近期，医学部生物医学工程学院黄炳升副教授团队在国际顶级学术期刊《Gastroenterology》（影响因子17.4，JCR 1区TOP，胃肠肝病学领域顶刊）发表题为《Development and Validation of a Novel Computed-Tomography Enterography Radiomic Approach for Characterization of Intestinal Fibrosis in Crohn’s Disease》的论文，并获邀提交图片作为封面。该研究为医学部生物医学工程学院黄炳升副教授团队与中山大学第一附属医院合作完成，黄炳升副教授为共同通讯作者，团队2016级本科毕业生梁栋为共同第一作者（目前在香港理工大学攻读博士学位），该团队所在的生物医学工程学科属于广东省优势重点学科。该成果在相关领域引起强烈关注，获得杂志主编亲自致信祝贺并高度评价（“…Congratulations! Everyone found the results very intriguing…”）。

克罗恩病（Crohn’s Disease）是一种透壁性炎症性慢性肠病，并发症包括肠壁各层炎症与纤维组织增生导致的肠道狭窄。准确判断克罗恩病患者的肠壁纤维化程度，对其治疗方式、预后与生活质量至关重要。目前临床上缺乏可靠有效的评估方法，医生往往需要综合临床症状、血清学指标、内镜等多种方法评估患者肠壁纤维化程度，主观性较强且严重依赖经验，影响患者治疗效果。该研究提出了一种基于CT图像与机器学习的克罗恩病肠壁纤维化无创评估方法。首先，基于自行开发的影像组学算法从患者CT影像中提取影像特征。其次，采用一系列特征工程技术对特征进行处理，确定与纤维化相关的影像组学特征。最后，基于机器学习方法构建预测模型，并在多中心临床数据上完成验证。结果表明，该方法能够客观准确评估肠壁纤维化程度，性能稳定（AUC接近0.9）且大大优于临床医生评估结果，不受不同中心、扫描设备、病灶部位、炎症与穿透性并发症等影响。

基于CT图像与机器学习评估肠壁纤维化的实例及相应影像特征的展示（该图片已经提交作为期刊封面图片）

该研究依托生物医学工程学院医疗人工智能实验室（Medical AI Lab）完成，获得了国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、深圳市基础研究项目等项目的资助。几年来，该实验室在黄炳升副教授的带领下，专注于将人工智能技术应用于医学图像分析，强调多学科交叉合作，从临床问题出发凝练科学问题，应用或开发先进技术，并最终回归到临床解决问题。围绕这一科研思路，同时开展课程改革和人才培养，达到教学、科研、人才培养三方面的有机融合和协同发展。通过我校目前提供的“聚徒教学”、大学生创新创业项目等创新创业平台，这一思路目前已经形成良性循环，该实验室在人才培养、教学教研以及科学研究等各方面硕果累累。以该课题为例，共同一作梁栋同学从大三下学期开始接手项目，在与中山大学开展项目合作的同时，也作为本科毕业设计，取得良好成绩，获评深圳大学百篇优秀毕业论文。生物医学工程学院近年来涌现出一批类似的实验室、导师和相应成果，在“聚徒教学”等方面颇具特色，学生创新创业发展状况喜人，有力助推了生物医学工程专业近几年的快速发展。

原文链接：https://doi.org/10.1053/j.gastro.2021.02.027