全世界范圍內(nèi)，每年都有上萬的人死于肺部疾病，肺部作為人類呼吸空氣的重要器官，容易受到空氣中病毒、細(xì)菌和有害氣體的影響，誘發(fā)肺癌、慢性阻塞性肺疾病、哮喘等，關(guān)注氣道健康具有十分重要的意義。

近日，光電學(xué)院王亞剛教授團(tuán)隊在人工智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《醫(yī)學(xué)影像分析》（Medical Image Analysis）上發(fā)表了題為《方向感知卷積的氣道管狀特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)》（Direction-Aware Convolution for Airway Tubular Feature Enhancement Network）的創(chuàng)新研究成果。《醫(yī)學(xué)影像分析》期刊由Elsevier出版，影響因子為11.8，同時在JCR的計算機(jī)科學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程等多個學(xué)科中均位列Q1，吸引了全球頂尖機(jī)構(gòu)投稿，發(fā)表的內(nèi)容常成為領(lǐng)域內(nèi)的參考標(biāo)桿，對醫(yī)學(xué)影像算法、臨床應(yīng)用等方向的研究具有重要的引領(lǐng)作用。光電學(xué)院博士生吳啟標(biāo)為第一作者，王亞剛教授為通訊作者，上海理工大學(xué)為第一單位。

目前，從計算機(jī)斷層掃描（CT）中逐切片標(biāo)注并提取的氣道，廣泛應(yīng)用于術(shù)前肺部病理診斷、支氣管鏡導(dǎo)航系統(tǒng)和支氣管鏡機(jī)器人控制系統(tǒng)之中。但這是一項耗時、依賴經(jīng)驗(yàn)的工作，有報道指出醫(yī)生完整地從患者CT中提取氣道需要花費(fèi)7小時，這對于患者快速治療或現(xiàn)代支氣管鏡導(dǎo)航和機(jī)器人控制系統(tǒng)的快速應(yīng)用產(chǎn)生了阻礙?；谏疃葘W(xué)習(xí)的氣道自動分割任務(wù)可以在1分鐘的時間內(nèi)從患者胸部CT圖中提取患者氣道模，但該領(lǐng)域存在嚴(yán)重的類間和類內(nèi)不平衡問題，常導(dǎo)致提取的氣道出現(xiàn)漏檢和過分割，不利于臨床應(yīng)用。

為了解決該問題，研究團(tuán)隊創(chuàng)新性提出了“方向感知卷積”的概念，該創(chuàng)新的理念始于可變形卷積和氣道獨(dú)特的樹形結(jié)構(gòu)，通過旋轉(zhuǎn)變換和位置偏移，改變傳統(tǒng)卷積核的形狀，使得卷積核的形狀適應(yīng)氣道細(xì)長的結(jié)構(gòu)，促使氣道提取網(wǎng)絡(luò)獲得更多有效的氣道管狀特征，從特征增強(qiáng)的角度解決氣道漏檢和過分割的傳統(tǒng)問題。該成果在最大的肺部氣道分割數(shù)據(jù)集ATM22和最大的纖維化肺部氣道分割數(shù)據(jù)集AIIB23取得了最優(yōu)的平均性能指標(biāo)，分別為94.95%和89.70%。在ATM22數(shù)據(jù)集中，氣道樹長和分支檢測率達(dá)到了95.34%和93.39%，在AIIB23數(shù)據(jù)集中，實(shí)現(xiàn)了95.50%和95.76%的氣道分割精度和泄露控制率，展現(xiàn)了世界領(lǐng)先的氣道提取連續(xù)性能和準(zhǔn)確性能。

為積極響應(yīng)學(xué)?？萍汲晒D(zhuǎn)化的號召，該團(tuán)隊致力于推動支氣管鏡手術(shù)機(jī)器人及其手術(shù)規(guī)劃與導(dǎo)航系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，不斷將具有應(yīng)用前景的科研成果系統(tǒng)性地注入產(chǎn)品開發(fā)與轉(zhuǎn)化鏈條中，實(shí)現(xiàn)“科研支撐產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)反哺科研”的良性循環(huán)。在這一過程中，該團(tuán)隊積極探索科技成果雙向賦能的有效路徑，促使科研成果始終緊跟國家科技發(fā)展戰(zhàn)略步伐，切實(shí)履行社會責(zé)任，將技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為服務(wù)人民健康福祉的實(shí)際力量。

方向感知卷積原理圖

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論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103882