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03/03 2021

深耕眼科智能十余载,探索眼脑联动新未来

        眼作为中枢神经系统的一部分,与脑具有高度的发育同源性和功能相似性, 特别是细胞的组成、神经递质功能、血供等。近日,由南方科技大学刘江教授、胡衍博士、王浩联合深圳市精神卫生中心荣晗主任、惠州市第二人民医院谢新晖医生、徐淑娴医生、中科院宁波所赵一天研究员、陈浜博士等科研人员在权威中文医学杂志《中华精神科杂志》发表了“眼脑联动与神经精神疾病”的文章。通过对几种主要的神经发育性和退行性疾病, 如孤独症、精神分裂症、阿尔茨海默病、帕金森病等的眼、脑相关的研究结果进行系统回顾发现, 在这些神经精神类疾病中眼和脑均存在广泛的功能及结构损害。但是将眼和脑视为一个整体进行的整合研究尚且不足。文章进一步揭示了这一类将眼、脑作为一个整体进行研究的必要性、潜力和难点,并提出了相应的基于人工智能的眼脑联动研究的基本研究框架, 即“眼脑联动”框架。 图示:眼脑联动实验室模型        “眼脑联动”的概念是2016年刘江教授刚通过国家“千人计划”回国不久(刘江教授曾在眼科人工智能领域有十几年的研究经历,曾领导了世界上最大的眼科人工智能团队——iMED新加坡团队)提到的新概念。随后于2016建立了隶属于中科院系统的iMED中国团队下的“眼脑联动”实验室。由于有关脑的检测仪器或方法如 CT、 MRI、 PET、 腰椎穿刺取脑脊液等大多对医院设施和技术要求高、价格昂贵, 使用繁琐, 或者具有一定的放射性和创伤性并不适于广泛推广, 难以用于疾病的早期筛查, 而眼的检测仪器如OCT、眼底照相机、网膜电位等仪器小巧、便携、使用简便且无创, 再加上“眼脑联动”模型的帮助, 将使得眼科仪器和检测方法非常适合用于疾病的早期查。“眼脑联动”实验室致力于通过人工智能的方法,搭建眼科和脑科之间的联系,建立多模态眼脑疾病联合研究框架,通过眼科数据分析脑神经系统疾病和通过脑神经系统数据分析眼科疾病,揭示其内在的联合和疾病间发展规律。         经过几年的探索,“眼脑联动”实验室形成了30多人的“眼脑联动”独立方向,也是iMED中国团队下的四大研究方向之一。目前iMED中国团队“眼脑联动”实验室(宁波)PI由赵一天研究员担任。iMED中国团队“眼脑联动”实验室(深圳)由金日初博士负责。iMED中国团队“眼脑联动”实验室先后与中山大学眼科医院、温州大学眼视光医院、北京同仁医院、深圳市康宁医院、日本TOPCON、日本TOMEY集团等眼科、脑神经科医院和设备厂商开展合作,并联合开展相关课题研究。基于“眼脑联动”这一原始创新,实验室在医学影像顶级期刊(TMI、MIA)、会议(MICCAI、CVPR)等每年都有多篇文章发表。         最近,刘江教授牵头多中心联合参与研究的“基于眼脑数据分析神经退性疾病诊断和筛查的关键技术研究”项目获得深圳市科创委重点支持。iMED中国团队目前正与眼科医院、脑神经科医院和医疗器械设备厂商共同合作,通过眼脑联动研究进一步加深对眼脑之间联系的理解, 建立更加详细的眼-脑计算模型, 仔细探讨眼作为脑的研究窗口的作用。期待iMED中国团队进行系统性的“眼脑联动”研究,对阿尔兹海默症、精神分裂症、老年黄斑变性等模式疾病的早期诊断和干预做出基础性的贡献。                                    作者:王浩

01/11 2021

欢迎宁波诺丁汉大学计算机系主任白瑞斌教授一行到访南科大

2021年1月10日至11日,受南方科技大学计算机科学与工程系刘江教授邀请,宁波诺丁汉大学(UNNC)计算机科学系主任白瑞斌教授率崔天翔、任剑锋、李家炜、卢正四位助理教授,专程赴深圳到访南方科技大学计算机科学与工程系,双方学校的老师们在此期间进行了热切交流。 1月10日晚,UNNC计算机系白瑞斌教授一行飞抵深圳,刘江教授设席邀请UNNC的老师们一同共进晚餐,南科大计算机系程然副教授和唐博助理教授陪同到场。席间双方学校的老师们先互相了解过各自的研究方向,同时进一步探讨了科研合作的空间,并达成了初步合作意向,餐后由刘江老师陪同UNNC的老师们一起参观校园。 1月11日,白瑞斌教授一行首先参观了南科大计算机系在校外南山智园和校内创园的办公/科研区域,在智园拜访了唐珂教授和史玉回教授,接着步行至创园参观刘江教授的IMED实验室,中午来到学校茶餐厅与南科大计算机系主任姚新教授见面并一同就餐。 行程的最后,由白瑞斌教授在创园会议室为大家开展了题为“港口数字孪生与集装箱车辆调度优化”的主题讲座,讲座内容包括UNNC CS系的基本情况以及港口作业调度优化的研究,随后任剑锋老师就宁波诺丁汉大学的博士生招生情况与相关政策作了简单介绍。姚新课题组、刘江课题组、程然课题组等多名同学前来聆听报告,认真学习讲座内容并积极提问。 UNNC计算机科学系和SUSTech计算机科学与工程系借此契机,加强了双方在各自研究领域的互相了解,互相学习并分享各自在教学、科研、管理等方面积累的经验和取得的成果,并表达了长期交流合作的期望。此行结束后,UNNC的老师们返回宁波,并感谢刘江教授的全程陪同,以及程然、唐博、胡衍、李衡等老师和其他工作人员的热情接待!

