徐軍的主要研究方向是醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算、計(jì)算病理、數(shù)字病理，以及基于影像和常規(guī)病理切片定量分析的疾病輔助診療和預(yù)后。這些研究成果能輔助醫(yī)生進(jìn)一步改善疾病的預(yù)防、診療和預(yù)后，讓患者獲益。
早在2013年，徐軍就意識到，AI很適合運(yùn)用于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中。他的成果，從不被認(rèn)可到被廣泛關(guān)注，堅(jiān)持專注研究讓他等到了如今人工智能的“熱風(fēng)口”。
南京信息工程大學(xué)自動化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。2007年獲得浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程專業(yè)博士學(xué)位，先后在美國羅格斯大學(xué)和美國凱斯西儲大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系任博士后研究員和訪問教授?，F(xiàn)兼任江蘇省人工智能學(xué)會醫(yī)學(xué)圖像處理專委會副主任、中華醫(yī)學(xué)會病理學(xué)分會數(shù)字病理與人工智能委員、醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算青年在線研討會常委。先后主持國家基金聯(lián)合重點(diǎn)項(xiàng)目、面上項(xiàng)目，江蘇省“六大人才高峰”項(xiàng)目，參與國家基金重大研究計(jì)劃“腫瘤演進(jìn)與診療的分子功能可視化研究”重點(diǎn)項(xiàng)目。
AI與醫(yī)學(xué)影像交叉融合提升我國醫(yī)療水平
“人工智能將對醫(yī)學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?！毙燔娬f，“基于醫(yī)學(xué)影像的診斷是醫(yī)生對很多疾病篩查和診斷的主要手段，它能夠幫助醫(yī)生早期發(fā)現(xiàn)疾病，從而及時干預(yù)和治療，提高患者的治愈率和生存率。因此，人工智能與醫(yī)學(xué)影像的交叉和融合是非常有前景的研究領(lǐng)域?！?/p>
徐軍讀博士期間所在的浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與哈佛醫(yī)學(xué)院有相關(guān)合作，到美國從事博士后研究之后，他開始全力投入醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的研究。
他最早參與的項(xiàng)目是基于乳腺鉬靶（X光）圖像的乳腺癌輔助篩查系統(tǒng)。乳腺癌是目前女性最常見的惡性腫瘤之一，早期診斷乳腺癌的主要方式是乳腺鉬靶影像診斷?！盀榱颂岣咴\斷準(zhǔn)確率，美國通常要求2名影像科醫(yī)生共同完成乳腺X光圖像診斷，但是合格影像科醫(yī)生的培養(yǎng)周期長且昂貴?！毙燔娊榻B，因此很多科研機(jī)構(gòu)開始研發(fā)基于乳腺鉬靶圖像的乳腺癌輔助篩查系統(tǒng)，來替代第二位影像科醫(yī)生的輔助診斷。
全球第一個疾病計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)就是基于乳腺鉬靶影像的輔助診斷系統(tǒng)，目前已經(jīng)被大規(guī)模運(yùn)用于臨床?！霸诿绹M管近年來乳腺癌的發(fā)病率仍然在逐年上升，但乳腺癌造成的死亡率卻逐步下降，這說明人工智能技術(shù)對疾病的診療和預(yù)后具有重要的作用?！毙燔娊榻B，我國有經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生數(shù)量并不充足，基于先進(jìn)人工智能技術(shù)的診療系統(tǒng)的研發(fā)是解決問題的好方案。
不久之后，徐軍就將研究領(lǐng)域從影像拓展到了更加具有挑戰(zhàn)性的病理學(xué)研究，這是一個完全嶄新的領(lǐng)域，徐軍當(dāng)時所在的實(shí)驗(yàn)室是國際上最早開展計(jì)算病理研究的實(shí)驗(yàn)室之一。計(jì)算病理技術(shù)運(yùn)用先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像分析的方法定量分析高分辨率顯微鏡病理切片，同時把病理醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)和知識進(jìn)行量化，以融入到人工智能輔助病理診療系統(tǒng)?！安±硎羌膊≡\斷的‘金標(biāo)準(zhǔn)’，病理診斷精準(zhǔn)是治療精準(zhǔn)的前提，但我國的病理醫(yī)生數(shù)量不足，因此每個病理醫(yī)生都承擔(dān)了超常規(guī)工作量的閱片工作。”徐軍說，先進(jìn)的計(jì)算病理技術(shù)不僅能夠輔助病理醫(yī)生處理簡單重復(fù)性的閱片工作，而且能超越病理醫(yī)生的視覺和記憶，減少人的主觀性差異，“因此這項(xiàng)技術(shù)對提升中國醫(yī)療水平太重要了?！?/p>
