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摘要
目的新冠肺炎(COVID-19)已经成为全球大流行疾病,在全球范围数百万人确诊。基于计算机断层扫描(computed tomography,CT)数据的影像学分析是临床诊断的重要手段。为了实现快速高效高精度地检测,提出了一种超级计算支撑的新冠肺炎CT影像综合分析辅助系统构建方法。方法系统整个处理流程依次包括输入处理模块、预处理模块、影像学分析子系统和人工智能(artifiaial intelligence, AI)分析子系统4部分。其中影像学分析子系统通过分析肺实变、磨玻璃影和铺路石等影像学典型特征检测是否有肺炎和典型新冠肺炎特征,给出肺炎影像分析结论;AI分析子系统通过构建深度学习模型来区分普通病毒肺炎与新冠肺炎,增加肺炎的筛查甄别能力。结果系统发布以来,持续稳定地为国内外超过三十家医院与一百多家科研机构提供了新冠肺炎辅助诊断服务和科研支撑,为抗击疫情提供重要支撑。结论本文提出的超级计算支撑的新冠肺炎CT影像综合分析辅助系统构建方法,取得了应用效果,是一种有效实现快速部署服务、对突发疫情提供高效支撑的服务方式。
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