北理工課題組在冠脈狹窄檢測(cè)方面取得新突破
發(fā)布日期：2024-08-23 供稿：光電學(xué)院 攝影：光電學(xué)院
編輯：盛筠 審核：董立泉 閱讀次數(shù)：
近日,，北京理工大學(xué)光電學(xué)院楊健教授,、王涌天教授科研團(tuán)隊(duì)與北京協(xié)和醫(yī)院王怡寧教授團(tuán)隊(duì)合作,，提出了一種基于時(shí)空量子擴(kuò)散模型的X射線視頻序列圖像冠脈狹窄檢測(cè)方法,，首次實(shí)現(xiàn)了冠狀動(dòng)脈狹窄實(shí)時(shí)檢測(cè),。相關(guān)成果已以“STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography”為題發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)》,。IEEE TPAMI作為人工智能,、模式識(shí)別,、圖像處理等領(lǐng)域的頂級(jí)權(quán)威期刊，其影響因子為20.8,，同時(shí)也是中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（CCF）推薦的人工智能領(lǐng)域A類(lèi)期刊,。該論文第一作者為北京理工大學(xué)博士研究生李欣宇,，通訊作者為艾丹妮副教授、王怡寧教授和楊健教授,。
所開(kāi)發(fā)的時(shí)空量子擴(kuò)散模型由量子擴(kuò)散模型部分和時(shí)空特征共享模塊組成,。在量子擴(kuò)散模型部分，創(chuàng)新性地將離散型量子噪聲引入擴(kuò)散模型中,，針對(duì)輸入X射線視頻生成離散候選檢測(cè)框序列,；獲得初步檢測(cè)結(jié)果后，利用時(shí)空特征共享模塊,，將檢測(cè)正確幀中的特征共享至檢測(cè)錯(cuò)誤幀中以保證檢測(cè)結(jié)果的一致性,，從而實(shí)現(xiàn)精確的實(shí)時(shí)冠脈狹窄檢測(cè)。原理如圖1所示,。
圖1 時(shí)空量子擴(kuò)散模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提方法針對(duì)冠狀動(dòng)脈X射線視頻序列圖像具有良好的狹窄檢測(cè)能力，在實(shí)時(shí)性上與檢測(cè)精度上均超越了現(xiàn)有17種最先進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法,、視頻檢測(cè)算法和狹窄檢測(cè)算法,。
圖2 與狹窄檢測(cè)方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中(f)為所提STQD-Det,。
該研究攻克了現(xiàn)有狹窄檢測(cè)方法精度低,、檢測(cè)速度慢的難題，實(shí)現(xiàn)了精確,、實(shí)時(shí)冠脈狹窄檢測(cè),，為冠心病精準(zhǔn)診療提供了技術(shù)支持。
論文詳情：Li Xinyu, Ai Danni, Song Hong, Fan Jingfan, Fu Tianyu, Xiao Deqiang, Wang Yining, Yang Jian. STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024: 1–13. DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3430839
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10603402
附作者簡(jiǎn)介：
李欣宇,，在讀博士研究生,。主要從事醫(yī)學(xué)圖像處理方向的研究。2022年獲全國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽二等獎(jiǎng),，同年獲北京理工大學(xué)特等獎(jiǎng)學(xué)金及“北京理工大學(xué)優(yōu)秀學(xué)生”,。
艾丹妮，北京理工大學(xué)特別研究員,，博士生導(dǎo)師,。圍繞醫(yī)學(xué)圖像處理、手術(shù)導(dǎo)航,、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)進(jìn)行研究,。作為負(fù)責(zé)人獲批國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題,、國(guó)家重大科技專(zhuān)項(xiàng)子課題4項(xiàng),；作為北理工負(fù)責(zé)人承擔(dān)國(guó)家重大科研儀器研制項(xiàng)目及國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目各1項(xiàng)。近5年，以第一和通訊作者發(fā)表SCI 期刊論文19篇（JCR一區(qū)17篇）,。作為第一發(fā)明人授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng),。作為主要完成人獲中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)、吳文俊人工智能科技進(jìn)步一等獎(jiǎng),、發(fā)明創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)-創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng),。作為優(yōu)秀指導(dǎo)教師指導(dǎo)學(xué)生獲“挑戰(zhàn)杯”中國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競(jìng)賽金獎(jiǎng)2項(xiàng)、全國(guó)大學(xué)生光電設(shè)計(jì)競(jìng)賽全國(guó)總決賽一等獎(jiǎng)銅獎(jiǎng),、連續(xù)兩年獲中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國(guó)總決賽金獎(jiǎng)。
楊健,，博士,，北京理工大學(xué)二級(jí)教授，博導(dǎo),。國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者,。長(zhǎng)期從事手術(shù)導(dǎo)航機(jī)器人、醫(yī)學(xué)圖像處理,、計(jì)算機(jī)視覺(jué),、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、人工智能等方面的教學(xué)和科研工作,。主持國(guó)家科技創(chuàng)新2030人工智能重大項(xiàng)目1項(xiàng),、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目2項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng),。在國(guó)際,、國(guó)內(nèi)等系列期刊上發(fā)表SCI論文200余篇，獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)87項(xiàng),，其中11項(xiàng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化應(yīng)用,。成果轉(zhuǎn)化獲國(guó)家三類(lèi)醫(yī)療器械注冊(cè)證2項(xiàng)、二類(lèi)醫(yī)療器械注冊(cè)證4項(xiàng),。研究成果獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng),、教育部技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)等科研獎(jiǎng)勵(lì)10項(xiàng)。指導(dǎo)學(xué)生獲第五屆中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國(guó)總決賽金獎(jiǎng),、第六屆中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國(guó)總決賽金獎(jiǎng),、兩項(xiàng)第十二屆“挑戰(zhàn)杯”中國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競(jìng)賽全國(guó)總決賽金獎(jiǎng)。
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