Мультимодальная система визуализации для диагностики и принятия решений при эхинококкозе печени на основе омических изображений и макромодели зрения

Эхинококкоз печени (эхинококкоз печени) — важное зоонозное заболевание, широко распространенное в сельскохозяйственных и пастбищных районах северо-западного Китая. Заболевание может быть паразитарным в любой части человеческого тела и может поражать несколько органов. В тяжелых случаях пациенты теряют трудоспособность. В настоящее время заболевание сталкивается с проблемами в диагностической точности, идентификации конкретного типа, предоперационной оценке активности, прогнозировании послеоперационного рецидива и оценке решения о вдавливании Т-образной трубки. Эта проблема особенно актуальна в районах с высокой заболеваемостью, неравномерным распределением медицинских ресурсов и нехваткой отличных врачей-визуализаторов и клиницистов. Наши предыдущие исследования показали, что использование визуальных больших моделей и алгоритмов омики визуализации может эффективно сегментировать эхинококковые поражения печени, извлекать ключевые особенности и предоставлять врачам точную и надежную диагностику и рекомендации по лечению. Мы считаем, что на основе преобразования различных режимов медицинских изображений (таких как МРТ, КТ и ультразвук) на основе более широкого многоцентрового набора данных, цель эффективной идентификации, диагностики, поддержки хирургических решений и послеоперационного точного прогнозирования заболеваний печени возможен эхинококкоз. Мы будем использовать технологические решения искусственного интеллекта, такие как сеть состязательного поколения, большая модель видения, омика изображений и объединение уровней принятия решений, принимая во внимание эффективность диагностики и лечения, автоматизацию диагностики и лечения, а также интерпретируемость результатов диагностики, для построения комплексного точного диагноза и прогноза. система для лечения эхинококкоза печени