哈工大与哈医大二院联合研发新冠肺炎CT图像自动分析系统

人民网哈尔滨3月14日电（赵丹）哈尔滨工业大学与哈尔滨医科大学附属第二医院成功研发新冠肺炎CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图像上的新冠肺炎病变，并估算病变区域在整个肺部的占比，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供依据。

新冠肺炎患者肺部CT图像上具有较为典型的征象，是快速诊断和病情评估的重要依据。根据新冠肺炎诊疗方案，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授邬向前带领博士生洪楚、赵添立进行核心技术研发。哈尔滨医科大学附属第二医院影像科教授李萍负责新冠肺炎CT图像评估、相关医学知识指导和系统测试与应用。

联合攻关小组联系国内多家医院，迅速收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。由于攻关小组成员分布在全国各地，团队采用远程会议方式，讲授新冠肺炎CT图像的典型征象，为系统研发打下了数据基础。

CT图像分析需要核心算法研发以及大量训练和测试。为加快研发速度，联合攻关小组采用数据标注和算法训练同时进行的方式，每标注一批数据，就训练一批数据，这样反复迭代不断完善算法。仅用一周左右的时间，团队初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。

目前，该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院部署试用。李萍表示，该系统的阅片效率是人工阅片的30倍，相关病变检测准确率基本达到医生水平，并且可以定量评估病变范围，直接计算出病变在全肺的占比，这是人工阅片很难做到的，对临床诊断很有意义。

该项目得到哈工大新冠肺炎疫情应急科研攻关项目的支持。联合攻关小组将进一步深入研究，将该系统扩展为通用的CT医学图像分析系统，使其能自动检测分析不同部位CT图像上的多种病变，促进人工智能在临床医学影像诊断领域的广泛应用。