【申请公告】“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”专项基金项目申请公告
山东省研究型医院协会“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”专项基金项目申请公告
山东省研究型医院协会“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”专项基金是按照《山东省研究型医院协会科研基金管理办法》，由山东省研究型医院协会与山东云算软件有限公司共同设立的一个专项基金（以下称专项基金），旨在提升纯卷积神经网络医学图像诊断模型Backbone性能关键技术的研究。
资助范围
专项基金资助项目以推动纯卷积神经网络医学图像诊断模型Backbone性能关键技术的研究为目标，鼓励专项基金申请单位根据本单位的实际情况，开展个性化的研究，具体内容请参考专项指南(附件1）。
所获资助可用于：材料费；以教育培训和学术交流为目的发生的差旅费/会议费/国际合作交流费；出版/文献/信息传播/知识产权事务费；劳务费；专家咨询费等。费用支出应与研究目的直接相关。
资助金额
12 万元（具体金额可根据项目方案进一步调整）。
申请条件
1.项目申报必须有明确的研究目的、学术依据、技术路线、资金预算、时间表及可行性描述等。
2.必须是以“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”为主题，研究设计为单中心研究。
3.申请者与项目组主要成员应具备实施该项目的能力和可靠的时间保证，项目所在单位具有良好的研究工作基础与条件；鼓励青年科学工作者参与该项基金的申请。研究或调查具有科学意义和应用价值，紧密结合“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”主题。
4.申请人所在单位需为具有医疗机构执业许可证的三级综合性医院或专科医院，并有相应的科研项目管理和伦理审查制度，财务账户能接收课题研究经费并提供合规的财务票据。
申请方法及流程
项目申请者向山东省研究型医院协会递交项目申请书，请将申请书电子版在2022年11月29日前发送至邮箱lyyxkjxs@163.com，过期不予受理，申请书模板见附件2。
项目评选
1、由山东省研究型医院协会对申报材料进行形式审查，并组织有关专家进行评审。专家评审结果经公示和协会批准后在山东省研究型医院协会网站正式发布。
2、山东省研究型医院协会根据评审结果向申请成功单位下达项目批准通知。项目中标单位按要求签署项目执行书并出具合规票据后由山东省研究型医院协会向其拨付经费，经费只能用于该项研究及与研究直接相关的费用，劳务费用与差旅费应控制在合理水平，不能在规定时间内签署项目执行书并出具合规票据的中标单位视为放弃资格。
知识产权
本专项基金资助的研究取得的学术成果，发明专利归山东云算软件有限公司所有，学术论文归研究者所有，且需注明资金来源自本项目。山东省研究型医院协会与山东云算软件有限公司为学术交流目的均有权无偿使用，且均有权无偿共享临床数据。
项目咨询方式
可通过邮件方式咨询
项目管理邮箱：lyyxkjxs@163.com
附1：“医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究”专项指南
项目名称：医学图像诊断诊断模型Backbone性能提升关键技术研究
研究内容：山东云算软件有限公司采用纯卷积神经网络作为Yolo5的backbone搭建医学图像诊断模型。模型诊断效果和执行效率表现良好，但距离项目要求还有一定差距。现需要在不改变Backnone总体架构的钱提现，在不显著（5%已内）降低性能的情况下，基于公开数据集“胸部MIMIC-CXR数据库https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-provides-one-largest-publicly-available-chest-x-ray-datasets-scientific-community”和“胸部NIH Chest X-ray数据集https://physionet.org/content/mimic-cxr/2.0.0/”训练与验证，通过改进关键组件的形式进行精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1-score的提升，以达到完善公司医学图像模型目的。
考核指标：在不改变Backnone总体架构的钱提现，在不显著（5%已内）降低性能的情况下，在公开数据集“胸部MIMIC-CXR数据库https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-provides-one-largest-publicly-available-chest-x-ray-datasets-scientific-community”和“胸部NIH Chest X-ray数据集https://physionet.org/content/mimic-cxr/2.0.0/”训练后，精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1-score有5%及以上的提升。
