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2月19日，昆明移動依托云資源和數(shù)據(jù)鏈優(yōu)勢，協(xié)同昆明市第三人民醫(yī)院、云南大學(xué)共同創(chuàng)立、建設(shè)的“云南省新型冠狀病毒感染的肺炎CT診斷互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同會診平臺”（簡稱云南省傳染性疾病影像云平臺）在三方遠程連線下正式啟動。平臺將在有相關(guān)診斷經(jīng)驗的影像專家?guī)椭拢远喾絽f(xié)同工作的方式支持基層醫(yī)院，幫助基層醫(yī)院輸出高質(zhì)量的新冠肺炎診斷，同時通過互聯(lián)網(wǎng)方式實現(xiàn)遠程互動，方便醫(yī)生和患者，減少傳播感染機會、減少現(xiàn)場支援成本和隔離防護的物資消耗，集全省影像專家力量助力打好新冠疫情防控阻擊戰(zhàn)。結(jié)合為昆明醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院創(chuàng)建的“5G智慧診療平臺”的經(jīng)驗，昆明移動協(xié)同云南大學(xué)、昆明市第三人民醫(yī)院建立相應(yīng)的云服務(wù)、醫(yī)學(xué)影像多方協(xié)同工作（會診）系統(tǒng)，通過CT診斷新型冠狀病毒肺炎的互聯(lián)化服務(wù)系列關(guān)鍵技術(shù)以及運行服務(wù)的保障模式，將復(fù)雜、昂貴的醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)互聯(lián)化、低成本化。基層醫(yī)院可以免費、免培訓(xùn)、自助地將本地設(shè)備接入云服務(wù)平臺，隨后將逐步發(fā)展成為云南省傳染性疾病影像互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同診斷平臺。

西安交通大學(xué)《新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)診斷》全書共15.5萬字，從幾百個臨床病例中精心挑選了590幅圖，其中與新冠肺炎進行鑒別的疾病有29種之多，圖文并茂，生動詳細(xì)。 《新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)診斷》一書在中華放射學(xué)會主任委員金征宇教授、候任主任委員劉士遠教授倡導(dǎo)下，在全國診療新冠肺炎影像專家組指導(dǎo)下重磅推出。另有近30多位來自武漢及其他地區(qū)戰(zhàn)“疫”一線的影像學(xué)專家參與。 依據(jù)2020年2月5日國家衛(wèi)健委頒布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，該書闡述了新型冠狀病毒的影像學(xué)基本征象、臨床分期分型與診斷要點，幫助一線醫(yī)務(wù)工作者提高對新冠肺炎的影像學(xué)識別、診斷和鑒別能力，避免誤診和漏診，具有專業(yè)的臨床指導(dǎo)意義。 該書的核心內(nèi)容緊緊圍繞新冠肺炎的影像學(xué)診斷，涵蓋了新型冠狀病毒的命名、影像學(xué)檢查與防護、影像學(xué)檢查方法、影像學(xué)基本征象、臨床分型與診斷、影像學(xué)分期、影像學(xué)轉(zhuǎn)歸和影像學(xué)鑒別診斷等，可以很好地使一線醫(yī)務(wù)工作者提高其新型冠狀肺炎的影像學(xué)識別、診斷和鑒別診斷能力，避免誤診和漏診。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

? 規(guī)格尺寸：600*400mm；材質(zhì)：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產(chǎn)品文字說明及圖片，采用不低于絲網(wǎng)印刷技術(shù)UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護裝置。? ? 原理說明：琴弦振蕩頻率較高，我們?nèi)说难劬床磺迩傧艺駝拥那樾危?dāng)轉(zhuǎn)桶旋轉(zhuǎn)時，白色條文的閃動可使人們對琴弦的振蕩情形有所了解。?

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實時、高分辨率的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來團隊以O(shè)CT成像方式為主，結(jié)合自適應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國際先進水平的眼底多模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對由眼底視網(wǎng)膜病變所帶來的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進行觀測和估計，實現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確診斷。

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實時、高分辨率 的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來團隊以 OCT 成像方式為主，結(jié)合自適 應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國際先進水平的眼底多 模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收 特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對由眼底視網(wǎng)膜病變所帶 來的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進行觀測和估計，實現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確

通過研究注意力機制、多尺度卷機和數(shù)據(jù)增強方法（隨 機掩蓋、真假數(shù)據(jù)融合等），解決醫(yī)學(xué)影像中個體差異大的 病灶或病例難以有效識別的難題，突破微小病灶或細(xì)胞等小 目標(biāo)難以被識別的瓶頸。

