智能医疗系统与环境态势研究所-光电与智能研究院(iOPEN)—

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智能医疗系统与环境态势研究所

团队概况

智能医疗系统与环境态势研究所隶属于西北工业大学光电与智能研究院，黄庆华教授为团队负责人，核心成员包括1名教授、1名副教授、2名助理教授，博士、硕士10余人。团队近年来围绕医学临床重大需求，在多维度医学成像、生物医学信息处理与挖掘、智能化医疗科技与创新器械、人机协同医疗机器人等领域开展深入研究。尤其是在多维度医学超声/光声成像技术与系统研发、高维度医学数据挖掘理论与应用系统、跨模态医疗知识图谱与推理技术、计算机辅助临床诊断模型与多自由度超声扫查机器人系统等方面取得系列国际高水平研究成果，在医学成像+智能诊断一体化技术研发领域处于国内领先水平。本团队近年来承担了5项国家级项目和10余省部级科研项目，总经费近1500万，在国际SCI期刊上发表110+篇高质量学术论文，其中中科院2分区以上论文近60篇，IEEE/ACM汇刊论文30余篇，多篇论文入选科睿唯安ESI高被引论文；团队成员担任多个国际SCI期刊副编辑、特刊主编/编委等，部分入选“教育部新世纪优秀人才”、陕西省“百人计划”长期全职教授、陕西省“杰青”等。同时，团队积极开展产学研合作研究，与深圳华为电子技术有限公司、德力凯医疗设备股份有限公司等长期合作，共同开展核心技术开发与创新产品设计，并形成了高质量的校企人才培养模式。

研究方向

新型医学超声高维成像理论与方法

1.三维医学超声成像系统设计

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图1.自主研发的便携式三维超声成像系统(左)及部分成像结果(中、右)。

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图2.自主研发的1-自由度自由臂三维超声成像系统示意图及现场扫描图。

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图3.自主研发的无线便携式三维超声成像系统示意图（左）及权威检测认证报告（右）。

在三维超声成像方法与技术方面的研究成果，受到学术界的广泛关注，相关论文多次获得国际上权威学者的引用。美国哥伦比亚大学的Elisa E. Konofagou教授（国际医学超声领域顶尖学者）在其论文（IEEE T-MI, Feb 2017）中正面引用了本人工作(IEEE T-BCAS 2016)。本人发表在IEEE T-UFFC(2015)的论文入选该期刊的主编精选论文（Editors’ Selection of articles）。

在技术转化与应用方面，与广州瑞达医疗设备有限公司合作开发的基于高速无线互联技术的三维医学超声成像系统，已获广州医疗器械质量监督检验中心的权威认证（编号：WT15060023）。同时，合作开发的直乙肠镜诊查系统，2013年3月5日获广东省食品药品监督管理局颁发的《医疗器械注册证》（粤食药监械(准)字 2013 第 2220171 号）。

2.机器人辅助医学超声成像技术

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图4. 基于三维电控平移系统的全自动医学超声扫描与三维成像系统。

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图5. 6自由度机器人和视频监控系统，实现远程医学超声扫描系统。

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图6.基于6-自由度机器人的全自动医学超声扫描与三维成像系统

机器人与AI技术未来将会在医学诊断与治疗领域中发挥越来越重要的作用，有望在一定程度上代替医生的部分手工操作。因此，在这一领域，本人完成了国内首个全自动、远程医学超声扫查系统，有望引领国内相关学术研究的发展，提升我国医疗自动化技术的发展水平，带动相关产业的技术升级与产品换代，实现真正造福百姓民生的目标。

3. 医学超声三维重建算法研究

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图7.基于距离加权的三维超声重建算法。左：插值过程示意图；右：三种典型的插值计算公式。

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图8.本人提出的基于贝塞尔函数的三维超声重建算法示意图。

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图9. 三维人体牙组织重建效果。

三维超声重建算法方面的系列工作收到学术界同行的广泛引用，本人最早发表在Ultrasonics(2005)上的论文，目前已被引用100+次，在当年期刊全部论文中排名7th/80，相关系列论文总SCI引用次数200+。

4. 医学超声宽景成像技术

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图10.2.5D EFOV成像原理（左）与肌骨组织成像图（右）。

医学超声影像智能化信息处理与分析

1. 医学数据的局部一致性模式挖掘与模式特征分析

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图11. 基于协同进化策略的双聚类挖掘算法架构。

系列成果以第一/通信作者发表在Applied Mathematics and Computation (中科院2区)、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics（生物信息学领域权威期刊），以及投稿IEEE Transactions on Evolutionary Computation。

2. 医学超声图像分割

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图12. 本人提出的乳腺超声图像分割算法得到的结果图。左：二维；右：三维恶性肿瘤。

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图13. 全自动乳腺超声图像分割算法（含中间结果）。

系列成果以第一作者发表在Ultrasonics（声学1区，SCI引用42次，在当年期刊发表全部论文中排名6th/138）、Neurocomputing（中科院2区，ESI top3%高被引论文）、Information Sciences（中科院2区top，ESI top3%高被引论文）等国际重要SCI期刊上。其中，介绍全自动乳腺肿瘤分割算法的文章在Information Sciences当年该期刊全部论文中位居top 8%；文献在发表后的90天内下载量排在Ultrasonics(声学1区)自1966年创刊以来全部论文下载量的第14位。