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本科生姚天亮以第一作者身份在医工交叉领域高水平SCI期刊Computers in Biology and Medicine (JCR Q1, IF=7.7)发表了团队最新研究成果“Enhancing Percutaneous Coronary Intervention with Heuristic Path Planning and Deep-Learning based Vascular Segmentation”（论文链接：），于11月期见刊。
Computers in Biology and Medicine是国际上交流计算机在生物科学和医学领域中应用的革命性进展的重要期刊，该刊鼓励在这些领域迅速扩大的计算机使用领域的所有方面的重要研究、指导、思想和信息的交流。
这项研究工作由IQQTV
控制科学与工程系齐鹏老师指导，IQQTV
自动化专业2021级本科生姚天亮（第一作者）与医学院2019级本科生汪欣怡（即将前往北京协和医学院继续深造）等跨学院同学共同完成。姚天亮同学已受邀在2023第十九届冠状动脉慢性闭塞病变介入治疗学术会议(CTOCC 2023)大会上对相关成果进行了口头报告展示，并得到了与会临床专家的积极评价。
该成果也是医工交叉项目《得心应手--基于多维图匹配的泛血管智能导航诊疗技术平台》中的一项关键技术，该项目在上月举行的2023年第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛全国决赛中获得主赛道全国一等奖。
在冠心病诊断中，经皮冠状动脉介入手术（PCI）所生成的DSA图像是“金标准”，然而由于光照变化、成像角度以及组织干扰等各种因素的影响，有时会使得DSA成像品质欠佳，其中的血管结构展示不清。面对复杂的人体血管结构，不论是医生还是智能手术机器人系统，都需要实现手术决策规划，确定介入器械如何到达指定目标部位。
为此项目组提出一种适用于冠脉造影图像的冠脉血管提取与分割算法，利用可靠的分割结果图构建细粒度栅格地图，并建立有约束启发式算法快速实现介入手术的术前规划。团队在收集自临床的冠脉造影数据集上对算法开展系列实验与评估，验证了所提出系统的优异性能与可行性，填补了当前PCI领域手术建图、规划与手术指导的空白。
在研究过程中，团队花费数月时间，在同济大学附属同济医院完成千张规模的冠脉造影图像数据集构建。团队也曾前往同济大学附属第十人民医院的心内科导管室观摩PCI手术，学习临床实践经验，深入了解临床实际需求与痛点。团队成员多次与临床医生就论文所提出的方案进行深入交流，对研究过程中得到的一系列结果进行讨论与确认。
在项目推进过程中，团队还得到了爱丁堡大学王承嘉教授、同济大学附属第十人民医院李翔医生、上海交通大学医学院附属新华医院姜兆磊主任的精心指导与帮助。
