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新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大,给临床一线诊疗带来巨大压力,疫情波及地域广泛,基层医院缺乏经验,面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试,进入临床试用阶段,有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍,新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块,其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析,使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征,实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息,实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数,“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到,该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析,显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能,有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学 2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
白内障病变智能检测与分级辅助诊断技术
本研究为信息技术与医学的有效交叉与深度融合,将计算机视觉与人工智能技术无缝介入白内障诊疗过程的各个阶段:从健康筛查、识别病变、分级判断并推荐治疗方案,到最后判断治疗完成后的病患改善程度等,可完美解决白内障诊断及相关医疗服务所面临的高强度、低准确度和供给失衡的问题,实现多种类型白内障图像的智能检测与分级辅助诊断系统,具有高性能、高鲁棒性等优势,并可推广至其他多种AI医疗图像领域。本课题组与四川省人民医院有多年合作关系,可将该系统全面覆盖西部地区从省、地、市到县等多级不同条件的医疗机构,同时不断丰富病症表观多样性和扩大图像数据规模,为研究的深入开展及性能的提高完善创造更为有利的条件。
电子科技大学 2021-04-10
研发Visionome技术算法可智能高效诊断多种眼病
与传统图片级分类标注方法相比,Visionome技术可多产生12倍标签,而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术,团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平,在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像,即能一次获得多个部位的全方位诊断,与传统的人工智能算法相比,Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告,真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱,成为一个接地气的“医生”。
中山大学 2021-04-13
制冷设备故障诊断与预警智能分析平台
北京工业大学 2021-04-14
液基TCT病理全自动制片机24通道
1、微电脑控制,中文界面,彩色液晶显示,触摸屏操作,简捷、直观、方便。2、全程电脑自动控制,无需人工干预。自动梯度离心浓缩标本,自动抽取标本瓶废液,自动转移标本,自动制片,自动滴染色(含盐酸酒精分化)。3、每份标本独立离心浓缩,独立抽取废液,独立转移并沉降制片,独立滴染色、独立倾倒废液,标本与耗材(离心管、一次性移液针筒、沉降仓等)一一对应,不交叉使用,不重复使用,保证单独制片染色,无标本间交叉污染4、一次性移液针筒抽取染色液、盐酸酒精,因此,无堵塞管道风险,无染色液浪费。5、有效细胞单层、均匀地平铺到载玻片圆形区域上,制成细胞成分丰富、背景清晰、颜色鲜艳、形态完整、平铺均匀的细胞学涂片。6、上皮细胞、化生细胞、颈管细胞及微生物等清晰,既可直接查癌及癌前病变,也可查炎症,HPV感染、滴虫、霉菌等微生物。7、配有净化排气装置,环保密封罩活性炭过滤,吸附有害气体,保证仪器内外空气洁净,保护操作者健康。8、单次制片染色1-24任意数值只标本。9、妇科、非妇科两种工作模式;巴氏、HE两种染色方式。
孝感奥华医疗科技有限公司 2025-01-21
交通车辆远程状态监测智能诊断系统
面向轨道交通运输系统安全运行监控需求,提出和设计了测控管一体化解决方案,开发了一套运行状态远程监测与故障诊断系统。可对在线设备记录数据和系统运行状态信息进行监测和实时远程无线传输,并基于专家系统对设备记录数据和运行状态信息进行实时故障分析与诊断,此系统非常适用于交通车辆运行的监控等。 创新要点: 1.依托便携式车载数据分析装置、多网融合无线车-地通信系统以及地面智能诊断预警平台,进行交通车辆运行状态和设备记录数据远程采集和无线传输、故障分析诊断,诊断信息和故障解决方法可
河海大学 2021-04-14
病理肺模型(肺部病变模型)
XM-517D病理肺模型   XM-517D病理肺模型(肺部病变模型)显示由微生物感染引起的肺系统疾病(肺脓肿、肺炎和结核),在模型的表面是黑色显示吸烟的可见的影响,肿瘤也显示出优良的细节。 尺寸:2/3自然大,19×11×11cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
病理肝模型(肝脏病变模型)
XM-503D-1病理肝模型   XM-503D-1病理肝模型(肝脏病变模型)显示脂肪肝、肝硬化、肝炎、慢性肝炎、肝脓肿、胆囊炎、胆结石等常见的病理形态。 尺寸:缩小,17×11×11cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
病理巨检数字拍摄仪
产品详细介绍 病理巨检数字拍摄仪 特点: 全数字影像拍摄 外置冷光源 不锈钢双底座设计 宽视野高分辨率 病理巨检数字拍摄仪是根据病理科的使用特点,专业设计制造的新型图像拍摄装置,采用520像素高分辨率的专业CMOS数字相机,色彩还原逼真,相应速度迅速;拍摄光源采用外置冷光源,用光纤照明,降低了出光点的温度,对标本的影响降到最低;为了方便清洗消毒,采用了不锈钢双底座设计,标本盘可以单独消毒设计;拍摄视野为10-30CM,可以满足各种标本的拍摄要求.
杭州数明科技有限公司 2021-08-23
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