1月27日下午，由四川大学文学与新闻学院副院长操慧教授、新闻与广电教工党支部书记刘娜副教授带领的学院“新春走基层”小分队探访了四川大学生物医学工程学院实验室。小分队走进该院副院长林江莉教授负责的医学成像和医学影像智能诊断科研团队，并参观了该院国家生物医学材料工程技术研究中心的实验室。
四川大学生物医学工程学科创立于20世纪70年代，是一级学科国家重点学科。2020年，四川大学整合全校优势资源成立了“生物医学工程学院”这个理工医交叉的学科型学院。学院融合教育教学中心和科技创新中心两大平台，教育教学中心设有生物医学材料、医学信息与仪器、医疗器械监管科学三个教学系和一个实验教学中心，科技创新中心包括国家生物材料工程技术研究中心、医疗器械监管科学研究院等4个国家级或省部级科研平台。该院原创性地提出和建立了“组织诱导性生物材料”新理论，开拓了国际生物医学材料发展新方向，划时代地宣告再生医学中骨诱导材料的到来。
走进四川大学生物医学工程学院实验室
医学图像：医学知识与人工智能的交融
1月27日下午，文学与新闻学院“新春走基层”小分队来到位于四川大学望江校区逸夫科技楼三楼的生物医学图像实验室。
生物医学图像实验室一角
牛年岁末的实验室格外安静，这使得从林江莉教授办公室中传出的键盘声变得格外清晰。办公室里，博士生韩霖和硕士生陈治伟还在为乳腺癌的医学图像识别作进一步优化，不断更新的代码字符是他们正在谱写的攻关克难的乐章。韩霖说：“我的课题方向是医学人工智能诊断的可靠性研究。”在生物医学图像实验室中，这种将医学知识和算法编程联结在一起的研究不是特例。实验室的墙上张贴着许多研究成果展板，如脂肪肝严重程度识别、超声心脏图像的三维体绘制算法、在体观察窦房结的位置等。据林江莉教授介绍，这些研究属于生物医疗工程领域医学图像处理方向，主要研究医学成像及医学影像处理和分析的核心算法，需要医学知识和人工智能的有机融合。
“新春走基层”小分队现场听讲解
实验室留校学生正在进行科研工作
为便于走基层小分队进一步理解当前研究，博士生韩霖演示了该实验室开发的“超云-医学超声乳腺癌智能辅诊软件”。该软件运行只需一个“命令”，一个被红线标注出的乳腺肿瘤就清晰地呈现在屏幕中央，旁边的参数根据乳腺超声检查指南的要求显示出了该肿瘤的血供、钙化、边界、回声等情况，以及BI-RADS分级和良恶性，这些信息可以为影像诊断提供极大帮助，该软件目前已在一些基层医院进行测试试用。
林江莉教授团队通过医学图像处理技术来定位、识别乳腺肿瘤的实验，与一般的生物、医学类实验不同。这里的“实验材料”是“医学影像数据”，“实验器材”是计算机和云服务器，“实验的产出”是算法和软件。据林江莉教授介绍，这类实验即是人工智能与医学诊断知识有机融合的结果。
超声乳腺癌智能辅诊软件界面
谈及乳腺癌智能辅诊系统的效果与准确率，林江莉教授回忆起2020年在北京的那场对比测试，“当时北京市组织了一百余家基层医院三百多位基层医生进行乳腺结节‘人工诊断’和‘人工+AI诊断’的对比测试，专家组对两者输出结果进行打分，结果后者得分大大高出。”与此同时，林江莉教授还展示了系统设计参考书《BI-RADS诊断图谱》，该参考书涵盖了各种乳腺结节诊断特征。
医疗影像智能诊断系统不止于辅诊，更在于“辅导”，它像“一本教学参考书”。林江莉教授说：“一个优秀的超声专家的培养可能需要10来年的时间，如果用AI系统去学习这些专家的知识和判断标准形成辅助诊断软件，不仅能大大缓解基层医院优秀超声医生不足的情况，还有望大大缩减青年医生的培养时间。”
人才培养：独立思考与学科交叉并重