計(jì)算病理對數(shù)字化切片的質(zhì)量和算法的性能要求都很高，因此這個領(lǐng)域的研究難度非常大，“但是這塊硬骨頭必須啃下”，回國后徐軍將主要精力投入到計(jì)算病理的研究?！巴ㄟ^多年的努力，我們已經(jīng)獲得一系列原創(chuàng)的研究成果，下一步期望將這些成果落地轉(zhuǎn)化。”徐軍說，“希望我們所研發(fā)的計(jì)算病理技術(shù)，能減輕病理醫(yī)生的工作量，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)病理診斷的客觀、精準(zhǔn)、定量、可重復(fù)；同時把經(jīng)驗(yàn)豐富的病理專家診斷經(jīng)驗(yàn)延伸到欠發(fā)達(dá)地區(qū)，讓這些地區(qū)也能夠獲得優(yōu)質(zhì)的病理診斷服務(wù)，提升這些地區(qū)的診療水平，從而提高人民的健康水平”。
從拒之門外到國際認(rèn)可挑戰(zhàn)比坦途更有價值
“所有科學(xué)研究都是困難的，這條道路上充滿了艱辛和坎坷，考驗(yàn)著研究人員的毅力和堅(jiān)持?！毙燔娬f，以自己研究的領(lǐng)域?yàn)槔?，醫(yī)學(xué)影像人工智能領(lǐng)域面臨許多從未被探索過的問題，難度大、周期長，“我們最近發(fā)表的幾篇論文，從研究到發(fā)表的周期都在5年左右?！?/p>
“面對困難和挑戰(zhàn)，應(yīng)當(dāng)保持定力和自信，并為之不斷努力?！痹缭?013年，徐軍就意識到，深度學(xué)習(xí)很適合解決高度復(fù)雜的組織病理圖像中細(xì)胞和組織的分割及識別問題，然而當(dāng)時的審稿人卻認(rèn)為這項(xiàng)工作貢獻(xiàn)不大，所以論文最開始被一個四區(qū)期刊拒之門外?！澳鞘且粋€雨天，我在出租車上收到郵件，想到自己認(rèn)為有意義的工作卻不被認(rèn)可，心情非常低落?！?/p>
但徐軍并沒有放棄這項(xiàng)工作，而是開展了更加深入的研究，并且進(jìn)一步擴(kuò)大評估和驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)范圍。2015年底，這項(xiàng)工作被醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的頂級期刊錄用，論文發(fā)表后很快得到了國際同行的認(rèn)可和關(guān)注。
“每個人的成長都不可能一帆風(fēng)順，經(jīng)歷挑戰(zhàn)比毫無挫折更有價值?！毙燔姳硎?。
傾注心血育英才搶占原創(chuàng)制高點(diǎn)
在學(xué)生們的眼中，徐軍在科研中嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真，每周的組會從不缺席，總是耐心聽取匯報(bào)并給予建議和指導(dǎo)。對于學(xué)生的論文，他從選題到結(jié)構(gòu)安排，從內(nèi)容到文字潤飾，事無巨細(xì)，親力親為，經(jīng)常修改到深夜。學(xué)生們的成長離不開徐軍的指導(dǎo)，他實(shí)驗(yàn)室的14名研究生近期已經(jīng)發(fā)表了多篇高水平論文。
徐軍平易近人，與學(xué)生相處非常融洽。“徐老師很注重實(shí)驗(yàn)室學(xué)生之間的團(tuán)隊(duì)協(xié)作，經(jīng)常組織實(shí)驗(yàn)室活動，以增進(jìn)與合作單位不同領(lǐng)域人員之間的交流，讓我們的科研生活更加豐富、愉快、有意義?！彼膶W(xué)生說。徐軍還經(jīng)常帶著團(tuán)隊(duì)學(xué)生一起進(jìn)行戶外運(yùn)動，“健康的身體是工作的基礎(chǔ)，只有積極向上的精神狀態(tài)和強(qiáng)健的體魄才能支撐長期的科研工作?！毙燔娬f。
徐軍在考察學(xué)生時，也很看重學(xué)生的基礎(chǔ)，他認(rèn)為扎實(shí)的基礎(chǔ)和良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣可以幫助學(xué)生在科研起步階段快速掌握新知識，“成績單不僅能了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，也能反映出一個學(xué)生的學(xué)習(xí)潛力和習(xí)慣?！苯衲?，南京信息工程大學(xué)和中大醫(yī)院成立了醫(yī)學(xué)人工智能聯(lián)合研究院，希望推動醫(yī)學(xué)和理工科研究人員的深度交叉融合，致力于醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域國際前沿和原創(chuàng)性的研究，“非常歡迎對醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域感興趣的同學(xué)加入?！毙燔娬f。
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