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2024年12月13日,中国科学院深圳先进技术研究院梁晓坤团队,在弱监督学习在医学影像语义分割和分类定位中的研究中取得新进展。通过结合影像级标注和伪标签生成技术,显著提升了病灶的分割和定位精度,为影像引导治疗、实时病灶识别和术中精准实时导航等应用场景提供了新的解决方案。本研究在降低标注成本的同时,提升了模型性能。
医学磁共振技术和分子影像技术是现代医学的关键利器,在疾病精准诊断、高效治疗策略的制定,以及生命及医学科学的深度探索中,具有无可比拟的重要作用。2024年11月30日上午,华东师范大学医学磁共振与分子影像技术研究院揭牌成立,将发挥磁共振人才培养和科技研发高地优势,全面推进磁共振领域顶尖技术发展和产业应用。
2024年11月1日,苏州高等研究院与中国科学院计算技术研究所研究团队合作下在国际期刊npj Digital Medicine上发表综述论文“Addressing Fairness Issues in Deep Learning-Based Medical Image Analysis: A Systematic Review”,详细总结了医学影像分析算法中公平性有关研究现状。
近日,Eur J Nucl Med Mol Imaging(《欧洲核医学与分子影像杂志》,影响因子10.057) 在线发表了武汉大学人民医院PET中心团队一项最新研究成果。该创新研究基于小分子化合物结构、开发了一种[18F]标记的间充质上皮转化受体的PET分子影像学标志物,并探究了其在脑胶质瘤诊断中的应用,在全世界首次为肿瘤c-Met分子靶向治疗的受益人群筛选提供了客观且具有极大临床转化潜力的PE...
脑科学作为生命科学领域的重要前沿分支,代表着人类认知的极限挑战,其复杂性构成了科学研究中的一项重大难题。特别是在如阿尔茨海默病、抑郁症、自闭症、帕金森病等神经退行性疾病和精神疾病领域,脑科学研究对于理解其神经生物学基础至关重要。因此,期望能加快推进脑疾病的早期诊断和干预治疗。
术前影像无创评估直肠癌转移淋巴结的位置与数量决定了治疗方案制定。然而淋巴结尺寸跨度大(3->10mm)且易与血管混淆,转移与非转移淋巴结尺寸与形态重叠,导致现有影像评估方法准确率不足70%,已成为长期困扰临床的世界难题。尽管人工智能强大的数据挖掘能力已实现患者淋巴结转移整体预测,但不能给出决定治疗方式的转移数量及位置信息,这是由于现有淋巴结清扫技术难以获取每个淋巴结影像-病理一一对应的转移标签,淋...
人脑是一个复杂的网络,包含了不同脑区在结构和功能上的整合与协作,这些相互作用形成了复杂的模式,从而支持大脑的多种功能。为了深入理解大脑的这些复杂功能,研究者必须掌握脑网络以及其背后的复杂联系和沟通模式。此外,探索大脑网络机制也为研究脑损伤或精神障碍等脑功能异常的疾病提供了新的视角。因此,探索大脑的复杂网络系统对于全面理解大脑功能至关重要。
全面量化大脑PET图像,常常需要精确的血流输入函数。然而传统方法中,获取这一函数通常依赖于侵入性且耗时的动脉导管采血,这在临床实践中往往难以实现。
上海科技大学生物医学工程学院沈定刚教授课题组在磁共振模态合成、快速重建,影像配准、分割,以及头颈癌放疗剂量分布的预测等领域深入探索,近期相关研究成果分别在IEEE TMI、IEEE JBHI、IEEE TBME、Medical Image Analysis、Magnetic Resonance in Medicine上发表。
暨南大学附属第五医院(深河人民医院)院长,暨南大学精准医学研究院院长,暨南大学医学部主任。德国医学博士,主任医师,二级教授,博士生导师,广东省医学领军人才。
超声B型扫描成像检测(以下简称B超)是当前临床应用最为广泛的医学影像学检查技术之一。国产医用超声仪从当初实现灰阶B超成像,到当下集彩色和频谱多普勒、四维成像、超声造影、弹性成像甚至与CT融合等多模态于一身,技术手段日新月异,设备性能显著提高。
“介入医学作为一门在医学影像引导下进行的非直视诊疗学科,是与内科、外科并驾齐驱的第三大学科,也是心脏、血管、肿瘤等疾病治疗的重要手段,且具有微创性、可重复性、定位准确以及并发症少等诸多优势。”近日,在第二十七届中国医师协会介入心脏病学大会上,中国科学院院士葛均波指出,对于冠心病、缺血脑卒中、外周动脉疾病等以血管堵塞为特征的病症,介入医学以“疏”为治疗原则;对于肿瘤、动脉瘤、出血脑卒中等以增生或破裂...
汕头大学医学院第二附属医院医学影像科主任医师林艳研究团队与合作者,在国家自然科学基金及广东省自然科学基金等项目的支持下,研发并优化了一套基于核磁共振技术的体液代谢标志物组合,有望为食管鳞癌早期诊断与筛查提供有力的工具。相关成果2024年3月19日发表于《自然-通讯》。
近日,暨南大学附属第一医院张水兴教授团队在柳叶刀子刊《eClinicalMedicine》发表题为 “Automated and reusable deep learning (AutoRDL) framework for predicting response to neoadjuvant chemotherapy and axillary lymph node metastasis in br...
近日,依托于武汉大学人民医院超声影像科的湖北省超声影像诊断与治疗质量控制中心,在2023年国家超声医学质量控制中心年度工作总结评估会议中,通过来自全国各省医院管理和卫生行业的专家评选以及在线投票,被评为2023年度表现突出的优秀省级质控中心。这也是湖北省超声质控中心连续第三次获此殊荣。

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