哈工程学子打造治病救人“火眼金睛”！

如何精准找到肌肉内部的病灶

实现高效注射给药

是治疗脑卒中患者

肌肉痉挛并发症的关键所在

哈工程智能学院4位研究生的科创成果

用于脑卒中靶肌穿刺治疗

与技能评估的智能医疗导航系统

为实现“药到病除”的理想治疗效果

提供了一双“火眼金睛”

解决了这一长期困扰医学界的难题

在前不久的“华为杯”

第五届中国研究生人工智能创新大赛中

获得一等奖

入围全国十五强

图：“智声医疗”团队合影

随着我国逐步进入老龄化社会，每年新增脑卒中患者达250万人，严重威胁人们的健康。脑卒中患者中约80%～90%有不同程度的肌肉痉挛，传统治疗脑卒病多采用肌肉靶向治疗，由于病灶隐于皮下组织，肉眼无法观测，手术精准度和安全性都面临挑战，肌肉精准穿刺是靶向治疗的关键。

哈工程学生科创团队研发的智能医疗导航系统，结合AI技术，重新设计穿刺设备的外形结构，内部进行了算法创新。系统将定位刚体分别固定在超声探头和针管上，通过刚体的反射信号使双方建立位置关系并准确定位，能够帮助医务人员准确找到藏在皮下组织下方的病灶，给予精准用药注射，使治疗更加安全、快捷、精准。

中国研究生人工智能创新大赛颁奖现场

师生合力定策

2020年，哈工程智能学院栾宽了解到在日常治疗脑卒中靶肌穿刺治疗时，目前的二维超声引导技术存在空间位置不直观、成像模糊、实际操作难度大等问题，临床医生希望学校在该方向能有所突破，解决医疗过程中的实际问题。

栾宽指导丁世宇、孙镕、张策、王一铭4位学生着手研究这一医疗领域中亟待解决的难题。

4位学生查阅大量资料后发现，在传统的脑卒中靶肌穿刺治疗过程中主要有以下弊端：一是治疗过程需要注射、影像等多科室医疗人员相互配合；二是传统注射技术，因为穿刺针注射肌肉时角度受限，医生观察界面有限，容易出现误差；三是二维超声成像模糊，穿刺针引导轨迹未知，无法将药物注射到深层次的小肌肉中。

经过文献调研、与临床医师深入交流，在栾宽带领下，学生们找到了脑卒中靶肌穿刺治疗的技术核心——“精准引导+精准注射”，为疾病治疗打造一双“火眼金睛”。

铸造“金睛”炼就本领

中国研究生人工智能创新大赛团队成员介绍项目

“做‘真科研’研究‘真问题’，才能炼就‘真本领’，栾老师经常对我们说这句话”，丁世宇说，“智能医疗导航系统能在比赛中脱颖而出，是因为它研究的是现实医疗行业亟需解决的问题。”

一项技术的革新要经历无数次的磨炼才能实现，这个过程需要团队成员的相互协作，从研一到研三，将近3年的时间，4位学生勇攀科研高峰，如同经历“九九八十一难”的考验与磨炼。

丁世宇是队长，负责项目统筹，技术实现、论文撰写、系统展示等。张策是团队的技术员，根据系统需求编写程序，以技术手段将团队成员的想法还原。王一铭负责作品设计，找同类技术算法，进行算法对比试验，用以验证项目的先进性和创新性。孙镕负责前沿理论设计，需要从大量的资料中筛选团队能够用到的技术、背景等，辅助团队顺利推进试验。“任何一个岗位都很重要，我们就是彼此的左膀右臂，缺一不可。”丁世宇说，项目的成功与每个人的努力不可分割。

“精准引导+精准注射”是该项目的技术核心，而“精准”便是团队成员需要攻克的主要难题，“为了能达到‘精准’，我们试过很多算法，直至误差值越来越小。”技术员张策介绍。为了保证高精度，团队尝试使用双目光学定位仪，将注射针和超声探头匹配到同一坐标系，使双方建立联系，通过测试发现注册精度不稳定，难以满足实际需要。通过反复试验，在老师的指导下，团队发现采用“3D打印辅助注册的方法”，确实可以将空间误差从2cm的降至0.2mm。但传统优化算法中容易出现的随机性高、局部优化困难、算法速度慢等问题仍亟待解决，最终团队采用“多策略麻雀搜索算法”，对不同类型穿刺指标数据的预测的准确率达到0.989,较同行业同类产品精度0.86、0.94，数值上大大提升。

 “技术的突破就像打怪兽闯关，需要每个人相互协作、团结一致，才能取得成功。”张策回忆说：“每个算法的推进都需要对代码重新编写、修改，有时需要几天、甚至更长的时间，队友们帮我查阅资料、寻找灵感、相互鼓励。”

红色线是穿刺针引导轨迹，绿色线是已经完成的路径，红绿两条线几乎完全重合，穿刺针顺利达到目标肌肉位置，医生便开始注射标记物，大家静静地等待结果。 “找到了！”试验的医师赞叹道：“注射位置准确，实验对象无其他损伤，产品系统安全性高，有较高的临床实用性！”队员们都开心地笑了出来，“经过成百上千次的模拟仿真与活体试验，又闯过了一关，我们距离心中梦想越来越近了。”王一铭激动地说。

应用前景广阔

“AI智能超声引导系统实用性强，为现实的医疗提供技术支持，对于医务从业人员的考核与测评功能，更具有广泛的市场前景。”比赛现场，专家评价说。

AI智能超声引导系统准确的定位和引导功能，可同时完成影像识别、超声检测、引导注射等任务，以往需要二三个科室协同完成的工作，现在1名医师就可以胜任，大大节省了医疗资源紧缺，为城乡智慧医疗贡献了人工智能技术；除此，其准确的评估功能，还为医疗人员培训，医师技术的测评与检验提供了技术支持。

 “不断优化系统，使其适用于不同临床场景，如脑卒中康复治疗、活体组织检查等，都是团队接下来的研究方向。”指导教师栾宽说。

“医学与人工智能的深度融合是未来医学进步的重要方向之一，用所学的知识，为更多的医生配上治病救人‘火眼金睛’，这也是我们青年一代需要探索的方向。”团队成员表示。

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    哈尔滨工程大学    

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撰文 | 高露凡 赵琳琳

排版 | 沈也桢

编辑、责编 | 霍萍

审核 | 吕冬诗 金声