哈爾濱工業大學聯合哈爾濱醫科大學14日發布消息，兩校聯合研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”，該系統閱片效率是人工閱片速度的30倍，新冠肺炎相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，可以定量評估病變范圍。

新冠肺炎疫情爆發以來，快速檢查并妥善收治新冠肺炎患者，是遏制新冠病毒傳播，阻止病毒擴散的關鍵。

由于新冠肺炎患者肺部CT圖像上有較為典型的征象，可以作為新冠肺炎快速診斷和病情評估的重要依據，因此哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院鄔向前教授聯合哈爾濱醫科大學附屬第二醫院影像科李萍教授，成立哈工大-哈醫大聯合攻關小組，研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”。

聯合攻關小組緊急聯系中國多家醫院，收集177000多張肺部CT圖像，其中包括來自新冠肺炎患者的近40000張圖像。

聯合攻關小組克服了各種困難，經過多天通宵達旦努力工作，僅用了一周左右的時間就初步研發成功可用于診斷評估新冠肺炎的CT圖像自動分析系統。

該系統可以自動檢測CT圖片上新冠肺炎相關病變，并估算病變區域在整個肺部的比例，為新冠肺炎患者的篩查和病情評估提供了依據。這些信息，在人工閱片時無法得到。

該系統已在哈爾濱醫科大學附屬第二醫院進行部署試用。李萍教授說：“該系統具有非常優越的性能，其閱片效率差不多是人工閱片速度的30倍，新冠相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，尤其可以定量的評估病變的范圍對臨床診斷非常有意義。”

聯合攻關小組將在新冠肺炎疫情結束后，繼續緊密合作，進一步深入研究，盡快將該系統擴展為通用的CT醫學圖像分析系統，使其能自動檢測和分析不同部位CT圖像上的各種病變，從而促進人工智能在臨床醫學影像診斷的廣泛應用。

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