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。