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生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院學(xué)生獲第21屆亞洲計(jì)算機(jī)輔助外科學(xué)術(shù)會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)

清華新聞網(wǎng)10月16日電 近日,第21屆亞洲計(jì)算機(jī)輔助外科學(xué)術(shù)會(huì)議(ACCAS 2025)在日本福岡舉行。清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院廖洪恩教授團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新領(lǐng)軍工程博士生馮宇的論文“共聚焦激光顯微內(nèi)鏡下腸上皮化生的人工智能輔助診斷”獲得大會(huì)唯一最佳論文獎(jiǎng)。該獎(jiǎng)項(xiàng)作為本次大會(huì)設(shè)立的三大獎(jiǎng)項(xiàng)之一,旨在表彰計(jì)算機(jī)輔助外科與智能醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域具有“突破性學(xué)術(shù)價(jià)值與臨床轉(zhuǎn)化潛力”的研究。

獲獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)

獲獎(jiǎng)證書(shū)

腸上皮化生是胃癌癌前病變的重要特征,早期識(shí)別對(duì)于胃癌防控至關(guān)重要。然而,傳統(tǒng)影像學(xué)與組織病理學(xué)方法在早期檢測(cè)中存在取樣局限與靈敏度不足等問(wèn)題。共聚焦激光顯微內(nèi)鏡系統(tǒng)(Confocal Laser Endomicroscopy, CLE)可在體實(shí)時(shí)、無(wú)創(chuàng)地觀(guān)察胃黏膜組織結(jié)構(gòu),為早期病變篩查提供了高分辨率成像支持。CLE圖像判讀存在個(gè)體差異,針對(duì)這一難題,論文提出了基于人工智能的CLE圖像輔助診斷方法,利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)識(shí)別腸上皮化生相關(guān)特征,實(shí)現(xiàn)了對(duì)病變區(qū)域的快速精準(zhǔn)判斷。

驗(yàn)證集中數(shù)據(jù)樣本與對(duì)應(yīng)熱力圖

供稿:生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院

編輯:劉芳芳

審核:郭玲

2025年10月15日 15:22:05

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