新冠肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像診斷系統(tǒng)研究取得進展

華中科技大學(xué)電信學(xué)院聯(lián)合華為云等團隊，研發(fā)并推出了新冠肺炎AI 輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)。

根據(jù)新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，當(dāng)前“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征”已被納入湖北省臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，由此可見CT 影像是診斷與評估的重要依據(jù)之一。然而，由于患者數(shù)量多、肺內(nèi)病灶多、進展變化快、短時間內(nèi)需要多次復(fù)查等原因，影像醫(yī)生的精準(zhǔn)診斷、量化分析面臨巨大的挑戰(zhàn)。

華中科技大學(xué)華為智能創(chuàng)新實驗室積極發(fā)揮自身優(yōu)勢，針對新冠肺炎，與華為云等團隊共同研發(fā)出AI 輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)，目前取得了有效進展。

針對患者胸部CT 影像中呈現(xiàn)多發(fā)小斑片影、多發(fā)磨玻璃影、浸潤影、肺實變等特點，華中科技大學(xué)副教授許永超提供了基于紋理感知的病灶分割核心算法支持。該算法可實現(xiàn)單病例全自動精準(zhǔn)量化結(jié)果的秒級輸出，大幅提升了診斷效率，有助減輕醫(yī)生繁重負(fù)荷。

該實驗室負(fù)責(zé)人、華中科技大學(xué)教授白翔表示，結(jié)合臨床信息，該系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更高效地區(qū)分新冠肺炎的早期、進展期與重癥期，有利于早期篩查與防控。同時，對于確診病人，基于對多次復(fù)查影像數(shù)據(jù)的量化分析，醫(yī)生能夠有效評估病情進展及用藥療效等情況。