北京在奋力建设国际科技创新中心过程中,诞生出一系列世界领先的原创性科技成果,展示了科技创新的“北京力量”。
北京市科委、中关村管委会和北京广播电视台联合推出系列报道——《创新成果》,为您展示这些前沿的新成果、新技术、新产品。今天推出系列报道之五:基于深层神经网络的模型用于胃癌辅助化疗疗效预测。
随着科技的发展
人工智能
被广泛应用到医疗行业中
胃癌
是常见消化系统恶性肿瘤
严重危害人类健康
科学家们将人工智能
应用到了胃癌诊断治疗这一领域
通过探索和筛选胃癌分期
以及治疗疗效的图像纹理参数
利用影像组学的新技术
可以预测胃癌辅助化疗效果
实现精准诊断、治疗和干预
为胃癌个体化诊疗提供新手段
今天
我们一起来了解
基于深层神经网络的模型
用于胃癌辅助化疗疗效预测
基于深层神经网络的模型用于胃癌辅助化疗疗效预测是由北京大学董彬主持的市基金重点研究专题。课题组联合北京市肿瘤防治研究所的研究优势,将数据建模与深度学习建模相结合,充分利用医疗诊断数据集,设计出具有可解释性和高效率的端到端模型。
这一模型驱动和数据驱动双驱动的模型,通过探索和筛选胃癌分期以及治疗疗效的图像纹理参数,利用影像组学的新技术,可以预测胃癌辅助化疗效果,实现精准诊断、治疗和干预,为胃癌个体化诊疗提供新手段。
这个模型驱动和数据驱动双驱动。所谓的模型就是基本上数学模型;数据驱动就是基于大数据、基于机器学习在胃癌新辅助化疗上面的应用,使得这个深度学习模型,一方面从数据可以汲取到一些有用的信息,一方面能够模仿人类的知识,把人类的这些知识嵌入到模型中。
——北京大学副教授
董彬
基于神经网络的深度学习方法,往往结构复杂,在图像重建和分类等任务中,尽管表现较好,但缺乏对网络本身工作原理的分析和理解,为此董彬进行了长期详细深入的研究。
我的博士论文绝大部分是针对医学影像分析里的一些问题,很多都是定量问题,提供一些这种数学模型和计算的方法,给医生准确度量一些病变。现在,工具从数学工具,慢慢扩充到用机器学习的工具,基于大数据能够做得更好。
——董彬
在基于深层神经网络的模型用于胃癌辅助化疗疗效预测的研究过程中,北京市科委、中关村管委会,北京市基金委都提供了大量的支持和帮助。
我非常感谢北京市基金委,在我最缺钱的时候,真正做到雪中送炭。北京市基金委组织很多场交流活动,提供一个平台让我认识了更多人,当我有一些疑问困惑,与他们交流一下,就能够迎刃而解。
——董彬
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