【文匯網訊】（香港文匯網記者 王欣欣 哈爾濱報道）記者從哈爾濱工業大學了解到，哈爾濱工業大學與哈爾濱醫科大學附屬第二醫院成功研發新冠肺炎CT圖像自動分析系統，該系統可以自動檢測CT圖像上的新冠肺炎病變，並估算病變區域在整個肺部的佔比，為新冠肺炎患者的篩查和病情評估提供依據。該系統的閱片效率是人工閱片的30倍，已在哈爾濱醫科大學附屬第二醫院進行部署試用。
據介紹，快速檢查並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。新冠肺炎患者肺部CT圖像上具有較為典型的徵象，是快速診斷和病情評估的重要依據。根據新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院教授鄔向前第一時間聯繫了哈爾濱醫科大學附屬第二醫院影像科李萍教授，經過深入討論，成立了哈工大-哈醫大聯合攻關小組，根據國家衞生健康委發佈的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五、六和七版）》，研發「新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統」。
鄔向前教授帶領博士生洪楚、趙添立進行核心技術研發，李萍教授負責新冠肺炎CT圖像評估、相關醫學知識指導和系統測試與應用。
聯合攻關小組聯繫國內多家醫院，迅速收集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。由於攻關小組成員分佈在全國各地，團隊採用遠程會議方式，講授新冠肺炎CT圖像的典型徵象，為系統研發打下了數據基礎。
CT圖像分析需要核心算法研發以及大量訓練和測試。為加快研發速度，聯合攻關小組採用數據標註和算法訓練同時進行的方式，每標註一批數據，就訓練一批數據，這樣反覆迭代不斷完善算法。僅用一周左右的時間，團隊初步研發成功可用於診斷評估新冠肺炎的CT圖像自動分析系統。
目前，該系統已在哈爾濱醫科大學附屬第二醫院部署試用。李萍說，該系統的閱片效率是人工閱片的30倍，相關病變檢測準確率基本達到醫生水平，並且可以定量評估病變範圍，直接計算出病變在全肺的佔比，這是人工閱片很難做到的，對臨床診斷很有意義。
該項目得到哈工大新型冠狀病毒肺炎疫情應急科研攻關項目的支持。聯合攻關小組將進一步深入研究，將該系統擴展為通用的CT醫學圖像分析系統，使其能自動檢測分析不同部位CT圖像上的多種病變，促進人工智能在臨床醫學影像診斷領域的廣泛應用。
責任編輯：喬一