医学图像分割技术作为医学影像分析中的关键技术，通过将图像中的不同组织、器官或病灶区域进行精确划分，为临床诊断、化医疗和医学研究的进步。椎旁肌MRI图像分割技术在众多辅助诊断椎旁肌肉退变的方法中占据着核心地位。为了充分的发挥这一技术优势，助力精准医疗，燕山大学西里西亚智能科学与工程学院的学生团队凭借其不懈努力与创新一种“基于多尺度特征融合的椎旁肌MRI分割算法”，并成功开发出极具实用价值的在线分割。团队依托学校深厚的科研资源与学术底蕴，在呼子宇、梁振虎和燕博老师的悉心指导下，由康世钊、朱俊玮和曹知鱼等10名本科生跨学科组建。团队从最初对问题的敏锐洞察，到探索创新算法架构，闯出了一条独具特色的科研创新之路，为“新型个

　　在团队成员前往承德医学院附属医院展开实地调研的过程中发现，由于椎旁肌结构较为复杂、病变多样的特性，传统诊断方法不仅存在效率低下的问题，而且医生用肉眼观察MRI图像，易引起误诊，使得检查结果与临床症状不符。目前，椎旁肌MRI传统分割算法对于目标特征部位的提取并不准确，原始图像边界模糊、噪声大导致算法预测能力比较差。传统脂肪浸润方法没办法实现自动化连续处理，不仅效率低下，而且往往因主观因素干预致使病灶判断不精确。因此，开发一个高效全自动脂肪浸润分割与计算系统，成为了团队的研究目标。

　　面对这些困境，团队深入研究、大胆创新，提出了一种自适应卷积网络注意模块和一种高精度大批量椎旁肌标注预测方法，为图像分割技术带来了全新的思路。此外，团队还基于这一预测方法提出了一种多模态自适应全自动脂肪浸润分割与计算方案，可以辅助医生更准确地判断病灶类型。

　　为了让创新算法能够切实服务于医疗领域，团队精心打造了在线分割平台。在开发过程中，团队始终将临床需求和数据隐私保护放在首位，与河北医科大学第三医院展开合作，精心制作了Data-spine数据集，并在此基础上进行了大量实验，验证了算法的有效性与准确性。同时，平台也采用了严格的数据保护的方法，确保用户上传的图像信息得到安全处理。经过小组成员的逐渐完备，平台不仅能对椎旁肌疾病进行辅助诊断，还可以对白内障、青光眼等多种眼部疾病进行早期检测，从多方面助力精准医疗。

　　该平台操作简单便捷，用户只需上传椎旁肌MRI图像，平台便会迅速调用内嵌的椎旁肌标注预测方法，生成高精准的图像分割结果，能够准确定位椎旁肌的病变区域，并量化病变的大小和范围，为临床评估提供了客观、可靠的依据。医生能够准确的通过这些精准数据，针对不同患者的具体病情，制定更加个性化的治疗方案，推动医疗向精准化、智能化方向发展。同时，该平台丰富了深度学习图像分割算法在椎旁肌MRI图像领域的研究，为后续科研工作者在该领域的探索提供了重要的参考和借鉴，推动了医学影像领域的科研创新。

　　这一平台的开发，极大的提升了算法的可访问性和实用性，不仅助力临床医生进行直观辅助诊断，也为科研人员提供了极大便利，加速了该技术在医学领域的普及与应用。

　　目前，该研究成果已取得多项进展。小组成员以第一作者身份投稿5篇期刊论文，2篇EI检索会议论文，申请1项发明专利。此外，该项目还获得了2024年省级大学生创新创业训练项目立项，充分展示了团队的创新实力和科研水平。

　　燕山大学团队的这一创新成果，为椎旁肌MRI分割提供了更精准的技术上的支持，有望在临床诊断中发挥及其重要的作用，帮助医生更准确地判断椎旁肌的脂肪浸润率，为后续治疗制定更有效的方案。未来，团队将加强完善这一系统，助力更精准的医疗诊断，为“新型个性化，智能化医疗”的发展持续贡献力量。

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