哈工大與哈醫大二院聯合研發新冠肺炎CT圖像自動分析系統

人民網哈爾濱3月14日電（趙丹）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。

新冠肺炎患者肺部CT圖像上具有較為典型的征象，是快速診斷和病情評估的重要依據。根據新冠肺炎診療方案，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院教授鄔向前帶領博士生洪楚、趙添立進行核心技術研發。哈爾濱醫科大學附屬第二醫院影像科教授李萍負責新冠肺炎CT圖像評估、相關醫學知識指導和系統測試與應用。

聯合攻關小組聯系國內多家醫院，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布在全國各地，團隊採用遠程會議方式，講授新冠肺炎CT圖像的典型征象，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注和算法訓練同時進行的方式，每標注一批數據，就訓練一批數據，這樣反復迭代不斷完善算法。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。李萍表示，該系統的閱片效率是人工閱片的30倍，相關病變檢測准確率基本達到醫生水平，並且可以定量評估病變范圍，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冠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。