科学研究|硬科技的“软”心肠——基于深度学习的新冠肺炎早期检测筛查系统

智能软件与系统新技术研究所2020-04-04 20:28

在西安电子科技大学有这样一群人，他们操作冰冷的仪器，分析处理没有情感的数据，却用最炽热的心践行着“疫情就是命令，防控就是责任”的承诺，他们与时间赛跑，用科技的力量编织和加固着战“疫”防线。

医护人员的好帮手：基于深度学习的新冠肺炎早期检测筛查系统

西电计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮的爱人是西安交通大学第二附属医院抗疫一线的影像科医生，疫情发生以来，他们讨论最多的就是新型冠状病毒感染者的早期诊断问题。作为一名医护家属，身为高校科研工作者，张亮深知快速准确地诊断新冠肺炎早期患者对控制和防治疫情的重要性和挑战性。他与团队成员主动出击，通过远程网络会议，在前期医学影像处理的研究基础上加速科研攻关，反复讨论方案，屡次设计模型，与上海宽带技术及应用工程研究中心、上海交通大学医学院附属瑞金医院等合作单位的人员多次标注整理患者肺部CT影像数据到深夜。与此同时，他们依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。

对应新冠肺炎CT病灶检测效果

令人欣喜的是，通过对实际门诊数据排查测试，该模型可以减轻医护人员近80%的工作量，新冠肺炎患者的检测召回率超过95%。目前，模型系统正在进行最后的调试工作，很快投入到“战疫”一线，缓解医护人员紧缺、确诊检测工作耗时较长等问题，减少医护人员的工作时间和劳动强度，提高工作效率。

转载自西安电子科技大学微信公众号，原文请见“硬科技的‘软’心肠”。

科技日报记者：史俊斌 通讯员：王格

责任编辑：田敬权

出品：党委宣传部网络文化工作室