10月9日下午，在摩洛哥馬拉喀什舉辦的第27屆國際醫(yī)學(xué)圖像計算和計算機輔助干預(yù)會議 (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2024) 正式公布了最佳論文等獎項。上海科技大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院鄭銳組博士研究生陳宏博憑借在三維多視圖超聲重建方面的研究入選口頭報告，并摘得唯一的最佳論文獎。 

傳統(tǒng)脊柱手術(shù), 例如腰椎間盤突出手術(shù)，往往依賴于術(shù)中DX (數(shù)字化X線攝影)來定位醫(yī)生下針的位置是否準(zhǔn)確。超聲引導(dǎo)下的脊柱手術(shù)導(dǎo)航可以幫助醫(yī)生在臨床環(huán)境下實時找到靶點，并減少醫(yī)生和病人在術(shù)中的輻射暴露。然而，二維超聲無法展示完整的解剖結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有三維超聲成像方案雖然能提供更多的空間信息，但受超聲模態(tài)自身視角依賴和探頭層厚的限制，無法滿足手術(shù)導(dǎo)航的精度要求。

本研究提出一種基于行列掃描的隱式神經(jīng)符號距離場(Row-Column scanned Neural Signed Distance Field)，首次建立了能夠從多視圖超聲掃描影像中精準(zhǔn)恢復(fù)三維解剖結(jié)構(gòu)的形狀重建框架。該框架主要包含四個技術(shù)步驟，由粗到細(xì)對目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行迭代優(yōu)化。這種設(shè)計打破傳統(tǒng)算法在像素/體素層級操作的桎梏，使得多視圖的融合可以直接在三維形狀層級進(jìn)行編輯和處理。

該框架重建的椎體形狀具有出色的幾何表現(xiàn)。重建過程中構(gòu)建的符號距離場有望輔助醫(yī)生進(jìn)行實時碰撞檢測，為手術(shù)探針是否抵近器官表面提供預(yù)警，減少手術(shù)風(fēng)險。相比于現(xiàn)有單視圖重建方法，新框架能夠大大減少超聲視角依賴和探頭層厚等限制帶來的椎體結(jié)構(gòu)畸變問題，有助于醫(yī)生在術(shù)中更加簡單、快速和精準(zhǔn)地找到目標(biāo)，降低醫(yī)生和病人的輻射暴露。

值得一提的是，最佳論文的六名作者均來自上海科技大學(xué)信息學(xué)院：陳宏博（2020級博士研究生）、高聿翀（2017級本科生，2023級博士研究生）、張書航（2020級本科生，2024級碩士研究生）、吳江杰（2022級博士研究生）、視覺與數(shù)據(jù)智能中心馬月昕教授和智能醫(yī)學(xué)信息研究中心鄭銳教授。本課題在研究伊始，便得到了信息學(xué)院虞晶怡教授和張玉瑤教授的指導(dǎo)。論文口頭報告和海報展示得到上科大生醫(yī)工學(xué)院沈定剛教授的指導(dǎo)。 

關(guān)于MICCAI：MICCAI是醫(yī)學(xué)圖像計算（MIC）和計算機輔助介入（CAI）領(lǐng)域的知名國際學(xué)術(shù)會議。本屆會議共收到創(chuàng)紀(jì)錄的2879篇論文投稿，最終接收來自43個國家和地區(qū)的857篇論文，錄用率約為30%。經(jīng)過評審委員對論文質(zhì)量的評估和現(xiàn)場報告打分，大會共產(chǎn)生一項最佳論文獎和兩項最佳論文獎亞軍。