12/09 2020

ROSE:视网膜OCTA血管分割数据集

光学相干断层扫描血管造影(OCTA)是一种新兴的非侵入式成像技术,近年来已逐渐成为眼底相关疾病诊断的有效工具。与常见的眼底彩照(图1.A)相比,OCTA(图1.B-D),可观察到毛细血管级别的微血管细节,尤其是对分布在黄斑中央凹周(parafoveal)不同深度的微血管系统可进行相对较高分辨率的成像,这包括了浅层血管复合体(superficial vascular complex, SVC)和深层血管复合体(deepvascular complex, DVC),见图1.B和C。观察和量化这些不同深度的微血管形态结构有助于临床医生对许多眼科疾病的诊断。最近一些研究表明,OCTA图像中的微血管形态改变除了与常见的眼科疾病相关之外,还与阿尔茨海默氏病(AD)等神经退行性疾病相关。因此,眼底检查有望成为观测和评估神经退行性疾病发展的新途径。   图1. (A) 眼底彩照,绿框为黄斑区域;(B-D)不同深度的OCTA图像。 目前在医学图像分析及计算机视觉领域,尚未有公开带有专家标注的OCTA血管分割数据集。因此,中科院宁波材料所所属慈溪医工所,南方科技大学,英国利物浦大学,IIAI,南加州大学及国内外多家科研及临床机构合作,建立了目前领域内首个眼科OCTA血管分割数据集(ROSE)。该数据集包含了视网膜微血管网络的精确手工标注(含中心线标注和像素级标注),以促进该领域的相关研究。ROSE数据集共包含了229张OCTA图像,包括了SVC、DVC以及内层视网膜血管丛(SVC+ DVC)的en face图像。这批数据分别由Optovue RTVue XR Avanti SD-OCT系统和Heidelberg Spectralis OCT2系统采集,扫描区域黄斑中央凹3×3mm2的区域。资深图像专家和临床医生制定统一的手工血管标注标准,共同完成了两种不同类型的血管标注:中心线级标注和像素级标注(如图2)。   图2. ROSE数据集中三种不同深度en face图及两类血管标注示例。 此外,研究人员还提出了一种由粗到细的双阶段血管分割网络OCTA-Net,用于提取OCTA图像中的血管,旨在分别检测粗细不同尺寸的血管。首先,在粗分割阶段中采用了以ResNeSt为骨干的编码-解码网络作为基于多分支的粗分割模块,用于生成血管的初步置信度图。然后,在细分割阶段中,基于多分支的细化分割模块根据原图和粗分割阶段的初步结果自适应地生成聚合系数,用于对细小血管的预测结果进行优化,以获得更准确的整体分割结果。实验结果表明,该方法具有一定的优越性,在高噪声和低可见度的毛细血管提取方面表现不俗。 值得一提的是,ROSE数据采自健康组和患病人群(AD、黄斑疾病)。在OCTA-Net分割的结果上,通过进行血管的分形维数分析(fractal dimension analysis)发现,AD与健康组之间存在显著差异。这潜在表明神经退行性疾病引起了视网膜微血管的结构形态的变化,亦或视网膜微血管结构形态的变化反映了神经退行性疾病的发展进程。这项工作为研究脑部疾病的眼部表现及其它多器官研究提供了数据和技术支持。     以上工作发表在《IEEE Transactions on MedicalImaging》上,相关代码和数据已公开。 论文:Y. Ma et al., "ROSE: A Retinal OCT-Angiography Vessel Segmentation Dataset and New Model," doi:10.1109/TMI.2020.3042802. 代码:https://github.com/iMED-Lab/OCTA-Net-OCTA-Vessel-Segmentation-Network 数据:https://imed.nimte.ac.cn/dataofrose.html

12/08 2020

iMED大家庭自娱自乐会

2020年12月5日下午,iMED自娱自乐会在南科大树礼书院活动室举行,特邀嘉宾有程然老师和曾丹老师,另外程然老师、曾丹老师课题组成员,树礼书院本科生以及宁波IMED成员也被邀请共同参演观演。 丝路南洋,海沙椰浆, 落日凝望,合忆初想。 十載铸剑,精兵强将, 郑和归途,锋回书香。 小城故事,单车铃响, 千日耕耘,伶仃闯洋。 商周妃子,阳台塘朗, 团砺心窗,专持一向。 十百愚公,道合同想, 自娱自乐,问路远方。 刘江老师一段慷慨激昂、声情并茂的《IMED问路2020》朗诵拉开了自娱自乐会的帷幕。接下来的节目有苏攀老师近乎原唱的歌曲《再回首》,程然老师吉他弹唱的改编版《成都》,杜娟老师的精彩小提琴演奏《贝多芬G大调小步舞曲》与《梁山伯与祝英台主题曲》。老师们多才多艺,学生也都不甘示弱,IMED课题组带来了小品《信使》、相声《我要读博士》,引来现场阵阵笑声,还有记忆大师肖尊杰带来的《Π的300位》、IMED女团合唱《星光》、IMED男团合唱《真心英雄》等。程然老师课题组学生则带来了优美的舞蹈《月光漫步》,唐博老师曾丹老师课题组也准备了街舞表演,精彩纷呈。书院本科生也带来歌曲《慢慢喜欢你》、《let it go》,钢琴弹唱《不为谁而作的歌》、《画》,二胡演奏《神话》,二重奏《魔鬼华尔兹》以及“对标春晚”的魔术表演。 节目最后,现场所有人与视频前的宁波IMED成员一起合唱了《明天会更好》,在悠扬的旋律中,IMED大家庭自娱自乐会圆满结束,期待自娱自乐2021。  

09/26 2020

喜报!IMED深圳又中两个省市级重点科研项目

近期IMED深圳在项目申报方面喜报连连,刘江老师带领的IMED深圳团队继教改项目获得校级立项并推荐到省级后,又收获了两个省市级重点科研项目。 第一个项目为广东省教育厅组织申报的广东省普通高校重点领域专项,项目名称为“基于多模态大数据的眼科多疾病智能精准诊断系统研究”,该项目由刘江老师领头,计算机系助理教授程然老师和唐博老师,研究助理教授胡衍老师和何成老师作为主要参与人。该项目拟开发的眼科疾病辅助诊疗系统,针对致盲的主要眼科疾病开展 ,拟采用领域自适应算法高效建立多病种致盲性眼病的多模态诊疗数据库,解决辅助诊断算法研究中数据差异的问题;结合人工智能技术构建基于眼病专科知识图谱的多疾病诊断系统,实现多疾病的综合诊疗;应用云技术搭建多模态大数据致盲性眼病辅助诊疗平台,解决远程辅助诊疗应用的技术难题,以期为提升我国致盲眼病治愈率做出贡献。该项目的完成可以帮助提升基层眼科医疗水平,减低医生工作负担,提高眼科疾病诊疗能力。 第二个项目为深圳市科创委基础研究重点项目:“基于多模态大数据的致盲性眼病预测模型和防控平台建设研究”,项目致力于开发适用于眼科多疾病早期筛查和治疗的精准化、智能化技术,提升相关疾病的早期筛查诊断和干预率,对于降低致盲致残率、提升眼病预后水平具有重大意义。该项目由南方科技大学组织申报,深圳市人民医院为合作申报单位,刘江老师和深圳人民医院眼科主任罗小玲医生分别为两个单位的项目负责人,深圳人民医院的眼科医生杨明明医生和蒋莉医生,以及南科大研究助理教授胡衍老师作为项目主要参与人。

