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推薦

獎(jiǎng)種

科技創(chuàng)新成果獎(jiǎng)

項(xiàng)目

名稱

多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用

推

薦

意

見

我單位認(rèn)真審閱了“多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用”項(xiàng)目的推薦書及其附件材料，確認(rèn)全部材料真實(shí)有效，相關(guān)欄目填寫規(guī)范。項(xiàng)目完成人及完成單位排序經(jīng)過公示無異議。

依托威海市精準(zhǔn)醫(yī)療技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，由威海市婦幼保健院牽頭，聯(lián)合哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)進(jìn)行了全面、完善的技術(shù)研究，構(gòu)建了多模態(tài)影像融合技術(shù)，解決了多模態(tài)影像診斷的特征融合難題，突破了超聲圖像與造影圖像的多模態(tài)融合技術(shù)，構(gòu)建了超聲、CT、MRI、SPECT 等多模態(tài)融合的方法，首創(chuàng)了基于多模態(tài)的甲狀腺疾病診斷系統(tǒng)，保障了多模態(tài)診斷需求，創(chuàng)造了診斷準(zhǔn)確性的新記錄。攻克了醫(yī)學(xué)影像與量化參數(shù)融合技術(shù)，提出了KDnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于超聲圖像和超聲彈性量化參數(shù)的特征提取，解決了甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的難題，達(dá)到了國際先進(jìn)診斷性能，實(shí)現(xiàn)了非侵入式精準(zhǔn)診斷能力。創(chuàng)建了面向醫(yī)學(xué)影像深度學(xué)習(xí)診斷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，攻克了結(jié)構(gòu)改進(jìn)和訓(xùn)練算法優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建了甲狀腺疾病輔助診斷體系，成功地研制出甲狀腺疾病診斷軟件系統(tǒng),形成了高性能診斷工具的“系列化”產(chǎn)品研制能力。

項(xiàng)目成果在國內(nèi)數(shù)十家三級(jí)甲等醫(yī)院以及公司進(jìn)行了廣泛應(yīng)用,獲得了臨床醫(yī)生的高度認(rèn)可和良好的社會(huì)效益。發(fā)表SCI論文和核心論文60余篇，獲得數(shù)十項(xiàng)國家發(fā)明專利。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、山東省自然科學(xué)基金、山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等多項(xiàng)科研課題。獲得黑龍江省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)以及山東省生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)二等獎(jiǎng)、威海市自然科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)、山東省“技能興魯職業(yè)技能大賽”一等獎(jiǎng)、山東省“中國醫(yī)療器械創(chuàng)業(yè)創(chuàng)業(yè)大賽”二等獎(jiǎng)和多項(xiàng)其他省市級(jí)科技獎(jiǎng)，培養(yǎng)博士、碩士研究生共35名，并在國際頂尖學(xué)術(shù)會(huì)議.上多次報(bào)告研究成果，推動(dòng)了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

我單位認(rèn)真審核項(xiàng)目填報(bào)內(nèi)容，確保材料真實(shí)有效，推薦其申報(bào)2024年山東醫(yī)學(xué)科技獎(jiǎng)，現(xiàn)予以公示。

項(xiàng)

目

簡(jiǎn)

介

甲狀腺疾病，包括甲狀腺結(jié)節(jié)、甲狀腺癌、甲亢和甲減，是常見的內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病，不僅嚴(yán)重影響患者的健康和生活質(zhì)量，還可能引發(fā)嚴(yán)重的并發(fā)癥。早期診斷和治療對(duì)于改善預(yù)后至關(guān)重要。雖然超聲成像作為首選診斷工具具有無創(chuàng)、便捷、經(jīng)濟(jì)和高分辨率的優(yōu)點(diǎn)，但由于其單-模態(tài)的局限性，診斷的準(zhǔn)確性和一致性受到影響。為克服這一瓶頸，多模態(tài)影像技術(shù)融合了超聲、CT、MRI、 SPECT 等多種影像，采用深度學(xué)習(xí)算法提取出更豐富、更細(xì)致的病灶特征，輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)疾病診斷的精確化，從而推動(dòng)甲狀腺疾病精準(zhǔn)診療的革命性的變革。

