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基于异构计算加速的医学超声影像AI判读技术及应用

成果类型:: 发明专利,软件著作权,著作权

发布时间: 2022-11-12 16:26:53

科技成果产业化落地方案
方案提交机构:成果发布人| 倪晶 | 2022-11-12 16:26:53

本项目研制基于异构计算加速的医学超声影像AI判读技术,致力于临床应用中提高超声影像判读的自动化程度,改善超声影像判读的一致性与准确性水平,降低医生的工作强度。该技术能够实现医学超声影像的自动质量控制,超声标准切面图像的实时获取、关键解剖结构的精准定位与精细化分割、接近专家测量精度的生长参数自动测量,基于异构计算加速深度学习模型的推理过程以满足临床实时性的需求。

提出了可扩展的医学超声影像处理框架,实现了一种可裁剪的医学超声影像质量控制和评测系统;2. 提出了基于GAN的同步超分和图像增强模型,突破了超声影像中存在的伪影干扰、分辨率不高等难题,医学超声影像较传统人工模式判读准确率有明显提升;3. 提出了基于时空依赖、结构感知、空间金字塔ROI区域特征对齐等系列方法,突破超声影像视角自由、解剖结构形态尺度变化大等难题,现有数据测试结果表明切面分类准确率达到97%以上;实现了产科胎儿超声图像智能识别、质量控制与智能评测等临床示范应用,取得了良好的应用效果;4. 设计了医学影像智能处理的系列共性高效异构并行算法,在超声机器有限嵌入式异构算力限制下,高效实现了医学影像的智能实时处理

研究成果是基于异构计算加速的医学超声影像 AI 判读技术及应用,来源于

国家重点研发计划和国家自然基金等项目的资助,成果能够实现医学超声影像的

识别、解剖结构的检测与分割及质量控制,帮助医务人员识别组织结构以及利用

深度学习并行技术加速模型的推理过程满足临床实时性的需求。

阳王东 男 1974-04 教授 博士 湖南大学 整体架构设计李肯立 男 1971-10 教授 博士 湖南大学 深度学习模型并行加速设计李胜利 男 1963-02 主治医师 博士 深圳市妇幼保健院 超声影像分析架构设计谭光华 男 1982-08 副教授 博士 湖南大学 质量控制系统研制丁烨 男 1987-11 副教授 博士 东莞理工学院 机器学习算法设计与优化袁鹰 女 1976-05 副高级 硕士 深圳市妇幼保健院 超声影像清洗与标注朱宁波 男 1972-02 教授 博士 湖南大学 超声标准切面识别系统研制唐卓 男 1981.11 教授 博士 湖南大学 资源管理系统研制文华轩 主治医师 学士 深圳市妇幼保健院 超声影像清洗与标注段明星 博士后 博士 湖南大学 超声图像去噪方法设计与实现肖国庆 副教授 博士 湖南大学 深度学习并行优化蒲斌 博士生 硕士 湖南大学 时空依赖的图像识别算法设计与实现马来发 博士生 硕士 湖南大学 结构感知分割算法设计与实现王腾 硕士生 学士 湖南大学 系统设计与开发王航 硕士生 学士 湖南大学 系统设计与开发

本成果已在 10 家医院完成了测试和试用,对质量评估管理、胎儿标准面的

抓取,速度和精度获得胎儿产检专家认可,能够满足超声检查中实时的要求,本

系统可以大大节约了超声医生做超声产前检查的时间,常规方法需要 30 分钟的

检查,目前可以降低到 10 分钟以内。

本成果虽然已经在临床试用中取得了很大的成功,但在系统稳定性和系统界

面的友好性方面还有待进一步加强,使其更加符合临床的需求

本成果能够支持三级产科检查中三十余种常用切面类型的超声图像的自动

化质量评估,平均切面分类准确率不低于 97%,各切面是否标准的平均准确率不

低于 95%。除检测切面类型、标准与否之外,同时给出非标准的原因,能对医生

的超声检查起到质量反馈作用。