09/21 2020

李晓玲入学温州医科大学并致信IMED深圳

致Imed深圳: 不知不觉离开imed深圳已经一个多星期,从滂沱大雨的广东来到细雨绵绵的浙江温州,在陌生的城市开始新的学习旅途。 回想起一个多月前第一次来到大神云集的南科大实验室,面对新的领域即兴奋也惴惴不安。因为自己不仅对计算机一无所知,对自己专业眼科知识也是一知半解、没有到实践应用的阶段,所以经常被大家的一些有趣“为什么”问到,从而也对一些以前觉得理所当然的、没有那么多为什么的问题有了新的认识和启发,这也要谢谢大家! 另外,实验室的每个人都非常nice、非常淳朴,有时我这个计算机外行问一些很幼稚的问题,大家都会尽力以一种简单明了的方式解释给我听。特别在眼脑联动小组内,金博还十分包容、平等地跟我们一起去探索问题,或者鼓励激发你去思考得更远更深。我还很喜欢在茶余饭后听来自天南海北的大家谈论各地风俗习惯、饮食文化、生活百科等,大家也当那么一回事去较真去思考去找答案,我也 总能从中get到一些小知识哈哈哈,而大家都是有趣的人啊! 刘老师交给我的深圳此行的首要任务———认识大家,我算是愉快地完成啦!而我安排自己的“亿点点”任务——入门python却没有任何进展,可能我对自己产生了什么误解吧哈哈,计算机的知识还是想了解多一些再多一些,缓慢地向你们靠拢喔! “AI+眼科”中,AI方面的体验算是有了,而后面我将在温医学习眼科的知识了,目前看来满满当当的课程也是十分的充实,遵循刘老师教导——带着问题学习,年后的自己必定有个提升:眼科知识水平上,当然也希望是普通话的水平上。 各位网络上保持联系!祝安好。 ——每天努力在说标准普通话的李晓玲,2020年9月21 日

