一、需求描述

寻求成果转化合作伙伴，有意者欢迎沟通。

二、项目概况

深度学习赋能的医学断层图像重建与处理系统

-医学影像从前端信号采集、中端图像重建到后端临床应用，各个阶段均依赖多学科知识的深度交叉融合，过程十分复杂，任何一个环节出现问题都会导致图像出现严重的噪声或伪影，无法为后续的诊断和治疗程序提供可靠影像信息，需要精准的人工智能算法介入到影像处理中，提升医学影像质量，服务于临床诊断。

-本成果把噪声或伪影产生的底层原因归类为采集方式、生理活动和物理效应三种，并结合退化因素、成像物理和专家知识，有针对性地设计相应的系统校正、图像重建以及影像分析等算法，实现非理想条件下的高质量影像重建和分析，进而保证临床诊断和治疗的精度。

-该成果由东南大学计算机科学与工程学院影像科学与技术实验室专家团队研发，已完成原型机实验，并得到了江苏省省重点研发计划项目的资助，期待与产业界合作开展产业化生产和市场化推广。

三、团队介绍

张谊坤

计算机科学与工程影像科学与技术实验室

研究方向：

1）智能影像处理；医疗图像重建与分析三维可视化及病理；

2）医疗图像重建与分析三维可视化及病理；

3）低剂量CT成像。