新冠肺炎CT图像分析系统问世

一种新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统，日前由哈尔滨工业大学和哈尔滨医科大学的专家联合研制成功。临床试用表明，这套系统可自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，其阅片效率为人工阅片速度的30倍。

由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可作为快速诊断和病情研判的重要依据。就此，哈工大计算机科学与技术学院邬向前教授与哈医大附属二院影像科李萍教授，经过深入讨论，决定成立攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。邬向前教授带领博士生洪楚和赵添立着手解决核心技术难题，李萍教授负责新冠肺炎CT图像的评估、相关医学知识的指导及系统的测试与应用。

攻关小组紧急联系国内多家医院，迅速收集了肺部CT图像17.7万余张，其中包括来自新冠病毒肺炎病人的图像近4万张。研究采用数据标注和算法训练同时施行的方式，每标注一批数据，就训练一批数据，以反复迭代不断完善算法。在哈尔滨医科大学附属医院试用时，该系统阅片效率几乎是人工阅片速度的30倍，且新冠相关病变检测准确率非常高。哈医大二院CT中心主任刘白鹭教授评价：该系统不仅能检测出新冠相关病变，还能准确标出病变区域，并直接计算出病变在全肺的占比，这对新冠肺炎病例的诊断和病情评估非常有意义，而这些信息在人工阅片时根本无法得到。

责任编辑：王亚楠