多模態(tài)醫(yī)學影像與人工智能

多模態(tài)醫(yī)學影像與人工智能青島大學附屬煙臺毓璜頂醫(yī)院毛寧三<<20000余例大數(shù)據(jù)人工智能科研平臺手機號大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室錄制中<<高能圖剪影圖低能圖高能圖剪影圖·2017年至今，已完成10000余例大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室方法學方法學<預測淋巴結轉移預測病理分型臨床問題臨床問題深度學習預后預測預測術后復發(fā)風險預測基因表達…NormalAppearingTissRegionsofinter<C.特征提取C.特征提取D.特征篩選#影像組學：高通量地提取海量影像信息，實現(xiàn)腫瘤分割、特征提取與模型建立，憑借對海量影像數(shù)據(jù)信息進行更深層次的挖掘、分析和預測，輔助醫(yī)師做出準確的診斷大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室程大鵬的屏幕共享<<Imagesegmentation流程圖pathologicalresults(n=12biopsyorsurgerybeforadiotherapy,orhormonetreatmentperformedbenon-masslesionswithoutdelneateboundariesψAradiotherapy,orhormtreatmentperformedbeforenon-masslesions→大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室程大鵬的屏幕共享AdaptiveConvMuti-resolutionfusion<51Ppooling大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室<<B(1)第一階段段對病灶實現(xiàn)自動分割(2)第二階段對分割的病灶進行良惡性分類(3)對分類為惡性的患者進行淋巴結狀態(tài)預測Con+BN+ReLUC大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室(NAC)早期預測<特征篩選六種機器學習方法對五種組(NAC)早期預測<特征篩選六種機器學習方法對五種組第三部分：瘤內和瘤周影像組學對乳腺癌新輔助化療第三部分：瘤內和瘤周影像組學對乳腺癌新輔助化療(3)瘤周10mm(4)瘤內+瘤周5mm(5)瘤內+瘤周10mm大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室<a.MRI標簽的構建d.集成模型的構建b.WSI標簽的構建WSI分割特征提取網絡c.臨床信息的篩選e.轉錄組關聯(lián)分析④模式識別與預測多模態(tài)網絡融合腦功能與結構網絡變化④模式識別與預測多模態(tài)網絡融合腦功能與結構網絡變化腦成像+人工智能<個②個大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室腦功能成像+機器學習<SpatiallacationofadsBConstracionofdynamicbainnYCR基于時間和空間變異性特征，診斷抑郁癥錄制中影像+病理影像+病理學分析，區(qū)分直腸癌新輔助化療的不同反應，結果顯示多模態(tài)Al模型高于單一模態(tài)模型(單純影像或病理圖像)lmageacqulstionROIdelineationlmageacqulstionROIdelineationFeatureextractionNUC1-secihaiypRNCTO4Z/16S—MefctedgCRMàFigreIWonkflowofthest<程大鵬的屏幕共享研究熱點Received:4August20Publishedonline:13AAcModelpredictionpredieton<大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室00微環(huán)境htps//doiorg/10.1038/s41467-023-4SiyuanZhang?,CurtisR.YangXieta3&GuanghuaXiao大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室程大鵬的屏幕共享<aaforgraphclassificationphase研究熱點iDomainKnowleieeiDomainKnowleieeGuidedTemporaBackboneL程大鵬的屏幕共享mtef的中而4mtef的中而4研究熱點轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學。。。<AAN0*OAwFeatureQuantfcatonofHighAttenlionRegionsH:DCtlegrathaG