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江裕华/缪中荣/李佑祥/Ferdinand/高宝丰 共同主持专刊 | 人工智能在介入神经放射学中的应用

已有 1588 次阅读 2021-6-3 10:16 |个人分类:前沿专刊|系统分类:科研笔记

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脑血管病以其高死亡率、高复发率和高致残率成为我国乃至全球最严重的疾病负担之一快速评估、诊断和干预对改善脑血管病患者的结局至关重要。


基于机器学习的人工智能技术将有助于提升脑血管病医师尤其是神经介入医师的专业水平,提升对脑血管病影像的快速识别能力以及对脑血管病介入治疗的智能辅助能力。


本期专刊重点关注介入神经放射学中从临床到人工智能技术的理论和技术转化,以及人工智能医学应用的建模、设计、分析、实施和治疗测试的最新进展。

该研究领域的重要性


血管病神经影像特征的快速评估高度依赖经验丰富的血管神经病学医师和神经放射医师。然而,不断增加的脑血管病疾病负担和不断攀升的就诊量对医院尤其是基层医院的专业医师带来巨大的需求,但是专业的脑血管病医师相对不足且培养周期长。


机器学习作为人工智能的一个重要分支,通过建立高维复杂的数学模型,利用反馈机制,不断优化模型参数,从而对临床和神经影像等数据进行快速、良好的分类和回归等来预测结果,对具有拓扑结构数据的医学影像有着快速、良好的特征提取效果。这些基于机器学习的人工智能技术将有助于提升脑血管病医师尤其是神经介入医师的专业水平,提升对脑血管病影像的快速识别能力以及对脑血管病介入治疗的智能辅助能力。


该研究领域的前景


神经影像在脑血管病诊疗决策中起到关键性作用。机器学习在脑血管病的图像分割、诊断、预后预测和辅助决策方面开展了系列研究,但是仍需要进一步克服一系列的瓶颈难题。目前的算法研究通常只专注于一种影像标志物的分割,尚不能同时分割不同类别的病灶;研究所用影像数据集是高质量和标准化,而临床实践中所采集的影像异质性大,存在着诸多噪声和人为因素影响,因此还需要在临床应用的真实世界中开展评估;目前的研究通常基于小规模、单扫描参数的数据,算法的鲁棒性较差;缺乏公开的标准数据集以验证方法的准确性。


通过医工结合突破这些瓶颈和难关,相信在不久的将来,基于机器学习的脑血管病影像等分析工具将成为血管神经病学和神经放射学医师一个高效的得力助手,使脑血管病诊治的速度、效能和质量得到显著提升,以期进一步改善脑血管病患者结局;在将来的不久, 基于血管内机器人的脑血管介入手术将为介入行业带来变革型的改变, 使得无论是脑血管病的患者还是从事脑血管病的神经介入医师都从中获益。


征稿信息


专刊接受的文章主题方向,包括但不限于以下内容:


  • 脑血管疾病智能辅助决策系统(包括但不限于智能诊断和风险预测)

  • 脑血管疾病康复机器人和医疗机器人自动化、控制系统、模拟技术、转换技术和控制应用远程咨询、远程操控技术

  • 血管内介入手术机器人的动物试验/临床试验以及工程技术的研究, 血管内介入手术机器人的进一步智能化拓展应用

  • 对神经介入及相关脑血管领域医务人员的自动化培训和智能评估

  • 使从事神经介入及相关脑血管领域医务人员更加便利的任何智能技术


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此前沿专刊发布在:


Frontiers in Neurology

(IF:2.889 / CiteScore:3.1)


此专刊在征稿中,截稿时间:


  • Abstract - 2021 年 06 月 06 日

  • Manuscript - 2021 年 11 月 01 日


关于更多此前沿专刊的详细信息及投稿方式,请通过点击文章底部“阅读原文”进行了解,也可将链接复制到浏览器中进行查看:
https://www.frontiersin.org/research-topics/21031/the-application-of-artificial-intelligence-in-interventional-neuroradiology?utm_source=yueRT10&utm_medium=wechat&utm_campaign=chinaad



客座主编团队
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江裕华

首都医科大学附属北京天坛医院

副主任医师、神经介入中心副组长

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缪中荣

首都医科大学附属北京天坛医院

教授、主任医师、神经介入中心主任

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李佑祥

北京市神经外科研究所

教授、神经介入工程技术研究中心主任

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Ferdinand Hui

约翰霍普金斯医院

助理教授

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高宝丰

北京理工大学

讲师、现代医工学系统研究所副所长


原文内容整理自江裕华博士的文字采访



前沿专刊(Research Topic),是 Frontiers 赋能学术工作者的创新方式之一:前沿专刊由客座主编确定某领域内的研究方向,接收相关领域作者的投稿,最终以文章合辑的形式发表在期刊正刊。


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