近日,大連理工大學信息與通信工程學院的一支學生團隊攜創新作品《多模態醫療影像智能分析系統》,成功入圍第二十一屆“攀登杯”創新創業競賽創新賽道。該項目由馮君桐同學領銜,團隊成員均為大連理工大學的本科生,他們通過跨學科合作,聚焦冠心病診療痛點,利用人工智能技術融合CTA與IVUS影像優勢,為心血管疾病的無創精準診斷提供全新解決方案。
　　破解醫學影像難題,AI賦能精準醫療
　　冠心病是我國居民健康的重大威脅,其診療高度依賴醫學影像技術。然而,現有冠脈CTA影像存在分辨率低、易受偽影干擾等問題,而高精度的IVUS檢查因侵入性操作存在風險。針對這一矛盾,團隊創新提出“跨模態映射”技術,通過深度學習建模CTA與IVUS影像的關聯性,使醫生僅需無創的CTA掃描即可獲取IVUS級別的診斷信息,顯著降低患者檢查風險的同時,提升冠脈斑塊識別與狹窄度評估的準確性。
　　項目攻克了多模態影像配準、小樣本學習、跨模態蒸餾耦合等核心技術難題。例如,通過分割與配準任務的聯合學習,解決大形變配準精度不足問題;利用無標注多模態數據構建預訓練模型,緩解醫學影像標注稀缺的瓶頸;結合文本報告與影像數據的跨媒體學習,強化模型對復雜病變的語義理解。目前,相關技術已申請三篇發明專利,并獲遼寧省科技進步一等獎,進入中試階段。
　　實地調研,深入臨床需求
　　為了更好地理解臨床需求,團隊成員多次前往大連市中心醫院進行實地調研。通過與心血管科醫生的深入交流,團隊了解到醫生在冠脈影像分析中面臨的痛點,如影像質量參差不齊、人工閱片耗時耗力、診斷結果受主觀因素影響較大等。這些實地調研為團隊的技術研發提供了寶貴的實踐依據。
　　團隊成員還參與了醫院的影像數據采集與分析工作,親身體驗了醫生日常的閱片流程。團隊成員表示:“通過實地調研,我們深刻認識到醫學影像分析的復雜性和挑戰性,也更加堅定了我們通過技術創新解決實際問題的決心。”
　　瞄準臨床需求,推動智慧醫療落地
　　據團隊介紹,該系統可幫助醫生快速定位高危斑塊,優化冠心病患者的個體化診療方案,有望將診斷效率提升40%以上。尤其在基層醫療場景中,該系統可彌補專業閱片醫生不足的短板,減少誤診率。全球AI醫學影像市場正以超40%的增速發展,而我國政策層面也在大力推動智能醫學影像技術應用。項目成果若成功轉化,將為心血管疾病早篩、分級診療及智慧醫院建設提供關鍵技術支撐。
　　產學研協同,青年力量顯擔當
　　團隊負責人馮君桐表示:“我們的目標是讓AI技術真正服務于臨床,減輕醫生負擔,惠及更多患者。”目前,項目已與多家三甲醫院展開合作,未來計劃進一步優化算法魯棒性,拓展至腦部、腫瘤等多病種影像分析領域。這一創新成果不僅展現了大連理工學子在交叉學科領域的科研實力,也為人工智能賦能醫療健康行業提供了新范本。 　　隨著“攀登杯”競賽的推進,這支年輕團隊將繼續深耕醫學影像智能分析賽道,以技術創新回應國家“健康中國”戰略需求,為醫療AI產業化注入青春動能。