智能医学影像理解研究中心
Intelligent Medical Image Understand Research Center(IMIU)

1、多风险器官自动化分割算法研究

       放疗中需要对肿瘤靶区和临近风险器官进行精确勾画，从而可利用计划系统进行放射治疗仿真。针对癌症病人放疗中不同部位人体多风险器官的自动化分割进行深入研究，致力于提高风险器官的分割精度和效率，为临床中存在的勾画效率低、不一致等问题提供潜在的自动化分割算法。

2、多风险器官自动化分割插件——一体化精准放疗系统应用

       影像分析头颈肿瘤调强适形放疗中风险器官的勾画系统已在交大一附院、西京医院和UCLA应用。

3、肿瘤自适应放疗中剂量分布优化计算

       精准放疗依赖于放射剂量分布的精确计算。传统方法对调参敏感、对于复杂病例准确度低、需要大量的训练数据、速度较慢等，且放疗计划会因病人间解剖结构的差异、不同放疗机构、不同剂量师等发生变化，放疗效果不稳定。针对现有的放疗剂量分布计算模型对CT图像中肿瘤区域异质性和与临近多风险器官全局结构特征学习能力不足，而导致部分关键区域的剂量分布计算误差较大的问题，研究基于多分支自注意力网络的放疗剂量分布计算模型，对肿瘤区域的异质性和肿瘤与临近多风险器官的全局结构特征进行深度学习，实现图像全局放疗剂量分布的准确计算。