11日,记者从华中科技大学获悉,该校电信学院联合华为云等团队,研发并推出了新冠肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。
根据2月4日发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,当前“疑似病例具有肺炎影像学特征”已被纳入湖北省临床诊断标准,由此可见CT影像是诊断与评估的重要依据之一。然而,由于患者数量多、肺内病灶多、进展变化快、短时间内需要多次复查等原因,影像医生的精准诊断、量化分析面临巨大的挑战。
华中科技大学—华为智能创新实验室积极发挥自身优势,针对新冠肺炎,与华为云等团队共同研发出AI辅助医学影像量化分析系统,目前取得了有效进展。
针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点,华中科技大学副教授许永超提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持。该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒级输出,大幅提升了诊断效率,有助减轻医生繁重负荷。
该实验室负责人、华中科技大学教授白翔表示,结合临床信息,该系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期,有利于早期筛查与防控。同时,对于确诊病人,基于对多次复查影像数据的量化分析,医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。
11日,记者从华中科技大学获悉,该校电信学院联合华为云等团队,研发并推出了新冠肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。
根据2月4日发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,当前“疑似病例具有肺炎影像学特征”已被纳入湖北省临床诊断标准,由此可见CT影像是诊断与评估的重要依据之一。然而,由于患者数量多、肺内病灶多、进展变化快、短时间内需要多次复查等原因,影像医生的精准诊断、量化分析面临巨大的挑战。
华中科技大学—华为智能创新实验室积极发挥自身优势,针对新冠肺炎,与华为云等团队共同研发出AI辅助医学影像量化分析系统,目前取得了有效进展。
针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点,华中科技大学副教授许永超提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持。该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒级输出,大幅提升了诊断效率,有助减轻医生繁重负荷。
该实验室负责人、华中科技大学教授白翔表示,结合临床信息,该系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期,有利于早期筛查与防控。同时,对于确诊病人,基于对多次复查影像数据的量化分析,医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。