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医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
人工智能诊断腹膜转移
肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。 研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。
中山大学
2021-04-13
智能诊断与动态测控技术
智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。
动车组远程诊断及虚拟维修维护系统
复杂装备远程诊断与智能维护系统
天津大学
2023-05-12
智能诊断与动态测控技术
智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系
天津大学
2021-04-14
中医智能诊断系统1.0
“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合，将中医脉诊、舌面诊、问诊等子系统整合，自动辨识人体体质，并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务，给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。
智能脉诊单元
智能脉象采集模块选用航天级压力传感器，独创磁吸式腕带，通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式，充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法，对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号，能够实时显示被试的脉象图，并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值，与中医脉象数据库中数据进行实时比对，智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据，自动获取最佳脉图，并能够输出多种时频指标，助力中医脉诊客观化研究。
智能舌面诊单元
智能舌面诊单元采用球形柔光罩，充分模拟自然光，选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机（SVM）、动态形状模型（ASM）等多项成熟技术，能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征，记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化，对疾病的疗效评估具有重要的参考价值，为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。
体质辨识系统
体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范（2011年版）》等文件要求设计，开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病（糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸）检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷，助力健康中国战略。
智能辨证分析系统
通过对设备客观化采集到的中医四诊信息，进行综合辨证分析，自动得出人体健康状况综合评价结果，并为用户提供个性化健康养生方案（经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等）。
系统可对用户数据进行实时统计，后台可自动生成智能报表，查阅用户档案，分析中医客观化诊断信息，挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。
依脉人工智能医疗科技（天津）有限公司
2022-06-13
智能中医诊断系统3.0
“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合，将中医脉诊、舌面诊、问诊等子系统整合，自动辨识人体体质，并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务，给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。
智能脉诊单元
智能脉象采集模块选用航天级压力传感器，独创磁吸式腕带，通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式，充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法，对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号，能够实时显示被试的脉象图，并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值，与中医脉象数据库中数据进行实时比对，智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据，自动获取最佳脉图，并能够输出多种时频指标，助力中医脉诊客观化研究。
智能舌面诊单元
智能舌面诊单元采用球形柔光罩，充分模拟自然光，选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机（SVM）、动态形状模型（ASM）等多项成熟技术，能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征，记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化，对疾病的疗效评估具有重要的参考价值，为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。
体质辨识系统
体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范（2011年版）》等文件要求设计，开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病（糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸）检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷，助力健康中国战略。
智能辨证分析系统
通过对设备客观化采集到的中医四诊信息，进行综合辨证分析，自动得出人体健康状况综合评价结果，并为用户提供个性化健康养生方案（经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等）。
系统可对用户数据进行实时统计，后台可自动生成智能报表，查阅用户档案，分析中医客观化诊断信息，挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。
依脉人工智能医疗科技（天津）有限公司
2022-06-13
临床长时程心电智能诊断平台
基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中，基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查，可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。
清华大学
2021-04-11
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。
目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。
人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。
睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。
图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学
2023-06-05