本发明涉及一种医学影像处理系统,包括图片获取模块,用于获取待处理的医学影像图像;图片预处理模块,用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像,并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块;第一分析模块,用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析,得到第一分析结果,并将所述第一分析结果发给至判定模块;第二分析模块,用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中,得到第二分析结果,并将所述第二分析结果发给至判定模块;判定模块,用于基于所述第一分析结果和第二分析结果,生成最终分析结果。
随着医学成像技术和计算机技术的不断发展和进步,医学影像分析已成为医学研究、临床疾病诊断和治疗中一个不可或缺的工具和技术手段,其中,通过对医学影像图片进行处理,并得到相应的处理结果,可以为后续治疗提供参考。人工智能特别是深度学习作为大数据处理的有效手段,近年来在医疗影像研究中得到了非常广泛的应用。
但是,对于一些影像学表现上仍存在一定的相似性的疾病共有的图像特征,例如2020年开始的全球大流行病新冠肺炎,与其他病毒性肺炎及机化性肺炎、嗜酸性肺炎等在影像学表现上仍存在一定的相似性,具有一些相同的图像特征,现有医学影像处理技术无法做出准确地分析判断,效率低且可靠性差。本成果能够对医学影像做出准确的分析和判断。
本成果由国家超级计算天津中心核心团队研究开发完成,团队成员包括康波、孟祥飞、郭佳。国家超级计算天津中心是2009年5月批准成立的首家国家级超级计算中心,部署有2010年11月世界超级计算机TOP500排名第一的“天河一号”超级计算机和“天河三号”原型机系统,构建有超算中心、云计算中心、电子政务中心、大数据和人工智能研发环境,是我国目前应用范围最广、研发能力最强的超级计算中心,为全国的科研院所、大学、重点企业提供了广泛的高性能计算、云计算、大数据、人工智能等高端信息技术服务。
评价单位:“科创中国”超级算力应用创新科技服务团 (国家超级计算天津中心)
评价时间:2023-11-26
综合评价
该技术具有较强的财务盈利能力,其财务净现值良好,投资回收期合理。综上所述,技术的经济和社会效益客观,技术的投产将改善优化当地产业结构,实现高质量发展的目标。
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