甲状腺超声图像分析软件对计算机的训练,不仅依赖足够大的样本量,也有赖于算法。孔德兴教授透露,甲状腺结节超声影像的智能识别算法已申报四项国家发明。
不同于标准化数据(譬如CT、核磁等),超声影像能够在动态过程中捕捉病灶。从信息处理的方式来说,静态处理方式只能看水平面上的相关性和信息,忽视了同样有特点、特征的上下层信息。在这方面,孔德兴教授的团队弥补了这一缺陷。
“不同的医生在超声检测中的移动速度和压力都不一样,如何处理非标准化数据是一个关键。现在的算法大部分是针对静态数据的,我们利用医院静态数据和病理数据开发了这套系统,并在浙大一院超声医学科和西湖区留下街道社区服务中心进行试点,效果非常好。静态有4张图,动态可能就有20张,信息更丰富,也更准确。"目前,关于动态影像的核心算法已经完成,正处于产品开发阶段。
甲状腺超声图像分析软件提及未来规划,孔教授表示,未来一方面会着重研发线下版,即超声机器人。“算法是机器人的大脑,现在已经做出来了,而且在用,病人躺着,连续扫描做个动态图像,马上可以出结果。未来将会持续训练,做出一个拥有医生经验的超声机器人。在疾病病种方面,不只局限于甲状腺结节,还会有乳腺、颈动脉斑块、肝癌等。"另一方面是线上版,即云服务平台。线上版的诊断系统将会更多应用于基层医院,造福更多患者。
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