中幕中文字2020|天河超算参与新冠肺炎筛查 AI+CT十秒完成准确率八成

天河超算参与新冠肺炎筛查 AI+CT十秒完成准确率八成

2020年06月01日 0:25:02

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为了控制COVID-19的传播,优先检查大量可疑病例以进行适当的隔离和治疗措施。致病性实验室检测是诊断的一大标准,但往往耗时且假阳性结果显著。因此,迫切需要快速、准确的诊断方法来对抗这种疾病。天河超算参与新冠肺炎筛查 AI+CT十秒完成准确率八成 2月17日,天津医科大学附属肿瘤医院徐波教授团队及国家超级计算机天津中心的研究团队在medRxiv预印本平台上发表的文章中,介绍了双方合作研发的一个利用CT图像辅助诊断新型冠状病毒肺炎的人工智能模型。该模型鉴别新冠肺炎与其他病毒性肺炎的总准确度可达83%,且快速高效。
研究人员修改了Inception迁移学习模型以建立算法,然后进行内部和外部验证。结果显示:内部验证的总准确度为82.9%,特异性为80.5%,灵敏度为84%。外部测试数据集显示总准确性为73.1%,特异性为67%,灵敏度为74%。中幕中文字2020图1. 显示了具体的深度学习算法框架。使用修改后的Inception网络随机抽取ROI进行训练,以提取特征。 然后,该算法进行预测。
图2. COVID-19肺炎特征的一个案例。蓝色箭头指向毛玻璃样的不透明度,黄色箭头指向胸膜压痕。天河超算参与新冠肺炎筛查 AI+CT十秒完成准确率八成 研究人员们指出,该模型已经模型训练已经进行15,000次迭代,虽然目前还存在一些局限性,未来他们讲可以通过把CT图像的分层特征与其他因素(例如遗传、流行病学和临床信息)的特征链接起来,进行进一步的优化和测试,提高准确性、特异性和敏感性,该平台可以用于辅助临床诊断,为COVID-19疾病控制做出贡献。
徐波介绍:“天河平台的AI+CT系统有两个层面上的判断,一个是判断病毒性肺炎的准确率,第二层意义是帮助判断是普通病毒性肺炎还是新冠肺炎。这个过程对新冠肺炎的防控非常关键。”目前的系统精度建立在已掌握数据基础上的可信度,后续随着研发和数据更新,还将不断对平台能力与实用性进行完善。AI正在成为疫情防控战的“新兵种”。2月15日,据记者了解,达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术,AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读,分析结果准确率达到96%,大幅提升诊断效率。明日(2月16日)即将启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。天河超算参与新冠肺炎筛查 AI+CT十秒完成准确率八成 新冠肺炎患者的CT胸片的影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片状或节段性磨玻璃密度影等细微变化。一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右,这给医生临床诊断带来巨大压力,医生对一个病例的CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。

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