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本科生姚天亮以第一作者身份在醫工交叉領域高水平SCI期刊Computers in Biology and Medicine (JCR Q1, IF=7.7)發表了團隊最新研究成果“Enhancing Percutaneous Coronary Intervention with Heuristic Path Planning and Deep-Learning based Vascular Segmentation”（論文鏈接：//doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107540），于11月期見刊。
Computers in Biology and Medicine是國際上交流計算機在生物科學和醫學領域中應用的革命性進展的重要期刊，該刊鼓勵在這些領域迅速擴大的計算機使用領域的所有方面的重要研究、指導、思想和信息的交流。
這項研究工作由六合彩結果
控制科學與工程系齊鵬老師指導，六合彩結果
自動化專業2021級本科生姚天亮（第一作者）與醫六合彩結果
2019級本科生汪欣怡（即將前往北京協和醫六合彩結果
繼續深造）等跨六合彩結果
同學共同完成。姚天亮同學已受邀在2023第十九屆冠狀動脈慢性閉塞病變介入治療學術會議(CTOCC 2023)大會上對相關成果進行了口頭報告展示，并得到了與會臨床專家的積極評價。
該成果也是醫工交叉項目《得心應手--基于多維圖匹配的泛血管智能導航診療技術平臺》中的一項關鍵技術，該項目在上月舉行的2023年第十八屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽全國決賽中獲得主賽道全國一等獎。
在冠心病診斷中，經皮冠狀動脈介入手術（PCI）所生成的DSA圖像是“金標準”，然而由于光照變化、成像角度以及組織干擾等各種因素的影響，有時會使得DSA成像品質欠佳，其中的血管結構展示不清。面對復雜的人體血管結構，不論是醫生還是智能手術機器人系統，都需要實現手術決策規劃，確定介入器械如何到達指定目標部位。
為此項目組提出一種適用于冠脈造影圖像的冠脈血管提取與分割算法，利用可靠的分割結果圖構建細粒度柵格地圖，并建立有約束啟發式算法快速實現介入手術的術前規劃。團隊在收集自臨床的冠脈造影數據集上對算法開展系列實驗與評估，驗證了所提出系統的優異性能與可行性，填補了當前PCI領域手術建圖、規劃與手術指導的空白。
在研究過程中，團隊花費數月時間，在同濟大學附屬同濟醫院完成千張規模的冠脈造影圖像數據集構建。團隊也曾前往同濟大學附屬第十人民醫院的心內科導管室觀摩PCI手術，學習臨床實踐經驗，深入了解臨床實際需求與痛點。團隊成員多次與臨床醫生就論文所提出的方案進行深入交流，對研究過程中得到的一系列結果進行討論與確認。
在項目推進過程中，團隊還得到了愛丁堡大學王承嘉教授、同濟大學附屬第十人民醫院李翔醫生、上海交通大學醫六合彩結果
附屬新華醫院姜兆磊主任的精心指導與幫助。
