JMT日本医疗——成功开发新冠肺炎的CT影像监测系统，提高诊断效率②

点击量：73   日期：2022-11-09 11:26    编辑：JMT日本医疗

名古屋大学利用该学习数据集开发了COVID-19诊断辅助人工智能，用于从CT图像进行RSNA典型度自动识别。即使在学习数据只有20例的情况下，我们开发的方法也能实现比传统方法更高精度的肺野分割。

利用“3d CNN”构建自动判断和统计COVID-19肺炎典型程度的系统

在此次的研究开发中，利用NII的云基础优势，构建了从每天发送到云基础的大量CT图像中，仅筛选出肺野来判定并统计COVID-19肺炎典型程度的搜索系统。

具体来说，在判别AI中使用3d Convolutional Neural Network （3d CNN）新实现了自动判别。在实现3d CNN的过程中，独立开发了在CT图像的Axial、Coronal、Sagittal断面上分别并行提取图像特征，并将这些特征进行整合来判别3d图像的机构，实现了约83%的分类精度。

以图像为基础，可以判断和推测感染动态

通过开发用于COVID-19诊断辅助人工智能的验证实验软件，能够对基于云的CT图像持续获得人工智能的自动判别结果。这是一种将基于云的COVID-19诊断辅助人工智能连接起来，对医疗机构存储在云端的CT图像自动应用人工智能的各项处理，得到判别结果的机制。这样一来，从过去到现在的多张CT图像中自动计数感染病例，就可以获得COVID-19感染扩大状况的统计数据。这是一种能够基于图像判断和推测感染动态的系统。

通过继续运用这次的监视系统，可以预测在CT图像上发现疑似病毒性肺炎的COVID-19感染者的动态。不管是否发病，测量病毒阳性者的PCR抗原检查，患病人数的计算依赖于基于过去经验的发病率。由于发病率会根据病毒株和感染者的状态而变化，因此很难实时追踪患病者的实际情况。该监视以CT的图像为指标，因此与发病率无关，可以追踪肺炎患者的实际情况。这有助于提前预测医疗服务的需求，避免医疗资源的紧张。

研究开发能够迅速应对临床需求的医疗人工智能

今后，研究小组将推进旨在提高COVID-19诊断辅助AI精度的算法研究，提高监视系统的可靠性。另外，每天接收网罗数据的云环境是“成长数据库（evergrowingdatabase）”这一特质，因此该研究小组表示：“计划研究开发能够迅速应对COVID-19以外疾病的监测和临床现场需求的医疗AI​。”

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