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应用深度学习技术辅助肺结节检测与诊断


项目背景 

 肺癌已成为全世界发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,所有肺癌都是由肺结节发展演变而来。因此,肺结节的精准诊断是提高肺癌患者生存率、降低其死亡率最为关键的措施。目前,肺结节诊断通常需要依赖胸部影像CT。随着低剂量CT薄层技术的广泛应用,影像数据爆炸式增长与人工诊断力量严重不足的矛盾,大数据和数据分析技术发展不协调,诊断状态不稳定和医师经验等都严重限制了肺癌诊断的准确性。 


项目组负责人及主要成员 

 李为民,四川大学华西医院院长,华西医院精准医学中心主任,“中国精准医学临床研究和应用联盟”副主席,“中国医药生物技术协会精准医疗分会”副主任委员,中国健康促进基金会四川省精准医学中心主任,精准医学四川省重点实验室主任,四川省精准医学工程实验室主任。 

王成弟,呼吸病学博士,现任华西精准医学创新研究协会PMCA荣誉会长。 


项目预期价值 

 通过项目实施,将建立包括肺癌高风险病例、肺癌确诊病例、非肺癌确诊病例及特殊病例等的海量数据库。构建肺癌风险评估模型,用数据库里的数据训练及优化算法模型,最终研发的肺结节人工智能辅助诊断系统对结节的位置、大小、恶性程度等进行影像目标的快速精准检测,缩短检测时间,提高准确率。