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團隊詳情
應用深度學習技術輔助肺結節檢測與診斷


項目背景 

 肺癌已成為全世界發病率和死亡率最高的惡性腫瘤,所有肺癌都是由肺結節發展演變而來。因此,肺結節的精準診斷是提高肺癌患者生存率、降低其死亡率最為關鍵的措施。目前,肺結節診斷通常需要依賴胸部影像CT。隨著低劑量CT薄層技術的廣泛應用,影像數據爆炸式增長與人工診斷力量嚴重不足的矛盾,大數據和數據分析技術發展不協調,診斷狀態不穩定和醫師經驗等都嚴重限制了肺癌診斷的準確性。 


項目組負責人及主要成員 

 李為民,四川大學華西醫院院長,華西醫院精準醫學中心主任,“中國精準醫學臨床研究和應用聯盟”副主席,“中國醫藥生物技術協會精準醫療分會”副主任委員,中國健康促進基金會四川省精準醫學中心主任,精準醫學四川省重點實驗室主任,四川省精準醫學工程實驗室主任。 

王成弟,呼吸病學博士,現任華西精準醫學創新研究協會PMCA榮譽會長。 


項目預期價值 

 通過項目實施,將建立包括肺癌高風險病例、肺癌確診病例、非肺癌確診病例及特殊病例等的海量數據庫。構建肺癌風險評估模型,用數據庫里的數據訓練及優化算法模型,最終研發的肺結節人工智能輔助診斷系統對結節的位置、大小、惡性程度等進行影像目標的快速精準檢測,縮短檢測時間,提高準確率。


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