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智能胸部肺部疾病诊断平台

DeepLN

DeepLN
肺结节智能检测定性

自动、快速、准确的从病人的肺部 CT 图像中检测定位肺结节,及时给出辅助诊断一件,把握肺结节治疗窗口期。

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DeepXray

DeepXray
胸部X光智能诊断

通过胸部X光图像诊断的系统,该系统的算法基于chestxray14数据集,并实现14种疾病的区分诊断。

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肺癌
疾病简介

肺癌介绍

    国家癌症中心公布的最新数字显示,中国 2013 年恶性肿瘤发病率为 270.59/10 万,死亡率为 163.83/10 万,而肺癌在所有恶性肿瘤发病及死亡中均占首位,中国每年约 59.1 万人死于肺癌。肺癌是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,而肺癌生存率与首次确诊时的疾病阶段高度相关,肺癌的早期发现和治疗,能够提高患者的生活质量和存活率。肺结节是早期肺癌的表现形式。因此,对肺结节的筛查尤其重要。

    在临床上,早发现、早确诊、早治疗是降低肺结核和肺癌死亡率、提高患者生存率的关键措施。胸部 CT 放射影像技术,是肺癌早期筛查的有效手段,但一次检查会有多达数百张CT图像,医生仅用肉眼进行判断,费时费力。因此计算机辅助检测在减少医生工作量,帮助医生进行精确诊断方面表现出巨大的潜力。

Deep LN
肺结节智能检测定性系统

项目介绍

  本项目结合四川大学机器智能实验室20余年神经网络研究的积累与沉淀和华西医院优质的数据资源,致力与打造肺结节精准检测与定位辅助诊断系统,简称DeepLN。

项目技术

  利用最先进的深度神经网络技术,自动、快速、准确的从病人的肺部 CT 图像中检测定位肺结节,及时给出辅助诊断意见,把握肺结节治疗窗口期。

Deep Xray
胸部X光智能诊断

项目介绍

  我们构建了一个深度卷积网络DeepCXray来实现通过胸部X光图像诊断的系统,该系统的算法基于chestxray14数据集。通过提出了一种新的损失层,显著地促进神经网络模型中深层网络的多标签分类训练,并实现14种疾病的区分诊断。完成诊断后该系统还将自动生成诊断报告。

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