原发性肝癌死亡率居广东省恶性肿瘤首位，外科手术是首选。CT或MR单一模态成像都不能完整提供精确的解剖信息，三维重建、手术规划的准确性和可靠性低，难以指导精准手术。

    基于此,本课题组研究内容为CT、MRI图像融合，在基础研究与临床研究的实践中，课题组紧紧围绕多模态影像融合，完成了研究：1. 高质量亚毫米CT和MR图像数据集的质控、同质化研究；2. CT图像肝脏分割；3. CT图像肝脏肿瘤分割；4.CT图像腹部多器官分割；5. CT-MRI图像配准融合；6. 自动与半自动图像分割软件临床评估；7. 影像组学研究；8. 研究吲哚菁绿介导的近红外光影像技术肝脏肿瘤中定位、识别、边界的界定和鉴别及微小病灶侦测、肝切缘线界定、残肝胆漏等方面的应用价值；9. 三维可视化指导手术切除效果；10. 新型多模态影像技术在肝脏外科的临床应用；11. 钆塞酸二钠增强MRI预测肝硬化病理分级；12.经皮穿刺导航临床评价；13．肝脏呼吸运动补偿；14. 肝脏血流拓扑关系个体化肝分段；15. 多模态图像技术与分子探针技术相结合等。

    本课题研究内容，为提高原发性肝癌诊断正确率和手术成功率，降低术后并发症等发挥了重要的作用。我们的目标是将上述研究成果进行有机的整合，再融合从分子细胞微血管层面侦测肿瘤的“光声成像技术”，实现新型多模影像融合全息导航解剖性、功能性、根治术肝切除术。完成了基于本项目研究的成果转化，并在临床得到应用和验证。完成相关学术论文发表数目，专利申请数，博士、硕士研究生培养数及参加国际会议次数等相关量化指标。 项目取得成果的总体情况: 发表的论文目录：共46 篇，其中SCI 论文22 篇，北大中文核心论文17 篇。量化指标完成方面：预期发表相关学术论文15-20 篇，实际发表43 篇；预期发表SCI 论文6-8 篇，实际发表23 篇；预期专利申请6-8 项，实际申请6 项；预期培养博士研究生4-6 名，实际培养5 名；预期培养硕士研究生4-6 名，实际培养8 名；预期参加国际会议6-8 次，实际参加10 次。

    主要理论成果：为原发性肝癌手术计划提供自动化、精准、快速的图像处理算法支持，完成非线性配准和统计形状模型的统一，完成基于血管约束和肝脏滑动约束的配准正则化理论，完成基于肝脏脉管的改进型Couinaud 分段理论。 在技术方法：1.完成并验证软组织器官和病变检测的有效融合先验知识的图像分割算法，为解决临床图像分割这一挑战性项目提供新的模型和框架；2.提出个体化的改进Couinaud 肝段自动划分方法和技术，能够针对个体肝脏脉管信息进行优化肝段划分，为基于肝段的手术切除提供更好的技术支持；3.将原发性肝癌数字化、三维图像自动化处理在南方医科大学附属医院进行临床验证应用，进行个体化手术模拟训练，为肝切除手术规划和实施提供可靠的依据和引导；4.实现了CT-MRI图像配准融合；5.完成经皮穿刺导航临床评价；影像组学相关研究并发表文章论证。 项目成果转化及应用情况：1.图像分割、多模态图像融合已在南方医科大学珠江医院临床验证。原发性肝癌数字化、三维图像自动化处理在南方医科大学附属医院进行临床验证应用，进行个体化手术模拟训练，为肝切除手术规划和实施提供可靠的依据和引导; 2.开放数据：本项目采集大量临床病人数据，项目组将对数据进行手工标识，产生肝脏、脉管、肿瘤的金标准数据，在MICCAI/ISBI 会议上举办研讨会的方式进行公开，有力推动临床医学图像分割算法的深入研究; 3.数字智能化诊疗技术500 多家医院应用：提高原发性肝癌诊断精确性；“看透”腹腔脏器的“数字眼”；实现了二维向三维物理模型跨越式的转变; 提高诊断、预测转移和手术安全性评估; 跨尺度肿瘤边界界定；对肿瘤微小病灶的侦测和肿瘤边界界定；实时融合图像导航肝切除; 4. 相关研究成果协助其他项目成果申报及新业务新技术的申报; 5.在本课题成果的基础上，项目组人员达成了相关职称晋升及导师资格晋升。 人才培养情况:培养研究助理2名：贺宝春助理研究员，罗火灵工程师;培养博士研究生两名（肖德强，已毕业；蔡伟，已毕业；胡敏，已毕业；）;培养硕士研究生(龚本伟；李雯；黄成；张文宇；梁洪玻；胡浩宇，已毕业；莫志康，已毕业；向飞，已毕业)。