Multimodální zobrazovací diagnostika a systém pomoci při rozhodování pro jaterní echinokokózu na základě obrazové omiky a makromodelu vidění

Jaterní echinokokóza (hepatická echinokokóza) je důležité zoonotické onemocnění široce rozšířené v zemědělských a pasteveckých oblastech severozápadní Číny. Toto onemocnění může být parazitární v jakékoli části lidského těla a může postihnout více orgánů. V závažných případech pacienti ztrácejí schopnost pracovat. V současnosti toto onemocnění čelí výzvám v diagnostické přesnosti, identifikaci specifického typu, hodnocení předoperační aktivity, predikci pooperační recidivy a hodnocení rozhodnutí o indentaci T-trubice. Tento problém je zvláště významný v oblastech s vysokým výskytem s nerovnoměrným rozložením lékařských zdrojů a nedostatkem vynikajících zobrazovacích lékařů a klinických lékařů. Naše předchozí studie ukázaly, že použití vizuálních velkých modelů a zobrazovacích omických algoritmů může účinně segmentovat jaterní echinokokové léze, extrahovat klíčové rysy a poskytnout lékařům přesnou a spolehlivou diagnózu a doporučení léčby. Domníváme se, že na základě transformace různých režimů lékařského obrazu (jako je MRI, CT a ultrazvuk) na základě širšího multicentrického velkého souboru dat bude cílem efektivní identifikace, diagnostiky, podpory chirurgického rozhodování a pooperační přesné predikce jaterního lze dosáhnout echinokokózy. Použijeme technologická řešení umělé inteligence, jako je síť pro generování protivníka, velký model vidění, omika obrazu a fúze na úrovni rozhodování, s přihlédnutím k účinnosti diagnostiky a léčby, automatizaci diagnostiky a léčby a interpretovatelnosti výsledků diagnostiky, abychom vytvořili komplexní přesnou diagnózu a prognózu. systém pro jaterní echinokokózu