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多模态医学数据智能分析系统研发
1.痛点问题
在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。
我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。
为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。
基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。
2.解决方案
本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。
3.合作需求
寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。
清华大学
2022-10-09
生物医学电磁信息检测与功能成像
一、 项目简介生物电磁信号携带有生物活体的生理、病理信息，检测和提取有用生物电磁信号并据此分析其内部电磁过程，对于揭示生命活动本质和医学诊断治疗都具有重要意义。课题组于1995年开始对生物医学电磁场问题数值求解方法及应用进行研究，1997年主持了国家自然科学基金电工学科首个生物电磁领域课题“生物医学电磁逆问题求解的数值方法研究”。二、 项目技术成熟程度在生物医学电磁问题数学建模与求解方法方面，针对脑电（EEG）和电阻抗成像（EIT）的正、逆问题，分别建立了二维与三维数学模型、静态和动态求解模型，研究高效快速的求解方法。在功能成像方面，针对肺功能、乳腺癌以及腔内心肌瘢痕等检测问题，研制了128通道多频电阻抗实时监测与成像系统，对人体胸腔和乳腺的电阻抗特性进行检测与功能成像。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）近年来获河北省自然科学二、三等奖各1项；完成和承担国家自然科学基金重点项目2项，国家自然科学基金面上项目2项，省部级项目10余项；出版专著2本，发表论文百余篇，其中大部分被SCI、EI检索；申请专利2项。四、 高清成果图片3-4张 人体胸腔呼吸过程电阻抗信息检测与功能成像
河北工业大学
2021-04-11
多模态皮肤三维CT系统
项目简介 皮肤组织是人体最大的器官。它主要负责人体内部与外部的隔离与沟通，起到保护体内环境、排汗和感受外部刺激的功能。由于直接接触紫外光、化学物质等，皮肤的病变机率非常大。皮肤病能给患者带来瘙痒、疼痛、及各种美容问题，严重影响患者的身心健康，甚至影响患者的生命。因此，皮肤病的早期、准确的诊断和治疗至关重要。应用范围北京大学工学院成功研发“共焦反射/ 荧光实时成像系统”，即用两路激光同时激发反射和荧光信号，可同时、同焦点得到对生物体形态学和生物化学的信息，实现皮肤影像学分析，结合光机电一体化系统，实现对皮肤组织的三维共焦功能成像。三维CT 系统样机项目阶段将两类信息同时得到的共焦成像系统设计方案为世界首创，将大大加强对皮肤黑色素瘤、白癜风、黄褐斑等皮肤疾病的早期诊断准确率。由于本检测在活体上无创进行，因此具有取样检测无可比拟的实时性、多次观察性，且可大大降低检测成本。目前，课题组已经完成产品样机研发。知识产权 已申请相关专利。合作方式 合作开发、技术转让、技术许可。
北京大学
2021-04-11
多模态皮肤三维CT 系统
皮肤组织是人体最大的器官。它主要负责人体内部与外部的隔离与沟通，起到保护体内环境、排汗和感受外部刺激的功能。由于直接接触紫外光、化学物质等，皮肤的病变机率非常大。皮肤病能给患者带来瘙痒、疼痛、及各种美容问题，严重影响患者的身心健康，甚至影响患者的生命。因此，皮肤病的早期、准确的诊断和治疗至关重要。
北京大学
2021-02-01
多模态皮肤三维CT 系统
皮肤组织是人体最大的器官。它主要负责人体内部与外部的隔离与沟通，起到保护体内环境、排汗和感受外部刺激的功能。由于直接接触紫外光、化学物质等，皮肤的病变机率非常大。皮肤病能给患者带来瘙痒、疼痛、及各种美容问题，严重影响患者的身心健康，甚至影响患者的生命。因此，皮肤病的早期、准确的诊断和治疗至关重要。
北京大学
2021-04-11
一种双模态显微成像系统和方法
荧光显微成像是分子生物学研究的主要手段，然而由于激发光的高光子通量和光毒性，成像总次数受限，因而目前还未能全面揭露细胞内部细胞器的相互作用及动态过程。活细胞的高分辨长时程成像目前仍然是生物学研究中的巨大挑战，由于轴向扫描速度的限制，三维荧光成像需要更大的激发光子通量，而光漂白效应则极大限制了三维成像的总时长。同时，由于荧光光谱较宽，成像过程中通道数目受限，荧光成像一般仅能同时标记有限种类的分子。而电镜等辅助成像手段虽可观察多种细胞器，但仅能提供静态快照作为辅助。光学衍射层析显微成像具有光通量低，光毒性小的特点，可有效解决荧光成像遇到的问题。光学衍射层析成像系统中，先前的工作缺少荧光成像作为辅助，衍射层析图像中的多数结构缺乏标定，仅能进行形态学分析。传统光学衍射层析成像中，也仅对脂滴、染色体和线粒体进行了结合宽场荧光成像的鉴别标定。 北大研究团队提出一种结合光学衍射层析显微成像和结构光照明超分辨荧光成像的双模态显微成像方法，用超分辨荧光成像辅助光学衍射层析进行共定位成像。在双模态成像系统中，光学衍射层析成像具有优异的分辨能力，且无光毒性的限制，因而可以长时间、全面地记录细胞内各种细胞器间的三维相互作用动态；荧光成像模态可提供分子层面的化学特异性分辨能力，因此成为鉴别无标记成像模态成像结果的重要依据。利用光学衍射层析-结构光照明荧光双模态成像系统，可开展一系列的活细胞成像研究，并应用于病理诊断、药理分析、耐药性研究等。
北京大学
2021-02-01
红曲功能成份研究与开发
研发阶段/n内容简介：红曲是自然界中存在的真菌类物质，其食用价值已有几千年的历史，近年来人们又发现它的药物价值。本课题是以优质大米、特制红曲霉菌种为原料，配以其他天然辅料，运用现代生物技术发酵而成，不添加任何人工合成成份。其发酵产品色泽鲜红，含有多种功能性成分，能对肉制品防腐保鲜，尤其是活性物质红曲霉素(Monacolink)能降低血压，抑制胆固醇，又能调节人体免疫功能，甚至可能抑瘤抗癌，将该发酵产品可调配成保健饮料、酒或直接提取灌装成红曲菌口服液，工艺简单，方便可行。尤其是开发降血压类药品，具有很
湖北工业大学
2021-01-12
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学
2021-01-12
多模态纳米分子影像光热
纳米分子探针是一类能准确回答生物医学问题的功能性物质, 它介于药物与传统医疗器械之间，具有 “看得早、准、全”特征，是可视化探测分子细胞水平异常的利器，对于检测早期的肿瘤病变、老年退行 性病变（阿兹海默症）有重要的潜在价值。已有多种模态的肿瘤分子探针问世, 它们可通过分子成像对肿 瘤多种恶性表型特征进行检测, 为肿瘤精准治疗提供依据。本项成果利用对生物组织高穿透能力的近红外 激光照射源，激发磁光热三模态纳米探针，使其通过分子影像方式提供早期肿瘤病变形态及其分子生物学 信息，并在诊断的同时进行光热-光动力学联合协同治疗，实现早期肿瘤的安全及时诊治。上述多模态纳 米探针采用特殊的纳米组装技术制备，在探针的特异性肿瘤靶标挂接、诊治效率提升及纳米毒性控制三个 关键环节都取得了良好的成果，为推动这项探针新技术的临床前应用打下了坚实的基础。
中山大学
2021-04-10
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13