1.構(gòu)建了多模態(tài)影像融合技術(shù)，解決了多模態(tài)影像診斷的特征融合難題，通過引入通道注意力機(jī)制，改進(jìn)了特征融合網(wǎng)絡(luò),滿足了更高診斷準(zhǔn)確率的需求。其中SCI論文《Detection of Thyroid Nodules with Ultrasound Images Based on Deep learning Current Medical Imaging》、《Ultrasound Speckle Tracking withDeep Convolutional Neural Network》在Current Medical Imaging、Journal of Medical Imaging andHealth Informatics雜志上發(fā)表，IF:8.53，獲省自然1項(xiàng)，省市級(jí)項(xiàng)目2項(xiàng),發(fā)表相關(guān)ScI論文10余篇,JCR1區(qū)4篇。

2.突破了B超、CI. MRI和SPECT的多模態(tài)融合的技術(shù)難題，構(gòu)建了B模超聲與造影超聲影像融合的方法，首創(chuàng)了基于多模態(tài)的甲狀腺疾病診斷系統(tǒng)，保障了多模態(tài)診斷需求，創(chuàng)造了診斷準(zhǔn)確性的新記錄。在Mathematical Biosciences and Engineering. Biomedical Signal Processing and Control、Journal of the Formosan Medical Association、等雜志發(fā)表SCI論文8篇，在中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)、中華醫(yī)學(xué)超聲雜志、中國醫(yī)療設(shè)備等核心期刊中發(fā)表相關(guān)論文12篇，獲得發(fā)明專利《一種基于SPECT影像的甲狀腺結(jié)節(jié)性質(zhì)分類方法》《一種圖像生成方法》《一種像素分解方法》《一種高頻信號(hào)壓縮方法》等多項(xiàng)，獲得黑龍江省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)技術(shù)發(fā)明--等獎(jiǎng)。

3.攻克了醫(yī)學(xué)影像與量化參數(shù)融合技術(shù)，提出了KDnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于超聲B模圖像和超聲彈性量化參數(shù)的特征提取，解決了病變?cè)\斷的難題，達(dá)到了國際先進(jìn)診斷性能，實(shí)現(xiàn)了非侵入式精準(zhǔn)診斷能力。在Energy Reports、 Advances in Materials Science and Engineering、Mathematical Biosciences and Engineering等雜志上，發(fā)表相關(guān)論文7篇，IF:13. 56，獲得實(shí)用新型專利2項(xiàng)《超聲波診斷儀(B)》、《超聲波治療儀》，獲得省市級(jí)項(xiàng)目3項(xiàng)。

4.創(chuàng)建了面向醫(yī)學(xué)影像深度學(xué)習(xí)診斷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，攻克了結(jié)構(gòu)改進(jìn)和訓(xùn)練算法優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建了甲狀腺疾病輔助診斷體系，成功地研制出甲狀腺疾病診斷軟件系統(tǒng)，形成了高性能診斷工具的“系列化”產(chǎn)品研制能力。開發(fā)的《甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)軟件》等獲得軟件著作權(quán)，在中國醫(yī)療設(shè)備、中國醫(yī)學(xué)裝備、中國中西醫(yī)結(jié)合影像學(xué)雜志等多個(gè)核心期刊中發(fā)表《基于深度學(xué)習(xí)的甲狀腺結(jié)節(jié)自動(dòng)識(shí)別方法在超聲圖像中的應(yīng)用》、《人工智能在超聲影像甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測(cè)研究》、《超聲影像甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測(cè)研究》等10余篇核心論文，獲得省市級(jí)課題2項(xiàng)。

