恶性肿瘤生物学行为大数据深度学习模型的构建

2024/09/18
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项目计划总投入:50万元
奖励金额:2万元
单位名称:复旦大学附属中山医院厦门医院
所属领域:新一代信息技术
技术需求类型:关键核心(共性)技术
期望合作方式:联合开发
联系人:蒋**
联系电话:13860173149

我要揭榜

项目需求说明

在恶性肿瘤术前CT/MR影像基础上,采用前沿的大数据和人工智能新技术相结合,以“精准数据挖掘和融合”为核心,针对肿瘤相关多源数据,建立规范化的多模态来源数据收集、标准化、注释和分析体系,准确快速发现肿瘤病灶,基于三维重建模型的手术操作模拟,增强影像可视化,全自动智能重建,颠覆性提高医学三维重建生产力,从而让医生在术前清晰掌握手术过程,有利于医生提前进行手术风险的评估和手术设计方案的规划,根据引导操作,有效降低手术的不确定性,助力手术快速准确的实施,助力医生向患者解释病情,助力患者理解手术方案,实现直观的术前讲解,满足医患术前沟通需求,发挥AI快速、精准影像识别能力,实现肿瘤病灶区域可视化,数据测量精准化,深度分析、多维量化病灶参数、三维可视化腹部器官及血管病变、智能分析肿瘤病灶与周围血管间相互关系、辅助判断临床分期,提供手术决策依据等。在临床科研中,应用AI多维量化分析肿瘤影像科研大数据平台,可开展自主训练AI影像辅助诊断系统、构建基因-影像图谱等科研研究。以“互联网+医疗健康”为核心,建设恶性肿瘤全周期智慧影像诊断云平台,重新定义大数据背景下的影像医学在恶性肿瘤临床诊疗中的指导作用。构建早期诊断、精准分期、异质性分析、疗效预测及评估和预后分析五大模块,基于重要的临床问题,通过AI辅助的半自动勾画方法对海量肿瘤的影像数据(包括放射、超声、核医学)进行精准分割和标注,训练出稳定的智能诊断、评估和预测模型,实现恶性肿瘤发生、发展的病理生理学变化过程完全可视化。建立智慧影像云平台,为区域内所有医疗机构提供医学影像数据和应用服务,实现医学影像数据的共享和诊疗过程的协同。

现有基础条件情况

复旦中山厦门医院已获批成为福建省临床重点专科建设项目(医学影像科)(2023)、厦门市影像大数据与人工智能转化重点实验室(2023)、厦门市临床医学研究中心(2022)、厦门市临床重点专科(2021)及国家药物临床试验机构资格单位。影像医学中心团队力量雄厚,共有教授5名,博士生导师6名,硕士生导师7名,博士11名,硕士20名。放射诊断科现配备3台MRI(3.0T 2台, 1.5T 1台),5台CT机,拥有全球超高端临床科研型磁共振——飞利浦Ingenia 3.0T CX极速磁共振;全球最顶级CT设备—— Revolution CT,堪称CT界航母。超声诊断科,拥有国内先进的GE E20, Canon i900, Mindray R9, 日立交响70等10台超声诊断仪。心脏超声科,拥有高端飞利浦EPIQ 7C 、GE Vivid E95 、GE Vivid E9、飞利浦 CX50 、GE Vscan等9台心脏超声诊断仪;拥有厦门市唯一运动负荷踏板车及配套彩色心脏超声诊断仪。核医学科,拥有一台世界上先进的兼具解剖与功能分子影像于一体西门子Biographm CT·S 64 PET/CT系统;一台德国西门子临床超高端SPECT/CT (Symbia Intevo Bold),是目前核医学领域最先进的诊疗设备之一。

预期成果及经济社会生态效益

打造省内最高标准的恶性肿瘤影像精准诊断网络体系及智慧影像云平台,改变传统工作模式,提高工作效率和诊断效能,为临床诊疗提供直观、全面、准确的影像学信息。以海量影像数据为基础,开展以腹部恶性肿瘤为主的临床研究,主要研究方向为早期的恶性肿瘤筛查、精准诊断和术前评估、进展期恶性肿瘤的分期和分子分型评估、疗效预测体系的建立。促进优质医疗资源共享,与全省大型三级医院及基层医疗机构建立紧密协作关系,建立智慧影像云平台,为区域内所有医疗机构提供医学影像数据和应用服务,实现医学影像数据的共享和诊疗过程的协同。

对技术难题解决应征方要求

资质条件与科研能力:应征方应为医工交叉学科单位,有一定的临床医学背景,具有独立的法人资格,能够独立承担法律责任,建立并有效运行相应的质量管理体系,确保科研活动的质量和可靠性,拥有与其从事科研活动相适应的专业技术人员和管理人员,确保科研活动的专业性和高效性,以及拥有自主知识产权等。

项目时限:近期(3-5年)研究目标是在我院病例数量较多和既往有研究基础的肺癌、肝癌、肾癌、甲状腺癌、卵巢癌方面做肿瘤异质性评估、疗效评价;对体检患者进行非酒精性肝病、糖尿病、心脑血管疾病早期预测,建立影像医学教学数据库和厦门市影像医学远程会诊中心,建立微小癌筛查、早期诊断、术前评估;进展期癌精准诊断、病理对照、基因分型、疗效评估、预后评价体系。中长期(5-10年)研究目标:单一病种的影像大数据库及人工智能诊疗体系的建立,开发半结构化报告,改变影像医学工作流程,提高工作效率,借助生物医学工程技术,搭建影像组学及人工智能大数据分析平台。 

产权归属与利益分配:对于科技成果的转化,本单位与揭榜方共同拥有申请、保护和转化该知识产权


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