08/19 2020

公开课演讲实录 | 刘江:智能眼科图像研究

导读:为发挥多学科综合交叉,引领前沿的科学家品牌,推动人工智能赋能地方传统产业转型升级,促进人工智能创新融合发展,中国人工智能学会结合吴文俊人工智能科学技术奖成立十周年主题活动,联动吴文俊人工智能科学技术奖办公室和吴文俊人工智能科学技术奖评选基地发起主办“人工智能产学研创新融合科普公开课”。第五期公开课已于2020年7月11日晚上19:30-21:50(北京时间)进行了线上直播。“科普公开课”采用单位推荐及专家报名的并行方式,邀请了刘江老师等国内知名行业企业、科研院所及医疗机构专家参加在线视频论坛,五位重量级嘉宾分别作了专场报告,干货满满。 以下为刘江老师讲座内容: 我从科研机构及大学观点分析智能眼科图像研究,同时重点介绍一下iMED团队在过去12个月的工作。iMED团队2007年创建于新加坡,在2016年我们在中科院成立了iMED宁波,2019年在南科大成立了iMED深圳,我们大约有60-70名科研人员专注于眼科人工智能算法研究。 具体来说,陈主任之前也提过,我们iMED团队会采取各种仪器对眼科的各种部位进行图像获取,之后通过开发图像处理的算法、人工智能算法对各种图像中的特征、病灶进行分析及量化,进而辅助企业进行筛查及医生诊断。 在过去的这些年中,我们总结了一套眼科图像人工智能研究的步骤,我们将其定义为6+4+4。我们会跟临床医生紧密合作,从临床医生的临床问题中发现科学问题,同时就科学问题提出科学假设,设计科学实验,同时验证假设。             这六步思维中的第五步跟第六步,我们更多的是和企业合作做技术转化,跟临床机构合作完成临床落地。当开发一个人工智能眼科图像算法,我们必须能够解决医疗的全流程——算法必须能在筛查、诊断、治疗、愈后四个方面进行探索和工作。 在过去的十几年中我们六七十个人专注于四个核心方向: 第一,用人工智能算法做眼科疾病筛查。 第二,结合医疗图像与基因数据分析做精准医疗的诊断。 第三,开发各种算法做手术的辅助、评估及规划。 第四,专注于眼脑疾病的联合研究。 01  基于杯盘比的青光眼筛查与诊断 下面我就四个问题给大家介绍一下如何通过6+4+4的方法进行智能眼科图像研究,首先介绍的是基于杯盘比的青光眼筛查与诊断。之前陈教授也介绍过,青光眼是视觉的小偷,在我们团队接下来会做报告的百度的许言午博士,曾经在我们iMED团队工作了很久,很多这方面的基础工作都是他多年前参与做的。我们发现青光眼患者与正常人的眼相比,视盘结构有很大的不同。这边可以看到视杯、视盘,中间就是我们的视神经。我们希望能够对视杯、视盘进行定位分割,然后算出视杯和视盘的直径比,进而通过关联数字实现青光眼的诊断与筛查。 在新加坡团队多年的工作基础上,2018年付华柱博士发现由于视杯、视盘在普通欧氏空间上的重合度比较高,且面积差异比较小,所以他通过了坐标变换把图像变换到极坐标上,同时结合深度学习的方法,结合多尺度及多标签的方式尽可能提高了杯盘比分割的准确率,在多个青光眼眼科数据库上进行测试,在我们经常用的新加坡华人眼科研究SCES数据库上实现了青光眼检测的AUC0.90。 付博士又进一步发现基于杯盘比或者CDR的方式忽略了图像的全局变化,现在崛起的深度学习算法更加倾向于一个端到端的诊断方法。但我们团队认为不能简单的做一个系统,也需要基于临床方式进行结合,所以我们在上半部做端到端的从图像到青光眼的检测,下半部还是基于杯盘的边界分割,之后我们把这两个算法模块进行融合达到了青光眼检测的AUC0.918。 02 基于视网膜血管形态的疾病筛查与诊断 接下来介绍第二个问题,之前杯盘比主要是基于眼底图像的结构分析,我们想把研究进一步精细化,我们发掘视网膜的血管形态与眼科疾病有很大的关联性。具体来说它与糖尿病、高血压有天然性的联系,也跟其它的疾病有一些关联度,我们如何提出假设呢?我们发觉可以对视网膜血管进行提取,并且实现血管的动脉、静脉分类,通过计算动静脉管径比数值寻找它与疾病之间的关联性。我们团队的赵一天博士发现在杯根盘的近距离动静脉比较容易分割,但在远距离动静脉的衍射差异比较小,单纯依靠传统衍射信息难以实现血管分类,所以就提出了一种基于优势集聚类的视网膜血管拓扑结构进行动静脉的分割。 为了证明算法的有效性,我们在五个公开数据集上进行了验证,同时我们团队联合医生手工标注了血管拓扑结构,在我们的团队网站(www.imed-lab.com)上进行开源,方便全世界的科研人员共同使用和检测。团队的谢建阳同学更进一步拓展了这个研究,刚才陈教授也提到OCTA成像,OCTA是近代一个比较先进的成像技术,但OCTA图像缺少分类亮度信息,没有办法直接实现动静脉的分类,这边可以看到OCTA的图像,所以我们就提出了基于拓扑信息传递的方法,通过眼底彩照引导进行OCTA血管动静脉的分类。我们在国际上首次提出了基于拓扑结构的OCTA动静脉分类,由于这个方向做的人非常少,我们标注了OCTA血管动静脉标准库,并在网站上进行开源,方便其他科研人员共同使用。 03  基于角膜神经形态分析的疾病筛查与诊断 刚才介绍了基于结构的青光眼杯盘比计算、基于视网膜血管形态的疾病筛查,我们进一步希望看到更细节的图像信息,我们把注意力集中在了眼睛的神经系统上。我们开始观测角膜神经形态的分析与疾病之间的关联度,我们发现角膜神经的形态与多种疾病存在关联,但如何量化这种关联呢?我们通过量化角膜神经的弯曲度,寻找这个弯曲度与各种疾病的关联性,在临床上大家可以看到临床医生更多是通过主观经验方法对弯曲度的一二三四进行分类,我们希望通过人工智能跟一些图像处理方法把弯曲度分类更加精确化、量化。 团队的牟磊同学发现简单现在的神经网络算法忽略了像素间的相似性和特征曾之间的相关性,他提出了CS-Net算法,着重于分析特征通道的注意力和空间位置,利用这些信息达到了神经的准确分割。另外由于数据量不足,很多人都把注意力集中在通过生成对抗网络提供更多的数据,但生成对抗网络缺乏对局部细节的有力约束,不适合角膜神经细节结构,难以保证产生稳定可靠的高质量图像。 团队的马煜辉博士生提出了针对光照正则化和结构损失的方法构建了CSI-GAN模型,兼顾了增强图像的光照均匀性和结构完整性,大家可以看到这是原始的图像,这是经过CSI处理之后的图像增强效果。 04  基于眼前节的结构分析与疾病筛查 前面介绍了基于结构、基于血管及神经的逐步细化分析的过程,最后我介绍一下基于眼前节的结构分析与疾病筛查,现在很多人工智能算法都集中在眼底,其实眼前节与很多眼科疾病有非常大的关联度。右边是致盲的六大疾病,其中第一大是白内障,这主要是由于眼前节的晶体浑浊,屈光疾病及角膜受损主要是角膜疾病,而青光眼经常通过判别前房开角、闭角得到体现。我们希望能够精确量化前节的各种结构参数,进一步发现疾病的发病机理和提出基于结构的筛查和诊断算法。 团队的付华柱博士发现现在结合手工特征与深度学习特征、多区域信息可以进行情况眼疾病的筛查,所以就提出了基于多区域深度网络的AS-OCT青光眼筛查算法,融合了全局信息与局部信息。这边可以看到在前节OCT图形下我们通过全局信息自动生成临床上所需要的参数,同时通过多区域、多尺度、端到端的深度学习网络,构建青光眼的预测系统,之后我们再把这两个模块进行融合生成更加准确的筛查方法。 团队的郝晋奎同学发现,以前仅仅依靠二维图像其实缺乏了眼部前节的空间立体信息,导致了很多在青光眼,特别是闭角型青光眼判断时的不足,所以他提出了基于前节OCT的三维虹膜表面重建量化的框架,这边可以看到前节分割及进行建模、量化、特征提取。试验结果表明三维虹膜分割跟表面重建方法是有效的,基于三维的特征提取在青光眼闭角型检测中具有更好的性能。 通过与临床医生更紧密的探索,我们发觉在前房角开跟闭的过程中还有一类对于临床医生都非常难判别的一个状态叫粘连态,它本身不是闭,但是上下结构粘连了,你加以外力之后它会打开,这对很多专业眼科医生都是非常难以判断的,我们接受这个挑战,利用人工智能的方法进行房角的三分类,即:开、粘连、闭判别,以利于临床医生更好了解闭角型青光眼的状态。 团队的郝华颖同学提出了一种基于序列多尺度聚集深度网络SMA-Net。具体来说这边序列图像用二维图像序列搭建了一个三维结构,输入到我们能够处理多尺度聚集深度神经网络里面,再加以能够处里序列的LSTNM网络,通过多种网络结构共同实现前房角的三分类。 下面我们介绍一下我们前节基于晶体分割的工作,我们知道白内障主要是由于晶状体的浑浊,我们希望开发我们的技术去产生一些技术转化和临床实际应用。我们的合作伙伴曹桂平工程师通过掩膜实现晶状体的分割,以及晶状体的内部细结构的分割。为方便系统集成,我们构建了轻量级深度分割网络,来此实现晶状体结构分割。在分割速度跟准确率上做到了比较好的平衡并完成了技术转化。下面我给大家看一下视频。 (VCR)我们首先通过前节OCT获取前节OCT图片,之后通过算法对晶体进行粗分割,之后再利用更精密的算法对晶体细节结构进行分割、量化、计算,计算出来的结果会把晶状体的浑浊度用不同的颜色进行表征,最后我们会产生临床报告,会把白内障分型成属于核,皮质和后囊的白内障,以及在每个白内障分型中,它具体属于1-5级的严重程度计算出来提供给医生和病人,方便医生和病人做下一步的判断及手术规划。本项目是由南方科技大学、日本多美公司、中山大学中山眼科中心及广州视源科技联合开发。 以上我介绍了iMED团队的一些工作,我们团队希望在过去、现在跟将来都能够专注于眼科人工智能开发和利用,不断深化基础研究、建立核心竞争力,希望为医学临床及企业进行服务。以上就是我的报告内容,谢谢大家。

07/13 2020

刘江老师在智产荟第五期上分享关于智能眼科的报告

在吴文俊人工智能科学技术奖成立十周年的主题活动-智产荟第五期上,刘江老师以“智能眼科图像研究”为主题给在线观众作了一场生动精彩的演讲报告。第五期的智产荟围绕智能眼科,来自学术界、产业界的研究人员分享了眼科人工智能的发展,包括北京邮电大学教授张成文、北京协和医院眼科主任陈有信、Airdoc创始人张大磊等。刘江老师从科研机构及大学观点分析智能眼科图像研究,并重点介绍iMED团队在过去12个月的工作。 刘江老师向业界分享了iMED团队的644科研路线,以及在这一科研路线下的四个方向研究工作,包括用人工智能算法做眼科疾病筛查、结合医疗图像与基因数据分析做精准医疗的诊断、开发各种算法做手术的辅助评估及规划、专注于眼脑疾病的联合研究。刘江老师就iMED团队在这四个方向所开展的研究工作,从眼前节到眼底、从传统算法到深度学习算法进行了系统阐述,展示了相关成员的成果,包括许言午、付华柱、赵一天等。 最后刘江老师还分享了iMED在技术转化及临床应用方面的经验,并分享了医工交叉的背景下培养学生独立科研思维能力的经验。眼科人工智能让世界更加明亮,能够让眼科医生更精准诊疗,也能够为患者拥有明亮的眼睛保驾护航。刘江老师指出iMED将在644科研路线下,继续专注于眼科人工智能开发和利用,不断深化基础研究、建立核心竞争力,希望为医学行业临床及企业进行服务。 作者:方建生

