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DHC研究院
乳腺钼靶
行业现状

近年来,随着AI技术的不断发展,基于深度学习算法的AI系统主要集中于乳腺钼靶X线影像的分析和研究,对MRI、超声和数字乳腺断层摄影的研究相对较少。国内一些医疗公司也推出了新一代基于深度学习算法的钼靶AI系统,在乳腺肿块检测和钙化检测方面此类系统可以达到90%以上的准确率,几乎和医学影像专家的水准相当。同时,在病灶的良恶性判别上,新一代AI模型能达到87%的灵敏度和90%以上的特异度,甚至超越了医学影像专家的水平。

虽然经过测试,乳腺钼靶影像AI系统具有较好的诊断性能,但其缺乏对乳腺影像应用场景深入的研究;算法工程师未能切实挖掘临床诊断中的痛点和难点,使得乳腺钼靶影像AI系统无法准确的反应影像科医师的真实需求。

方案概述

乳腺钼靶影像辅助诊断系统是基于乳腺钼靶X线摄影,通过“AI+医疗”的密切配合实现乳腺疾病的诊疗。该方案是完全按照影像科医师的日常工作模式,由医学影像专家根据多年在医院的经验积累和工作总结,在影像上准确地识别并标注出所有的乳腺肿块、钙化、结构扭曲及其他特征,并对乳腺增生、病变、包块、钙化的形状、大小、密度、性质等做出完整的描述,为临床干预做出重要的决策准备。极大地提高了影像科医师的工作效率;降低了漏诊、误诊的发生率。

产品功能

1、  根据上传的影像资源,自动解析病人和影像的详细信息。

2、  提供根据影像的设备类型、检查部位、影响号、检查时间段、上传时间段等字段的查询功能。

3、  可根据需要对影片的灰度、窗宽窗位等进行调整。

4、  逐层判读,可利用不同的标注工具标出结节的位置和备注信息。

5、  自动计算出每个病灶的大小、密度、体素等重要信息,医师可对每个病灶的形态、性质、位置做出准确的判断。

6、  对疑似病灶进行统计。

7、  把已上传的影像及其详细信息和病灶信息记录入库,为后期的病灶随访和临床诊断提供支持。

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