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成果简介:

超声、CT及MRI等影像技术凭借非侵入性和高特异性等特点,在临床诊断及治疗领域发挥了重要的作用。但病人一次检测可产生数百兆的影像数据,对影像的处理、分析及诊断工作繁琐重复,工作量巨大;众多器官如肝脏由于自身解剖结构复杂,个体间变异性大,对医生经验和水平要求较高。目前我国影像科医生存在较大缺口,基层医院尤其突出,因此医学影像医学图像的自动分析有着迫切需求。

团队在人工智能、图像处理前沿算法进行深入研究,开发了组织器官智能分割技术,可快速、准确的对肝、脾、肾等腹部器官及其血管、病灶进行分割、结构化、可视化,并构建三维智能解剖结构系统。借助该系统,医生可对器官及病灶进行三维立体定量评估,辅助医生进行临床诊断及手术治疗。

目前团队已授权专利10项,软件著作权3项,其中《肝脏血管系统的三维结构化描述方法(201110330817.1)》、《一种三维血管分叉可视化重建方法(201310067964.3)》、《一种基于空洞区域三角剖分的血管分叉表面重建方法(201310201146.8)》和《血管骨架线重构及精确管径计算方法(201410552528.X)》四项专利成果已经转让企业推广应用。团队同陆军军医大学西南医院,重庆医科大学附一院,安徽省人民医院等多个医院展开了密切合作,进行了初步临床应用。

市场及经济效益分析:

随着人工智能+医疗的快速发展,中国智能医疗市场规模在持续增长,而医学影像处理是智能医学的重中之重,据统计,较大的三甲医院每天影像数据达到1000例左右,影像科医生工作量大, 因此通过智能分析软件,减轻医生工作量有较大的市场前途和经济效益。

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