06/07 2020

刘江老师带领团队骨干成员在IPMED会后探讨并形成IMED团队“6+4+4”科学化发展理念

继上周末小范围的讨论后,本周末6月7号下午,刘江老师继续组织了一次“头脑风暴”,团队的五位RO和两位师叔以及各位助理参加了会议,会议历时2个半小时。 刘江老师首先从过去十几年新加坡(机器学习+眼科知识),宁波(深度学习为主)和未来深圳IMED技术发展进行了另外一个维度的回顾,总结了上周会议后各位RO老师发来的会后思考。许言午和付华柱两位师叔接着就团队的人才培养和科研目标提出了思考,团队五位RO也提出了自己的看法。 在这次会议上,大家达成共识,坚定了团队未来“6+4+4”的发展路线。6是团队的科研深度,即六步思维路线:发现问题、提出假设、设计实验、验证假设、技术转化和临床落地;4为团队的科研宽度,即筛查、诊断、治疗、预后四个科学问题,以及人工智能、精准医疗、手术机器人、眼脑联动这4个核心研究方向。iMED要在这四个核心方向的每一个维度上,坚持科研的深度和宽度 “6+4”,做出自己的特色和原创。同时,刘江老师特别确定了“提出问题”需要由我们在充分分析临床需求的基础上IMED团队自己提出。 会议提出iMED应鼓励成员们与医生面对面交流,多参加医学类的会议,把技术与医学知识相交叉,培养学生的独立科研思维。刘江老师也强调子团队之间需要进一步交流,可以通过分享会的形式,从开题到写论文,对成员进行系统性的培训,也要求所有成员在发表文章的时候,通过制作视频,帮助团队积淀技术与知识。最终刘江老师希望每个小组负责人在两个月时间内聚焦形成小团队的方向,凝练出一两个核心问题,同时由赵一天老师负责在充分调研的基础上大家完成团队和学生KPI管理方案的提案。

05/15 2020

IPMED 2020 symposium简报

5月14日 刘江:就Imed发展历程总结出一个起源,两个基地,三个联合实验室,四个研究方向,五个研究团队,六字文化,在此基础上指出了IMED目前的局限性并铺开了团队未来研究发展布局,启发每位成员群策群力如何以“科学化”思维发展团队。 杨建龙:介绍了深度学习在OCT计算成像中的应用,提出将先进的数字计算算法与简单的成像设备相结合,在保证成像质量的同时,降低成像设备的价格并提高设备的灵活性。 程显刚:介绍了工业化AI模型自动部署,知识管理,代码管理等内容,分享自己在公司的团队管理经验以及最佳实践。 陈林:讲述了数据有效性学习问题,并从少样本学习、先验知识、Bag of tricks和知识蒸馏等方法提出了解决思路。另外为大家参加数据竞赛提供了思路和策略。 郑云:郑老师报告中简单介绍了基因测序技术的发展,说明了RNA测序技术较DNA测序的优势。并且郑老师还在报告中介绍了3D培养胚胎实验在分析胚胎发育方面的成果。最后简单向我们解释新冠肺炎疫情中RNA测序起到的作用,让我们在对基因技术方面拓宽了眼界。 许言午:讲述了人工智能产品落地存在的问题与挑战,不同领域对于事情会有不同的理解,找清楚自己的需求。对团队的成员毕业或者出山后的出路提供了思路与参考。 张立宁:讲述了不确定性和主动机器学习的原理及应用,并通过有关研究说明不确定性和主动机器学习在解决标记数据不足问题的潜力,给大家提供一种新的思路。 刘慧颖:讲述了利用深度多实例学习方法检测早期老年性黄斑病变,并从早期老年性黄斑病变病理角度、眼底彩图和多实例学习来说明,为今后如何在高分辨医学图像上检测微小病灶提供了解决方案。 付华柱:对现有眼底彩照质量存在的问题进行了分析,并提出了通过图像评估和图像增强的方法提高图像质量。另外为团队以后的发展提供了新的思路。 赵一天:介绍了iMED宁波团队过去一年的科研和项目成果,并对现阶段宁波团队的人员组成、重点项目申请、眼科多模态图像分析相关科研方向和成果做出了总结。 深圳市人民医院王浩博士:在汇报中对脑血管动脉瘤临床诊疗的现状进行了介绍,并提出了DSA等医学影像结合人工智能技术辅助诊断和评估脑血管病变风险和引导手术的设想,为后续合作研究工作提供了重要思路。

03/23 2020

通用光学相干层析成像(OCT)和OCT血流造影(OCTA)图像噪声去除方法

OCT是一种重要的眼科成像模态,具有非侵入式三维成像的特点,已经成为糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病变等最常见眼底病的常规检测手段。OCTA是新兴的OCT功能成像,无需注射造影剂便可获得毛细血管形态、灌注以及血流动力学信息。近年来,OCTA已经被大量应用于眼科疾病的研究中,在检测灵敏度、准确性等方面具有显著优势,应用前景非常广阔。      然而,OCT图像中的散斑噪声与OCTA图像中的运动噪声,严重妨碍了眼底组织和血管结构的可视化,并导致难以进行定量分析。针对这一问题,已经大量的研究工作尝试去除OCT和OCTA图像中的噪声。但现有的研究都只针对其中一种有较好的效果。如下图所示,目前最为有效的OCT去噪算法BM4D和K-SVD对OCT图像效果较好,但分别会导致OCTA中毛细血管信息的丢失和模糊。     针对这一现状,近日,医学影像事业部(iMED中国团队)开发出一种能够通用于OCT和OCTA图像去噪的方法,并在两种类型图像的去噪中都取得了超越现有方法的成绩。该方法考虑到OCTA图像中的眼底血管在B扫描中与噪声形态接近,很容易与之混淆。因此提出在三维空间进行去噪,通过利用在en face平面上血管的线状结构特征与噪声相区分。该方法进一步利用到OCT和OCTA信号的稀疏性,采用三维剪切波(shearlet)进行特征变换和分解,并对噪声进行滤波,方法流程如下图所示。     由于剪切波相较于小波(wavelet)、曲线波(curvelet)等具有更强现状特征和边缘特征表示能力,该方法对于散斑噪声和运动噪声同时具有很强的消除能力。此外,由于该方法的无监督(unsupervised)特性,因此对于不同特征(正常、病灶)和不同来源的数据具有很好的鲁棒性和泛化能力。下图是针对一个老年性黄斑病变数据的OCT和OCTA去噪示例。     该项研究成果“Universal digital filtering for denoising volumetric retinal OCT and OCT angiography in 3D shearlet domain”已于2020年2月1日发表在领域权威期刊Optics Letters上(Opt. Lett. 45, 694-697 (2020) https://doi.org/10.1364/OL.383701)。   来自:http://www.imed-lab.com/?p=19469

