“病例筛查好帮手！新设备可快速判断肺部病变比例”

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科技日报记者李丽云通讯员衣晓峰

最近，哈尔滨工业大学和哈尔滨医科大学的专家共同开发成功了“新冠病毒肺炎ct图像自动分解系统”。 临床试用表明，该系统能自动检测ct图像上的新冠肺炎相关病变，快速推断病变区域肺部整体比例，其读片效率为人工读片速度的30倍，为新冠肺炎病例的筛查和判断提供了新的工具。 这是科技日报记者于3月18日从哈尔滨工业大学获悉的。

经过通宵努力，攻关小组终于成功开发出了可用于诊断新型冠状病毒肺炎的ct影像自动分析系统。 在哈医大附属医院试用时，证实该系统性能非常好，其读片效率约为人工读片速度的30倍，且新冠相关病变的检测精度非常高。 哈医大二院ct中心主任刘白鹭教授说:“本系统不仅能准确显示新冠相关病变，还能准确显示病变区域，直接计算病变在全肺中所占的比例，对新冠肺炎病例的诊断和病情判断非常有意义，这些消息在过去人工阅读照片时没有得到。

新冠疫情结束后，联合攻关组的决策继续深入探索，尽快将该系统扩展为通用的ct医学影像分解系统，自动检测和分解不同部位ct影像上的各种病变，促进了人工智能在临床医学影像诊断中的广泛应用。