據介紹,澳門大學科技學院教授王百鍵和機電工程系博士研究生晏濤,於新冠肺炎疫情初期便與湖北省襄陽市中心醫院和襄陽市第一人民醫院的多名專家合作研究,取得了兩家醫院的206個核酸檢測為陽性的案例及對應416組胸部電腦斷層掃描(簡稱CT)圖像,以及412組普通肺炎的CT圖像作為對照。
基於上述圖像,研究團隊研發出一種基於多尺度卷積神經網路的自動診斷系統。驗證結果表明,在有限數量的訓練資料下,該智慧診斷系統能成功區分新冠肺炎和其他常見的肺炎,其診斷能力與經驗豐富的放射科醫生相當,但診斷速度卻比醫生快將近60倍。
新冠肺炎一般通過咽拭子、鼻拭子核酸測試來確認,存在假陰性率高等問題。CT診斷準確性高,但圖像數量多並且需要人工識別,對疫情嚴峻地區的放射科醫生工作產生較大挑戰。
此項研究的論文《運用多尺度卷積神經網路從胸部電腦斷層掃描圖像中自動區分新型冠狀病毒肺炎和普通肺炎》近日已在國際科學期刊發表。
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