02/24 2020

不畏疫情,团结一致,顽强拼搏,打造一支敢想、敢做、勇于亮剑的新团队

作者:王浩、岳星宇 2020年新年伊始,新冠病毒从武汉席卷全国,疫情变化时时刻刻都牵动着亿万中华儿女的心。每一位中国人都积极参与到了这场疫情防御的人民战争中去。在中国共产党的坚强领导下,我们必将战胜这场没有硝烟的战争。尽管现在疫情还没有结束,但是已接近尾声,各行各业陆续开工、开学。而iMED队员们也陆陆续续回到自己的工作岗位和学习状态。 iMED团队作为一个医学与人工智能交叉的一流研究团队,我们在iMED团队负责人刘江教授的带领下,用我们科研人员独有的方式投身于这场疫情阻击战中。回顾这一个多月,尽管疫情肆虐,我们响应国家号召,利用网络条件,实施远程调用服务器、网络办公和会议、远程课堂等方式,几乎每一位iMED团队成员都时刻对自己的科研和学业毫不松懈。最终交出了一副满意的答卷。 2019年中国农历的最后一天,万家灯火,喜气洋洋,大家都沉浸在新年的喜悦气氛中。就在此时,一场可怕的瘟疫正悄然席卷中华大地。中国基金委认识到这一突发情况,迅速布置了相关领域的科研专项布局。我们iMED团队拥有多年眼科人工智能分析的经验,同国内著名眼科医生一起,第一时间意识到,冠状病毒有可能是通过眼睛传播,同时会对眼部结构功能影像学产生影响。接下来的有关报道也进一步验证了这一观点。于是我们迅速布局,开展了相关项目申请工作。我们邀请了深圳市唯一一家新冠肺炎收治单位,深圳市第三人民医院即南科大第二附属医院,一同参与到此项目中去。深圳市第三人民医院拥有深厚的病毒研究经验,近5年来,医院先后承担国家重大科技专项25项,国家、省自然科学基金36项,累计获得科研经费超过4亿元。发表论文380余篇,包括国际顶尖杂志《N Engl J Med.》、《Science》、《Nature》、《Lancet》等。从项目策划,到项目书撰写,到各种材料的收集,我们有条不紊的进行。短短的几天时间,在iMED全体成员的积极努力和配合下,我们顺利完成了整个项目书和相关附件材料,第一时间提交给了中国基金委。值得一提的是,我们是南科大仅有的四个申报病毒专项的团队之一,并且得到了中国科学院院士陈十一校长的大力赞扬。此次项目申请,充分证明了我们iMED是一个敢想、敢做、勇于创新和亮剑的团队。 同时,深圳市基金委也紧急发起了新冠病毒专项。病毒具有潜伏期长、传播快、致死率高的特点,严重影响人类的生命健康。因此通过便捷有效方式,对易感人群实现远程早期筛查是控制和治疗此次肺炎疫情关键。据传染学专家指出,该病毒感染后,其首发症状在眼部。研究表明冠状病毒感染后可发生从轻度到重度的眼部疾病。通过便捷智能手机和眼科设备拍摄的眼部图像进行智能算法自动分析,是潜在实现该病毒筛查和早期诊断的重要途径,为患者争取关键干预和治疗时间。我们意识到做好通过眼科感染的新冠病毒精准筛查,不仅仅需要眼科图像信息,而且还需要基因信息。于是,我们乘胜追击,联合深圳市第三人民医院、深圳市华大生命研究院和深圳市人民医院眼科一同申报了此次专项。深圳市华大生命研究院致力于生命科学、生物技术和医疗应用领域的多组学研发的非营利机构,在新一代测序技术平台的基因检测产品开发和遗传病致病基因发现及机制研究具有卓越的成绩。深圳市人民医院眼科科室拥有世界一流的眼科设备和眼科诊疗技术。该项在iMED全体成员的积极推动下,已经基本完成项目申报工作。 iMED团队是一个专注于眼科人工智能分析的一流团队,在疫情期间,团队重新确立了“团结、专注、坚持”的团队精神和象征这一精神的logo。同时,团队也重新调整了战略部署、管理架构和团队核心方向。团队确定了以刘江教授为首的管理委员会。在明确了赵一天对于iMED宁波的领导基础上,团队也重新确立了五大研究方向:以赵一天为首的“眼脑联动”方向、以杨建龙为首的眼科智能硬件方向、以胡衍为首的手术导航团队、以RISA为首的眼前节分析团队和以方建生为首的工程团队。他们各司其职,分别领导着包括工程师、博士生、硕士生、本科生在内的十余人的小团队。 在抗击疫情的岁月里,我们iMED团队传承相互关爱的优良传统,发生了许多令人感动的故事。与我们拥有多年合作关系的日本TOMEY集团的RISA博士为我们从日本寄来了100副外科口罩;阿璇为了保障项目申报的顺利进行大年初四从老家安徽赶回了深圳;胡衍加班加点通宵写项目申请书;愿愿冒着被感染的风险去材料所盖章。这一幕幕都戳动了我们的心房,我们为她们点赞和喝彩。 秉承着停课不停学的教育部指示,刘江教授积极备课,通过网络为本科生上《多媒体分析》的课程;赵一天申报了2020年度国际伙伴计划对外合作重点项目;杨燕鹤解决了C-SCAN和B-SCAN的显示问题;星宇和姗姗制定了iMED防疫准则;方建生、胡衍和章晓庆都分别提交了相应的专利和论文等等,还有很多很多,每个iMED成员都做出了自己的贡献。 如果说每个人是一滴水,那我们团队就是一条河。我们只有借助团队的力量、发挥自己的优势,才能惊涛拍浪,撑起万吨巨轮,一路高歌奔向大海。疫情再深,没有我们相互关心的温情深;疫情再高,没有我们团结一致的齐心高;疫情再猛,没有我们顽强拼搏的精神猛。不畏疫情,团结一致,顽强拼搏,打造一支敢想、敢做、勇于亮剑的新团队。 2020年2月23日 于深圳集悦城

