一、项目名称

“诊断、介入与外科影像”研究生创新实验平台

二、项目实施单位

西安交通大学生命学院

三、项目简介

“诊断、介入与外科影像平台”（Lab of Imaging for Radiology，Intervention and Surgery，The IRIS Lab）于2018年我院生物医学工程学科创办四十周年发展论坛上由上海医电校友会会长谭庆正式提出捐赠与建设方案，目前由校友会副会长、上海联影医疗科技有限公司X射线事业部首席执行官向军组织建设方案，生命学院白丽君教授具体建设实施。期望搭载西安交通大学西部科技创新港的平台，着眼于世界领先的科学技术研究，打通产学研医合作壁垒，实现一线临床需求的准确解读，尖端科研成果的切实落地。

本实验室立足于面向工业界影像技术的核心制高点，分别以“现代X射线行业成像技术优化”与“新型X射线及CT成像方法探索”为抓手，致力于为我校研究生打造影像核心技术的科研创新平台，拉动研究生自主创新能力。

将以校企联合形式共同争取“十四五规划”课题立项。并将部分捐赠款项已面向研究生科研创新课题立项的形式，向校内相关学院与专业进行发布。本实验室搭建的成像平台包括了X射线影像链所有关键部件，满足X射线静态和动态成像的系统要求，不仅可以支持所规划的两个研究方向，还可以满足光学物理、高性能计算、数字信号处理等共享平台的应用，例如无损探伤、机电仿真、软硬件通讯、多模态图像融合、数字化图像智能识别和分割等硕博士研究生课题研究内容，研究方向可拓展至机械学院、电信学院、软件学院、材料学院、医学院等的相关学科。

将以打造的创新平台为依托，给我校研究生提供技术创新与科学研究的开放形共享研究平台，联合校企形成良性互动，为研究生面向工业界影像核心技术的解决，提供前沿性课题与企业核心技术人员定期帮扶指导，促进我校研究生培养与行业技术急需前沿方向有效接轨，拉动高校科研成果向产业界有效流动与转化。

四、开展时间及流程

平台建设主要涉及X射线成像系统的搭建和CT成像实验平台的医用铅屏蔽房建设，核心部件与初期建设经费由校友捐赠，目前已与三家企业达成了设备捐赠意向。包括苏州博思得电气有限公司（捐赠部件为高压发生器），飞瑞医疗器械有限公司（捐赠部件为限束器），上海奕瑞光电子科技股份有限公司（捐赠部件为平板探测器）。另外，三家企业捐赠的经费将主要用于医用铅屏蔽房的基本建设。

医用铅防护屏蔽房2020年9月于创新港18号楼1069建成并投入使用；三家企业捐赠的核心部件——高压发生器、限束器、平板探测器，于2020年10月接收并安装调试使用；预计将于2021年初初步完成CT成像实验平台原型机的搭建。

以传统C形臂系统（包括骨科小C和介入DSA）为基础，有机结合了锥束CT功能：C形臂绕被测物（患者）做环形旋转，C形臂一侧的X射线源（X射线管或组合机头）在不同的角度下发射锥形X射线束投照物体，由C形臂另一侧的二维平面状探测器（影像增强器或平面探测器）采集被测物体不同角度下投影图像，再通过滤波反投影重建算法获得被测物三维结构信息。

本实验室将打破传统移动式C形臂的只能提供2D透视、曝光、减影等成像功能的限制，将真正的3D影像便捷的引入临床工作流，代表了C形臂系统的最高技术水平。锥束CT原始数据是一系列由约几百幅二维投影图像组成，经计算机配套软件重建形成三维立体图像，重建时间取决于采集参数（像素尺寸、扫描范围、扫描次数等），硬件（处理速度，发送数据至工作站的吞吐量）和软件（数据计算和图像重建算法）。

五、项目成果

1、搭建完成的X射线铅屏蔽间的面积约为30 m2，屏蔽间内有锥束CT成像X射线成像平台（包括旋转机架、X射线管、平板探测器、限束器、样品转台等核心部件）占地约10m2，运动控制柜、曝光控制柜占地约2 m2，标准电气380V三相五线配电柜占地约0.5 m2，其余为操作台面和人员动线空间。屏蔽间外部侧面有高压系统柜、控制系统柜以及图像处理服务器等设备，加上必要的设备维护走道，占地约10 m2。屏蔽间铅玻璃外侧为采集工作站和操作台面，方便研究人员一边采集数据，一边观察屏蔽间内的系统运行状况，占地面积约10 m2。

2、目前IRIS实验室已有两名硕士研究生以及即将进入实验室的两名博士研究生参与实验室相关算法研究:重建算法主要分为两类。第一类是解析算法，数学基础源于Radon变换，具有极强的理论性和较高的重建速度。典型的解析重建算法包括二维的滤波反投影重建算法(Filtered Back Projection, FBP)和基于FBP算法扩展的三维FDK算法。该算法原理简单易实现，且重建速度快，因此在图像重建技术中应用广泛。但是该类算法在投影数据不完备的情况下重建图像产生严重的伪影，限制了其在有限角度重建中的应用。第二类为迭代算法，迭代法又可以分成代数迭代算法和统计迭代算法。迭代重建算法相比于解析重建算法能够取得比较好的重建图像质量，但是其较大的计算量限制了其在临床中的应用。近年来，随着深度学习人工智能神经网络研究的不断深入，利用深度学习神经网络对重建图像的处理应用越来越广泛，比如对于低剂量重建图像质量的优化，将稀疏采样重建图像结果作为深度学习网络的输入，将高剂量重建图像作为网络输出，对网络进行深度学习训练，达到低剂量重建图像质量的优化的目的；此外可以利用深度学习对迭代重建算法进行加速，将较低迭代次数的重建图像作为网络的输入，将多次迭代重建结果作为网络输出，对网络进行深度学习训练，使得通过较少迭代次数加上一定的深度学习就能够获得比较好的重建图像质量，达到加速迭代重建速度的目的。

3、IRIS实验室同时为本科生提供医学成像学科基本知识综合应用和课题研究实践。主要培养本科生设计、搭建及试验研究的能力，使其在全面掌握基础医学成像设备和算法的基础上，进一步拓宽知识面，并具有初步的科研能力。目前，已有两名本科生与IRIS实验室进行毕业设计研究：①冠状动脉造影是近年来备受关注的心脏血管成像技术。本课题将涉及X射线图像采集平台的搭建和复杂血管图像冠状动脉造影图像的分割，最终利用造影图像实现三维重建，能够更好地全方面全方位观察血管，提供更多的信息，使得医生对复杂血管结构及血管狭窄的观察更为细致，提供更多的临床价值。主要侧重于锻炼学生的操作和观察能力，图像后处理的计算与算法研究则侧重于锻炼学生的科研分析能力。②低剂量计算机断层扫描技术因其能减少辐射对人体的危害，而被广泛应用于临床医学诊断领域。但辐射剂量的降低,又会造成重建图像信噪比严重下降,进而容易导致误诊现象。现有的低剂量CT图像处理方法容易造成CT图像边缘模糊，细节丢失等问题，难以在去除噪声和保留图像细节信息之间找到一个平衡。本课题将利用深度卷积神经网络强大的特征提取能力实现低剂量CT图像降噪，旨在实现低剂量CT的超分辨成像。

六、财务报告

七、实施单位联系方式

负责人：刘茹 029-82665626

2020年12月31日