智慧医疗——人工智能助力医疗健康发展

简介

使用计算机技术对影像数据重建、挖掘与分析,辅助医生进行疾病诊断,成为现代医学影像技术发展的重要需求。其中人工智能技术在现阶段被广泛应用在医学图像的分类、分割和配准等各个流程中,这对人工智能技术研究与应用带来了诸多方面的挑战,本论坛主要围绕智慧医疗所涉及的关键性技术、临床诊断需求展开讨论。

直播
日程
时间:10月22日13:30-18:00
地点:VI厅
主席

杨金柱

个人简介:美国科学院院生物领域Cozzarelli奖联合获奖者、东北大学计算机学院常务副院长;教育部医学影像智能计算重点实验室副主任;美国霍华德休斯医学院博士后,中国图形图像学会医学影像专委会委员,中国人工智能学会智能服务专委会委,中国计算机学会高级会员,肿瘤人工智能专委会委员;长期从事影像处理与分析,人工智能与模式识别,医学数据分析,医学影像重建与优化、三维可视化与高性能计算等方面的研究工作;先后入选辽宁省高校杰出青年学者成长计划,辽宁省百千万人才"千"层次,沈阳市中青年科技创新人才;先后主持国家科技支撑计划重点项目项、国家重点研发课题、自然基金项目、辽宁省及沈阳市项目累计20余项;先后获美国科学院院生物领域Cozzarelli奖,教育部科技进步二等奖1次,辽宁省科技进步一等奖2次,辽宁省科技进步二等奖1次,沈阳市科技进步一等奖1次,电子学会电子信息科学技术二等奖1次,东北大学教学成果二等奖4次,东北大学五四青年奖1次;在MRI、BMC Bioinformatics、PNAS、PR等国际期刊发表SCI/EI检索论文50余篇;先后主持研发过 CT医学影像工作站、PET/CT影像工作站、PACS、云诊断系统等多类软件产品,具有多年软件产品研发经验。

主席

马建华

个人简介:南方医科大学生物医学工程学院教授,博士生导师,长期从事高端医学CT成像理论方法及其应用等研究。近年来,发表IEEE-TMI、IEEE-TBME等汇刊论文15篇、MP与PMB期刊论文共24篇;授权国家发明专利20件。现任医用放射成像系统广东省工程技术中心主任、医用放射成像与检测技术广州市重点实验室主任、中国图象图形学学会理事/医学影像分会副主任委员、全国放射剂量委员会委员、中国生物医学工程学会青年委员会副主任委员。研究成果为高端医学CT系统研发提供理论方法与技术,服务于低剂量医学CT精准成像。2019年以第一完成人获广东省技术发明一等奖

嘉宾

卢朝霞

报告题目:5G智慧医疗的思考与实践

报告摘要:5G已上升为国家战略,国家卫健委鼓励"智慧医院"建设,5G智慧医院试点示范应用在全国竞相开花。5G与IoT相结合,催生"万物互联",使医疗设备智能感知识别、实时医学影像数据"低延时"传送、MDT移动端实时会诊成为可能,有效弥补传统医疗协同的短板。5G与IoT融合,将驱动智慧医疗新应用和新业态发展。

个人简介:东北大学教授,著名数据库应用专家,资深电子政务专家,工信部电子科技委员会委员、中国电子学会会士、中国信息协会电子政务专业委员会副理事长,享受国务院政府特殊津贴待遇。先后东软集团担任营销副总经理、首席运营官、高级副总裁等职务。现任东软集团股份有限公司5G智慧医院协同创新研究院院长、东软汉枫医疗科技有限公司董事长兼首席执行官。

嘉宾

田捷

报告题目:基于人工智能与医疗大数据的影像组学及其临床应用

报告摘要:近年来人工智能技术的迅速发展和医学影像数据的急剧增长催生了医学领域影像组学的发展。影像组学一般指使用计算机断层扫描(CT),正电子发射断层扫描(PET)、磁共振成像(MRI)、超声(US)作为输入影像数据,将医学影像大数据转化为可挖掘的定量化特征,利用新兴的人工智能技术并融合基因、临床等多元信息在临床上进行疾病的辅助诊断、疗效评估和预后预测。本报告主要围绕新兴的影像组学技术,从人工智能和医疗大数据对影像组学的促进作用、影像组学的国内外最新发展动态、影像组学的研究内容及影像组学的未来方向进行系统介绍

个人简介:2002年获国家杰出青年基金,07年获教育部长江学者;作为第一完成人在02和04两次获得国家科技进步奖,10和12两次获得国家发明奖 12年获得何梁何利奖 17年全国创新争先奖; 2014-2019年连续6年入选Elsevier医学科学高被引学者榜单;06和11两次任科技部国家基础研究九七三项目首席; IEEE TMI(生物医学成像) TBE(生物医学工程)JBHI(生物医学与信息)Eur.Rad.(欧洲放射)等多种国际期刋编委;IEEE, SPIE ,IAMBE,AIMBE,OSA,ISMRM和IAPR(国际电子电器工程学会,国际光学工程学会,国际生物医学工程学会,美国生物医学工程学会,美国光学会,国际医用磁共振学会和国际模式识别学会的会士)Fellow。中国医师协会临床精准医学专委会付主任,中国医师协会超声分子影像与人工智能专委会主任。