02/02 2020

20200202 iMEDv2.0

随着技术的发展和iMED团队不断壮大,我们前进的脚步和对于自己的自我更新完善RESET从未停下。 进入团队发展的新时期,组织结构建设的必要性和重要性不言而喻。新年期间,iMED管理人员在刘江老师的带领下经过认真调研和反复讨论,于2020年2月2日公布了iMED的新组织框架。赵一天、杨建龙、胡衍、RISA和方建生五位 iMED第二代年轻学术带头人开始正式负责iMED的管理工作,并延续以整体利益为考量的IMED管理方针。五位新学术带头人将分别负责眼脑联动,眼科智能硬件,手术导航,前节分析,以及工程落地。他们将以身作则,完成使命。新时期的团队发展任重道远,他们希望能不辜负刘江老师和其他队员对他们的期望。 这次组织结构建设的另外一个特点就是明确了了团队“应用基础研究”:“应用型研究”:“工程落地” 产出2:6:2比例的格局确定。对博士后和博士生的应用基础研究提出了明确的要求。同时对于团队应用型研究的下行工程落地出口进行了规划。 同时,刘江老师同许言午、段立新、高盛华和付华柱四位iMED第一代老师进行了沟通,他们4位师叔将“站在iMED第二代学术带头人身后”,继续支持iMED的发展。在 新的发展阶段,iMED第二代的具体研究方向同第一代相比有了较大的进步和发展,他们会在坚持"团结、专注、坚持"的iMED文化基础上把IMED以眼科图像处理为核心的科学研究和医学应用稳步推进。 在2020年02月02日这个吉祥的日子,iMED有了新起点和学术带头人。 IMED加油!   作者:岳星宇

12/25 2019

平安夜当天,iMED深圳收获了三位客人

香港谢旻老师来指导 香港城市大学的谢旻教授是现任香港城市大学科学与工程学院副院长、系统工程与工程管理系教授。谢旻教授目前的研究领域涵盖工业工程可靠性、质量控制及软件可靠性,2005 年入选IEEEfellow,发表 sci 论文近 300 篇,出版了 8 本关于工程质量与可靠性的书籍。 作为刘江老师科大少年班的师兄,这次来深圳看望iMED深圳,在平安夜的当天,有如此贵客前来探访,我们都感觉很开心。最后谢旻教授与iMED深圳成员一起拍了一张合照,来纪念这否友谊。 张峻豪硕士从澳大利亚过来深圳,归队IMED 张峻豪是刘江老师宁波诺丁汉大学的学生,编程高手。本科时期听刘老师的课,受益匪浅,所学知识在研究生期间也十分受用。 因此于圣诞假期回国特地来深圳来看刘老师并带了一束鲜花,为表感谢刘老师的栽培,为iMED深圳办公室带来了平安夜的感觉也添上了一份温馨。 在与刘老师进一步交流后,重新归队了iMED,与iMED深圳建立了连接。也希望在以后的学习或工作中能为团队作出一份贡献。 iMED宁波杨燕鹤出差来深圳交流学习 虽然是平安夜前一天到iMED深圳的,不过iMED宁波的杨燕鹤工程师确实是在平安夜当天在刘江老师家完成的打卡仪式的,所以也算是半个平安夜当天来的客人吧。 杨燕鹤是iMED宁波的软件工程师,目前正在宁波开发OCTA设备的控制系统,擅长科研软件的开发,过去一直在iMED团队中开发各种平台。在得知iMED深圳有人拥有更强的软件开发与设计能力,于是决定来前往深圳南方科技大学,与方建生博士交流系统开发的相关经验。 除了交流软件开发的经验和方针,杨燕鹤工程师更是将宁波眼科数据带到了深圳,从而让宁波与深圳的数据得到了统一。   作者:杨燕鹤

09/09 2019

致iMED的一封信-李如璇

亲爱的小伙伴们: 经过两天两夜的舟车劳顿,我终于双脚踏上了美帝的土地。转眼间,已经离开深圳一个星期。而在iMED的一个月,为我在深圳的三年生活画上了圆满的句号。 第一次见到刘老师是在北京的招生说明会上,我刚做了手术就兴冲冲捂着肚子跑去做志愿者,在那里有缘认识了刘老师。可以说我当场为刘老师的人格魅力所倾倒,刘老师邀请我回深圳之后聊聊天,于是我有幸了解了iMED团队和眼科人工智能这个前途无量的研究方向。 暑假的时候我一直在纠结申请PhD的方向,想学一些本科没来得及学的知识填补自己对临床和计算机两个领域的疯狂崇拜。实习的这段时间最大的收获就是基本想明白自己将来想要做什么了,和刘老师聊了几次天儿,对未来的规划越来越明朗了。虽然人的想法总是会变,但是有了规划能在很长时间内显著提升效率,不然这个也想干,那个也想尝试,宝贵的青春就在无尽的浅尝辄止中溜走了。 刚来到实验室的时候我是个小白(虽然现在也是),各位学长花了很大功夫教我东西,在此感谢天阳、刘博的指导和鼓励。因为自己计系的课之前学的有点儿费劲儿,就很怵计算机相关的东西,但是他们带我跑跑程序、给我讲一些deep learning有关的知识,深入浅出,让我逐渐发觉计算机也那么难。实验室的小伙伴们都很可爱,无论是工作时间的全情投入还是下班之后品尝各种美食,和你们在一起的日子很甜,很温暖。 然而美好的时光总是短暂的,一个月一晃而过。还没来得及去刘老师家的阳台上看南科大的夜景,没来得及好好学pytorch,没来得及听上一节《人工智能导论》,没来得及去翠华餐厅吃茶点;但是这段时间也很充实,和老师、小伙伴们喝了茶,看了CS231n网课,第一次尝试了Python,学会了do nothing and run it again,给实验室装点了一些花花草草,搞定了签证和GRE,在离家千里的深圳遇见了高中校友,吃了八合里和粥底火锅,还因为吃得太多(可能是大家秀色可餐,看着就有食欲)生了场病(梦杰、天阳、刘博坚持要送我去医院,每过几个小时就询问我的病情,第一次生病有这么多人关心,好感动T_T)。“好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一”,学到知识固然重要,但更重要的是找到了方向并且认识了一群有趣的人,这是一生的财富。 遥远的祝福隔着12小时的时差,纽约午夜的寒意已经需要厚被子抵御,而深圳正是艳阳高照酷热难耐的正午:祝愿各位老师和小伙伴们一切顺利,paper连连中,申请学校的各位语言顺利过关,offer拿到手软!也祝大家身体健康,不要像我一样三天两头的生病┓( ´∀` )┏。离开深圳的这一个星期,每天晚上我都会想起403的灯光,想起天阳的剑和刘博的键盘,想起梦杰带的牛角包,想起顾博优秀的poster,想起浩哥的八音盒……想起我们一起在荔园门口等车,似乎我上了车离开了学校,但是你们一直在我身边。再见到你们要过了这个冬天,而深圳最好的季节就是5月,希望我们明年再见的时候,能在最美的时节遇见更好的彼此! 除此之外,我斗胆给iMED一点建议:实验室可以招些女生,不然我和梦杰一走,四楼的精装修女厕又没人用了/捂脸。 谨上 如璇2019年9月于纽约

