AI醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)

技術(shù)類型：非專利行業(yè)分類：生物醫(yī)學(xué)

交易方式：完全轉(zhuǎn)讓,許可轉(zhuǎn)讓,技術(shù)入股

技術(shù)成熟度：正在研發(fā)

交易價格：面議

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項目介紹

研究顯示，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)每年的增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率僅約為4。1%，這意味著放射科醫(yī)師在未來將超負荷工作；這必將會大大降低醫(yī)師的診斷效率，甚至降低診斷準確性；另外，由于醫(yī)療影像診斷對醫(yī)師的診斷經(jīng)驗有著較高要求，而在發(fā)展水平較低的地區(qū)，經(jīng)驗豐富的診斷醫(yī)師資源相對匱乏。

為在一定程度上減輕放射科醫(yī)師壓力，計算機輔助診斷(CAD)系統(tǒng)被提出。近年來，深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅猛，眾多計算機視覺任務(wù)由于深度學(xué)習(xí)的興起而快速發(fā)展。以數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)模型可以通過構(gòu)建醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)。從而快速處理大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。

本項目目前以胸部醫(yī)療影像為主，已建立了兩個系統(tǒng)，DR肺部胸片智能診斷系統(tǒng)和肺部結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)。前者主要針對的是X光拍攝的二維胸部圖片，可實現(xiàn)多達14種肺部疾病的智能診斷；后者主要針對的是CT拍攝的三維胸部影像，實現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)的智能檢測。

項目成熟度

(1)項目在算法優(yōu)勢上占據(jù)顯著優(yōu)勢，項目所提出的兩個系統(tǒng)的算法均為國際領(lǐng)先水準，通過高校自主創(chuàng)新設(shè)計而成的可靠、簡單的深度學(xué)習(xí)模型，達到精度高、速度快、可靠性強的算法優(yōu)勢，形成了先天的技術(shù)屏障。

(2)項目已在眾多重要比賽中得到驗證。此項目目前已參加了"全球(南京)人工智能大賽"、"首屆中國'AI+'創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)比賽"等多個比賽，均取得了優(yōu)異成績，在各個比賽中得到了專家的肯定，并在其指導(dǎo)中不斷改進優(yōu)化。

(3)項目目前已經(jīng)在實際應(yīng)用中得到了檢驗。項目組通過將算法封裝成為完整的軟件，將軟件應(yīng)用于廈門醫(yī)院中，幫助醫(yī)生進行輔助診斷，并在不斷的實踐中得到了改進，一步步更加符合真正醫(yī)療工作者的應(yīng)用場景，符合醫(yī)療工作者的實際需求。

(4)我們的項目在技術(shù)與市場應(yīng)用中均已有成熟的基礎(chǔ)。

應(yīng)用范圍

(1)?? ?輔助醫(yī)生處理大量的放射性影像，在一定程度上減輕醫(yī)師的工作量和壓力。醫(yī)生面對日益增長的影像數(shù)據(jù)，工作量劇增，容易疲勞，從而導(dǎo)致看片的效果下降。若能用人工智能算法給醫(yī)生提供參考，能加快醫(yī)生看片的效率，滿足日益增多的病人的需求。

(2)?? ?致力于肺部疾病篩查。肺部疾病作為體驗的重要項目之一，醫(yī)院每天面臨大量的體驗影像數(shù)據(jù)。而這些影像大多數(shù)是正常，引用人工智能診斷方法，可以避免醫(yī)生重復(fù)的工作。在允許有誤檢的情況下，提高召回率，是可以完全投入到篩查應(yīng)用中。

(3)?? ?應(yīng)用于廈門市的分級治療。對于鄉(xiāng)村和社區(qū)醫(yī)院，醫(yī)生相對缺乏經(jīng)驗，因此肺部疾病的智能診斷，能給小醫(yī)院提供一個重要的參考意見。同時能讓附近的病人得到更好的治療效果，減輕大醫(yī)院病人日益增多的壓力。

生產(chǎn)條件與經(jīng)濟效益評估

(1)?? ?生產(chǎn)條件

本團隊為廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院智能數(shù)據(jù)分析與處理團隊，包括教授1名，副教授3名，研究生30余名。團隊合作方包括哥倫比亞大學(xué)、瑞爾森大學(xué)和華南理工大學(xué)等。團隊帶頭人為丁興號教授、博導(dǎo)，福建省高等學(xué)校新世紀優(yōu)秀人才，福建省智慧城市感知與計算重點實驗室副主任。團隊近年來已經(jīng)在IEEE Trans。 Image Processing，IEEE CVPR， IEEE ICCV， AAAI等人工智能、機器視覺、圖像處理和信號處理領(lǐng)域頂級期刊會議上發(fā)表論文60余篇。團隊主要研究方向是深度學(xué)習(xí)、計算機視覺與圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像處理等，在醫(yī)學(xué)各個領(lǐng)域都有不錯的成果。在今年的miccai比賽上，分別取取得了腦部分割第一名和乳腺病理圖像分類的第二名。目前實驗室同時致力于研究研究眼底分割，腦腫瘤分割，肺部結(jié)節(jié)智能診斷，dr胸片疾病診斷，乳腺癌診斷等項目，同時在多類期刊會議上均有相關(guān)文章發(fā)表。

(2)?? ?經(jīng)濟效益評估：

互聯(lián)網(wǎng)以人工智能的飛速發(fā)展深入各行各業(yè)，人工智能醫(yī)療是一個科技含量很高的領(lǐng)域，既可以幫助年輕醫(yī)生成長，又能提高資深醫(yī)生的效率，還能減少甚至避免醫(yī)生出錯。我們需要不知疲倦、不耍脾氣的忠實助手。AI醫(yī)療能極大的降低人力成本，同時能創(chuàng)造出更好的個性化健康方案，在目前醫(yī)療現(xiàn)狀中，有著較為廣闊的市場應(yīng)用前景，由此帶來的經(jīng)濟效益也是不可低估。

合作方式

歡迎各類形式的合作。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的计算机辅助诊断系统的应用,AI医疗影像辅助诊断系统的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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