、多模态融合,形成100%自主知识产权的技术链条,助力我国多发重疾精准检查、诊断、康复全流程,执行周期为3年。

天津大学医学院范秋筠教授是该项目的负责人,据她介绍,该项目联合产学研医优势力量,聚焦磁共振成像的时空分辨能力提升,以开发软硬性技术、智能计算大模型和多模态融合新技术为主线,搭建“感-智-融”一体化的技术体系。项目在成像、重建、智算和融合技术研究中,布局了一系列技术、产品、理论、甚至理念上的科技创新。在医学成像环节,以“采得细、采得精、用得好”为目标,在高通量采集和高效率重建两个技术点上实现瓶颈突破。在智能辅诊环节,聚焦脑卒中、脑肿瘤和脑小血管病等脑部多发重疾,推动快速检查和智能辅诊产品的落地应用。此外,在治疗康复环节,团队着眼未来产业发展,针对脑机交互主动康复的场景需求,开发多模态信息融合技术,推动以脑机接口为代表的新质生产力的培育转化和应用落地。

范秋筠说,脑机接口辅助运动功能重建目前主要有两大技术路线,一种是侵入式的,通过将电极芯片植入大脑,提取脑电信号,并操纵外骨骼或机械手臂,从而在体外形成人工替代环路,埃隆·马斯克的脑机接口公司Neuralink采用的就是这种技术路线。另一种是非侵入式的,通过佩戴电极,无创测量头皮的脑电信号,解码运动意图,并同时对形成对应动作的肌肉施加刺激,使肢体形成相应的动作,通过这样的康复训练,加速机体自身替代性神经环路的形成。“我们的项目希望用磁共振技术对脑机接口辅助的运动康复训练效能进行评估,借助高时空分辨的多模态、跨尺度信息检测和提取新技术,在完善脑机康复神经机制的基础上,改进康复训练范式,提升康复治疗效能。”

联影智能联席CEO(首席执行官)周翔解释,“磁共振的功能成像如果空间分辨率够细,时间分辨率够快,对患者的运动意图描摹更精细、判断更准确,再通过提示或者训练,能让受损的信号通路增强、重建。”

从技术上来说,范秋筠解释,现在医院普遍应用的磁共振成像设备,结构成像的空间分辨率大都是几个毫米,该项目希望达成的结构成像的空间分辨率是亚毫米;功能成像目前常规的时间分辨率是2-3秒,该项目的目标时间分辨率是0.5秒,也就是一秒钟成像两帧。

“现在患者就医的基本流程大致是去医院、做检查、医生写报告,患者可能要到转天才能拿到报告。项目的核心任务之一是开发医学影像和语言语义结合的大模型,实现秒级的全脑功能区的自动划分。有了智能技术的加持,患者接受影像学检查之后,智能产品可以在几秒钟之内完成分析、生成报告,这样,医疗周转效率就得到了大幅提升。大量前期研究表明,高水平的智能算法和辅诊工具在寻找病灶的能力上与高年资医生相当,因此发展智能辅诊产品,不仅对缓解大城市医患比例紧张的矛盾行之有效,对于提升二级医院和偏远地区的医疗服务水平,也具有重要意义。”范秋筠说。

联影智能首席科学官薛忠博士表示,大脑影像有其独特的复杂性,对人工智能的精确分析和解读能力提出了更高的要求。联影智能在脑部影像智能分割及分析中已有深厚的技术积累,在此次项目中,公司将联合上海大学共同开发多任务一体化模型,并聚焦我国大脑多发重疾,在缺血性卒中量化分析、脑小血管病量化分析、脑肿瘤区域精细分割上实现 AI 应用性能的突破与临床工具的集成落地。

中科院深圳先进技术研究院影像中心李烨团队,与联影集团在过去的十余年间保持了长期、持续和深入的合作,他说,过去十年联影攻克一系列核心技术,推动高端医疗装备实现中国造。下一个十年,他们(联影智能)希望做出走在国际前沿的原创性、突破性重大成果,这也是该项目团队的目标。“过去十年,临床上应用的机器在结构成像上分辨率越来越高。但很多疾病在早期时,结构上并没有明显的改变。例如早期阿尔茨海默病和帕金森等疾病,大脑可能只有功能性的改变或代谢信息的改变。而功能成像进入临床诊断,目前国外的产品也还没有做到。此项目的研究内容定位前沿,希望项目方案可以顺利实施开展,获得国际领先水平的预期成果。”

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Ronald

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格温德琳·穆兰巴

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