08/22 2019

来自匹兹堡大学的一封信

2019年5月,匹兹堡大学的两位本科生,庄嘉威与郑少铭,来到Imed深圳团队实习。三个月过去了,两位优秀的学弟圆满结束了来imed的实习任务,目前已经回到匹兹堡大学,开始新的学习生活。在此,imed深圳团队预祝嘉威与少铭,能够继续取得良好的学习成绩,申请到理想的大学。 下面附上嘉威与少铭给imed深圳的一封信。 致刘教授:  ⾃五月中旬以来,接触IMED深圳团队,感触良多。   我作为⼀名没有科研经验与没有系统的人⼯智能学习经历的本科生,在初入团队时便有彷徨。从一开始我就抱着学习的态度,去了解⼀个我从未涉足过的科研领域。⾃幼就听很多人说⾛科研的 路要耐得住性子,经得起考验,有些⼈戏称为要“耐得住寂寞”。但在这个团队⾥,“寂寞”的感觉 着实是很难感受到的。相处这段时间,组员之间互相照顾,常有聚餐,侃天说地。虽偶有些工作 上结果的不如意⽽出现⼩小争辩,但这些⼩小争辩并没有破坏组员之间的感情。这样的事情的发在 组⾥应该说是起到了积极的作⽤,其积极体现在帮助组员认识到工作中的⼀些低效而带来的错误, 帮助组员在科研生活中成长。在⼀个以学习进取,获得科研成果为主的科研工作室中,私以为这种良好的科研氛围实属重要。   下⾯谈作为⼀名本科⽣在这段时间后的感想。于我⽽⾔言,从头学习到掌握,进⽽希望在几个月的时间内获得成果是给我带来了不⼩的挑战的。我本⼈在匹⼤大学习期间,过于专注于在代码的 编写上的训练,而没有在数学上下⼤大功夫。这就造成了⼀些理解概念上的困难。初始几周都要花些功夫自学⼀些没有见过的数学概念,以辅助⾃己更好理解⼈⼯智能领域的文章。从我的观察出发,这个过程是许多与我一样的本科⽣培养科研兴趣的起点。当下的许多⼤学⽣生,其实在上课过程中是很难忽然迸发出对科研的热情,他们更多的是在接触了⼀些科研成果后,通过了解学习的过程才会发展出对科研的兴趣。兴趣⼀旦培养起来,在科研路上可以愉快的往下走应当不不会是什么难事。较为“不幸”的是,我很难说我在这短短仓促的自学过程中发展出了许多兴趣,这是我⾃感略有愧对刘⽼师的地⽅。于学⽣⽽⾔,在⽼师您这接触科研的机会是⼗分宝贵的,我⾮常感激有这样的机会能够和科研学⽣一起度过这⼏个月的时光。在这段时间⾥,我有自己的思考,对⾃己新的认知,单就这⽽言对我已是宝贵的⼈生经历,再次说声谢谢。   我想,我能给imed深圳的建议可能就是在给新⼈人培养的过程中,为他们增添些趣味。从打代码起也好,从学习数学⽅方⾯面也好,学⽣哪⼀项薄弱就要补哪项。以我观察,刘鹏同志带领李如璇同志学习的过程看起来就算是和谐(当然具体李如璇同志什么感受我不好妄下定论)。张天阳同志散发着的文⼈与侠客并存的⽓息,在教我们概念的过程中,也给我们别有一番⻛风味之感。一早吃下美国汉堡,写下这篇感想,希望有机会的话可以和IMED成员们在美国或其他地方相⻅。   顺颂学安 庄嘉威 2019.08.21 于美国匹兹堡市   致刘教授: 今年夏天,我有幸来到刘江教授带领的iMed深圳智能医疗影像团队从事为期三个月的暑期访问研究。在这三个月期间,在张天阳学长的引领和顾在旺学长的协助下,我实现了一种新的基于深度对抗学习与分层形态处理的微小管状物分割模型-Meticulous Processing Network (MP-Net),并在眼底血管的DRIVE、STARE等数据集上表现出最佳效果。该成果计划投稿某知名国际会议。   美好盛夏的三个月,将成为我在寒冷寂寞的北国里珍藏留念的回忆。在这三个月里,在与同学的交往中,我了解了计算机视觉主要的创新动向,也就是构思创新的方法论。我以往有些许想法,但没能落地。但在这三个月之后,在对学科动向的了解深入、系统化之后,它们愈发地清晰,呼之欲出。我坚信在拥有足够时间试验自己的想法时,我在iMed修炼的这种方法论终会喷薄而出。   我对iMed的建议主要在工程方面。我们组不乏聪慧的大脑,但它们有时候不得不把时间精力浪费到重构并调试既有代码上。开发是一件需要高度约束的功夫。我觉得我们可以制定代码和架构的规范,尽量地模块化,让组员能够把80%以上的时间花在真正的学术构思上。   我要感谢刘江教授,给了我这个机会,和如此有趣的一群人结识,从事如此有趣的工作。我更要感谢张天阳学长,给了我莫大的引领、帮助与支持,带领我做出人生中第一个学术成果。此外,天阳学长才识高湛,亦文亦武,颇有李太白笔下的侠客风范,亦是我难遇的挚友。   衷心祝愿iMed越办越好,希望以后还有更多交流!   郑少铭

07/15 2019

IMED实验室 顾在旺获得了MICS2019最佳Poster论文

2019年7月14号,我校计算机系访问学生顾在旺获得了MICS2019大会及江苏省2019年研究生“医学影像与分析”学术创新论坛最佳Poster论文一等奖。医学图像计算青年研讨会(Medical Image Computing Seminar,简称MICS),系全国医学图像计算领域最具影响力的活动之一,其宗旨是为医学图像领域的华人青年学者提供学术交流平台,2019年参加人数达到1500多人。 在南方科技大学计算机系智能医疗影像处理团队IMED过去几个月访问期间,访问学生顾在旺在我校计算机系刘江教授的指导下,在生物医学图处理顶级期刊(IEEE Transactions on Medical Imaging, SCI 一区)上成功发表论文《CE-Net:Context Encoder Network for 2D Medical Image Segmentation》。该论文提出了一种上下文编码网络(Context Encoder Network),用于在医学分割中获取高阶语义特征并能够保留图像中的更多细节。CE-Net主要包含了三个部分:特征编码器模块(Encoder),上下文提取模块(Context Extractor)和特征解码器模块(Decoder)。CE-Net不仅仅是眼科视网膜视盘分割上取得了最佳结果,在视网膜血管分割、肺分割、细胞壁提取、以及OCT视网膜图像分层等多模态,多任务分割方面也被证明有效。 顾在旺研究生毕业后,目前已经正式加入南方科技大学计算机系,并在刘江教授IMED课题组担任研究学者。

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