以上發(fā)表SCI論文60余篇，授權(quán)國家發(fā)明專利18項(xiàng)。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“數(shù)字診療裝備研發(fā)”重點(diǎn)專項(xiàng)、國家自然基金課堂，省自然等6項(xiàng)、省部級(jí)項(xiàng)目15項(xiàng)。獲得黑龍江省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)以及山東省生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)二等獎(jiǎng)、威海市自然科學(xué)優(yōu)秀學(xué)術(shù)成果一等獎(jiǎng)、山東省“技能興魯職業(yè)技能大賽”一等獎(jiǎng)、“中國醫(yī)療器械創(chuàng)業(yè)創(chuàng)業(yè)大賽”二等獎(jiǎng)和多項(xiàng)其他省市級(jí)科技獎(jiǎng)，培養(yǎng)博士、碩士研究生共35名，在7家三甲醫(yī)院和公司應(yīng)用推廣，取得了良好的社會(huì)效益。

客觀

評(píng)價(jià)

根據(jù)山東省科學(xué)技術(shù)廳的檢測(cè)報(bào)告，本項(xiàng)目在甲狀腺疾病診斷技術(shù)方面取得了重大突破，主要表現(xiàn)如下:

1.診斷準(zhǔn)確率顯著提升:多模態(tài)影像融合技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，使甲狀腺結(jié)節(jié)和甲狀腺癌的診斷準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方法提高了30%以上，顯著減少了誤診和漏診情況。

2.系統(tǒng)穩(wěn)定性和一致性:引入的通道注意力機(jī)制和KDnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提高了診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性和一致性，在多家醫(yī)院的臨床應(yīng)用中表現(xiàn)優(yōu)異，得到廣泛認(rèn)可。

3.創(chuàng)新性和實(shí)用性:本項(xiàng)目通過創(chuàng)新的特征融合方法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，成功實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的深度融合和自動(dòng)化診斷，具有較高的實(shí)用性和推廣價(jià)值。

山東大學(xué)對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行了深入評(píng)審，并對(duì)論文成果發(fā)表了成果評(píng)價(jià)報(bào)告，報(bào)告指出:項(xiàng)目研究成果發(fā)表在《Current Medical Imaging》、 《Energy Reports》、《Advances inMaterials Science and Engineering》等高影響因子期刊，共32篇SCI論文，顯示了該項(xiàng)目在學(xué)術(shù)界的高度認(rèn)可。

山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行了驗(yàn)收，驗(yàn)收意見如下:

1.項(xiàng)目完成情況優(yōu)秀:項(xiàng)目按計(jì)劃完成了所有研究任務(wù)，并超額完成了部分關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，符合驗(yàn)收要求。

2.技術(shù)創(chuàng)新顯著:項(xiàng)目在多模態(tài)影像融合、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化、非侵入式精準(zhǔn)診斷等方面實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，顯著提升了甲狀腺疾病診斷的科學(xué)性和有效性。

3.推廣應(yīng)用前景廣闊:項(xiàng)目成果在山東威高訊通科技有限公司、山東益脈公司和威海市中醫(yī)院、威海市市立三院得到成功應(yīng)用，顯示了較強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和推廣應(yīng)用前景，未來有望在更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)中推廣應(yīng)用。

在眾多會(huì)議論壇中，對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行了高度評(píng)價(jià):

1.重要的科研貢獻(xiàn):本項(xiàng)目在甲狀腺疾病診斷技術(shù)方面取得的進(jìn)展，不僅提升了診斷精度，還為醫(yī)學(xué)影像處理和人工智能應(yīng)用提供了重要的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。

2.開創(chuàng)性的技術(shù)應(yīng)用:項(xiàng)目在多模態(tài)影像融合和深度學(xué)習(xí)診斷領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，為其他相關(guān)疾病的診斷提供了新的思路和方法，具有重要的示范作用。

