讲座回顾 | 移动与植入式医疗设备的本地AI技术革新
发布时间： 2023 年 9 月 29 日 | 查看数： 1202
2023年9月27日12：30到13：30，美国圣母大学计算机系长聘教授、美国圣母大学自然科学基金新型可持续智能计算产学研究中心主任，波士顿儿童医院访问科学家史弋宇受四川大学匹兹堡学院邀请，为全院同学们带来了以 “移动与植入式医疗设备的本地AI技术革新On-Device AI to Better Mobile and Implantable Devices in Healthcare”为主题的讲座。
讲座由匹兹堡学院科研副院长李康教授主持。学院边士杰、赖丰泉、刘扬、钱光武、谭笑梅、Jeungphill Hanne等教授参会。在讲座开始前，李康教授向大家简要介绍了史弋宇教授的学术生涯经历与主要研究成果。
讲座伊始，史弋宇教授详细阐述了心血管诊疗在全球范围内的现状，用图表和数据说明心血管疾病在全球范围内的高发性和严重性，进一步说明人工智能辅助心血管诊治的必要性、复杂性和挑战性。
史弋宇教授正在讲解
基于此，史弋宇教授从其研究中的三个具有代表性的工作：智能核磁辅助的实时术中导、3D建模影像在先天性心脏病的诊断中的应用和先天性心脏病的术后预测入手来论证人工智能运用于心血管诊疗中的可行性。
首先，史弋宇教授提出了一种基于分布的随机神经网络——ICA-UNet，他详细说明了在心脏介入术中，使用ICA-UNet可以满足手术中通过磁共振提供导航对影像能够进行实时分割，极大提高计算吞吐量从而满足实时分割的需求。这种方法的准确度要远高于原有算法，这也大大提高了心脏介入手术的效率和成功率。
史弋宇教授讲解具体概念
接着，史弋宇教授提出一种新方法，利用3D建模影像处理技术辅助先天性心脏病诊断。史弋宇教授提出可以先利用3D神经网络对心脏血池进行分割，基于此再利用2D技术进行每一层的具体分割，再将3D和2D成果进行融合修正。同时，史弋宇教授也对先天性心脏病影像空间结构变化的识别提出了解决方案。
最后，史弋宇教授运用基于临床数据的回归预测和基于CT影像的深度学习方法，论证了CT影像在先天性心脏病的术后预测方面是具有一定帮助的，为之后临床预测完全性肺静脉异位引流疾病（简称TAPVC）术后肺静脉阻塞复发问题模型提供科学依据。
在讲座的结尾，史弋宇教授留有一段答疑时间，同学们踊跃提问，从个人自身发展相关到学科前沿答疑，同学们在和教授的直接交流中提高自己的学术修养。
同学们踊跃提问交流
史弋宇教授解答同学们的疑问
史弋宇教授的生动讲解和深入浅出的内容呈现给在场师生留下非常深刻的印象，有助于同学们更清楚了解AI技术在医学领域的最新应用，开拓了同学们的科研视野，激励了他们投身科研的热情。至此，本次讲座圆满结束。