本公司主要產品-多模態宮頸癌智能輔助篩查系統,利用人工智能和圖像處理技術實現宮頸液基細胞全切片智能解析和細胞DNA定量分析,應用自然語言處理技術對細胞學TBS報告、細胞DNA定量分析報告以及電子病歷報告進行知識挖掘。
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名 | 學院/所學專業 | 入學/畢業時間 |
祝新宇 | 軟件工程 | 2019.9 / 2023.6 |
楊志鵬 | 軟件工程 | 2019.9 / 2023.6 |
孫宇 | 軟件工程 | 2019.9 / 2023.6 |
呂焓 | 國際經濟與貿易 | 2019.9 / 2023.6 |
朱瑩婧 | 會計學 | 2019.9 / 2023.6 |
唐昆銘 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
劉波 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
賀雨欣 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
束童 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
孫東東 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
黃薇 | 軟件工程 | 2018.9 / 2022.6 |
三、指導教師
姓名 | 學院/所學專業 | 職務/職稱 | 研究方向 |
史駿 | 軟件學院 | 副教授 | 機器學習與智慧醫療 |
四、項目簡介
本公司主要產品-多模態宮頸癌智能輔助篩查系統,利用人工智能和圖像處理技術實現宮頸液基細胞全切片智能解析和細胞DNA定量分析,應用自然語言處理技術對細胞學TBS報告、細胞DNA定量分析報告以及電子病歷報告進行知識挖掘,形成宮頸癌細胞學知識圖譜輔助醫生決策和病理科室質控,建立多模態宮頸癌智能輔助篩查系統及其輔助診斷模型,構建AI驅動的宮頸癌篩查全流程應用生態,力爭減輕篩查過程中病理醫生的工作強度,最大限度地提高宮頸癌篩查的質量和效率。
本公司主要出售兩種產品:(1)宮頸癌數字病理云平臺:用戶批量上傳宮頸液基細胞全切片圖像至遠程,云端將自動進行智能分析,本系統算法軟件已在遠端服務器進行部署搭建,適應了減輕病理醫生閱片篩查工作強度的需求。(2)智能顯微鏡及其AI組件:系統實時讀取顯微鏡下視野,實時出具分析結果,團隊研發的算法已通過嵌入式開發實現了軟硬件一體化服務,能夠適配多種品牌的顯微鏡。由于宮頸癌數字病理云平臺需要經過價格昂貴的掃描儀制作數字化全切片的繁瑣制作過程,成本較高,該產品形式避免了過程繁瑣的數字化全切片制作過程,同時成本較低,主要針對社區、鄉村等基層醫療機構,有利于提高宮頸癌早篩的覆蓋率。
成果類別 | 成果名稱 | 相關團隊成員 | 相關指導老師 |
發明專利 | 基于低秩嵌入非負矩陣分解的病理圖像顏色標準化的方法 | 饒詩語 | 史駿 |
發明專利 | 一種基于三元注意力和尺度關聯融合的宮頸液基細胞分類方法 | 黃薇、唐昆銘 | 史駿 |
發明專利 | 一種基于圖卷積神經網絡的宮頸細胞圖像分類方法 | 王若宇、李俊、代杰 | 史駿 |
發明專利 | 基于雙注意力機制和多尺度特征融合的宮頸細胞分類方法 | 唐昆銘、賀雨欣、祝新宇、孫宇 | 史駿 |
發明專利 | 基于上下文建模的宮頸細胞病理全切片分類方法 | 劉波、唐昆銘、束童、祝新宇 | 史駿 |
發明專利 | 融合全局和局部信息的弱監督宮頸細胞圖像分析方法 | 唐昆銘、賀雨欣、祝新宇、孫宇 | 史駿 |