3.學(xué)術(shù)與應(yīng)用的結(jié)合:該項(xiàng)目不僅在學(xué)術(shù)上取得了豐碩成果，還在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色，真正實(shí)現(xiàn)了科研與臨床的緊密結(jié)合，具有很高的應(yīng)用價(jià)值和社會(huì)意義。

綜上所述，本項(xiàng)目在技術(shù)創(chuàng)新、科研貢獻(xiàn)、實(shí)際應(yīng)用和社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益方面均表現(xiàn)突出，得

到了相關(guān)部門、學(xué)術(shù)界和醫(yī)療行業(yè)的高度評(píng)價(jià)和認(rèn)可。

推廣應(yīng)用情況

序號(hào)

應(yīng)用單位名稱

應(yīng)用技術(shù)

應(yīng)用

起止時(shí)間

應(yīng)用單位

聯(lián)系人/電話

經(jīng)濟(jì)效益

1

威海市中心醫(yī)院

多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用

2021-02-10至2022-12-27

李彩霞 0631-3806624

2

威海市中醫(yī)院

多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用

2021-01-04至2022-02-02

王立媛0631-5303112

3

山東威高訊通信息科技有限公司

多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用

2022-01-01至2023-07-01

馮元華 13886153302

4

山東益邁信息科技有限公司

多模態(tài)深度學(xué)習(xí)在甲狀腺影像診斷中的創(chuàng)新技術(shù)研究及推廣應(yīng)用

2020-02-05至2023-07-06

公韜15066132880

知識(shí)產(chǎn)權(quán)證明目錄

序號(hào)

類別

國別

授權(quán)號(hào)

授權(quán)時(shí)間

知識(shí)產(chǎn)權(quán)

具體名稱

全部發(fā)明人

1

發(fā)明專利

中國

ZL2021109788481

2022.06.24

一種基于SPECT影像的甲狀腺結(jié)節(jié)性質(zhì)分類方法

馬立勇 王聯(lián)芳 張湧 孫明健

2

發(fā)明專利

中國

ZL2021109663791

2022.05.24

一種圖像生成方法

馬立勇 劉雪微 劉鵬 張湧

3

發(fā)明專利

中國

ZL202110988207.4

2023.02.07

一種高頻信號(hào)壓縮方法

馬立勇 沈毅 王聯(lián)芳

孫明健 孫玉德 孫劍飛

4

發(fā)明專利

中國

ZL201930552776.8

2019.10.11

超聲波診斷儀（B）

于霞 王洪杰

5

發(fā)明專利

中國

ZL202110906886.6.3

2021.07.07

一種移動(dòng)方艙生物實(shí)驗(yàn)室

于霞 王洪杰 姜玲 叢浩

6

發(fā)明專利

中國

ZL202110906886.6

2021.08.09

一種開設(shè)有移動(dòng)方艙的環(huán)保生物實(shí)驗(yàn)室

王洪杰 于霞 王振宇

7

發(fā)明專利

中國

ZL202110765534.3

2021.07.07

一種載有CT具有可擴(kuò)展檢艙的移動(dòng)方艙

王洪杰 于霞 姜玲 叢浩

8

發(fā)明專利

中國

ZL 2022111607445

2023.07.07

一種移動(dòng)方艙車的車用登山梯

王洪杰 于霞

9

軟件著作

中國

軟著登字第6134473號(hào)

2020.11.18

甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)軟件

馬立勇 孫明健

10

軟件著作

中國

軟著登字第6134535號(hào)

2020.11.18

基于CT影像的甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)軟件

馬立勇 孫明健

代表性論文目錄

序號(hào)

論文名稱

發(fā)表刊物

發(fā)表 時(shí)間

作者

（按刊物發(fā)表順序）

影響 因子

他引

總次數(shù)

SCI

他引次數(shù)

第一完成人是否參與

1

Thyroid Diagnosis from SPECT Images Using Convolutional Neural Network with Optimization

