Multimodal bildediagnose og beslutningshjelpesystem for hepatisk echinokokkose basert på bildeomics og synmakromodell

Hepatisk echinococcosis (hepatisk echinococcosis) er en viktig zoonotisk sykdom som er utbredt i landbruks- og pastoralområdene i det nordvestlige Kina. Sykdommen kan være parasittisk i alle deler av menneskekroppen og kan påvirke flere organer. I alvorlige tilfeller vil pasienter miste arbeidsevnen. For tiden står sykdommen overfor utfordringer i diagnostisk nøyaktighet, spesifikk typeidentifikasjon, preoperativ aktivitetsvurdering, postoperativ residivprediksjon og beslutningsevaluering av T-rørinnrykk. Dette problemet er spesielt betydelig i områder med høy forekomst med ujevn fordeling av medisinske ressurser og mangel på utmerkede bildeleger og klinikere. Våre tidligere studier har vist at bruken av visuelle store modeller og bildebehandlingsalgoritmer effektivt kan segmentere ekinokoklesjoner i leveren, trekke ut nøkkelfunksjoner og gi klinikere nøyaktig og pålitelig diagnose og behandlingsanbefalinger. Vi tror at på grunnlag av transformasjonen av forskjellige medisinske bildemoduser (som MR, CT og ultralyd) basert på et bredere multisenter stort datasett, målet om effektiv identifikasjon, diagnose, kirurgisk beslutningsstøtte og postoperativ nøyaktig prediksjon av lever echinokokkose kan oppnås. Vi vil bruke teknologiløsninger for kunstig intelligens som motstandsgenerasjonsnettverk, vision large model, image omics og beslutningsnivåfusjon, som tar hensyn til diagnose og behandlingseffektivitet, diagnose og behandlingsautomatisering og tolkning av diagnoseresultater, for å bygge en omfattende nøyaktig diagnose og prognose. system for hepatisk echinokokkose