在2019年国际智能计算与数据挖掘大会（ISICDM）上，复旦大学宋志坚教授分享了其团队在深度学习技术应用于多参数磁共振成像（mpMRI）图像处理及医疗数据增强领域的前沿工作心得，并探讨了在线数据处理与交易处理业务在医疗影像分析中的潜在价值。
一、深度学习赋能mpMRI图像处理
mpMRI通过结合多种成像序列（如T1、T2、弥散加权成像等），为疾病诊断提供了多维度的结构、功能和代谢信息。其数据的高维度、异构性及噪声干扰对传统分析方法提出了严峻挑战。宋志坚教授团队利用深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），开发了一系列创新方法：
- 图像分割与配准：通过改进的U-Net等架构，实现了对mpMRI中肿瘤、器官等关键区域的高精度自动分割，并解决了多序列图像间的非线性配准问题，提升了诊断的客观性与效率。
- 特征提取与融合：设计深度网络从不同序列中自动学习互补特征，并通过跨模态融合策略，增强了影像表征能力，为后续的疾病分类、预后预测提供更可靠的依据。
- 图像重建与增强：针对mpMRI采集中的运动伪影、低分辨率等问题，利用深度学习模型进行图像超分辨率重建和伪影抑制，显著提升了图像质量，降低了扫描时间与成本。
二、医疗数据增强的实践与思考
医疗数据常面临样本量小、标注成本高、数据不平衡等瓶颈。宋志坚教授强调了数据增强在缓解这些问题中的关键作用，并分享了团队的心得：
- 生成式数据增强：基于GAN和变分自编码器（VAE），生成逼真的合成mpMRI图像，扩充训练数据集，尤其针对罕见病例，有效提升了模型的泛化能力和鲁棒性。
- 域适应与迁移学习：通过领域自适应技术，将模型从源域（如公开数据集）迁移到目标域（本地医院数据），减少了数据分布差异带来的性能下降，促进了跨机构协作。
- 隐私保护增强：在数据生成与共享过程中，引入差分隐私和联邦学习框架，确保患者隐私安全，符合日益严格的医疗数据监管要求。
三、在线数据处理与交易处理业务的展望
宋志坚教授指出，随着医疗影像数据的爆炸式增长，在线数据处理与交易处理业务将成为重要趋势。他探讨了以下方向：
- 云平台与边缘计算：构建基于云端的mpMRI分析平台，实现数据的实时处理与存储；结合边缘计算，在本地设备进行初步分析，平衡效率与延迟。
- 数据交易与标准化：建立安全、透明的医疗数据交易机制，通过区块链等技术确保数据所有权和交易可追溯性；推动数据格式与标注的标准化，促进资源共享。
- 智能化服务集成：将深度学习模型封装为在线服务（如API），集成到临床工作流中，支持远程诊断、辅助决策，并探索基于数据处理结果的个性化医疗方案交易。
宋志坚教授的工作心得凸显了深度学习在mpMRI图像处理和医疗数据增强中的巨大潜力，同时揭示了在线数据处理业务在推动医疗智能化、普惠化中的关键角色。跨学科合作与技术伦理并重，将加速这些创新从实验室走向临床，造福全球健康事业。
