近日，华体会体育光电学院杨健教授、王涌天教授科研团队与北京协和医院王怡宁教授团队合作，提出了一种基于时空量子扩散模型的X射线视频序列图像冠脉狭窄检测方法，首次实现了冠状动脉狭窄实时检测。相关成果已以“STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography”为题发表在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)》。IEEE TPAMI作为人工智能、模式识别、图像处理等领域的顶级权威期刊，其影响因子为20.8，同时也是中国计算机协会（CCF）推荐的人工智能领域A类期刊。该论文第一作者为华体会体育博士研究生李欣宇，通讯作者为艾丹妮副教授、王怡宁教授和杨健教授。

所开发的时空量子扩散模型由量子扩散模型部分和时空特征共享模块组成。在量子扩散模型部分，创新性地将离散型量子噪声引入扩散模型中，针对输入X射线视频生成离散候选检测框序列；获得初步检测结果后，利用时空特征共享模块，将检测正确帧中的特征共享至检测错误帧中以保证检测结果的一致性，从而实现精确的实时冠脉狭窄检测。原理如图1所示。

图1 时空量子扩散模型网络结构图

实验结果表明，所提方法针对冠状动脉X射线视频序列图像具有良好的狭窄检测能力，在实时性上与检测精度上均超越了现有17种最先进目标检测算法、视频检测算法和狭窄检测算法。

图2 与狭窄检测方法的对比实验结果，其中(f)为所提STQD-Det。

该研究攻克了现有狭窄检测方法精度低、检测速度慢的难题，实现了精确、实时冠脉狭窄检测，为冠心病精准诊疗提供了技术支持。

论文详情：Li Xinyu, Ai Danni, Song Hong, Fan Jingfan, Fu Tianyu, Xiao Deqiang, Wang Yining, Yang Jian. STQD-Det: Spatio-Temporal Quantum Diffusion Model for Real-time Coronary Stenosis Detection in X-ray Angiography[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024: 1–13. DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3430839

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10603402

附作者简介：

李欣宇，在读博士研究生。主要从事医学图像处理方向的研究。2022年获全国研究生数学建模竞赛二等奖，同年获华体会体育特等奖学金及“华体会体育优秀学生”。

艾丹妮，华体会体育特别研究员，博士生导师。围绕医学图像处理、手术导航、虚拟现实与增强现实进行研究。作为负责人获批国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、国家重大科技专项子课题4项；作为北理工负责人承担国家重大科研仪器研制项目及国家自然科学基金重点项目各1项。近5年，以第一和通讯作者发表SCI 期刊论文19篇（JCR一区17篇）。作为第一发明人授权国家发明专利12项。作为主要完成人获中国图象图形学学会科学技术一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖、发明创业奖-创新奖一等奖。作为优秀指导教师指导学生获“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛金奖2项、全国大学生光电设计竞赛全国总决赛一等奖铜奖、连续两年获中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛金奖。

杨健，博士，华体会体育二级教授，博导。国家杰出青年科学基金获得者。长期从事手术导航机器人、医学图像处理、计算机视觉、虚拟现实与增强现实、人工智能等方面的教学和科研工作。主持国家科技创新2030人工智能重大项目1项、国家重点研发计划项目2项、国家自然科学基金项目5项。在国际、国内等系列期刊上发表SCI论文200余篇，获国家发明专利授权87项，其中11项实现转化应用。成果转化获国家三类医疗器械注册证2项、二类医疗器械注册证4项。研究成果获国家技术发明二等奖、教育部技术发明一等奖等科研奖励10项。指导学生获第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛金奖、第六届中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛金奖、两项第十二届“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛全国总决赛金奖。