上海第九人民医院 三级甲等

上海第九人民医院放射科在骨盆肿瘤人工智能手术规划的临床研究取得最新成果

近日，上海第九人民医院放射科陶晓峰、艾松涛课题组以临床导向为研究出发点，结合人工智能、3D打印技术解决临床痛点问题，相关临床研究最新成果以“SurgicalplanningofpelvictumorusingmultiviewCNNwithrelationcontextrepresentationlearning（基于上下文表示学习多视角卷积神经网络模型在骨盆肿瘤手术规划中的应用）”为题，在线发表于国际著名人工智能期刊MedicalImageAnalysis（医学人工智能，IF=11.148）。上海交通大学医学院附属第九人民医院作为第一通讯单位，放射科曲扬硕士为该论文的第一作者。

骨盆恶性肿瘤是一种高致死率和致残率的骨肿瘤，累及范围变异大，手术切除后，缺损区域常规假体重建困难，实现精准的保肢手术是提升患者生存率和术后生活质量的关键。为辅助医师快速精准实施手术，术前须准确判定肿瘤边界及定制个性化截骨导板和假体，匹配局部病损解剖特点，实现“量体裁衣”。多模态的影像学图像（CT、MRI图像）配准融合可基本实现判断骨盆骨肿瘤的安全切除边界，是精准设计3D打印个性化截骨导板和假体的基础。然而，目前临床工作中还存在着肿瘤分割建模医工交互效率低下、判定肿瘤边界图像模态单一等问题，制约着骨盆肿瘤个体化手术方案的制定、执行和推广，给骨盆肿瘤术前边界判定和精准手术规划带来了严峻的挑战。

针对上述问题，放射科临床研究团队将人工智能算法应用到骨盆肿瘤MRI边界自动识别分割过程中，通过引入一种全新的虚拟3D的卷积神经网络算法，可以很好的利用不同序列间图像信息，同时还就正常骨盆区域解剖结构进行系统性的人工智能算法学习，从而有效的克服不同患者骨盆肿瘤在大小、位置、病理类型的差异，取得准确的分割结果，且使骨盆肿瘤分割建模的时间由原来的30多分钟，缩短到30秒内，大大提高了医工交互的效率。同时，研究中还对于如何利用基于少见病小样本量数据，且不同数据异质性较大时，进行人工智能方面研究，提供了崭新的思路。

上海第九人民医院近年来高度重视临床研究，设立了临床助推计划、MDT等院级项目大力助推临床研究发展，本课题组从“3D打印滚雪球项目”开始，通过参加骨科戴尅戎院士、郝永强教授骨肿瘤MDT项目，在申康三年临床行动计划持续资助下，使用前沿人工智能及3D打印技术部分解决了临床骨肿瘤手术规划医工交互效率低、临床推广难的痛点问题，相关技术已在上海交通大学3D打印临床转化中心分中心中逐步推广使用。

作为平台学科，2020年放射科16位骨干医生参与了近10个临床科室的MDT工作，参加临床MDT次数达300余次。到2025年，上海第九人民医院将建设成为学科特色鲜明、具有全球影响力的综合性研究性医院，放射科作为医学影像学科群主要学科，将继续积极将人工智能、3D打印技术与分子影像学等新技术应用到临床研究中去，服务于临床，造福于患者。