正如林江莉教授介绍的那样，完成一个生物医疗器械的开发，需要团队成员对理、工、医多学科知识的积累及其发展动态的多维把握。从培养方案来看，学生不仅要掌握数学、物理、化学、医学这些学科基础，还要对编程、电子技术有所涉猎。林江莉教授反复提及：“我们在教学的过程中，很看重数理化基础、医学基础和专业知识的融会贯通，医疗器械软硬件开发能力的融会贯通、理论知识和临床应用的融会贯通，这将让我们的学生在走入行业的时候不会有脱节的感觉，具备这些能力，即使学生今后不在生物医学工程领域，也容易胜任其他领域的工作。”
正在讨论的算法代码
林江莉教授先后承担过《C语言编程与实践》《数字信号处理》《生物医学图像处理》《医学成像原理及系统》《医学统计学》《人工神经网络》《模式识别》《生物医学数学》等多门本科生、博硕士研究生课程的教学工作，她十分强调和重视学生的动手能力、独立思考能力以及多学科融合交叉能力。
目前，人工智能的迅猛发展为医学领域的相关研究带来了巨大的机遇与挑战，一方面“人才缺口已成为医学人工智能产业高速发展的‘绊脚石’，必须抓紧AI人才培养”，另一方面，“我们也要警惕，目前国外开源许多代码可供直接下载使用，但核心代码被封装，拿来主义的快餐使得应用者缺少对原理和算法的进一步思考，我们高校要注意培养能贯通人工智能理论、方法、技术的具有‘真正竞争力的AI人才’。”林江莉教授综合教学经验分享道。
一位2018级生物医学工程学院的本科生这样评价林江莉教授开设的《生物医学图像处理》课程：“林老师注重对我们实践能力、理论与应用的融合贯通能力的培养，老师在布置作业的时候会让我们从源头去编程，以实现各种图像处理的算法并学习如何验证理论。”
学生展示的《生物医学图像处理》部分实验报告
春节坚守：“我们的假期安排还挺紧凑”
走访当日，冬雨连绵让人感到空气的阴冷，但实验室内的布置却为留校师生的寒假烘托了一丝年味。“科研万岁”的对联和门口的“福”字帖相得益彰，衬托出他们令人感佩的坚守。韩霖每天坚持来到实验室，有时自己检索文献，有时与同学共同讨论算法、查找问题。他讲述了自己的寒假计划：“我寒假想要多查阅一些文献，研究并实现一些新算法，给自己之后的研究铺路。我们这个研究是一个持续性的过程，目标定下来之后就要努力去完成。”
和韩霖一样，硕士生陈治伟也选择在寒假留校一段时间：“我的研究方向是超声图像去噪，前段时间进行的一些实验结果不太好，听了林老师的建议后，目前正在调整。”放寒假之后，他每天都会在实验室多待一会儿，以获得更理想的结果。
硕士生陈治伟接受采访
离开逸夫科技楼的生物医学图像实验室，又来到学院生物材料楼，看到国家生物医学材料工程技术研究中心的多个实验室里面还有不少同学正忙碌着。该中心是我国第一个开放性国家级生物医学材料专业研发机构，学术带头人张兴栋院士带领团队首创骨诱导人工骨，已应用于1000余所医院20万余病例，获得了良好疗效，该成果入选“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”。
张兴栋院士的学生，2019级博士生王境今年也决定留在学校实验室度过春节: “我们团队主要从事硬骨、软骨的再生修复，我的假期安排得还挺紧凑的，没有打算回家，准备一边过春节，一边做实验。希望我们的团队在新的一年里能够顺利完成各项项目。”
实验台
正在运行的真空干燥箱
在陪同文新走基层小分队参观实验室前，林江莉教授刚刚结束了一场与团队部分成员的线上讨论，正在指导留校同学调整算法，她说：“科研是一条长线，需要长年累月按照研究主线走”。新春到来之际，他们仍按照既定计划有序推进，在节假日里留下攀登医疗人工智能高峰的足迹。
原文链接：https://www.scu.edu.cn/info/1202/21060.htm
