人工智能医学影像分析系统

成果编号：25684

价格：80

完成单位：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

单位类别：中国科学院系统院所

完成时间：2019年

成熟程度：试生产阶段

服务产业领域：电子信息

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发布人：受理处在线

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AI医学影像是指将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，目前国内医学影像领域存在不少痛点亟需解决。一是医学影像领域专业医生缺口巨大；医学影像数据年增长率高达30[%]，而放射科医生年增长率仅为4[%]。二是医学影像误诊漏诊率偏高，中国临床总医疗误诊率为27.8[%]，其中恶性肿瘤误诊率为40[%]，器官异位误诊率为60[%]。三是医学影像诊断速度有限，以CT图像为例，每个肿瘤病人CT图像约为200张，医生靶区勾画时还需标注位置大小，平均耗时3-5个小时。人工智能医学影像技术地发展能很好地缓解、解决这些问题。对于患者来说，能够更快速地获取可靠的诊断结果，对于放射科医师来说，能够大幅度提高工作效率，并降低误诊可能性。对于医院来说，能够提高整体医疗服务水平。本项目人工智能医学影像分析系统，是一款面向肿瘤临床辅助诊断分析的科研系统，基于机器学习（包括影像组学）的分析方法，建立医生专属的人工智能肿瘤分类模型，实现肿瘤良恶性识别、恶性程度分级、转移风险评估和预后分析。系统可实现多参数、多模态、多时序医学图像数据的批量计算，包括数据读写、预处理、特征提取、特征筛选和特征分类等功能，具有一体化的软件界面、流程化的操作步骤和智能化的分析报告。本系统可跨平台应用，通过进一步加入自定义的特征提取算法和特征分类算法，可便捷地进行功能扩展，兼容C++、Python、Matlab等语言。

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成果介绍

科技计划：省部级：江苏省重点研发计划（产业前瞻与共性关键技术）

成果形式：新技术

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股

参与活动：

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 1 项
已授权专利,其中:发明专利 0 项

成果简介

综合介绍

创新要点

(1)多参数、多模态、多时序影像融合分析； (2)多种图像滤波器及其滤波图像的高通量特征提取；（3）多种特征筛选算法级联应用基于深度学习的多组织分割建模技术。

技术指标

(1)支持多模态、多时序影像融合分析； (2)支持多种图像滤波器及其滤波图像的高通量特征提取； (3)支持多种特征筛选算法级联应用；（4）支持多种分类算法。

其他说明

完成人信息

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