北理工課題組在冠脈狹窄檢測方面取得新突破
發布日期：2024-08-23 供稿：光電學院 攝影：光電學院
編輯：盛筠 審核：董立泉 閱讀次數：
近日，北京理工大學光電學院楊健教授、王涌天教授科研團隊與北京協和醫院王怡寧教授團隊合作，提出了一種基于時空量子擴散模型的X射線視頻序列圖像冠脈狹窄檢測方法，首次實現了冠狀動脈狹窄實時檢測。相關成果已以“STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography”為題發表在國際頂級期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)》。IEEE TPAMI作為人工智能、模式識別、圖像處理等領域的頂級權威期刊，其影響因子為20.8，同時也是中國計算機協會（CCF）推薦的人工智能領域A類期刊。該論文第一作者為北京理工大學博士研究生李欣宇，通訊作者為艾丹妮副教授、王怡寧教授和楊健教授。
所開發的時空量子擴散模型由量子擴散模型部分和時空特征共享模塊組成。在量子擴散模型部分，創新性地將離散型量子噪聲引入擴散模型中，針對輸入X射線視頻生成離散候選檢測框序列；獲得初步檢測結果后，利用時空特征共享模塊，將檢測正確幀中的特征共享至檢測錯誤幀中以保證檢測結果的一致性，從而實現精確的實時冠脈狹窄檢測。原理如圖1所示。
圖1 時空量子擴散模型網絡結構圖
實驗結果表明，所提方法針對冠狀動脈X射線視頻序列圖像具有良好的狹窄檢測能力，在實時性上與檢測精度上均超越了現有17種最先進目標檢測算法、視頻檢測算法和狹窄檢測算法。
圖2 與狹窄檢測方法的對比實驗結果，其中(f)為所提STQD-Det。
該研究攻克了現有狹窄檢測方法精度低、檢測速度慢的難題，實現了精確、實時冠脈狹窄檢測，為冠心病精準診療提供了技術支持。
論文詳情：Li Xinyu, Ai Danni, Song Hong, Fan Jingfan, Fu Tianyu, Xiao Deqiang, Wang Yining, Yang Jian. STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024: 1–13. DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3430839
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10603402
附作者簡介：
李欣宇，在讀博士研究生。主要從事醫學圖像處理方向的研究。2022年獲全國研究生數學建模競賽二等獎，同年獲北京理工大學特等獎學金及“北京理工大學優秀學生”。
艾丹妮，北京理工大學特別研究員，博士生導師。圍繞醫學圖像處理、手術導航、虛擬現實與增強現實進行研究。作為負責人獲批國家自然科學基金、國家重點研發計劃課題、國家重大科技專項子課題4項；作為北理工負責人承擔國家重大科研儀器研制項目及國家自然科學基金重點項目各1項。近5年，以第一和通訊作者發表SCI 期刊論文19篇（JCR一區17篇）。作為第一發明人授權國家發明專利12項。作為主要完成人獲中國圖象圖形學學會科學技術一等獎、吳文俊人工智能科技進步一等獎、發明創業獎-創新獎一等獎。作為優秀指導教師指導學生獲“挑戰杯”中國大學生創業計劃競賽金獎2項、全國大學生光電設計競賽全國總決賽一等獎銅獎、連續兩年獲中國“互聯網+”大學生創新創業大賽全國總決賽金獎。
楊健，博士，北京理工大學二級教授，博導。國家杰出青年科學基金獲得者。長期從事手術導航機器人、醫學圖像處理、計算機視覺、虛擬現實與增強現實、人工智能等方面的教學和科研工作。主持國家科技創新2030人工智能重大項目1項、國家重點研發計劃項目2項、國家自然科學基金項目5項。在國際、國內等系列期刊上發表SCI論文200余篇，獲國家發明專利授權87項，其中11項實現轉化應用。成果轉化獲國家三類醫療器械注冊證2項、二類醫療器械注冊證4項。研究成果獲國家技術發明二等獎、教育部技術發明一等獎等科研獎勵10項。指導學生獲第五屆中國“互聯網+”大學生創新創業大賽全國總決賽金獎、第六屆中國“互聯網+”大學生創新創業大賽全國總決賽金獎、兩項第十二屆“挑戰杯”中國大學生創業計劃競賽全國總決賽金獎。
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