我国数字化虚拟人研究起步喜人

　两年前，当国内专家参加第１７４次香山科学会议、初步探讨我国数字化虚拟人的时候，他们就我国该不该、能不能进行数字化虚拟人研究仍是“心里没有底”。 

    两年后，他们有了明确的答案。９月９日至１２日，以“中国数字化虚拟人体研究的发展与应用”为主题的第２０８次香山科学会议在京召开。四天来，与会专家再次就数字化虚拟人问题进行专题研讨。可以说，仅仅两年间，我国数字化虚拟人研究从无到有，成绩令人瞩目。不过，与会专家也深知，我国数字化虚拟人研究仅刚起步，还需要付出大量努力去解决种种难题。 

    研究工作成绩显著 

    数字化虚拟人的意义在于实现了人体解剖信息的数字化，提高人体解剖可视化水平，开辟医学研究的虚拟环境，并能作为高质量、高水平基础医学数据集，将人体解剖信息资源为全人类所共享，其研究结果可广泛用于医学、国防、航空航天、服装、体育运动等领域。
 
    我国是世界第一人口大国，理应拥有自己的数字化虚拟人，因此相关研究一开始就注重“中国特色”。据悉，国家“８６３”计划对该研究予以支持，立项了“数字化虚拟人体若干关键技术”课题，其他许多研究机构和地方部门也先后投入资金开展研究。数年间，我国的数字化虚拟人研究成绩显著。 

    在上海，上海中医药大学捷足先登，于２０００年和２００２年分别获取男女各一套数据集，切片间距精度为１．７０ｍｍ和０．５７ｍｍ，断面数目为男性１０５８片，女性３０２２片，数据总量为男性１０．０ＧＢ（ＧＢ为千兆字节），女性３０．０ＧＢ。 

    在广州，第一军医大学形成了有自己特点的技术。２００３年２月，该校在数据集构建方面完成了一例质量比较高的中国女性数据集，切削间距精度０．２ｍｍ，共有８５５６个断面，数据总量达１４９．７ＧＢ。利用此数据集，中科院计算所初步重构出腹部的部分血管系统；首都医科大学进行了立体表面重构，并分割出骨骼、子宫及附件等局部器官。２００３年５月，该校完成一例男性数据集，切片间距精度０．２ｍｍ，共９２３２个断面，数据总量１６１．６ＧＢ。 

    在重庆，第三军医大学完成了男女各一套数据集，切片间距精度为１．０ｍｍ～０．１ｍｍ，断面数目为男性２５１８片，女性为３６４０片，数据总量为男性９０．７ＧＢ，女性１３０ＧＢ。 

    此外，首都医科大学、中科院自动化所的算法研究和软件开发，深圳大学的多光谱激发与探测技术，北京同仁医院的数字耳建模，解放军总医院的数据共享等相关研究取得初步进展，具有中国特色的中医经络研究也开始与数字化虚拟人研究相结合。 

    克服两大瓶颈问题 

    从数字化虚拟人的蓝图中，“虚拟可视人”、“虚拟物理人”、“虚拟生理人”、“虚拟智能人”等是实现最理想“数字化虚拟人”的各个步骤。专家认为，我国当前仅在整个蓝图的第一步——“虚拟可视人”上刚刚迈出。“可即使在这第一步上，我们做得仍然不够好。”会议执行主席之一、第一军医大学钟世镇院士对记者这样谈到。据悉，图像分割与海量数据处理是当前我国数字化虚拟人研究中迫切要解决的两大瓶颈问题。 

    钟世镇说：“从形态学上说，在医学上有重大意义的周围神经系统、淋巴系统等与临近的组织没有明显的区分，而如何顺利地在获取的图像上将它们与周围器官、组织‘分割’开来，则十分重要。虽然我们取得了令人瞩目的数据集，但在多方面还有欠缺，增大了后续图像分割、配准的难度。”会议执行主席之一、中科院计算所李华研究员在会上说：“２００２年，在美国科罗拉多举行的第四次可视人会议上，可视人研究先驱Ｖｉｃｔｏｒ Ｓｐｉｔｚｅｒ认为可视人研究的挑战性问题就是分割、分割、再分割。”对这一国际公认的瓶颈问题，钟院士认为：“这太难了！特别是我们获取的是彩色成像，不同于传统的以灰度为特征的ＣＴ等成像，为了达到使彩色图像分辨效果更好、更逼真的目的，我们的数据获取水平必须大力提高。” 

