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《人工智能医学影像工作站》

 北京市创新创业人才培养指导中心

VR Medical Image Workstation

人工智能医学影像是以深度学习等新一代人工智能技术、高性能计算能力及医学影像大数据共同促进出现的产物,也是当今医学发展重要的需求方向。人工智能医学影像工作站对医学图像和信息进行计算机智能化处理后,可使图像诊断摒弃传统的肉眼观察和主观判断。借助计算机技术,可以对图像的像素点进行分析、计算、处理,得出相关的完整资料,为医学诊断提供更客观的信息。最新成像技术不但可以提供形态图像,还可以提供功能代谢图像,而且两种图像的融合和重建功能已经出现在许多商业化软件中,使医学图像诊断技术走向更深层次。 人工智能医学影像工作站主要应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择(个性化医疗)、疗效评估和临床预测。提升效率层面,乳腺疾病影像诊断可节约至少70%的时间,胸片能节约将近50%的时间;在诊断准确率上,在很多医院已经达到95%以上;具体病种上,覆盖众多,包括胸部CT的防漏诊断,乳腺钼靶检测,脑梗、脑出血核磁分析,这几类偏筛查型;还有一些则深入到病种里头,可支持包括肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、鼻咽癌、前列腺癌等在内的癌种的诊断和治疗。 该系统应用在医院影像科室,它直接与CT、MR、ECT、DSA和DR等提供DICOM标准图像的医学设备进行软硬对接。该系统应用在超声、内窥镜、病理等科室时,提供视频、普通图片的医学设备进行软硬对接。检查结果以DICOM、BMP、JPG等多种格式进行长期保存,形成影像历史、诊断历史。这些历史数据可供医生重复调阅,作为编写诊断报告的重要参考。 《医学影像存储与传输系统》针对数据库存储、传输服务、图像处理进行了优化,存储更安全、传输更稳定、图像处理更加方便。对非DICOM影像,如超声、病理、心电图等进行了集成,做到了可以同时处理DICOM标准图像和非DICOM图像,这样本版产品就覆盖了医院中所有与影像相关的所有检查类型。针对分诊、叫号、写报告的业务流程进行了整合,结合公司在多家医院成功实施PACS的经验,诊疗业务流程设置更加灵活,充分适合多种不同类型的流程管理需要。

项目分数

项目信息

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项目负责人

陆欣玥1839级 校外学生统一学院 中央民族大学

项目成员

黄妍萌2019级 网络空间安全学院 信息安全

郭子龙2019级 网络空间安全学院 信息安全

钱越茗1836级 校外学生统一学院 中央民族大学

颜虹茹1819级 校外学生统一学院 中央民族大学

指导老师

吕昕晨网络空间安全学院 其他

梁卫国三教初心(北京)科技发展有限公司 总经理

刘成有中央民族大学 哲学与宗教学学院副院长、教授

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邮箱:buptwin@bupt.edu.cn;传真:010-62285134;电话:010-62281946;地址:北京邮电大学教一楼323; 邮编:100876
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