近日，第二十六届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI）在加拿大温哥华举行。叶初阳副教授研究组博士研究生庞浩文在Synthesizing computed tomography for radiotherapy （SynthRAD）2023挑战赛中获得亚军。这是叶初阳副教授研究组在医学影像智能计算领域中取得的又一创新成果，展示了叶初阳副教授研究组在该领域的科研水平。

MICCAI SynthRAD 2023挑战赛亚军获奖证书

         MICCAI是医学影像计算领域的国际顶级会议，除了展示领域内最新研究成果外，还因举办面向各种医学影像辅助诊断场景的国际挑战赛而受到全球研究者和业界的广泛关注。此次SynthRAD 2023挑战赛吸引了来自包括美国南加州大学、瑞士苏黎世联邦理工学院、英国曼彻斯特大学、南方医科大学、上海科技大学、深透医疗、推想医疗等国内外知名大学、医疗机构和企业的团队报名参赛。

         目前在放疗中使用的主要成像方式是计算机断层扫描（CT）。CT提供了精确且高分辨率的影像和剂量计算所需的电子密度信息。锥形束计算机断层扫描（CBCT）在放疗中也有着至关重要的作用。然而，由于其存在伪影，CBCT并不适于精确的剂量计算。磁共振成像（MRI）具有卓越的软组织对比度，这对于肿瘤和危及器官的定位非常有价值。MRI引导的放疗可以简化工作流程，加快诊疗进程，并减少患者受到的电离辐射量。然而，MRI缺乏进行剂量计算所必需的电子密度信息。SynthRAD 2023挑战赛旨在设计算法分别使用CBCT和MRI生成CT并进行剂量计算。

      在叶初阳副教授的指导下，博士生庞浩文提出了一种基于nnU-Net的MRI生成CT的方法。该方法以3D U-Net为网络架构，均方误差为损失函数，使用成对的CT和MRI图像进行训练。该方法具有优异的性能，在最终测试阶段取得第二名的优异成绩。

    此外，叶初阳副教授课题组近5年来取得了多项创新成果，在本领域顶级期刊/会议MedIA、Neuroimage、IPMI、MICCAI等发表论文20余篇。