嘉宾

刘华峰

报告题目:PET成像:从稀疏表达到深度学习

报告摘要:正电子断层成像(Positron emission tomography,PET)系统作为现代核医学影像技术和临床医疗诊断的重要手段之一,现今已在临床治疗和药物开发等方面到广泛的应用。在PET图像重建方面,引入了低秩约束和稀疏表达的理念引入了动态PET图像重建中。这种方法可以在低计数量的情况下任然获得较高质量的重建图像,解决了动态PET成像中图像时间连续性与图像重建精度之间的矛盾。另外,由于深度学习的发展,将深度学习与PET成像结合起来,为PET质量提升提供新的手段。

个人简介:杰青,曾担任医学成像香山科学会议主席,多届MICCAI程序委员会委员。获国际学术奖项5次,获得浙江省自然科学二等奖(排名1)。主持过国家重大科研仪器项目,科技部重点研发项目,973课题,国家自然基金面上项目等。主要研究兴趣为具有非线性、随机性、不确定性、多层次等特点的心脏系统的建模、动力学分析及PET成像提供新理论、新方法。发表论文150余篇,获授权美国专利3项,中国发明专利30余项。

嘉宾

刘勇

报告题目:面向阿尔茨海默病早期识别的多中心脑影像研究

报告摘要:阿尔茨海默病(Alzheimer Disease, AD),是一种不可逆的神经退行性疾病。利用脑影像研究阿尔茨海默病(AD)的早期影像学标记是目前AD早期识别研究的主方向之一。我们希望与大家分享最近基于基于多中心磁共振影像探寻AD早期识别影像学标记的部分研究结果,探索从寻找群组差异到个体化定量预测的转变可能性,最后介绍基于多中心多模态脑影像构建AD早期识别系统的初步结果。

个人简介:中国科学院自动化研究所研究员,主要研究方向:脑影像大数据智能计算及其临床应用,研究工作以脑影像为核心,以脑影像在重大神经精神疾病中的应用为导向展开。建立多中心阿尔茨海默病(AD)脑影像研究联盟,利用多中心、大样本发现了AD在脑结构和脑功能上的异常表征,为AD早期识别奠定了基础。开发Brainnetome fMRI Toolkit (http://brant.brainnetome.org)等共享平台

嘉宾

陈阳

报告题目Convolution Network based Feature Learning for Medical Image Reconstruction with Low SNR, with exemplar applications in CT and MRI

报告摘要:Medical Imaging is a technique to create visual representations of the interior of the body, with the aim of making accurate diagnosis and optimized treatments. Reconstruction algorithms need to be applied to produce images, such as computer tomography (CT), ultrasound (US), positron emission tomography (PET), single photon emission computed tomography (SPECT), magnetic resonance imaging (MRI)/functional MRI (fMRI) and fluorescence microscopy. However, due to the limits of intrinsic low signal to noise ratio (SNR), photon scarcity, measurement duration, or radiation concern, medical image reconstruction is often an ill-posed inverse problem in many applications, e.g. the low dose (X-ray) computed tomography (LDCT), PET/SPET and diffusion-weighted magnetic resonance imaging. Solving inverse problem via traditional algorithm (e.g. Filter-Back-Projection (FBP) method in CT) often leads to poor image quality and lowered diagnostic accuracy. Recently, machine learning, especially deep learning, techniques are being actively developed worldwide for medical imaging, medical image processing and medical image analysis, and has become an emerging approach for medical image reconstruction. With exemplar applications in CT and MRI, this talk introduces, explains and discusses Convolution Network based Feature Learning for Medical Image Reconstruction with Low SNR, with exemplar applications in CT and MRI.

个人简介:东南大学计算机科学与工程学院影像科学与技术实验室教授,博士生导师,教育部计算机网络和信息集成重点实验室副主任,IEEE高级会员、中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会副主任委员,为TMI、TIP、TBE等国内外知名期刊审稿人。陈阳教授长期立足于高质量图像重建、低剂量X射线断层成像、医学图像处理与分析以及计算机辅助诊断等领域,从理论探索和应用拓展两个方面展开研究,累计发表SCI收录论文62篇(第一作者或通讯作者43篇),ESI高被引论文5篇,累计授权专利和软件著作权15项,曾获2018年中国图象图形学会科学技术奖一等奖(排名三)、2018年辽宁省科技进步二等奖(排名二)和2019年山东省科技进步一等奖(排名四)。

嘉宾

黄峰

报告题目:人工智能技术在影像成像端的应用

报告摘要:除了用于图像后处理和图像分析之外,人工智能技术可以在多方面解决医学影像成像端的问题,直击医院和患者的痛点问题。本报告将介绍在MRI、CT、DSAT等影像设备中,人工智能技术在快速成像、图像增强、低剂量成像、工作流改进等成像端领域的应用, 以及解决的临床问题。

个人简介:2004年毕业于美国佛罗里达大学应用数学专业,获博士学位。从1999年起从事医学影像的算法研究和应用。曾任飞利浦医疗主任研究员和临床应用总监,现任东软医疗智能医学影像事业群总经理,人工智能与临床创新研究院院长。发表国际核心期刊文章49篇,发表会议论文和摘要近300篇, Goole引用2700次, H-index 23;授权国内国际专利19项。担任20种期刊的审稿人,其中曾任 IEEE transaction on Biomedical Engineering 的副主编,和中国医学装备杂志编委。多项研究成果已经广泛应用于工业界。