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。