南開大學(xué)計算機學(xué)院程明明教授團隊與北京推想科技有限公司的聯(lián)合團隊，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎(chǔ)，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，相關(guān)技術(shù)人員深入湖北疫區(qū)合作醫(yī)院，將智能診斷技術(shù)用于新冠病毒的篩查。武漢同濟醫(yī)院過去幾周實際發(fā)生的475例疑似肺炎CT數(shù)據(jù)當(dāng)中，人工智能(AI)對于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對于同時期140例有癥狀但是確認(rèn)非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統(tǒng)為一線醫(yī)生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟醫(yī)院醫(yī)生正在使用CT影像AI篩查系統(tǒng) 初步實驗和應(yīng)用結(jié)果表明，利用各級醫(yī)院普遍使用的CT影像獲取設(shè)備，以及人工智能在線篩查系統(tǒng)，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭分奪秒的戰(zhàn)役中取得先機。該項目目前已完成具有較強實用性的版本，可以為防疫工作提供實質(zhì)性輔助。研究團隊還在積極探索更高的檢測精度和更細(xì)致的量化分析技術(shù)。 新冠肺炎AI系統(tǒng)具有三大重要功能：快速篩查及預(yù)警提示、數(shù)字化精準(zhǔn)輔助診斷與病程監(jiān)控、區(qū)域疫情實時監(jiān)控。該系統(tǒng)已在國內(nèi)包括疫區(qū)在內(nèi)的40家醫(yī)院應(yīng)用部署，數(shù)據(jù)累積8.1萬份，為進一步提升系統(tǒng)性能奠定了基礎(chǔ)。

北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院生物光學(xué)影像實驗室長期開展熒光分子影像研究，在二維和三維熒光分子影像方面積累了豐富的技術(shù)基礎(chǔ)。在自有核心技術(shù)的支撐下，充分調(diào)研市場需求，自主研發(fā)了熒光分子影像儀產(chǎn)品Fluoracle。 熒光分子影像可直接在活體上提供細(xì)胞和分子水平上的二維和三維定量和特異性成像，突破了傳統(tǒng)的切片觀察手段的局限，為動植物疾病機理研究、藥物動力學(xué)和毒理評估、生物和醫(yī)用材料在體評估、疾病預(yù)測等領(lǐng)域提供了革命性的全新研究手段。 主要性能指標(biāo)：三維定量和分析生物發(fā)光、熒光三維定量（~1mm高空間分辨率）和自動分析三維輪廓拓?fù)渚?00um反射自發(fā)熒光扣除光譜分析算法自動扣除自發(fā)熒光干擾透射掃描均一成像自定義拓?fù)渫干渚怀上袢コ园l(fā)熒光干擾相機傳感器sCMOS量子效率500-700nm>85%； 400-900nm>30%成像像素2064x2056可檢測最小發(fā)光70 photons/s/sr/cm2視野3.9cmx3.9cm ~ 23x23 cm光源氙燈激發(fā)熒光濾光片8~16選配熒光濾光片8~16選配成像密室空間40x50x35cm（寬x深x高）成像系統(tǒng)空間120x60x90cm（寬x深x高）

本項目旨在充分挖掘數(shù)字化超聲影像的醫(yī)學(xué)內(nèi)涵，運用數(shù)據(jù)處理和超聲 圖像三維重構(gòu)技術(shù)，深度探索胎兒健康相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，采用定量分 析的科學(xué)方法在已有標(biāo)準(zhǔn)上進行優(yōu)化，實現(xiàn)基于超聲影像的胎兒健康數(shù)字化篩 查的目標(biāo)。 醫(yī)學(xué)圖像三維重建是通過計算機圖形學(xué)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、計算機 可視化以及人機交互等技術(shù)，把二維的醫(yī)學(xué)圖像序列轉(zhuǎn)換為三維圖像在屏幕 上顯示出來，并根據(jù)需要為用戶提供交互處理手段的理論、方法和技術(shù)。在 進行醫(yī)學(xué)圖像三維重建之前，首先需要對醫(yī)學(xué)影像設(shè)備輸出的圖像數(shù)據(jù)按照 疾病診斷的需要進行必要的分割。圖像分割是將圖像中互不相交的區(qū)域分離 開來，被分離開來的每一個區(qū)域都必須滿足特定的區(qū)域一致性。進行圖像分 割的目的是為了定量定性分析的需要，提取出圖像中感興趣的區(qū)域，同時它 也是利用圖像進行三維可視化的基礎(chǔ)。通過分割技術(shù)提取出醫(yī)學(xué)圖像序列中 的感興趣的組織器官或病變體后，就可以通過三維重建技術(shù)重建出這些被提 取的組織器官或病變體。重建的圖像除外觀逼真、富有立體感外，還具有任 意角度旋轉(zhuǎn)、多種剖面顯示、透視內(nèi)部結(jié)構(gòu)功能，可以將醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的真實 感官效果展示給診斷人員。市場及經(jīng)濟效益分析： 如今國內(nèi)外的圖像處理技術(shù)都比較成熟，對于圖像重構(gòu)的技術(shù)也非常的 成熟，但大都是從二維圖像進行重構(gòu)。對于將超聲影像結(jié)合圖像處理，再進 行三維重構(gòu)的技術(shù)在國內(nèi)的是領(lǐng)先的，二維醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)不能滿足人們對測 量精準(zhǔn)度、可預(yù)見性的需求了，此時用超聲圖像進行三維重構(gòu)將面臨巨大的市 場。