2022年12月31日天元基金项目进度总结会议纪要

会议时间：2022年12月31日15:00—17:30
会议时长：2.5小时
会议地点：线上线下同步会议（腾讯会议：103889333）
出席人员：姚正安、王一举、熊健、李建明、李芳、高崇志、田婷、倪亨吏、幸俊龙、潘嵘、赵新月、黄泰华、王其如、吕 威、宋述刚、王子杰等
会议主体：天元基金项目“病理诊断”年度报告
会议主持：熊健
主讲人：幸俊龙、高崇志、李芳

会议内容
1、幸俊龙就研究进展两方面做汇报如下：
(一)基础研究进展
我们收集及制作了超过3000张病理切片的数据库。其中包括合作医院1100张，公开数据集2000张，构造了累计超过10Tb的庞大病理切片数据集。
针对数据集中各医院病理切片色彩空间不一致问题，我们提出了一种Adaptive Color Deconvolution实现了病理切片颜色的归一化，并在多个后续任务中验证的了颜色归一化方法的优越性。
针对多重免疫组化切片的像素级配准问题，为了在不同的切片上找到相同的组织区域，并比较和关联不同蛋白质的模式，需要在不同的切片之间切换以及重新定位，图像必须具有高精度的配准，从而支持病理医生更快的评估。我们提出了一种基于图像金字塔结构的多分辨配准模型。融合了patch思想，再每个epoch中分三个不同的分辨率训练，每个分辨率下将原图分为多个patch投入网络中，这里网络也用的五层上下采样的Unet结构，得到形变场，最后将多个patch的形变场拼接成当前分辨率下的总体形变场，再通过上采样将该形变场映射到更高分辨率的层，实现像素级图像配准。相关结果在Automatic Non-rigid Histological Image Registration (ANHIR) 挑战大赛达到了比较好的成绩，并在临床霍奇金淋巴瘤切片进行了验证。
(二)远程冰冻诊断进展
对于远程诊断的隐私加密问题，我们设计了一种新颖的加密工具MAS加密（MASE），以支持实数输入并在乘加结构上进行安全计算。乘加结构存在于许多重要协议中，例如分类器和外包协议，我们通过两个典型应用来说明如何使用MASE保护这些协议的隐私。在实现计算效率与通信交互之间的性能平衡意义上，我们提出的MASE方案和基于MASE的分类器是高效并且安全的。该技术已申请专利：一种同态加密方法及其在隐私保护分类器上的应用，申请专利号：CN202111469618.9
在术中冰冻诊断场景中，我们提出了一种基于注意力机制的Two-step Classification方法，实现了冰冻切片（乳腺癌）的弱监督分割问题。常规分割问题需要大量的人工标注，本文的模型仅通过弱分类标签（是否有肿瘤、是否原位癌）即可实现肿瘤的分割任务，已在医院临床数据中进行外部验证。同时对于术中快速诊断的问题，我们提出了一种多任务深度学习模型实现冰冻图像的术中诊断报告生成，目前在2个以上的诊断指标达到了80%的准确率。

熊健、潘嵘等提问，聚类精准率是什么？怎么定义、如何评价？
幸俊龙博士解释，本研究中用于肿瘤分割的有效性衡量。
李建明、倪亨吏分别发言，并提出建议。

2、高崇志就客户隐私保密的加密工具研究进展汇报如下：
我们设计了一种新颖的加密工具MAS加密（MASE），以支持实数输入并在乘加结构上进行安全计算。乘加结构存在于许多重要协议中，例如分类器和外包协议，我们通过两个典型应用来说明如何使用MASE保护这些协议的隐私。在实现计算效率与通信交互之间的性能平衡意义上，我们提出的MASE方案和基于MASE的分类器是高效并且安全的。该技术已申请专利：一种同态加密方法及其在隐私保护分类器上的应用，申请专利号：CN202111469618.9

李建明、潘嵘分别发言，并提出应用场景实现的建议。

3、李芳就肿瘤发生发展数学模型研究进展汇报如下：
我们主要研究的反应扩散模型是一类酸介导的肿瘤入侵模型。肿瘤生长的建模具有悠久的历史. 在20世纪20年代, Otto Warburg和他的团队观察到大多数癌细胞主要捕食通过正常细胞中通常的柠檬酸循环和线粒体中的氧化磷酸化产生能量, 而是通过效率较低的有氧糖酵解产生能量. 这种现象被称为Warburg效应. Warburg效应的确切机制和治疗意义尚不清楚, 其中, 肿瘤的酸入侵假说是一种被普遍认可的解释. 这种假说认为, 通过对微环境酸化的抵抗力, 表达糖酵解表型的肿瘤细胞可能比邻近的酸敏感的健康细胞获得选择优势, 使他们能够入侵微环境.
酸介导入侵假说是将肿瘤看成一种入侵物种, 该模型在微环境下模拟肿瘤细胞的代谢行为, 试图阐明能量代谢改变的后果. 因此, 这种行为可以看作组织尺度的反应扩散系统. 历史上有许多数学模型探索肿瘤侵袭、组织酸性和细胞代谢和能量需求之间的关系。1996年 Gatenby and Gawlinski在Cancer Reserch上发表文章首次提出将酸介导入侵假说划入反应扩散框架讨论. 他们在这个模型中给出了具有代表性的扩散项. 他们认为正常细胞是整齐在组织内部排布并不会随机扩散的; 而对于肿瘤细胞, 它的自由扩散收到了正常细胞及环境容纳量有关, 若正常细胞的密度在某一点达到了环境容纳量, 则肿瘤细胞无法在这一点扩散.
对于上述模型，平衡状态的局部稳定性是简单的，而解的非线性稳定性和全局动力学行为是一个困难的数学问题。2016年，针对肿瘤细胞和正常细胞的共存状态，Tao和Tello在 Mathematical Biosciences &Engineering发表文章给出了部分结果。我们最近的工作不仅极大的改进了Tao和Tello现有的结论，而且针对另外两个平衡态（肿瘤状态和健康状态）给出了关于非线性稳定性和全局渐近行为相关的部分结果。我们使用的方法是李雅普诺夫泛函和上下解方法相结合的方法，将原模型拆解为单个方程和2个方程构成的方程组，克服了原模型缺乏比较原理和复杂的扩散项带来的正则性等难点，具有一定的创新性。该部分工作已经投稿。

李建明、潘嵘分别发言，并提出背景介绍及应用场景实现的建议。
会中，姚正安、李建明等多次就项目的深入方向及注意事项提出许多宝贵意见和建议。