Computational Intelligence and Neuroscience

卷2019 出版年2019

馬立勇、馬承寬、劉岳軍、王旭光

2.284

73

71

否

2

Detection of Thyroid Nodules with Ultrasound Images Based on Deep Learning

Current Medical Imaging

卷16期：SI 頁碼范圍：174-180 出版年2020

于霞、馬立勇、王洪杰

1.1

18

17

是

3

Ultrasound Speckle Tracking with Deep Convolutional Neural Network

Journal of Medical Imaging and Health Informatics

卷：10期：3頁碼范圍：743-749 出版年：2020

于霞、王洪杰、馬立勇

0.659

76

76

是

4

Deep learning for differentiatinbenign from malignant tumors on breast-specific gamma image

Technology and Health Care

卷31頁碼范圍：S61-S67 出版年：202

3 出版日期：2023

于霞、董夢(mèng)超、楊東珠、王一帆、王洪杰、馬立勇、

1.4

1

1

是

5

Deep learning for classification and localization of early gastric cancer in endoscopic images

Biomedical Signal Processing And Control

卷79 出版年：2023 出版日期：JAN 2023

馬玲玉、蘇秀峰、馬立勇、孫明健、

4.9

6

6

否

6

Channel separation-based network for the automatic anatomical site recognition using endoscopic images

Biomedical Signal Processing And Control

卷：71 出版年：2022 出版日期：JAN 2022

孫明健、馬玲玉、孫秀峰、高曉忠、劉子超、馬立勇

5.1

5

5

否

7

人工智能在超聲影像甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測(cè)研究

中國醫(yī)學(xué)裝備

年：2019 卷：16 期：10 頁碼：28-21

王洪杰、于霞、田進(jìn)軍、王振宇

1.079

20

20

是

8

基于深度學(xué)習(xí)的甲狀腺結(jié)節(jié)自動(dòng)識(shí)別方法在超聲圖像中的應(yīng)用

中國醫(yī)療設(shè)備

年：2019 卷：34 期：10頁碼：72-74+78

王洪杰、于霞、高強(qiáng)

0.977

14

14

是

9

超聲人工智能聯(lián)合TI-RADS分類在甲狀腺結(jié)節(jié)鑒別診斷中的輔助價(jià)值

中國中西醫(yī)結(jié)合影像學(xué)雜志

年：2019 卷：19 期：01 頁碼：81-84

王洪杰、于霞、張恩東、馬立勇、湯華曉

0.764

10

10

是

10

人工智能輔助超聲對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)檢出的研究進(jìn)展.

中國中西醫(yī)結(jié)合影像學(xué)雜志

年：2020 卷：19 期：04

頁碼：424-426

王洪杰、于霞、張恩東

0.764

10

10

是

完成人情況

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

王洪杰

1

威海市婦幼保健院

威海市婦幼保健院

高級(jí)工程師

科主任

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，提出了融合超聲、CT、MRI等多模態(tài)影像數(shù)據(jù)并結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行甲狀腺疾病精準(zhǔn)診斷的創(chuàng)新思路，并引入通道注意力機(jī)制，顯著提升了特征融合網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確性和一致性。 帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成功解決了B超與CT造影多模態(tài)融合的技術(shù)難題，構(gòu)建了超聲B模態(tài)與超聲造影圖像融合的方法，首創(chuàng)了甲狀腺癌癥識(shí)別系統(tǒng)。帶領(lǐng)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)共發(fā)表了20余篇SCI和核心期刊論文，主持參與山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃，山東省自然科學(xué)基金等10余項(xiàng)科研課題。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

于霞

2

威海市婦幼保健院

威海市婦幼保健院

副主任醫(yī)師

科主任

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

作為項(xiàng)目的第二位完成人，在多模態(tài)影像融合和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的具體實(shí)施和優(yōu)化方面做出了重要貢獻(xiàn)，在項(xiàng)目中負(fù)責(zé)甲狀腺超聲等影像組學(xué)的診斷工作，針對(duì)甲狀腺疾病診斷中的難點(diǎn)問題，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了KDnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，專用于超聲B模圖像和超聲彈性量化參數(shù)的特征提取和融合，通過不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)，成功實(shí)現(xiàn)了非侵入式的精準(zhǔn)診斷，使得甲狀腺疾病的早期發(fā)現(xiàn)和診斷更加可靠。以第一作者的身份發(fā)表SCI論文3篇，發(fā)明專利2項(xiàng)，主持參與省級(jí)科研項(xiàng)目4項(xiàng)。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

