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西安交大研发出新冠肺炎“诊断神器” 准确率高达95%以上
2020-02-23 15:21
西安交通大学
作者:

  新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统

  如何更准确的诊断新冠肺炎疑似病例?

  这是患者尽早接受治疗、提高救治成功率的关键。

  西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民教授团队,在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上,针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作,第一时间研发出新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统,实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程,其准确率高达95%以上。

郭佑民教授

  神器!大幅度提高病例筛查效率

  诊断难题:在影像诊断过程中,每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像,不仅需要长时间观察,更需要医师丰富的胸部亚专业知识积累和经验,否则将严重影响病例筛查的效率和诊断的准确性。

  AI破解:郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。

  依托专家训练,人工智能结合传统的计算机视觉技术,对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算,可以同时获取病变部位、体积、密度、磨玻璃阴影、纤维化以及全肺体积与病变体积比等定量参数。

  尤其是对于多次复查患者的CT资料,能够实现一键式的精准定位、自动分析,给临床诊疗提供客观的肺内病变动态变化,方便实时比较病变的消长,满足临床把握诊疗时机和过程。

图为人工智能自动检测结果:红色勾画区域为新冠肺炎病变

  强大功能:通过临床试验,该系统:

  1、能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断

  2、能够提供智能诊断报告

  3、适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求,具有很好的临床应用效果。

  图为同一患者4次检查结果对比,图中红色区域体积逐渐增大,提示病情进展。

  免费开放:目前,该系统已在华中科技大学协和医院等多家医院部署。

  为了鼎力支持抗“疫”一线,郭佑民教授团队表示,将系统开放,供全国同行免费使用。

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