中新網(wǎng)哈爾濱3月14日電 哈爾濱工業(yè)大學(xué)聯(lián)合哈爾濱醫(yī)科大學(xué)14日發(fā)布消息，兩校聯(lián)合研發(fā)“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統(tǒng)”，該系統(tǒng)閱片效率是人工閱片速度的30倍，新冠肺炎相關(guān)病變檢測準(zhǔn)確率基本達到了醫(yī)生水平，可以定量評估病變范圍。
新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，快速檢查并妥善收治新冠肺炎患者，是遏制新冠病毒傳播，阻止病毒擴散的關(guān)鍵。
由于新冠肺炎患者肺部CT圖像上有較為典型的征象，可以作為新冠肺炎快速診斷和病情評估的重要依據(jù)，因此哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院鄔向前教授聯(lián)合哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院影像科李萍教授，成立哈工大-哈醫(yī)大聯(lián)合攻關(guān)小組，研發(fā)“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統(tǒng)”。
聯(lián)合攻關(guān)小組緊急聯(lián)系中國多家醫(yī)院，收集177000多張肺部CT圖像，其中包括來自新冠肺炎患者的近40000張圖像。
聯(lián)合攻關(guān)小組克服了各種困難，經(jīng)過多天通宵達旦努力工作，僅用了一周左右的時間就初步研發(fā)成功可用于診斷評估新冠肺炎的CT圖像自動分析系統(tǒng)。
該系統(tǒng)可以自動檢測CT圖片上新冠肺炎相關(guān)病變，并估算病變區(qū)域在整個肺部的比例，為新冠肺炎患者的篩查和病情評估提供了依據(jù)。這些信息，在人工閱片時無法得到。
該系統(tǒng)已在哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院進行部署試用。李萍教授說：“該系統(tǒng)具有非常優(yōu)越的性能，其閱片效率差不多是人工閱片速度的30倍，新冠相關(guān)病變檢測準(zhǔn)確率基本達到了醫(yī)生水平，尤其可以定量的評估病變的范圍對臨床診斷非常有意義。”
聯(lián)合攻關(guān)小組將在新冠肺炎疫情結(jié)束后，繼續(xù)緊密合作，進一步深入研究，盡快將該系統(tǒng)擴展為通用的CT醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)，使其能自動檢測和分析不同部位CT圖像上的各種病變，從而促進人工智能在臨床醫(yī)學(xué)影像診斷的廣泛應(yīng)用。
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