張恩東

3

威海市婦幼保健院

威海市婦幼保健院

主任醫(yī)師

院長(zhǎng)

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

從事耳鼻喉工作多年，具有豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)，在技術(shù)實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)集成方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，負(fù)責(zé)超聲、CT和MRI等甲狀腺疾病的診斷治療工作，確保了技術(shù)的實(shí)用性和穩(wěn)定性。負(fù)責(zé)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的技術(shù)培訓(xùn)和指導(dǎo)工作，培養(yǎng)了-批高素質(zhì)的科研人才。通過定期的培訓(xùn)和學(xué)術(shù)交流，不斷提升團(tuán)隊(duì)成員的技術(shù)水平和科研能力，為項(xiàng)目的順利實(shí)施和技術(shù)推廣提供了有力支持。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

馬立勇

4

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

教授

副主任

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

提出了基于參數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在國際上較早開展了核醫(yī)學(xué)影像中應(yīng)用人工智能的研究，發(fā)|表的論文《Thyroid Diagnosis from SPECI Images Us ing Convolutional Neural Network wi th Opt imizat ion》在SCI數(shù)據(jù)庫中被他引44次。針對(duì)疾病影像樣本少的問題，提出了基于困難樣本挖掘與樣本度量學(xué)習(xí)結(jié)合的人工智能方法，獲得發(fā)明專利2項(xiàng)，軟件著作1項(xiàng)，培養(yǎng)了10余名碩士。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

潘康寧

5

威海市婦幼保健院

威海市婦幼保健院

助理工程師

無

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

在項(xiàng)目初期負(fù)責(zé)大規(guī)模臨床數(shù)據(jù)的收集與標(biāo)注工作，組織團(tuán)隊(duì)從多家合作醫(yī)院獲取了大量甲狀腺疾病的臨床影像數(shù)據(jù)，包括超聲、CT、MRI等多模態(tài)影像數(shù)據(jù)，嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和高質(zhì)量，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在模型訓(xùn)練方面，負(fù)責(zé)構(gòu)建和訓(xùn)練多模態(tài)影像融合的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合通道注意力機(jī)制，對(duì)模型進(jìn)行了多次優(yōu)化，顯著提升了模型的特征提取能力和診斷準(zhǔn)確性，確保其在不同類型的影像數(shù)據(jù)上都能保持高效、穩(wěn)定的性能。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

孫明健

6

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

教授

主任

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

在本項(xiàng)目中，負(fù)責(zé)多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的處理和深度學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。利用在計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)并優(yōu)化了多種深度學(xué)習(xí)模型，顯著提高了影像特征提取的精度和效率。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)集成方面，將多模態(tài)影像融合技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法成功集成到診斷系統(tǒng)中，確保了系統(tǒng)的實(shí)用性和穩(wěn)定性。以第一作者的身份撰寫并發(fā)表了10多篇高影響力的SCI論文，涵蓋多模態(tài)影像融合、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化及甲狀腺疾病診斷等多個(gè)方面，并在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)會(huì)議上多次報(bào)告項(xiàng)目成果，極大地提升了項(xiàng)目的學(xué)術(shù)影響力和知名度，培訓(xùn)了20多位博士與碩士，不斷提升團(tuán)隊(duì)成員的技術(shù)水平和科研能力。

姓名

排名

完成單位

工作單位

職稱

行政職務(wù)

