Система интерпретации ультразвуковых изображений, ориентированная на искусственный интеллект

Ультразвук является неинвазивным и нерадиационным диагностическим инструментом в условиях неотложной помощи и интенсивной терапии. В клинической практике важна своевременная интерпретация сонографических изображений для облегчения принятия решения. Однако это зависит от опыта операторов. Как обычно, младшим врачам неотложной помощи требуется время, чтобы иметь хорошую точность диагностики с помощью традиционного сонографического образования. Как сократить обучение Это предложение рассчитано на один год. В этом проекте мы стремимся исследовать возможность использования ИИ для интерпретации сонографических изображений. Основной проект отвечает за координацию между двумя подпроектами и основным проектом, предоставление ресурсов изображений, а также использование U-Net (сверточных сетей для сегментации биомедицинских изображений) и трансферного обучения для создания моделей распознавания изображений и проверки эффективности. моделей. Целью подпроекта 1 является разработка системы распознавания динамических изображений: перикардиальный выпот. После построения модели будет проведена проверка эффективности и будущая доработка. Подпроект 2 выходит система распознавания изображений для статических изображений: гидронефроз. После построения модели будет проведена проверка эффективности и будущая доработка.

Это новаторское исследование может предоставить две системы распознавания ультразвуковых изображений с искусственным интеллектом в реальных клинических условиях. Они могут испытать клиническое применение и внести свой вклад в современное медицинское образование. Кроме того, это может улучшить процесс принятия решений и качество помощи в отделениях неотложной помощи и интенсивной терапии. Кроме того, установленные модели могут быть использованы в будущем для распознавания других целевых ультразвуковых изображений.