会议主题：太阳集团0638登录网站精品组会系列之一：

走进血管诊疗课题组

腾讯会议：807-686-883

https://meeting.tencent.com/dm/m27ICPd0zR8R

时间：2022-4-14（周四）18：30—21：00

知识科普：

当前，心血管疾病是人类健康的重大威胁之一。据统计，中国每年因病死亡的患者中，有超过45%的人是罹患心血管疾病，这也让心血管疾病的研究与治疗成为当前医疗领域的一个重点和热点方向。目前针对血管疾病，介入治疗已经成为了主要治疗方案，但是仍然存在以下问题：

1.病情诊断依赖医生经验, 部分病症手术指征模糊，易导致病情延误和治疗失误；2.术前缺乏科学的治疗规划及效果预测，导致术后效果不理想；3. 术后效果客观评价体系尚待完善, 缺乏功能量化标准。

课题介绍

针对心血管疾病术前诊断不准确，手术规划不科学，术后效果评估不客观的问题，课题组实现了1) 基于深度学习研发应用于多种血管疾病的图像自动分割及三维重建算法，建立了以Denseblock为主结构的卷积神经网络架构，结合Inplace-abn算法优化反向传播过程，以提高算法执行效率，服务于心血管疾病的智能诊断和立体参数准确测算；2) 基于计算机视觉可变形网格算法和生物力学接触模型，构建具有时效性和准确性的虚拟手术算法，该算法计算时间约为15s，计算准确度优于93%，有效服务于临床介入手术术前规划；3) 基于计算流体力学方法和大量临床随访案例研究，获得血流及压强等功能参数与随访过程中血管形态转归的关系，为术后效果提供具有量化性和预测性的功能评价参数。基于材料力学测试方法，对夹层膜片组织进行了材料属性测定，确定了其本构方程相关参数和断裂强度，为介入手术安全性提供力学功能评价参数；4) 基于以上关键技术，搭建了血管介入手术智能规划系统，使其嵌入血管影像自动分割重建算法，虚拟支架仿真算法和有效力学功能评价参数。通过人机交互式操作，术者可进行术前演练并获得手术方案治疗效果评估结果，主要包括介入手术的安全性和血流功能改善程度的评估，从而为医生优化手术方案提供科学指导。基于上述智能诊断、术前规划和力学功能参数评估体系，集成一体化诊疗系统，服务于心血管疾病的科学治疗，提供自动化、精准化、功能化的智能诊断平台。

课题组简介

陈端端教授，北京理工大学生物医学工程系教授、博导，医学技术学院及医工融合研究院副院长。一直从事面向血管疾病和微创介入治疗的动态数字重构、智能虚拟仿真和诊疗辅助决策研究，获评国家高层次青年人才、北京市科技新星、中国发明协会发明创新一等奖等。担任中国研究型医院学会血管医学专委会副主任委员、北京生物医学工程学会理事、北京神经内科学会脑科学与人工智能专委会常务委员等；担任SCI期刊J Eng Med副主编、Front Bioeng Biotech评审编辑等。曾主持国家科技部重点研发计划课题2项、国家自然科学基金4项、北京市重大和重点项目2项。在MIA、Theranostics、Stroke、JTCVS等期刊发表SCI学术论文50余篇，授权国家发明专利9项（PCT 2项）、实用新型专利11项、软件著作权8项。所研发的主动脉智能诊疗技术已服务于临床，形成了紧密的产学研医技术转化合作。

陈端端老师的详细报道请见北京理工大学官方公众号：匠心师者 | 陈端端：在“细细血管”中“精巧用力” （请点击查看）

联系方式

邮箱：duanduan@bit.edu.cn

办公室：北京理工大学5号楼815-10

实验室：北京理工大学5号楼719

主讲人

张薛欢，北京理工大学生物医学工程专业，博士二年级，主要研究方向是基于生物力学仿真的血管疾病机制研究和虚拟介入仿真算法研究。

主讲内容

生物力学计算已经成为研究血管疾病的重要方法之一，基于生物力学计算获得的力学功能参数能够为临床医生提供科学参考，辅助血管疾病的诊断、治疗和术后评估。基于计算机视觉和接触力学模型的虚拟介入算法能够在术前模拟医生的手术方案，为医生呈现当前手术方案的治疗效果，为后续治疗方案的优化提供指导，提高血管介入手术的安全性；基于病人个体化影像数据的血流动力学计算能够呈现血管内的血流状态和管壁受力状态，可为疾病的发生、发展和术后效果评估提供功能评估，提高血管疾病治疗的有效性。

主讲人

张栩阳，北京理工大学生物医学工程专业，博士一年级，主要研究方向是血管疾病智能化数字诊疗技术研究。

主讲内容

在心血管疾病领域，人工智能已成为临床数据分析的关键技术之一，能够基于多模态医学影像，生理信号，以及各种人口统计学信息提取关键特征，进而构建起血管疾病智能化诊疗新体系。基于深度学习技术，可以实现血管结构影像分析和三维模型快速重建，使得数字化、精准化、个体化的快速诊断技术有望在临床得以实现；将深度学习与图模型结合，可分析血管表面的点云结构属性，建立基于人工智能的虚拟介入仿真模型；将血流流场的物理信息作为约束条件，可训练求解流场偏微分方程的深度网络，建立复杂空间血流特征的新型数值求解方法。而在这些模型中，如何将领域先验知识嵌入智能算法，进一步提升其精度，也是研究中的重点问题。

主讲人

梁世超，北京理工大学生物医学工程专业，博士三年级，主要研究方向是体外仿生循环系统及介入手术操作知识化。

主讲内容

体外仿生循环系统是研究心血管疾病的一种重要方式，其基本原理是基于0维的Windkesse血管模型概念，并结合3维血管模型构造出核心的跨尺度的血管模型。此外系统还包括驱动装置、控制装置、多物理传感器、管路等。体外仿生循环系统可以模拟人体不同的生理情况，且循环系统具有仿真度高，操作便捷，实验重复性好，成本低等优势。因此，体外仿生循环系统已广泛应用于心脑血管疾病血流动力学研究、医疗器械的体外试验与性能评估、手术规划及手术训练等医学领域。