    海量数据处理是伴随数字人研究要解决的另一个关键技术。有人常问是不是将人体材料切削得越薄越好。钟世镇认为：“从理论上说，这是有可能的，因为切片间距的精度越高，将来赋加到这个框架上的信息参数就越精细，能表达的信息量就越大。可切削精度越高，图像采集的数据存储量越大，要配备的计算机的等级就越高。”据悉，已有人将可视人数据集称作“数据怪物”，以目前的实验数据集为例，当０．２ｍｍ片层间距变为０．１ｍｍ间距时，数据量将由目前的近１５０Ｇ变为１．２Ｔ（１Ｔ＝１０１２字节）。“如此大的数据量使得后续开发只能在少数拥有海量存储和超高速运算计算机的单位进行，这就导致研究成果难以推广应用，只得束之高阁。” 

    未来工作质量第一 

    钟世镇院士对记者说：“两年来，大家的的确确是做了许多工作，这说明数字化虚拟人研究能满足很多社会需求，中国数字化虚拟人研究理应大力发展。”就深入发展数字化虚拟人研究，他十分强调应质量第一。他结合自己的研究说：“人体切片数据集的构建，应特别注意质量而不是数量。虽说‘巧妇难为无米之炊’，但有了米，而米的质量太差，再优秀的厨师也煮不出好饭来。”“因此，数据集获取要在标志点、分辨率、对比度、灰度值、颜色值等方面精益求精，为后续图像配准和分割技术做好准备。比如，我们将血管灌注红色物质，如果凡是图像上红色区域就代表血管，那么图像处理起来则就容易得多。” 

    同时，钟世镇也建议，数据集构建应注重应用发展前景。例如在医学上，应解决医学教育或临床的科学问题；在航天航空上，应能替代宇航员做特殊环境下的安全防护测试；体育运动上，应能模拟高难度的竞技训练等。 

    钟院士说：“我国在数字化虚拟人领域起步较晚，与国际先进水平还有很大的差距。这要求我们的研究应严谨认真，切忌浮躁冒进，切忌动辄就说自己的工作达到国际领先。事实上，我们有诸多的难题迫切需要解决。”据悉，在美国得克萨斯大学研制的脑组织切片机已达２５０ｎｍ的切片精度，该校实验鼠脑重量为３８６毫克，但图像的分辨率最近已经达到４０８０×４０８０，由此获得的鼠脑的数据达２７Ｔ，代表着目前的先进水平。此外，韩国、日本等国也纷纷开展相关研究。 

    寻求更广泛的合作队伍 

    会议执行主席之一、首都医科大学罗述谦教授在其报告中，谈到数字化虚拟人研究主要关键科学问题可分为两方面：一是如何建立一个包含人体解剖全面信息的高分辨、高精度、高保真数据集。另一个是如何解决虚拟人数据集与个体解剖之间的对应和比较。可以说，数字化虚拟人研究是一项复杂、巨大的系统工程，需要众多学科的相互合作和支持。 

    据了解，国内的多学科合作早已开始。就前面提到的图像分割难题，深圳大学的牛憨笨院士等已着手利用多光谱技术解决该难题。牛院士告诉记者，他所从事的多光谱研究试图在图像“物理分割”和活体“功能成像”上寻求突破。就海量数据处理难题，中科院计算所林宗楷研究员等已开始网格计算方法的研究，他设想“利用网格技术，将虚拟人数据统一调配，统一使用”。 

    虽然有了初步多学科合作基础，但在此次香山科学会议上，各方面专家不约而同地认为，数字化虚拟人研究应当寻求更广泛的合作队伍，包括设立活动组织等，以取得国家的支持和更多行业专家的加入。钟世镇认为：“从学科合作和交叉中，很容易取长补短，通过交流，为自己的研究找到创新性思路。”牛憨笨认为：“在下一步合作研究中，合作非常重要，不过应将明确、正确的科学问题提炼出来。”罗述谦说：“通过各方面的努力，中国数字化虚拟人数据集从无到有，非常有前景，但以后的研究要避免浮夸。”李华认为该研究应积极加入国家级数据共享计划中去，让取得的研究成果在共享中发挥更大的作用。/**/