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          西安交大研發出新冠肺炎“診斷神器” 準確率高達95%以上

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            新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統

            如何更準確的診斷新冠肺炎疑似病例?

            這是患者盡早接受治療、提高救治成功率的關鍵。

            西安交通大學第一附屬醫院影像學郭佑民教授團隊,在前期承擔國傢衛健委重大行業專項《基於“數字肺”的呼吸系統疾病評價體系與診斷標準研究》基礎上,針對新冠肺炎肺部影像學特點與醫學成像技術公司合作,第一時間研發出新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統,實現瞭對新冠肺炎感染者肺內病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程,其準確率高達95%以上。

          郭佑民教授

            神器!大幅度提高病例篩查效率

            診斷難題:在影像診斷過程中,每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像,不僅需要長時間觀察,更需要醫師豐富的胸部亞專業知識積累和經驗,否則將嚴重影響病例篩查的效率和診斷的準確性。

            AI破解:郭佑民教授團隊利用AI技術為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。

            依托專傢訓練,人工智能結合傳統的計算機視覺技術,對新冠肺炎患者肺部病變區域進行分割、計算,可以同時獲取病變部位、體積、密度、磨玻璃陰影、纖維化以及全肺體積與病變體積比等定量參數。

            尤其是對於多次復查患者的CT資料,能夠實現一鍵式的精準定位、自動分析,給臨床診療提供客觀的肺內病變動態變化,方便實時比較病變的消長,滿足臨床把握診療時機和過程。

          圖為人工智能自動檢測結果:紅色勾畫區域為新冠肺炎病變

            強大功能:通過臨床試驗,該系統:

            1、能夠輔助臨床醫生對新冠肺炎進行快速診斷

            2、能夠提供智能診斷報告

            3、適應阻斷疫情擴散蔓延的公共衛生緊急應對要求,具有很好的臨床應用效果。

            圖為同一患者4次檢查結果對比,圖中紅色區域體積逐漸增大,提示病情進展。

            免費開放:目前,該系統已在華中科技大學協和醫院等多傢醫院部署。

            為瞭鼎力支持抗“疫”一線,郭佑民教授團隊表示,將系統開放,供全國同行免費使用。

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