發明專利 | 空間、通道和尺度注意力融合學習的宮頸細胞分類方法 | 黃薇、唐昆銘 | 史駿 |
發明專利 | 基于視覺轉換器和圖卷積網絡的宮頸液基細胞圖像分類方法 | 唐昆銘、祝新宇、孫宇 | 史駿 |
發明專利 | 基于轉換器的肺癌組織病理全切片EGFR狀態預測方法 | 祝新宇、束童、唐昆銘、孫宇、楊志鵬 | 史駿 |
發明專利 | 基于弱監督學習和轉換器的肺癌組織病理全切片分類方法 | 祝新宇、賀雨欣、劉波、楊志鵬 | 史駿 |
軟件著作權 | 宮頸細胞智能篩查分析系統V1.0 | 李俊、代杰、王若宇 | 史駿 |
軟件著作權 | 病理圖像檢索系統V1.0 | 李俊、王若宇、孫東東 | 史駿 |
軟件著作權 | 智能病理輔助診斷系統V1.0 | 王若宇、李俊、孫東東 | 史駿 |
軟件著作權 | 胃癌組織病理輔助診斷系統V1.0 | 李俊、孫東東、賀雨欣、束童、黃薇 | 史駿 |
軟件著作權 | 宮頸液基細胞學輔助分析系統V1.0 | 李俊、黃薇、束童、黃薇、吳坤 | 史駿 |
軟件著作權 | 數字病理教學平臺系統 | 賀雨欣、劉波、楊志鵬 | 史駿 |
論文專著 | 《Global-local attention network for weakly supervised cervical cytology ROI analysis》 | 賀雨欣、吳坤 | 史駿 |
論文專著 | 《Graph Convolutional Networks for Cervical Cell Classification》 | 王若宇 | 史駿 |
論文專著 | 《Cervical Cell Classification with Graph Convolutional Network》 | 王若宇 | 史駿 |
帶動就業:根據項目研發進程,公司面向各高校及社會進行人才招聘,直接帶動人才就業。同時,本項目產品研發惠及病理行業數字化和智能化的發展,推動數字病理云平臺和智能顯微鏡信息處理的能力,提升人工智能在醫療領域的臨床應用效率,間接促進病理行業、計算機軟硬件和“AI+醫療”行業的就業。
教育示范:團隊成員均為在讀本科生,立足創新創業教育,在項目期間增強了自主創新、科研探索、勤于實踐和團隊合作的意識與能力。通過項目成長過程,已有多位團隊已畢業成員保研至清華大學、浙江大學、南京大學、英國華威大學等國內外頂尖院校以及阿里巴巴、字節跳動等工業界一線企業深造與就業,探索出科研驅動本科生個人發展的新模式。公司成立后可為相關專業人員提供實習崗位,依托三甲醫院病理科和頂尖數字病理企業的實踐平臺,聯合培養醫工交叉應用型人才,實現專創融合。此外,本項目受到學校大力支持,成功入駐合肥工業大學創新創業@大數據中心并成為重點示范項目,同時團隊為在校學生分享項目發展歷程和開發經驗,傳遞創新創業精神,帶動更多團隊參與創新創業實踐,起到引領示范作用。
在國家大力推動“兩癌”篩查的政策支持與宮頸癌篩查需求日益增大的背景下,本項目旨在建立多模態宮頸癌智能輔助篩查系統及其輔助診斷模型,構建AI驅動的宮頸癌篩查全流程應用生態,力爭減輕篩查過程中病理醫生的工作強度,最大限度地提高宮頸癌篩查的質量和效率,并有望解決我國醫療資源矛盾,覆蓋社區和鄉村等基層醫療機構。
本項目團隊擁有多項原創核心技術,與中國科學技術大學附屬第一醫院等多家三甲醫院病理科、國際領先的數字病理服務廠商麥克奧迪(Motic)保持長期穩定的合作關系,多模態信息融合與軟硬件一體化的技術優勢,使得本產品在仍處于起步摸索階段的計算機輔助診斷市場中極具市場競爭力,產品有望服務于各級醫療與科研機構,應用前景廣闊。