东北大学医学影像计算教育部重点实验室

“医学影像计算教育部重点实验室”于2009年1月由教育部批准立项建设（教技函【2008】169号），同年9月通过教育部科技司组织的实验室建设计划可行性论证（教技司【2009】329号）。本实验室依托于东北大学计算机应用技术二级学科国家级重点学科、计算机科学与技术和生物医学工程一级学科博士学位授予点、国家数字化医学影像设备工程技术研究中心组建而成，属信息科学领域，是学校“211工程”、“985工程”重点建设的实验室之一。

实验室大力加强基础研究与应用技术研发，取得了一批具有重要创新性和应用性的科研成果。自建设以来，共承担各类科研任务25项，其中，国家级项目15项包括：国家863计划2项、国家科技支撑计划2项、国家自然科学基金9项等；发表学术论文146篇，其中，SCI/SCIE收录24篇，EI收录102篇；出版学术专著2部；已被受理专利20项，其中授权6项；获得了包括教育部科技进步奖，沈阳市科技进步奖在内的多项奖励。 实验室积极培养和引进优秀人才，推进创新团队建设，建立了一支学术水平高且年龄结构、视野开阔、责任心强、富有创新精神的学术梯队。实验室现有固定科研人员55人，其中教授15人（博士生导师7人）。研究队伍中，50岁以下的中青年科研人员占82.4％，中青年学科带头人和学术骨干构成了实验室建设和发展的主体力量。

实验室坚持以高水平科研促进具有鲜明学科特色的高层次专业人才的培养，并通过联合培养研究生等形式使研究生教育与国际接轨并保持同步。两年建设期内，共培养硕士研究生186人、博士研究生18人，选派研究生到国外同领域高层次研究机构出国联合培养8人。在国家“985工程”、“211工程”等专项资金及地方政府和学校配套资金的大力支持下，重点加强基础设施和科研装备条件建设。目前，实验室拥有用于研发、测试和培训的空间约3100m2，并已经建成医疗信息处理与分析支撑平台、云计算应用支撑环境、医疗信息数据中心，拥有一流的高性能服务器与存储设备、影像专业显示器、医学影像计算开发工具、高性能计算集群服务器等仪器设备。实验室基本具备了开展医学信息计算领域各种复杂、综合实验研究的能力，为持续发展提供了强有力的环境保障。

实验室不断拓宽合作渠道，加强与国内外著名学术机构和企业的合作、交流，努力扩大实验室在国内外的学术影响。两年内，选派了6名研究人员、8名研究生赴国外开展合作科研和学习，邀请国外专家来华讲学近20人次。与美国杜克大学、纽约石溪分校、宾夕法尼亚大学、荷兰埃因霍温科技大学、日本岐阜大学、加拿大Alberta大学等建立了良好的国际合作关系。与首都医科大学、南方医科大学、中国人民解放军第四军医大学、中国医科大学第二附属医院、宣武医院、东软医疗系统有限公司、东软集团等国内高校、医院、公司开展了密切的科研合作，共同承担国家和企业重大科研任务。 实验室制定了全面、完善的管理规章制度，以规范和加强实验室的建设与运行，使其逐步成为从事高水平基础和应用研究、聚集和培养优秀人才的重要基地。为了促进信息交流与沟通，实验室组建了网站，通过宣传和推广所取得的科研成果，及时发布研究及学术动态，以提高实验室的影响力；同时定期向主管部门、学术委员会专家、实验室成员发布简报，汇报实验室阶段性工作进展。

2012年以来，实验室重点围绕高端医学影像设备成像优化与可视化、多模医学影像融合与处理分析、大规模复杂信息检索与挖掘、集成化高复用信息计算支撑与服务平台等四个方向开展基础理论和应用技术研究，形成了产学研医相结合的鲜明特色，取得了一系列科研成果。

实验室主要研究内容包括高端医学影像设备成像优化与可视化、多模医学影像融合与处理分析、大规模复杂信息检索与挖掘、集成化高复用信息计算支撑与服务平台等四个方向。

1. 在高端医学影像设备成像优化与可视化方面，重点突破了低剂量CT重建、PET快速重建、MR高分辨重建优化和影像多维可视化等新方法和关键技术，相关成果已应用于国产64/128层CT、PET-CT、MR等多个型号的高端医疗影像设备中，特别是在首台国产64/128层CT中的应用，具有不可替代的作用。

2. 在多模医学影像融合与处理分析方面，重点突破了病灶影像标记物提取、多模影像融合、组织病灶的结构和功能分析等新方法，研发的脑神经应用系统、肺功能分析系统、心脏影像冠脉分析系统、肺部结节自动检测系统等成果应用于国产医学影像设备和临床应用系统中，有效提升了国产影像装备的技术层次和临床诊疗的技术水平。

3. 在大规模复杂信息检索与挖掘方面，重点突破了在海量数据高效能存储、多模异构数据集成管理、不均衡数据分析和不确定数据挖掘等关键技术，实现了以质量为中心的数据集成、以效率为中心的数据管理和以伸缩性为中心的数据分析，算法应用到医疗健康、地铁安全、海洋环境等领域的复杂数据集成管理和分析，为提高知识的决策支持价值提供关键理论和技术支撑。

4. 在集成化高复用信息计算支撑与服务平台方面，重点突破多源数据采集与汇聚、高通量非结构化数据管理、分布式数据共享与安全控制等技术，为相关科研机构进行医学影像计算核心算法研究、应用系统的快速开发提供了良好的平台基础，并支持了海洋数据监控系统的构建。