主讲人：刘洁 香港城市大学博士生，主要研究方向为医疗图像人工智能
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主持人：沈奕祺 浙江大学生仪学院博士生，主要研究方向为影像转录组
活动大纲
1. 影像组学简介：影像组学在医疗诊断和治疗中的作用：
影像组学包含的模态：包括CT、MRI、PET、超声等不同模态的概览及其作用 传统医疗影像分析和影像组学的区别：主要依赖于放射科医生的视觉检查和主观判断vs采用高通量计算方法，从图像中提取大量定量特征；主要依赖经验和定性分析vs使用先进的统计学和机器学习方法进行定量分析；存在观察者间的差异vs使用标准化的算法，提高了结果的客观性和可重复性；依赖于专家阅片，耗时较长vs可以快速处理大量数据。 影像组学在医疗诊断和治疗中的作用： 早期检查：利用高级算法分析影像特征，可以识别早期、微小的病变；鉴别诊断：通过分析复杂的影像特征模式，帮助区分相似的疾病；自动化筛查：用于大规模人群筛查，提高效率和准确性；复发风险评估：评估疾病复发的风险，指导随访计划；放疗计划：优化放射治疗的靶区定位和剂量分布等等。
2. 器官分割和肿瘤检测概览
传统方法简介：包括阈值法，区域生长法 深度学习方法概览：
2D模型：CNN，Unet，Vnet3D模型：3D Unet,SwinUNETR 前沿方法介绍：
大规模视觉模型： 基于大规模数据和语言模型的CT影像诊断和分割多模态大语言模型：基于多模态大语言模型的影像组学处理 肿瘤检测的有趣案例： Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning，基于大规模non-contrast CT训练深度学习网络。从2万病例中识别出31例漏诊
3. 实操分析
Python的MONAI工具包介绍 影像预处理：数据加载，空间标准化处理，强度裁剪和放缩，数据增强 网络、损失函数 训练 模型微调
参考文献
[1] Liu, Jie, et al. "Clip-driven universal model for organ segmentation and tumor detection." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023.
[2] Liu, Jie, et al. " Enhancing 3D Medical Multi-Modal Lagre Language Models with Integrated Human Body Priors." In submission.
[3] Bai, Fan, et al. "M3d: Advancing 3d medical image analysis with multi-modal large language models." arXiv preprint arXiv:2404.00578 (2024).
[4] Cao, Kai, et al. "Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning." Nature medicine 29.12 (2023): 3033-3043.
影像组学中的器官分割与肿瘤检测
主讲人：刘洁,香港城市大学博士生，主要研究方向为医疗图像人工智能 时间：2024年10月12日(周六)10:00-12:00 地点：线上腾讯会议
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编辑 | 刘洁
排版 | 张皓凯
