【科研战“疫”】AI识别新冠肺炎CT影像敏感性可达97.6%

2020-02-28 0 新闻公告来源：武汉大学新闻网

新闻网讯（通讯员计宣）一般而言，医生对一个病例的CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。日前，我校专家开发的一套新冠肺炎CT影像人工智能处理系统，CT影像上新冠肺炎检出的敏感性达到97.6%，初筛普通型和重型患者的准确率达到91.5%，检出新冠肺炎CT影像病变平均只需耗费1.33秒。

该系统是由我校测绘遥感信息工程国家重点实验室张良培教授团队与计算机学院、人工智能研究院杜博教授团队，与武汉大学人民医院放射科查云飞主任的团队通力协作开发的。该系统能够基于胸部CT影像，更加快速的辅佐医生检出新冠肺炎，并能初筛普通型和重症型。目前已在人民医院放射科应用，大大降低了医生的劳动强度，提高了工作效率。

研发期间，团队充分发挥在医学人工智能、计算机视觉领域的技术积累与优势，朱其奎、熊宇轩、唐迁、李亚鹏、恽爽、高莉、兰猛、张超等团队成员夜以继日的工作，收集了大量临床影像数据，并广泛查阅相关文献，积极与人民医院李亮、王莉、龚威、陆雪芳、刘芳、曾菲菲、可赞和王冰等抗疫一线医生沟通，对数据进行了严格、准确的标注。在优质的数据基础上，团队利用先进的AI技术，实现了精准提取重点病灶区域和纹理特征，开发出这套诊断平台。

疫情期间，团队成员分布在全国各地，只能通过线上协同办公来共同研发，需要克服沟通不畅的问题。同时，由于设备以及网络条件参差不齐，时常会发生网络卡顿甚至中断的问题，进而影响项目的开发与调试。由于不能现场操作服务器，当服务器出现问题时也要耗费很大精力才能解决。尽管遇到了各种各样的问题，研发团队依然攻坚克难，以最快的速度完成了项目研发任务。

参与本项目的老师还包括计算机学院、人工智能研究院王增茂副教授、罗甫林副教授等教师和课题组20余位研究生。