2021年12月22日，受教育厅委托，江苏财经职业技术学院科技处组织淮阴工学院、淮安市第一人民医院等七名专家对我校周晓雨老师承担的江苏省高等学校自然科学研究项目“基于大数据与人工智能技术建立的癌症医学影像预测模型研究”（编号：19KJB520025）进行了验收。
“基于大数据与人工智能技术建立的癌症医学影像预测模型研究”项目利用改良的Tofts模型处理药代动力学DCE-MRI序列，生成Ktrans、Kep、Ve和Vp图像，228个乳腺病变符合标准（治疗前行药代动力学DCE-MRI检查，并有病理结构），其中126个恶性病变被用于研究分子表型。运用影像组学的方法，提取图像中乳腺病变的海量组学特征(直方图、几何特征和纹理特征)，利用LASSO方法进行特征选择，将研究对象按4:1的比例分为训练组和验证组（培训组和验证组分别为182人和46人）;构建乳腺癌诊断模型，并进一步通过特征分析预测分子表型。采用曲线下面积(AUC)、敏感性、特异性和准确性评价模型性能。采用DeLong检验比较AUC值。 Ktrans、Kep、Ve、Vp的AUC分别为0.95、0.93、0.89、0.96，其诊断乳腺病变的准确率分别为85%、89%、89%、94%，而预测ER/PR、Her-2、Ki-67的AUC分别为0.71 ~ 0.77、0.61 ~ 0.68、0.67 ~ 0.74。基于药代动力学DCE-MRI的放射组学特征在诊断乳腺癌方面具有优势，在一定程度上有助于指导乳腺病变的临床治疗。达到预期目标。项目实施期间，公开发表SCI论文2篇；申请软件著作权一件。
一、专家评价高，得到同行认可
该项目经专家会议鉴定为国内领先水平，论文被他人专著、论文和网站多次引用，研究团队主要成员受邀参加2019年12月在北美放射学年会（芝加哥），并进行学术交流发言，另国内会议做专题报告10余次。
二、走进高校、企业推广交流培养人才
在淮安市第一人民医院及淮安市肿瘤医院进行技术推广，培养本专业研究生2名；与GE人工智能部门合作，建立模型并应用。
三、密切与企业合作，推广应用成效显著
本项目在立项时已与大数据企业相关部门密切合作，取得的研究成果陆续推广应用，获得显著经济效益与社会效益。基于乳腺多参数MRI的人工智能技术指导乳腺癌精准放疗的研究通过大数据技术改进，扩大了应用范围，提高了乳腺癌诊断及分子分型预测的准确性。经应用证明，该研究成果不仅在乳腺癌等方面展示出良好应用前景，同时为其他癌症部位的数据分析治疗也提供了很好的借鉴。
江苏财经职业技术学院高度重视科学研究工作和远景规划，夯实科研团队建设和系统架构，将现代前沿技术与教育教学有机结合，推动教育事业的发展。
（文：周晓雨 审核：赵燕）