画像オミクスと視覚マクロモデルに基づく肝エキノコックス症のマルチモーダル画像診断および意思決定支援システム

肝性エキノコックス症（肝性エキノコックス症）は、中国北西部の農牧地域に広く存在する重要な人獣共通感染症です。 この病気は人体のどの部分にも寄生する可能性があり、複数の臓器に影響を与える可能性があります。 重症の場合、患者は働く能力を失います。 現在、この疾患は診断精度、特定のタイプの同定、術前活動性評価、術後再発予測、T チューブ圧痕の決定評価において課題に直面しています。 この問題は、医療資源が偏在し、優秀な画像診断医や臨床医が不足している罹患率の高い地域で特に顕著です。 私たちのこれまでの研究では、視覚的な大型モデルとイメージングオミクスアルゴリズムの使用により、肝臓のエキノコックス病変を効果的にセグメント化し、重要な特徴を抽出し、臨床医に正確で信頼性の高い診断と治療の推奨を提供できることが実証されています。 私たちは、より広範な多施設の大規模データセットに基づくさまざまな医用画像モード (MRI、CT、超音波など) の変換に基づいて、肝疾患の効果的な識別、診断、外科的意思決定のサポート、術後の正確な予測という目標が達成されると信じています。エキノコックス症になる可能性があります。 私たちは、診断と治療の効率、診断と治療の自動化、診断結果の解釈可能性を考慮して、敵対的生成ネットワーク、ビジョンラージモデル、画像オミックス、意思決定レベルフュージョンなどの人工知能テクノロジーソリューションを使用して、包括的で正確な診断と予後を構築します。肝性エキノコックス症治療システム