謝瑋

7

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

教授

副主任

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

在本項(xiàng)目中，利用在計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)并優(yōu)化了多種深度學(xué)習(xí)模型，顯著提高了影像特征提取的精度和效率。將多模態(tài)影像融合技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法成功集成到診斷系統(tǒng)中，確保了系統(tǒng)的實(shí)用性和穩(wěn)定性.以第一作者的身份撰寫并發(fā)表了20多篇高影響力的SCI論文，主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，國家自然基金項(xiàng)目等多個(gè)國家級(jí)項(xiàng)目與省市級(jí)項(xiàng)目，涵蓋多模態(tài)影像融合、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化及甲狀腺疾病診斷等多個(gè)方面，并在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)會(huì)議上多次報(bào)告項(xiàng)目成果，極大地提升了項(xiàng)目的學(xué)術(shù)影響力和知名度。此外，通過培訓(xùn)了10多位碩士，不斷提升團(tuán)隊(duì)成員的技術(shù)水平和科研能力。

完成單位情況

單位名稱

威海市婦幼保健院

排名

1

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

威海市婦幼保健院作為本項(xiàng)目的第一完成單位，定位于提供高水平婦幼保健服務(wù)和內(nèi)分泌疾病診治的綜合性三級(jí)甲等醫(yī)院。醫(yī)院在項(xiàng)目實(shí)施過程中，做出了卓越的貢獻(xiàn)。本院提供了大量甲狀腺疾病的臨床數(shù)據(jù)和病例資料，支持技術(shù)研發(fā)。通過反復(fù)臨床測(cè)試和驗(yàn)證，醫(yī)院醫(yī)生積極反饋技術(shù)問題，幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)不斷優(yōu)化算法和系統(tǒng)。本院組織了多場(chǎng)技術(shù)培訓(xùn)和交流會(huì)，向其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)護(hù)人員介紹項(xiàng)目技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)了技術(shù)在更大范圍內(nèi)的推廣和普及。醫(yī)院與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)緊密合作，開展了7項(xiàng)省市級(jí)科研課題，深入研究多模態(tài)影像融合和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在甲狀腺疾病診斷中的應(yīng)用效果，發(fā)表了15篇高水平學(xué)術(shù)論文,提升了項(xiàng)目的學(xué)術(shù)影響力和技術(shù)權(quán)威性。醫(yī)院的積極參與不僅提高了甲狀腺疾病的診斷水平和患者治療效果，還顯著提升了診療質(zhì)量和患者滿意度，樹立了良好的社會(huì)形象，為項(xiàng)目的成功實(shí)施和社會(huì)效益的實(shí)現(xiàn)做出了重要貢獻(xiàn)。

單位名稱

哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）

排名

2

對(duì)本項(xiàng)目的貢獻(xiàn)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)威海作為項(xiàng)目的主要參與單位，在項(xiàng)目的技術(shù)研發(fā)、算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析等方面做出了重要貢獻(xiàn)，極大地推動(dòng)了項(xiàng)目的成功。團(tuán)隊(duì)深入研究了多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的融合方法，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的融合算法，并結(jié)合通道注意力機(jī)制，顯著提升了特征提取的精度和效率。通過持續(xù)優(yōu)化算法，研究團(tuán)隊(duì)成功解決了B超與CT造影多模態(tài)融合的技術(shù)難題，構(gòu)建了高效的影像融合方法。在本項(xiàng)目中,哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)完成了山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目《基于深度學(xué)習(xí)的SECT影像甲狀腺疾病輔助診斷研究》(2019GGX101054)，提出了 基于參數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)用于SPECT影像進(jìn)行甲狀腺疾病診斷,在國際上較早開展了核醫(yī)學(xué)影像中應(yīng)用人工智能的研究，發(fā)表的相關(guān)論文在SCI數(shù)據(jù)庫|中被他引44次。針對(duì)疾病影像樣本少的問題，提出了基于困難樣本挖掘與樣本度量學(xué)習(xí)結(jié)合的人工智能方法，獲得了發(fā)明專利授權(quán)。