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Journal of Neurosurgery 发表本实验室听神经瘤智能分割的工作

发布时间:2019-12-07 点击次数:

    12月6日,神经外科领域顶级期刊Journal of Neurosurgery发表了本实验室与伦敦大学学院、伦敦国王学院在基于人工智能的听神经瘤自动分割方面的最新研究成果“An artificial intelligence framework for automatic segmentation and volumetry of vestibular schwannomas from contrast-enhanced T1-weighted and high-resolution T2-weighted MRI”。

    听神经瘤是一种起源于听神经鞘的良性肿瘤,是常见的颅内肿瘤之一,近年来发病率呈不断增高趋势。该肿瘤使患者轻则出现耳鸣、听力减退及眩晕,重则发生吞咽困难、共济失调、交叉性偏瘫等症状。由于其生长缓慢,利用磁共振成像观测该肿瘤的生长状况对于临床治疗决策具有十分重要的作用。

    在本研究中,智慧医疗实验室与伦敦大学学院和伦敦国王学院提出了全球首个对听神经瘤进行自动分割的人工智能系统。通过设计新的卷积神经网络,克服了听神经瘤磁共振图像三维分辨率不均匀、病灶器官小等困难,可有效得到准确的自动分割结果。研究中使用了243例病人的听神经瘤磁共振图像,结果表明所提出的人工智能系统在T1增强图像中的听神经瘤分割达到了临床专家的水平。该项研究成果对于提高临床听神经瘤的诊断效率和病情管理水平、降低医生负担方面具有巨大的潜力。

    该项研究的临床数据由伦敦大学学院提供,人工智能算法由电子科技大学机械与电气工程学院智慧医疗实验室开发,伦敦大学学院的Jonathan Shapey医生与本实验室王国泰老师作为该研究论文的共同第一作者。